Die Migration zu SAP S/4HANA spielt eine Schlüsselrolle für Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse auf die nächste Stufe heben möchten. Ein oft unterschätzter, aber entscheidender Aspekt dieses Transformationsprozesses ist die Datenmigration. In diesem Blogbeitrag tauchen wir tiefer in die Welt der Datenmigration ein, von den Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, bis zu den fortschrittlichen Lösungen, die Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung bieten. Wir blicken nicht nur auf bewährte Methoden zurück, sondern auch voraus, um das enorme Potenzial von KI und Automatisierung für die Datenmigration zu enthüllen.
Datenmigration als Schlüssel zur Transformation
Die Entscheidung für den Umstieg auf SAP S/4HANA markiert einen strategischen Meilenstein für Unternehmen, der die Basis für eine moderne und effiziente Geschäftslandschaft legt. Die S/4HANA-Transformation verspricht zahlreiche Vorteile, darunter optimierte Prozesse und Echtzeit-Analysen. Allerdings können Unternehmen das volle Potenzial dieser Umstellung nur durch eine sorgfältige und effektive Datenmigration ausschöpfen.
Datenmigration ist der entscheidende Prozess, bei dem Unternehmensdaten in ein neues System überführt werden, insbesondere bei der Migration zu modernen Plattformen wie SAP S/4HANA. Doch dieser Schritt ist nicht ohne Herausforderungen. Unternehmen sehen sich während der Datenmigration mit verschiedenen Problemen konfrontiert, insbesondere solchen, die auf menschliche Faktoren zurückzuführen sind. So können Datenqualitätsprobleme, zeitaufwändige manuelle Prozesse und das Risiko von Datenverlust oft auf Missverständnisse oder Fehler seitens der Mitarbeiter zurückgeführt werden.
Automatisierung der Datenmigration
Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, um menschliche Fehlerquellen zu minimieren. Automatisierte Datenmapping- und -transformationsprozesse können unter Verwendung von KI-Technologien präzise und effizient durchgeführt werden. KI-gestützte Workflows beschleunigen den Migrationsprozess und verringern das Risiko von Fehlern, die durch manuelle Eingriffe verursacht werden könnten. Intelligente Datenerkennung und -validierung durch KI tragen dazu bei, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie den Gesamtprozess beeinträchtigen.
Die manuelle Durchführung von Tests während des Datenmigrationsprozesses kann zeitaufwändig, fehleranfällig und ineffizient sein. Viele Unternehmen stoßen bei diesem anspruchsvollen Schritt auf Herausforderungen, die sich erheblich auf den Erfolg der Migration auswirken. Die menschliche Testkapazität kann begrenzt sein, und manuelle Prozesse bergen das Risiko von Fehlern, die zu Dateninkonsistenzen und Qualitätsproblemen führen können.
Es gibt Lösungen, die auf Automatisierungstechnologien basieren, die die Herausforderungen der Datenmigration angehen und einen reibungslosen Übergang zu SAP S/4HANA ermöglichen. Im Folgenden stellen wir die Hyperautomation Platform (HAP) vor, eine Lösung, die auf der Robotic Process Automation (RPA)-Technologie basiert. Bei der RPA-Technologie führen Software-Roboter sich wiederholende Aufgaben aus, indem sie menschenähnliche Interaktionen mit digitalen Systemen simulieren.
Darüber hinaus integriert die Hyperautomation Platform fortschrittliche KI-Techniken wie Computer Vision, um die Tests während des Datenmigrationsprozesses zu automatisieren. Die Integration von KI-Techniken ermöglicht eine kontextbewusste Verarbeitung und präzise Ausführung von Tests, wodurch die Effizienz während des gesamten Migrationsprozesses gesteigert wird.
Der Einsatz der Testautomatisierung bietet zahlreiche Vorteile, die weit über die traditionellen manuellen Testmethoden hinausgehen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
- Reduzierung des Tester-Gaps: Die Automatisierung schließt die Lücke zwischen Testern und ermöglicht es, Mitarbeiter für wertschöpfende Aufgaben einzusetzen.
- Qualitätssteigerung: Durch häufiges Testen und frühzeitige Fehlererkennung wird die Gesamtqualität der Software erheblich verbessert.
- Effizienzsteigerung: Die Automatisierung ermöglicht eine höhere Testabdeckung in kürzerer Zeit. Zudem sind zeit- und testerunabhängige Tests durch das Entwicklungsteam möglich.
- Automatisches Speichern von Testergebnissen: Testergebnisse können automatisch direkt in Jira oder SAP SolMan gespeichert werden, was die Nachverfolgbarkeit und Analyse erleichtern.
- Proaktive Fehlerbehebung: Durch frühzeitige Fehlererkennung können potenzielle Defekte vor dem Migrationsprozess identifiziert und behoben werden, wodurch eine reibungslosere Datenmigration ermöglicht wird.
- Wiederholbare Testläufe: Die Möglichkeit, Ad-hoc Testläufe zu wiederholen, ermöglicht eine optimale Migration und führt zu einer effizienten Nutzung von Ressourcen während des gesamten Migrationsprozesses.
- Nutzung von Synergien: Automatisierte Testfälle können auch als Grundlage für die Prozessautomatisierung in der Produktion dienen, was zusätzliche Effizienzgewinne ermöglicht.
Abb. 1: Schnelle Implementierung durch Camelots Hyperautomation Plattform und MDG-Expertise
Use Case: Prozessoptimierung in der Lohnabrechnung mittels RPA-Technologie
Im folgenden Use Case wird der vorteilhafte Einsatz der Camelot Hyperautomation Plattform dargestellt.
Hintergrund und Herausforderungen:
Unser Kunde hatte mit Herausforderungen in der Lohnabrechnung zu kämpfen, darunter Zeitverzögerungen, Qualitätsprobleme und mangelnde Transparenz im Prozess. Die Vielzahl von manuellen Schritten führte zu Verarbeitungsfehlern und beeinträchtigte die Effizienz des Gesamtprozesses. Der Kunde strebte eine Standardisierung des Prozesses, eine Reduzierung der Verarbeitungszeit und der verminderte Einsatz von Menschen in dem Prozess an. Basierend auf diesen Herausforderungen, verbesserte die Camelot Hyperautomation Plattform den Prozess wie in der Grafik unten dargestellt.
Die Einführung der RPA-Technologie ermöglichte eine grundlegende Verbesserung der Lohnabrechnungsprozesse. Mit Augenmerk auf bevorstehende Migrationen hatte die Implementierung von RPA in der Lohnabrechnung hat einen positiven Einfluss auf die Datenqualität. Durch die Automatisierung von Validierungsprozessen werden Fehlerquellen minimiert, und die Genauigkeit der Daten wird verbessert. Dies ist von entscheidender Bedeutung für eine reibungslose Migration, da qualitativ hochwertige Daten die Grundlage für den erfolgreichen Übergang zu neuen Systemen, wie SAP S/4HANA, bilden. Der Use Case trägt somit dazu bei, die Datenqualität zu erhöhen und den Erfolg von Migrationsprojekten zu unterstützen.
Des Weiteren wurden folgende Vorteile erzielt:
- Effiziente Datenvalidierung: Die Automatisierung der Datenvalidierung führt zu erheblichen Zeitersparnissen, da wiederkehrende Überprüfungen durch RPA automatisiert werden. Dies ermöglicht es, den Fokus auf anspruchsvollere Aufgaben zu legen und dennoch eine präzise und umfassende Validierung der Lohnabrechnungsdaten sicherzustellen.
- Verbesserter Prozessflow: Durch die Zeitersparnis bei der Datenvalidierung kann der gesamte Prozessflow optimiert werden. Die Automatisierung ermöglicht nicht nur eine schnellere Validierung, sondern ebnet auch den Weg für eine reibungslosere Abwicklung des Lohnabrechnungsprozesses.
- Qualitätssteigerung: Minimierung von Fehlern durch standardisierte und präzise Durchführung der Lohnabrechnung, was die Datenqualität erheblich verbessert.
- Verbesserte Transparenz: Klare Sichtbarkeit und Nachverfolgbarkeit des gesamten Lohnabrechnungsprozesses für erhöhte Transparenz.
- Skalierbarkeit: Flexibilität, um auf unterschiedliche Arbeitslasten zu reagieren und einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen.
Das Potential von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz für die Datenmigration
Die bisherigen Kapitel haben uns durch die Notwendigkeit und Herausforderungen der Datenmigration geführt, wobei die menschliche Komponente als einer der entscheidenden Faktoren für den Erfolg oder Misserfolg herausgestellt wurde. Im Blick auf die Zukunft eröffnen sich durch den verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung aufregende Perspektiven, um den Datenmigrationsprozess weiter zu optimieren.
KI kann eine entscheidende Rolle in der Analyse übernehmen, um Muster und Trends in Daten frühzeitig zu erkennen. Automatisierte Mapping- und Transformationsprozesse beschleunigen den Datentransfer, während Echtzeitüberwachung und Anpassungen durch KI eine agile und fehlerresistente Migration ermöglichen. Intelligente Qualitätssicherungssysteme gewährleisten eine zuverlässige Datenvalidierung, und die Kollaboration zwischen Mensch und Maschine wird zum Schlüssel für eine harmonische und effektive Datenmigration. Diese fortschrittlichen Ansätze versprechen nicht nur eine Steigerung der Effizienz, sondern legen auch den Grundstein für eine datengetriebene Zukunft der Unternehmenslandschaft.
Wir danken Duy Tran für seinen wertvollen Beitrag zu diesem Artikel.
