Transformation: neu und radikal einfach
Die Nachfrage nach SAP-Transformationsprojekten kommt so richtig in Fahrt. Theoretisch. Doch in der Praxis treffen die SAP-Bestandskunden auf ein zentrales Hindernis: das zu knappe Angebot an SAP-Beratern und -Migrationsspezialisten – und das weltweit. Schon heute mehren sich die Berichte aus dem Markt, dass so manche SAP-Migrationsfirmen frühestens in einem Jahr wieder neue Transformationsprojekte annehmen können. Es steht zu befürchten, dass spätestens ab 2025 jeder verfügbare SAP-Migrationsspezialist rund um die Uhr arbeiten müsste, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.
Natürlich wird das nicht passieren. Was aber stattdessen passieren wird, ist klar: Die Tagessätze werden sehr stark ansteigen, die Projektlaufzeiten sich deutlich in die Länge ziehen. Keine gute Ausgangssituation für die digitale Transformation der großen SAP-Bestandskunden im deutschsprachigen Raum, bei denen der Umstieg auf die neue Softwaregeneration aus Walldorf den Kern ihrer Digitalisierungsstrategien ausmacht.
S/4-Conversion: Kleine Farbenlehre
Neben den Beraterkapazitäten ist die Frage des Transformationsansatzes zu klären. In den vergangenen Jahren ist es Konvention geworden, die verschiedenen Ansatzmöglichkeiten mit Farben zu belegen. Das Farbspektrum reicht dabei von Brownfield bis Greenfield mit vielen verschiedenen Farbtönen dazwischen. An einem Ende dieses Spektrums steht Brownfield. Damit ist die Komplettübernahme der bisherigen Datenstrukturen, Geschäftsobjekte und individuellen Anpassungen sowie Eigenentwicklungen inklusive des kompletten Altdatenbestands gemeint.
Am anderen Ende winkt der Neustart auf der grünen Wiese. Bei diesem als Greenfield bezeichneten Ansatz starten die Unternehmen neu mit Datenstrukturen, Geschäftsobjekten und Anpassungen, wie sie es für ihre eigene geschäftliche Zukunft am besten halten. Wenn die Unternehmen bei diesem Ansatz Daten aus den Altsystemen übernehmen wollen, haben sie zwei Möglichkeiten: Entweder transformieren sie alle diese Daten unter großen Mühen oder nur die Stammdaten und die offenen Posten. In beiden Fällen aber verbleiben die bis dato angesammelten Originaldaten in den Legacy-Systemen, die aus rechtlichen und geschäftlichen Gründen dann für längere Zeiträume parallel betrieben werden müssen.
Brownfield-Dilemma
Beide Extreme haben durchaus ihre Berechtigung, aber auch erhebliche Nachteile. Unternehmen mit einer homogenen Systemlandschaft, also ohne Fremdsysteme und unterschiedliche Release-Stände, die ihr bisheriges Geschäft nicht verändern wollen und deshalb bewusst auf Veränderungen und Innovationen verzichten, finden in Brownfield ihre optimale Methode für die Transformation auf S/4 Hana.
Bei großen SAP-Bestandskunden sind die Systemlandschaften jedoch in der Regel so heterogen und die Datenbestände so umfangreich, dass ihre Konvertierung bei Brownfield aus technischer Sicht zwar unkompliziert abzulaufen scheint. Doch der Schein trügt: Denn dafür müssen bereits in den Quellsystemen sehr viele Voraussetzungen in teilweise aufwändigen Vorprojekten geschaffen werden. Dazu zählt unter anderem die Bereinigung von Individualentwicklungen oder die Aktivierung neuer Geschäftslogik.
Exorbitante Kosten inklusive
Darüber hinaus sind viele Testläufe notwendig, bei denen auch die Fachabteilungen involviert werden müssen, um Fehler zu vermeiden. Hinzu kommt: Die Konvertierung der in der Regel sehr großen Datenmengen erfordert üblicherweise immense Rechenkapazitäten, hohe Kosten inklusive. Vor diesem Hintergrund ist es wohl nicht mehr verwunderlich, dass viele SAP-Bestandskunden Mühe damit haben, den Business Case eines SAP-Transformationsprojekts zu rechtfertigen.
Noch viel gravierender sind jedoch aus geschäftlicher Sicht die Abhängigkeiten zwischen den Daten, ihren Strukturen und Ursprungssystemen, aber auch von Schnittstellen zwischen unterschiedlichen Systemen. Dazu gehören im Übrigen auch diejenigen Daten, die zum größten Teil leider mit veralteten oder zahlreichen nicht mehr relevanten Organisationseinheiten, Belegarten und Prozessen fest verdrahtet sind. Diese Daten dürften in vielen Fällen bis zu 90 Prozent des gesamten Datenbestands ausmachen. Die Abhängigkeiten sind in der Tat so groß, dass sie die Chance
auf einen Neustart oder die Grundlegung für neue Geschäftsmodelle und -prozesse, die das Management in den meisten Fällen mit dem Generationswechsel verbindet, zunichtemachen.
Wenig Chancen auf Erfolg
Dieses grundsätzliche Problem der Abhängigkeiten zu lösen hat im Übrigen nur minimalste Aussicht auf Erfolg, ob die Unternehmen nun versuchen, es auf der Ebene der Quellsysteme, also vor dem Umstieg, zu lösen oder danach: Denn es ist praktisch unmöglich, Stammdaten mit Beziehungen zu veralteten Datenstrukturen zu bereinigen, geschweige denn zu einer harmonisierten, d. h. systemübergreifenden, Sicht auf die Stammdaten, die in der Regel auf mehrere verschiedene Quellsysteme verteilt sind, zu gelangen. Der Grund ist, dass die SAP-Bestandskunden bei diesem Verfahren mit extremen Abhängigkeiten wie zum Beispiel Tausenden von nicht geschlossenen Belegen zu kämpfen haben; teilweise dürfte es gar nicht mehr möglich sein, die Daten aus den Archiven, deren Technologie in vielen Fällen noch aus den 1990er-Jahren stammt, herauszubekommen.
Kurzum: Die Verknüpfung von Stammdaten mit Bewegungsdaten und individuellen Anpassungen in den Legacy-Systemen verhindert oder erschwert zumindest massiv ihre Bereinigung. Und da die relevanten Stammdaten in der Regel nicht nur in einem, sondern mehreren und unterschiedlichen Systemen zu finden sind, potenziert sich das Problem. Denn diese unterschiedlichen Stammdaten aus unterschiedlichen Systemen müssten vor der Konvertierung erst harmonisiert werden, was wiederum die Abhängigkeiten verhindern. Der Teufelskreis ist perfekt. Insgesamt aber ist der damit verbundene Aufwand sowohl für die Fachabteilungen als auch die IT praktisch nicht zu rechtfertigen.
Fehlende Ressourcen und Kompetenz
SAP-Bestandskunden, die in einem klassischen Brownfield-Szenario nach dem Umstieg auf S/4 dennoch den Versuch unternehmen, wenigstens ihre Stammdaten zu bereinigen, müssen ihre Fachanwender dafür einspannen. Doch Vorsicht: Gehen wir davon aus, dass ein Fachanwender für die Prüfung und Bereinigung eines Stammdatensatzes zehn Minuten benötigt, so muss das Unternehmen bei einem Stammdatenbestand von 500.000 einzelnen Datensätzen unter der Annahme eines Achtstundentags über 10.000 Arbeitstage dafür einplanen. Natürlich lässt sich diese Aufgabe auf viele Schultern verteilen. Dennoch ist der damit verbundene Aufwand erheblich. Ob diese Versuche einer manuellen Datenbereinigung allerdings von Erfolg gekrönt sein werden, steht buchstäblich in den Sternen. Denn die Problematik der Verknüpfung verschiedener Datenarten untereinander und mit den Systemen besteht nicht nur in den Quellsystemen, sondern genauso in den Zielsystemen. Das Problem zu lösen ist technisch dort ebenfalls kaum möglich.
Bei den Bewegungsdaten sieht es nicht viel besser aus. Die ERP-Landschaften sind bei den großen SAP-Bestandskunden im deutschsprachigen Raum über die vergangenen zehn bis zwanzig Jahre gewachsen. Selbst wenn man davon ausgeht, dass die Unternehmen den Datenbestand des gesamten zurückliegenden Jahres in S/4 zur Weiterverarbeitung benötigen, konvertieren sie bei einem Brownfield-Ansatz folglich 90 bis 95 Prozent an Daten völlig umsonst. Hinzu kommt: Dieses Erbe stellt für das neue System eine erdrückende Altlast dar, die enorme Rechen- und Speicherressourcen bindet, trotzdem zu schlechten Laufzeiten führt und den Wartungs- sowie Betriebsaufwand speziell bei Updates oder Upgrades stark in die Höhe treibt. Insgesamt entfällt damit die Grundlage für die Optimierung der Datenqualität einerseits und die Modernisierung der Prozesse andererseits fast vollständig.
Greenfield-Dilemma
Demgegenüber weist Greenfield zwar unbestreitbare Vorteile auf. Gerade Unternehmen mit einer sehr heterogenen Systemlandschaft und großen Datenbeständen profitieren davon, wenn sie zum Beispiel ihr Geschäftsmodell komplett umkrempeln und fast wie ein Start-up neu beginnen. Oder wenn sie ihre Strukturen und Abläufe grundlegend von einer zentralen zu einer dezentralen Organisation umbauen.
Aber auch hier ist nicht alles Gold, was glänzt. Zwar locken Best-Practice-Ansätze, die eine weitgehende Standardisierung versprechen. Doch viele SAP-Bestandskunden fürchten diese auch, droht damit doch die Entwertung der hohen Investitionen, die in den maßgeschneiderten Ausprägungen der Altsysteme inklusive kundenspezifischer Entwicklungen und der daraus resultierenden optimierten Prozesse stecken. Schließlich haben SAP-Bestandskunden diese Investitionen getätigt, um sich einzigartige Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Der Aufwand, diese in der neuen Softwaregeneration nachzubauen, ist gewaltig. Auch hier rechnet sich der Business Case in der Regel nicht.
Die Alternative dazu wäre bei Greenfield, lediglich die offenen Posten und Stammdaten zu übernehmen. Doch das führt unternehmensintern sehr oft zu einem massiven Akzeptanzproblem. Denn die Anwender auf allen Ebenen bis hinauf zum CFO wollen aus geschäftlichen Gründen einfachen Zugriff auf sämtliche Legacy-Informationen, und dies zu zwei Bedingungen: Sie wollen aus „ihrer“ Oberfläche heraus darauf zugreifen und nicht zwischen verschiedenen Lösungen hin- und herspringen. Außerdem sollen die Legacy-
Informationen genauso aussehen, als ob sie sie im neuen System erstellt hätten. Beide Bedingungen sprechen im Grunde wieder für einen Brownfield-Ansatz, den die CIOs und ihre Managementkolleginnen und -kollegen zugunsten von Veränderungen und Innovationen am liebsten vermeiden wollen.
Selective Data Transition
Zwischen Braun und Grün haben sich in puncto Transformation mittlerweile die verschiedensten Farbabstufungen etabliert. Diesen allen gemein ist jedoch die Tatsache, dass nur ein Teil der Legacy-Daten transformiert und in die neue Welt übernommen wird. Im Prinzip ist dieser Ansatz richtig, um den Aufwand sowohl mit der Transformation als auch der Migration zu senken. Außerdem bietet er grundsätzlich die Flexibilität, in einer Art Kombination von Brownfield und Greenfield das zukünftige System unabhängig von Stamm- und Bewegungsdaten zu optimieren. Die selektive Datenübernahme ist sicher für diejenigen SAP-Bestandskunden mit einer großen Systemlandschaft das Richtige, die trotz Anpassungen weitgehend auf Kontinuität setzen und die neue Landschaft zu einem Großteil auf den Vorgängersystemen aufbauen wollen.
Aber: Die Fachabteilungen wollen auch im neuen System alle historischen Daten sehen und darauf zugreifen können. Und sie haben recht damit! Noch nie haben die Unternehmen den teilweise jahrzehntelangen Zugriff auf ihre historischen Informationen mehr benötigt als heute. Die Digitalisierung bringt es mit sich, dass Angebote immer stärker aus Produkten, ergänzenden Services und Wartungsdienstleistungen bestehen. Solche komplexen Angebote haben Lebenszyklen zwischen zehn und fünfzig Jahren. Historische Informationen, auch wenn sie bereits viele Jahre zurückliegen und im Tagesgeschäft nicht mehr verändert werden, erhalten damit für die Produktentwicklung und die kontinuierliche Optimierung der Angebote und ihrer Qualität auf Basis von Datenanalysen dieselbe Relevanz wie die operativen Informationen.
Migration vs. Transformation
Doch von der Warte der für die SAP-Transformation zuständigen Projektverantwortlichen aus betrachtet ist dieser Wunsch – Migration – der Fachabteilungen unerfüllbar. Mehr als die Übernahme der Daten aus den letzten zwei oder drei Jahren ist nicht drin, um sich die Flexibilität zu bewahren, das neue System wenigstens teilweise anzupassen und zu optimieren.
Doch selbst wenn sich die IT gegen das Business durchsetzt, erweist sich die selektive Datenübernahme in vielen Fällen als suboptimal: Erstens funktioniert dieser Ansatz vor allem dann, wenn Quell- und Zielsystem sehr ähnlich sind, also wenn er zum Beispiel zwischen der neuesten ECC-Version (Business Suite 7) und S/4 angewandt wird. Zweitens können die Werkzeuge zur selektiven Datentransformation, die auf Tabellenebene arbeiten, das Risiko von Inkonsistenzen mit sich bringen. Wer kann schon garantieren, dass das unter anderem direkte tabellenorientierte Laden der Datensätze in 100.000 Tabellen und mehr im Fall von großen SAP-Umgebungen fehlerfrei verläuft?
Zwar lässt sich dieses Risiko mit einem sehr hohen Testaufwand eindämmen. Aber auch das hilft in der Regel nur eingeschränkt bei der Bereinigung der Daten, um deren Qualität für die neue Systemwelt zu optimieren. Dementsprechend stehen den SAP-Bestandskunden auch nur geringe Möglichkeiten offen, für eine harmonisierte Datenbasis zu sorgen, die sich sowohl aus Daten aus den SAP-Legacy-Systemen als auch aus Drittsystemen speist.
Keine Harmonisierung
Diese Harmonisierungsmöglichkeit ist aber eine wesentliche Voraussetzung dafür, das Ziel eines datengesteuerten Unternehmens zu verwirklichen – ganz zu schweigen davon, dass beim Ansatz der selektiven Datenübernahme analog zu Brownfield ein Wechsel in die Public Cloud oder auch der (Teil-)Wechsel in ein System eines Drittherstellers nur sehr eingeschränkt möglich ist. Dass die Daten und ihre Abhängigkeiten die grundsätzliche Herausforderung beim SAP-Generationswechsel darstellen, ist eine Erkenntnis, die sich in der SAP-Community gerade Bahn bricht. Was können SAP-Bestandskunden also tun? Können sie sich wirklich nur zwischen den Nachteilen der verschiedenen Ansätze entscheiden? Ideal wäre natürlich ein Transformationsweg, der technisch so unkompliziert ist wie der Brownfield-Ansatz, aber so flexibel wie die Greenfield-
Methode, bei der die Unternehmen alte Zöpfe abschneiden, neue Geschäftsprozesse und -modelle implementieren und nur Stammdaten in bester Qualität ins neue System übernehmen können. Aber geht das überhaupt?
One-Click-Transformation
Ja, es gibt eine nachhaltige Lösung, die nicht nur alte Probleme löst, sondern auch neue Wege eröffnet. Voraussetzung ist jedoch, dass die Transformation auf Applikationsebene unabhängig von der Daten-ebene erfolgt. Zu diesem Zweck müssen sich sämtliche Legacy-Informationen zusammen mit ihrem Geschäftskontext vollständig, unverändert und vor allem effizient und schnell herauslösen und auf eine eigene Plattform überführen lassen. Danach haben die SAP-Bestandskunden freie Wahl, ob sie à la Brownfield ihre bisherige Applikationsumgebung mit allen bestehenden Geschäftsobjekten, Anpassungen und Eigenentwicklungen über das Conversion Tool in die neue S/4-Welt mitnehmen wollen oder à la Greenfield ganz neu auf der grünen Wiese starten.
Was aber passiert mit den Daten? Ganz grundsätzlich: Es wäre viel besser, von historischen als von Legacy-Daten zu sprechen, weil Letzteres in den meisten Ohren so klingen dürfte, als könnte man sie in einem Archiv irgendwo verstauen und langsam verstauben lassen. Doch das Gegenteil ist der Fall: Willkommen in der Welt von Big Data und Analytics, auf die das datengesteuerte Unternehmen geradezu lebensnotwendig angewiesen ist!
Alles datengesteuert
Zu diesem Zweck muss sich derjenige Teil der Informationen aus den Legacy-Systemen, die auch in S/4 Hana benötigt werden, auf einer separaten Plattform nach geschäftlichen Kriterien herausfiltern, bereinigen, um Daten aus Drittsystemen anreichern und optimieren lassen. Während von den Bewegungsdaten nach der Optimierung in der Regel nur noch fünf bis zehn Prozent nach S/4 transformiert und migriert werden müssen, reduziert sich die Menge der Stammdaten auf geschätzte zwanzig Prozent, die dann ebenfalls in optimaler Qualität über Standardwerkzeuge wie das Migration Cockpit der SAP übernommen werden. All das muss naturgemäß weitgehend automatisiert erfolgen.
Gleichzeitig muss diese Plattform in der Lage sein, die historischen Daten in der S/4-Welt über SAP GUI oder Fiori so anzuzeigen, als ob sie dort entstanden wären. Diese On-the-Fly-Transformation über das Verfahren des Technical Structure Mapping – natürlich ohne die ursprüngliche Struktur der historischen Daten auf der Plattform selbst zu verändern – muss ebenfalls automatisch erfolgen. Dieser Automatisierungsgrad von der Datenextraktion bis zur Anzeige in der neuen Umgebung ist der Wesenskern einer One-Click-Transformation.
Technical Structure Mapping
Obwohl dem Ansatz der selektiven Datenübernahme nicht unähnlich, weist die One-Click-Transformation entscheidende zusätzliche Vorteile auf: Sämtliche Informationen – historische wie operative – lassen sich bereinigen, mit Daten aus Drittquellen einfach anreichern und für Big-Data- und Analytics-Szenarien optimal aufbereiten. Dies gilt im Übrigen nicht nur für die Bewegungs-, sondern auch für sämtliche Stammdaten einschließlich der für die digitale Transformation so wichtigen Kunden-, Lieferanten- und Artikel- sowie Materialstämme.
Zudem folgt die Entscheidung, welche Informationen aus dem bisherigen Datenbestand transformiert und nach S/4 Hana migriert werden sollen, flexibel nach den jeweils geschäftlich relevanten Kriterien der Kunden. Anstatt also zum Beispiel sämtliche Daten der letzten drei Jahre zu übernehmen, können sich SAP-Bestandskunden bewusst nur für die Transformation und Migration der offenen Aufträge und Stammdaten zu Kunden und Lieferanten entscheiden, mit denen sie in laufenden Geschäftsbeziehungen stehen.
Und auch der CFO lässt sich in diesem Szenario durchaus besänftigen. Denn wenn CFOs und Fachabteilungen argumentieren und ihre IT-Kollegen bisweilen damit nerven, sie benötigten sämtliche Altdaten im neuen System, dann liegt hier ein Missverständnis vor: Was sie in Wahrheit benötigen, sind nicht die historischen Daten im neuen System, sondern „nur“ den Zugriff darauf aus der Oberfläche von SAP S/4. Mit dem One-Click-Transformation-Ansatz geht das problemlos. Die Nutzer merken, wenn sie auf historische Daten zugreifen, gar nicht, dass diese nicht in der Hana-Datenbank aufbewahrt werden.
Ein sauberer und transparenter Datenbestand für den Wettbewerb in der digitalen Wirtschaft, eine massive Reduktion der zu transformierenden und zu migrierenden Daten und deren Übernahme mit den Standardwerkzeugen der SAP sind nur einige der Vorteile dieses Ansatzes. Hinzu kommen: Nach der Übernahme der historischen Informationen auf die separate Plattform lassen sich die Legacy-Systeme und -Applikationen komplett stilllegen. Dadurch entfallen in der Regel 80 Prozent der Betriebskosten. Der Zeit- und Kostenaufwand für die eigentliche Datenfilterung, -transformation und -migration sinkt um die Hälfte. Der Kern der dafür notwendigen Softwareplattform wurde bereits in mehr als 2000 Projekten weltweit genutzt.
Continuous Improvement
Da sich die neu in der S/4-Welt hinzukommenden Daten kontinuierlich auf die Plattform überspielen lassen, bleiben die neue Umgebung und insbesondere die In-memory-Computing-Datenbank Hana dauerhaft schlank. Das Einsparpotenzial, das durch dieses kontinuierliche Rightsizing erreicht werden kann, dürfte über den gesamten Lebenszyklus der neuen Umgebung hinweg bei 25 Prozent und mehr liegen.
Und noch ein entscheidender Punkt: Auch denjenigen Kunden, die sich für die klassischen Ansätze Brownfield, Greenfield und Selective Data Transition entschieden und bereits erste Maßnahmen ergriffen haben, kann die One-Click-Transformation helfen. Denn sie ergänzt diese Verfahren um ihre spezifischen Vorteile, angefangen mit dem Identifizieren und Designen von Filterregeln über die Historisierung, Aufbereitung und Harmonisierung der Daten bis zu ihrer Integration in SAP S/4. Außerdem ermöglicht sie die komplette Stilllegung der Legacy-Systeme, entsprechende Betriebskosteneinsparungen inklusive.
Revisionssicher inkl. Legacy
Bei all dem darf die Rechtssicherheit nicht vergessen werden. Sämtliche historischen Daten und Dokumente liegen auf der Plattform revisionssicher ab. Zudem bietet eine Plattform, die den Ansatz der One-Click-
Transformation unterstützt, die Möglichkeit, die gespeicherten Informationen bis auf die Ebene des einzelnen Datensatzes oder Dokuments hinunter über deren gesamten Lebenszyklus hinweg bis zur rechtssicheren Löschung nach Ablauf der geltenden Aufbewahrungsfristen zu bewirtschaften. Damit lassen sich auch die gestiegenen rechtlichen Anforderungen wie zum Beispiel die gezielten Löschvorschriften der euro-päischen Datenschutz-Grundverordnung -(DSGVO) erfüllen.
Den Ansatz der One-Click-Transformation zeichnet insbesondere aus, die historischen Daten konsequent und kontinuierlich von den operativen zu trennen. Auch die konsequente Trennung zwischen Daten und Algorithmen dürfte seinesgleichen im Markt suchen. So lässt sich das grundsätzliche Probleme der beschriebenen Abhängigkeiten lösen. Aber auch die massiven Einsparungen bei den Transformations- und Betriebskosten sowie den Aufwendungen für die Datenbereinigung und -harmonisierung sind bei Weitem nicht alles. Denn zusätzlich konserviert sozusagen die Plattform, die diesen Ansatz unterstützt, das Transformationswissen und stellt es dauerhaft bereit: für den Zugriff auf die historischen Daten aus SAP S/4 heraus, für den Zugriff auf historische Daten aus Non-SAP-Systemen und die Bereitstellung dieser Daten für Drittanwendungen wie zum Beispiel Analytics-Lösungen.
Die Datenübernahme auf eine separate und moderne Plattform trägt im Übrigen auch zu mehr Sicherheit bei, weil sich diese Plattform im Gegensatz zu manchem Legacy-System auch in Zukunft patchen lässt. Denn viele Legacy-Systeme müssen auf alten Software-Releases betrieben werden und brauchen somit auch in der Regel veraltete Betriebssysteme und Datenbanken. Für diese stellen die Hersteller aber in vielen Fällen gar keine Sicherheitspatches mehr zur Verfügung.
Außerdem kann eine solche Plattform als digitaler Speicher für geschäftsrelevante Daten und ihren Kontext dienen, die in SaaS- und sonstigen Cloudlösungen entstehen, bei denen die Rechte an diesen Daten aber nicht bei den Unternehmen, sondern den Anbietern dieser Lösungen liegen – damit der Zugriff auf diese Daten auch nach Kündigung der Abonnements erhalten bleibt. Schließlich legt eine solche Plattform die Grundlage für IoT-Szenarien oder digitale Zwillinge von Produkten, Maschinen und Anlagen, Gebäuden etc., die – angereichert mit Betriebsdaten – deren Herstellung, Betrieb, Unterhalt und Management entscheidend verbessern können.
One-Click in die Data Fabric
All das wird möglich, weil eine solche Plattform historische Informationen zusammen mit ihrem Geschäftskontext, aber unabhängig von ihren Ursprungssystemen aufbewahrt. Die große Zahl der gescheiterten Projekte zu Data Lakes, in denen der Geschäftskontext fehlt, zeigt, dass dieser Plattformansatz weit besser auch die künftigen Anforderungen in Sachen unternehmensweites Datenmanagement zu meistern hilft. Dadurch kommen die SAP-Bestandskunden dem von Analysten empfohlenen Ziel einer Data Fabric ein gutes Stück näher. Eine rechtssichere Plattform für das Lebenszyklusmanagement von Unternehmensinformationen aus SAP- und Non-SAP-Systemen ist die Grundlage für die zum Patent angemeldete One-Click-Transformation auf SAP S/4 Hana und das datengesteuerte Unternehmen. Die Plattform dafür heißt JiVS IMP und kommt vom Schweizer Anbieter Data Migration International.
