Achtergrondinformatie over SAP en MDM
Master Data Management (MDM) speelt een cruciale rol in moderne Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen. SAP heeft zich ontwikkeld tot een toonaangevend platform voor organisaties die hun stamgegevens effectief willen beheren.
Dit artikel biedt een overzicht van de architectuur van stamgegevens binnen SAP-systemen, gaat in op de belangrijkste SAP-modules en gaat dieper in op de functionaliteiten van SAP MDM en SAP MDG.
Daarnaast zullen we ingaan op de beperkingen ervan en de uitdagingen waarmee organisaties worden geconfronteerd bij de migratie naar S/4HANA.
Inzicht in de SAP-architectuur
Voordat we ingaan op SAP MDM en SAP MDG, is het belangrijk om inzicht te krijgen in de algemene architectuur van SAP – zonder al te technisch te worden – en om te begrijpen wat nu precies het doel is van het gebruik van een ERP-systeem.
Een ERP-systeem, zoals SAP, Oracle JD Edwards, Infor enz., is bedoeld om bedrijfsprocessen binnen een organisatie vast te leggen, te automatiseren, te systematiseren, te analyseren en te standaardiseren.
Simpel gezegd willen bedrijven de meeste bedrijfsprocessen structureren en standaardiseren om efficiënte bedrijfsprocessen te kunnen invoeren en om de prestaties en resultaten van eerdere bedrijfsprocessen te kunnen analyseren
Dit houdt in dat verschillende bedrijfsprocessen worden „gestandaardiseerd”, in de eerste plaats op basis van bedrijfsfuncties en vervolgens op basis van bedrijfstakken.
ERP-systemen zoals SAP bieden verschillende van dergelijke „sjablonen” voor diverse bedrijfsfuncties, met variaties voor elke bedrijfstak. In SAP-jargon wordt deze verzameling sjablonen aangeduid als “modules”
Modules in SAP
In wezen zijn modules kant-en-klare softwareoplossingen voor terugkerende bedrijfsprocessen binnen dezelfde functie bij verschillende bedrijven OF voor branchespecifieke toepassingen.
In SAP zijn er doorgaans twee hoofdtypen modules: functionele en technische.
- Technische modules
Technische modules zijn gericht op het aanpassen, integreren en ontwikkelen van SAP-systemen. Deze modules zorgen voor een correcte implementatie en optimalisatie van functionele modules. SAP MDM zelf wordt beschouwd als een technische module die in alle functionele modules wordt toegepast om stamgegevens effectief te beheren.
Enkele belangrijke technische modules zijn onder meer:
-
SAP Basis – Vormt de basis voor het beheer van SAP-systemen en prestatiebeheer.
-
SAP ABAP (Advanced Business Application Programming) – Wordt gebruikt voor het aanpassen van SAP-toepassingen.
-
SAP NetWeaver – Ondersteunt integratie tussen SAP- en niet-SAP-systemen.
-
SAP PI/PO (Procesintegratie/Orchestratie) – Zorgt voor een soepele gegevensuitwisseling tussen bedrijfsapplicaties.
- Functionele modules
Deze modules zijn gericht op specifieke bedrijfsprocessen en bieden tools en configuraties om aan de bedrijfsbehoeften te voldoen.
Functionele modules zijn bedoeld om de operationele aspecten van een organisatie te regelen, zoals financiën, productie, logistiek, verkoop en marketing, en personeelszaken.
Hier volgen enkele voorbeelden van verschillende functionele modules binnen SAP
(Financiële boekhouding)
Verantwoordelijk voor financiële transacties, rapportage en analyse.
Submodules: Crediteuren, Debiteuren, Grootboek.
(Materiaalbeheer)
Heeft de leiding over de inkoop, de voorraadbeheer- en magazijnactiviteiten.
(Controle)
Richt zich op het plannen, bijhouden en bewaken van kosten.
Submodules: Kostenplaatsboekhouding, winstgevendheidsanalyse.
(Verkoop en distributie)
Zorgt voor de verkoop, verzending, facturering en het beheer van klantrelaties.
(Productieplanning)
Omvat productieprocessen zoals planning, uitvoering en kwaliteitscontroles.
(Personeelszaken)
Richt zich op personeelsbeheer, salarisadministratie en werving.
(Magazijnbeheer)
Geeft leiding aan de magazijnactiviteiten en voorraadbewegingen.
(Kwaliteitsbeheer)
Zorgt voor productkwaliteit en naleving van de voorschriften.
(Onderhoud van installaties)
Zorgt voor het onderhoud van apparatuur en machines.
Stamgegevens & SAP-modules
Het is nu vrij duidelijk te zien hoe Master Data in dit geheel past. Voor sommige modules binnen SAP is het nodig om een „masterdatabase“ bij te houden om de werkzaamheden binnen die bedrijfsfunctie te stroomlijnen
Een voorbeeld: een materiaalstamdatabase is in de eerste plaats gekoppeld aan SAP MM (Materiaalbeheer), maar wordt ook intensief gebruikt in SAP PP (Productieplanning) en SAP PM (Installatieonderhoud)
Enkele veelvoorkomende soorten stamgegevens zijn onder meer:
-
Materiaalstamgegevens – Gebruikt in SAP MM, SAP PP en SAP PM voor voorraadbeheer, inkoop en productieplanning.
-
Klantenstamgegevens – Onmisbaar voor SAP SD en SAP FI, waardoor nauwkeurige verkooptransacties en facturering worden gewaarborgd.
-
Leveranciersstamgegevens – Gebruikt in SAP MM en SAP FI om leveranciersrelaties en inkooporders te beheren.
-
Stamgegevens van medewerkers – Een essentieel onderdeel van SAP HR, waaronder de salarisverwerking, belastinginhoudingen en het beheer van secundaire arbeidsvoorwaarden.
Het onderhouden van hoogwaardige stamgegevens zorgt voor een soepele bedrijfsvoering en voorkomt problemen zoals dubbele records, onjuiste prijsstelling en nalevingsrisico’s.
Wijzigingen in SAP MDM en MDG met S4/HANA
De overstap naar SAP S/4HANA, het ERP-systeem van de volgende generatie van SAP, heeft een aanzienlijke invloed gehad op zowel SAP MDM (Master Data Management) en SAP MDG (Master Data Governance). SAP S/4HANA biedt nieuwe mogelijkheden, architectuurverbeteringen en een verschuiving in de focus die rechtstreeks van invloed zijn op de manier waarop stamgegevens worden beheerd en gecontroleerd.
Hier volgt een gedetailleerd overzicht van de wijzigingen en de gevolgen voor SAP MDM en MDG met de komst van S/4HANA:
SAP MDM en S/4HANA-migratie
Het einde van SAP MDM als op zichzelf staande oplossing
Afbouw van SAP MDM
-
SAP heeft officieel aangegeven dat SAP MDG als de toekomstgerichte oplossing voor het beheer van stamgegevens.
-
SAP MDM wordt niet langer actief ontwikkeld en krijgt slechts beperkte ondersteuning in S/4HANA-landschappen.
Gevolgen voor organisaties
- Bedrijven die gebruikmaken van SAP MDM moet overgaan naar SAP MDG of alternatieve oplossingen als onderdeel van hun S/4HANA-migratiestrategie.
Uitdagingen met SAP MDM in S/4HANA
-
SAP MDM, dat is gebouwd op SAP NetWeaver, is in de eerste plaats ontworpen voor implementaties op locatie.
-
De nadruk die S/4HANA legt op realtime gegevensverwerking, in-memory computing en cloudgereedheid legt de architecturale beperkingen van SAP MDM bloot.
-
Het ontbreken van native integratie met de HANA-database heeft een negatieve invloed op de prestaties van SAP MDM in S/4HANA-omgevingen.
SAP MDG en S/4HANA-migratie
Verbeterde integratie met S/4HANA
-
SAP MDG is nauw geïntegreerd met S/4HANA en maakt gebruik van de in-memory-verwerkingsmogelijkheden en het vereenvoudigde datamodel van dit systeem.
-
Realtime gegevensvalidatie en -beheer zijn nu mogelijk dankzij de directe integratie met de HANA-database.
Ingebouwde ondersteuning voor de HANA-database
-
SAP MDG op S/4HANA profiteert van de razendsnelle gegevensverwerking van HANA.
-
Functies zoals realtime detectie van dubbele gegevens, geavanceerde analyses en gegevensvalidatie zijn aanzienlijk verbeterd.
Vereenvoudigde gegevensmodellen
-
S/4HANA introduceert een gestroomlijnd gegevensmodel, waardoor redundantie en verouderde tabellen worden geëlimineerd.
-
SAP MDG sluit aan bij dit nieuwe model en zorgt zo voor een efficiënter beheer van stamgegevens.
-
Voorbeeld: Het verwijderen van geaggregeerde tabellen vereenvoudigt de processen voor het beheer van stamgegevens.
Verbeterde bestuurscapaciteiten
-
SAP MDG biedt vooraf geconfigureerde governanceprocessen voor de belangrijkste stamgegevensdomeinen (materiaal, klant, leverancier).
-
Workflows en het beheer van wijzigingsverzoeken zijn efficiënter en gebruiksvriendelijker geworden, in lijn met de verbeteringen op het gebied van gebruiksvriendelijkheid in S/4HANA.
Gegevenskwaliteit en analyse
-
Dankzij de integratie met SAP Analytics Cloud (SAC) en S/4HANA is geavanceerde rapportage over kwaliteitsindicatoren voor stamgegevens mogelijk.
-
Door HANA aangestuurde voorspellende analyses verbeteren de gegevensverrijking en foutdetectie.
Functionele verbeteringen in SAP MDG voor S/4HANA
Belangrijkste nieuwe functies in SAP MDG op S/4HANA:
Gegevensconsolidatie:
-
SAP MDG ondersteunt nu consolidatiescenario's rechtstreeks in S/4HANA.
-
Maakt het mogelijk om stamgegevens in realtime automatisch te koppelen, samen te voegen en te ontdubbelen.
Integratie van machine learning:
-
SAP Leonardo en andere ML-frameworks zijn geïntegreerd om de gegevensafstemming en kwaliteitscontroles te verbeteren.
Verbeterde gebruikersinterfaces:
-
MDG maakt gebruik van SAP Fiori-apps voor een intuïtieve gebruikerservaring.
-
Databeheerders en zakelijke gebruikers kunnen governance-taken eenvoudiger uitvoeren.
Centraal bestuur in landschappen met meerdere systemen:
-
MDG fungeert als de centraal knooppunt voor het beheer van stamgegevens in S/4HANA, legacy-systemen en applicaties van derden.
Flexibiliteit voor aangepaste domeinnamen:
-
Verbeterde ondersteuning voor het definiëren en beheren van aangepaste stamgegevensdomeinen.
Strategische implicaties voor organisaties
Voor bestaande SAP MDM-gebruikers
-
Migratie vereist: Aangezien SAP MDM geleidelijk wordt afgebouwd, moeten organisaties plannen maken voor een migratie naar SAP MDG als onderdeel van hun S/4HANA-roadmap.
-
Beoordeling nodig: Bedrijven zouden hun huidige processen voor stamgegevens moeten evalueren en bepalen hoe ze de geavanceerde functies van MDG het beste kunnen benutten.
Voor nieuwe S/4HANA-gebruikers
- Inheems gebruik van MDG’s: SAP raadt aan om MDG in te zetten voor het beheer van stamgegevens in S/4HANA-omgevingen.
-
Holistisch bestuur: MDG biedt een gecentraliseerd raamwerk om de kwaliteit van de stamgegevens binnen de vereenvoudigde S/4HANA-architectuur te waarborgen.
Belangrijkste voordelen van SAP MDG op S/4HANA
-
Realtime-bestuur: Realtime gegevensvalidatie en -verwerking zorgen voor minder fouten en een hogere efficiëntie.
-
Kostenbesparingen: Dankzij een vereenvoudigde architectuur en vooraf geconfigureerde inhoud worden de implementatie- en onderhoudskosten verlaagd.
-
Schaalbaarheid: De in-memory HANA-database ondersteunt grote hoeveelheden gegevens, waardoor MDG geschikt is voor groeiende ondernemingen.
-
Verbeterde analyse: Geavanceerde rapportagemogelijkheden dragen bij aan een betere besluitvorming.
Overwegingen bij de overgang
Migratietraject:
-
Voor organisaties migratie van SAP ECC naar S/4HANA: Implementeer SAP MDG gelijktijdig met of na de S/4HANA-migratie.
-
Voor organisaties die gebruikmaken van MDM-tools van andere leveranciers dan SAP: Beoordeel de integratiemogelijkheden en voordelen van MDG in vergelijking met oplossingen van derden.
Vereiste vaardigheden:
S/4HANA en MDG introduceren nieuwe technische en functionele paradigma’s, waardoor het volgende noodzakelijk is:
-
Opleidingen voor IT- en functionele teams.
-
Expertise op het gebied van HANA, SAP Fiori en MDG-workflows.
Belangrijke overwegingen vóór de migratie naar S/4HANA: Belangrijke lessen op het gebied van gegevens uit De migratie van Chevron naar SAP S/4HANA met de AI-aangedreven oplossing van Verdantis
Stappen voor het configureren van stamgegevensmodellen in SAP
Het configureren van MDM in SAP omvat het opzetten van structuren, het definiëren van gegevensattributen en het implementeren van governance-workflows. In de meeste gevallen zijn deze al geconfigureerd door IT-teams die het stamgegevenssysteem in eerste instantie hebben opgezet.
We hebben niettemin de stappen beschreven die nodig zijn voor het maken van verschillende datamodellen die in SAP standaard al zijn geconfigureerd.
Mocht dit in uw organisatie al zijn geconfigureerd – wat zeer waarschijnlijk is – dan kunt u direct doorgaan naar het volgende gedeelte.
Gegevensmodellen instellen in SAP
Waarom zou je stamgegevens „beheren“?
Het vakgebied MDM is de afgelopen decennia in opkomst gekomen, toen men zich begon te realiseren dat het configureren van de gegevensentiteiten en de bijbehorende gegevensmodellen slechts een fractie van het werk uitmaakt.
Om gebruik te maken van de belangrijkste voordelen van een masterdatasysteem, de manier waarop de gegevensrecords worden aangemaakt, geconfigureerd, goedgekeurd, bewerkt, aangevuld, gecorrigeerd en beheerd, is van cruciaal belang en vereist een grondig inzicht in diverse branchespecifieke, klantspecifieke en vakgebiedspecifieke gebruiksscenario’s
Net als bij elke andere nieuwe technologie is een stamgegevensbestand slechts zo goed als de menselijke input en de door mensen aangestuurde processen die zijn geconfigureerd, en het is dan ook niet verwonderlijk dat er van tijd tot tijd verschillende uitdagingen de kop opsteken
Ja, technologie ondersteunt deze processen inderdaad en kan ze zeker verbeteren en veel efficiënter maken, maar een volledig inzicht in de door mensen aangestuurde processen is een noodzakelijke voorwaarde voordat er een masterdatamanagementproces wordt geïmplementeerd.
Uitdagingen op het gebied van stamgegevens in SAP
We hebben eerder in een apart artikel aandacht besteed aan de problemen die zich voordoen bij het onderhouden van stamgegevens. Hier volgt een kort overzicht van enkele fouten die kunnen sluipen in een slecht beheerde stamgegevensdatabase.
-
Het ontbreken van een naamgevingsconventie – Het ontbreken van duidelijke procedures voor het aanmaken van records kan leiden tot willekeurige invoer van gegevensrecords, waardoor het moeilijk kan worden om de gegevens op te zoeken, te extraheren en te verwerken
-
Dubbele records – Het hele idee achter de invoering van een stamgegevenssysteem is om een volledig overzicht te krijgen van één enkel record, in het stamgegevensbeheer ook wel het „golden record“ genoemd; slecht onderhouden stamgegevens leiden onvermijdelijk tot dubbele informatie, waardoor de doeltreffendheid drastisch afneemt
-
Ontbreken van essentiële informatie – Om zo efficiënt mogelijk te werken EN de best mogelijke besluitvorming te waarborgen, is de „volledigheid“ van informatie een cruciaal aspect binnen MDM, en door mensen gestuurde processen leiden onvermijdelijk tot dergelijke fouten
-
Ongestructureerde gegevens: Om automatiseringen en workflows in een bepaald bedrijfsproces te kunnen invoeren, moeten de gegevens in een specifiek formaat worden gestructureerd, met strikt gedefinieerde velden. Dit is niet gebruikelijk in organisaties die geen gebruik maken van een een gecoördineerd plan voor het beheer van stamgegevens
-
Inconsistenties of onjuiste gegevens: Als er meerdere exemplaren van hetzelfde record bestaan met tegenstrijdige informatie, wordt het nemen van beslissingen lastig en zijn de stamgegevens onbruikbaar
-
Het ontbreken van regels voor gegevensbeheer: Zonder een duidelijk omschreven proces, een goedkeuringsmatrix en gegevensbeheer, die worden afgedwongen door middel van technologiegerichte oplossingen, zullen alle inspanningen op het gebied van gegevensbeheer waarschijnlijk mislukken
-
Ontbreken van goedkeuringsprocessen: Er moeten duidelijke toegangsbeperkingen en goedkeuringsworkflows worden vastgesteld voor het aanmaken en bewerken van stamgegevensrecords, om de in #1, #2, #3 en #4 genoemde problemen te voorkomen. Stamgegevens waarbij dit niet is vastgelegd, zullen onvermijdelijk mislukken.
Download onze oplossingsbrochure
Ontdek hoe de AI-gestuurde oplossingen van Verdantis het gegevensbeheer kunnen optimaliseren, de naleving van regelgeving kunnen verbeteren en de operationele efficiëntie kunnen verhogen.
Wat zijn de onderdelen van SAP MDM?
Zoals eerder vermeld, is SAP MDM een technische module die kan worden toegepast op alle soorten masterdatabases en die kan worden geconfigureerd om de nauwkeurigheid van de gegevens te waarborgen.
Naast SAP Master Data Governance (SAP MDG), een submodule voor datagovernance, omvatten de kerncomponenten van SAP MDM:
Gegevensconsolidatie
Doel: Voer gegevens uit meerdere systemen (bijvoorbeeld verouderde systemen, applicaties van derden) samen in één opslagplaats.
Technieken:
-
-
Gebruik ETL-tools om gegevens uit verschillende systemen te extraheren.
-
Standaardiseer veldnamen, opmaak en coderingsregels.
-
Verwijder duplicaten met behulp van algoritmen voor het herkennen van overeenkomsten (bijvoorbeeld fuzzy logic).
-
Gegevensopschoning
Doel: Verbeter de gegevenskwaliteit door fouten, dubbele gegevens en inconsistenties te verwijderen.
Technieken:
-
-
Standaardiseer naamgevingsconventies (bijvoorbeeld „IBM Inc.“ versus „IBM“).
-
Controleer of de gegevensvelden aan de vereisten voldoen (bijvoorbeeld: telefoonnummers moeten een bepaalde indeling hebben).
-
Detecteer en corrigeer afwijkingen, zoals ongeldige e-mailadressen of verkeerd opgegeven valuta’s.
-
Gegevensharmonisatie
Doel: Breng gegevens tussen verschillende systemen op één lijn om consistentie te waarborgen.
Technieken:
-
-
Normaliseer de gegevens (zorg er bijvoorbeeld voor dat „US“ en „United States“ als identiek worden behandeld).
-
Lokale codes koppelen aan een wereldwijde standaard (bijvoorbeeld door regionale productcodes te koppelen aan wereldwijde identificatiecodes).
-
Analyses en monitoring
Doel: Houd de gegevenskwaliteit en prestaties voortdurend in de gaten.
Technieken:
-
-
Implementeer dashboards om KPI’s zoals volledigheid, nauwkeurigheid en tijdigheid te monitoren.
-
Gebruik SAP BW of SAP Analytics Cloud voor rapportages en inzichten.
-
Plan periodieke controles in om problemen met de gegevenskwaliteit op te sporen en aan te pakken.
-
Gegevensbeheer
Doel: Stel beleidsregels op en zorg voor de naleving ervan op het gebied van gegevenskwaliteit, beveiliging en naleving van regelgeving.
Technieken:
-
-
Implementeer workflows voor de goedkeuring van het aanmaken en wijzigen van gegevens.
-
Gebruik op rollen gebaseerde toegangsbeperkingen om onbevoegde wijzigingen te voorkomen.
-
Toezien op de naleving van sectorale regelgeving (bijv. AVG, SOX).
-
Gegevensverrijking
Doel: Verhoog de waarde van de stamgegevens door aanvullende details toe te voegen.
Technieken:
-
-
Integreer met externe gegevensbronnen (bijv. D&B voor leveranciersgegevens).
-
Gebruik AI/ML-algoritmen om ontbrekende informatie af te leiden of afwijkingen op te sporen.
-
Standaardiseer de taxonomie voor producten, categorieën en beschrijvingen.
-
Gegevensintegratie
Doel: Deel stamgegevens naadloos met alle relevante systemen.
Technieken:
-
-
Gebruik SAP PI/PO of middleware voor de integratie met SAP- en niet-SAP-systemen.
-
Verspreid gegevens via realtime API’s of geplande batchprocessen.
-
Implementeer wijzigingswijzers om ervoor te zorgen dat alleen bijgewerkte records worden verzonden
-
Tools en functies binnen SAP MDM
SAP MDM-console: Beheertool voor het beheren van repositories, schema’s en configuraties.
MDM-importmanager: Maakt het mogelijk om gegevens uit externe systemen in SAP MDM te importeren.
MDM-gegevensbeheerder: Biedt een gebruikersinterface voor het beheren, bewerken en aanvullen van stamgegevens.
MDM Syndicator: Publiceert en verspreidt stamgegevens naar gekoppelde systemen.
MDM-workflow-engine: Automatiseert workflows voor gegevensbeheer en goedkeuringsprocessen.
Systemen voor gegevenskwaliteit: Kan worden geïntegreerd met tools van derden (bijv. Informatica, Trillium) voor geavanceerde gegevensopschoning.
Beperkingen van SAP MDM
SAP MDM is ongetwijfeld een uiterst krachtig softwarepakket en biedt een uitstekende oplossing voor diverse MDM-specifieke toepassingen.
Van de meeste toonaangevende ERP-systemen biedt SAP via SAP MDM ongetwijfeld de best mogelijke reeks functies en mogelijkheden voor het beheer van stamgegevens.
Dat gezegd hebbende, is het zeker geen allesomvattende oplossing waarmee bedrijven hun stamgegevens zelfstandig kunnen beheren.
In de meer dan 15 jaar dat we ervaring hebben opgedaan met het aanpakken van uitdagingen op het gebied van stamgegevens voor Fortune 500-bedrijven, hebben we samengewerkt met diverse ondernemingen die onze aanvullende softwareoplossing voor Master Data Management en datagovernance zoeken – ondanks het feit dat ze SAP MDM & MDG gebruiken.
Na overleg met onze klanten en nader onderzoek konden we vaststellen met welke opvallende uitdagingen bedrijven te maken hebben, ondanks het gebruik van deze oplossing:
Hoge implementatiecomplexiteit
-
Uitdaging: De implementatie van SAP MDM vergt een aanzienlijke hoeveelheid planning, tijd en middelen. Het proces omvat de integratie met meerdere systemen, het configureren van workflows en het ontwerpen van datamodellen, wat complex en arbeidsintensief kan zijn.
-
Gevolgen: Organisaties kunnen te maken krijgen met vertragingen of hebben deskundige adviseurs nodig om de implementatie soepel te laten verlopen.
Gebrek aan geavanceerde bestuursfuncties
-
Uitdaging: Hoewel SAP MDM basisfuncties voor gegevensbeheer biedt, ontbreken de geavanceerde, ingebouwde governance-workflows en -tools die in nieuwere oplossingen zoals SAP MDG (Master Data Governance) robuuster zijn
-
Gevolgen: Organisaties die op zoek zijn naar uitgebreide governance-mogelijkheden, zullen wellicht een beroep moeten doen op maatwerk of aanvullende tools.
Beperkte flexibiliteit van de gebruikersinterface (UI)
-
Uitdaging: De gebruikersinterface van SAP MDM is minder modern en intuïtief in vergelijking met nieuwere SAP-tools zoals SAP Fiori of SAP MDG.
-
Gevolgen: Gebruikers kunnen het misschien minder gebruiksvriendelijk vinden, wat kan leiden tot een steilere leercurve en een lagere acceptatiegraad onder zakelijke gebruikers.
Sector-specifieke toepassingsvoorbeelden
-
Uitdaging: Afhankelijk van het type stamgegevens kunnen branchespecifieke modules en kennisbanken helpen bij het voldoen aan diverse MDM-specifieke vereisten, met name wat betreft de integratie van AI in deze producten
- Gevolgen: Organisaties zijn niet in staat om oplossingen voor branchespecifieke uitdagingen aan te pakken of op te schalen
Niet schaalbaar voor bedrijfsbehoeften
-
Uitdaging: SAP MDM kan te maken krijgen met prestatieproblemen bij het verwerken van extreem grote datasets of complexe, domeinoverschrijdende vereisten op het gebied van stamgegevens
-
Gevolgen: Om de oplossing aan te passen aan de groeiende gegevensvolumes, kunnen extra middelen of technische aanpassingen nodig zijn
Afhankelijkheid van andere SAP-tools
-
Uitdaging: SAP MDM is voor een optimale werking sterk afhankelijk van integratie met andere SAP- en niet-SAP-tools, zoals SAP NetWeaver, SAP PI/PO of ETL-tools van derden.
-
Gevolgen: Zonder deze integraties kan MDM mogelijk niet zijn volledige potentieel benutten, wat tot extra kosten en complexiteit leidt.
Beperkte ondersteuning voor cloud-native omgevingen
-
Uitdaging: SAP MDM is oorspronkelijk ontworpen voor implementaties op eigen locatie, waardoor het minder goed is afgestemd op moderne cloud-native omgevingen.
-
Gevolgen: Organisaties die een ‘cloud-first’-strategie nastreven, kunnen zonder aanvullende aanpassingen moeilijkheden ondervinden bij het efficiënt inzetten van MDM.
Conclusie
Nu organisaties overstappen op moderne ERP-systemen zoals SAP S/4HANA, is het van cruciaal belang om te zorgen voor schone, consistente en goed beheerde stamgegevens. Een slechte gegevenskwaliteit kan ernstige gevolgen hebben voor de systeemprestaties, de besluitvorming en de naleving van regelgeving. Verdantis stelt ondernemingen in staat om deze uitdagingen het hoofd te bieden met AI-gestuurde oplossingen die speciaal zijn afgestemd op complexe ERP-migraties. Van het in kaart brengen en opschonen van gegevens tot verrijking en beheer: Verdantis zorgt voor een naadloze overgang door gefragmenteerde stamgegevens om te zetten in een uniforme, betrouwbare basis. Werk samen met Verdantis om uw gegevenslandschap toekomstbestendig te maken en de volledige waarde van uw ERP-investeringen te benutten.
