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<\/a><\/div><\/div>\nAktuell konzentriert sich die Wissenschaft hierbei auf die Nachahmung spezieller menschlicher F\u00e4higkeiten wie etwa die Steuerung von Bewegungen (Robotics), die Wahrnehmung der Umgebung (Machine Perception) und das Verstehen von Emotionen (Affective Computing).<\/p>\n
Im Kontext des Stammdatenmanagements wiederum ist das maschinelle Lernen (ML) eine der relevantesten K\u00fcnstliche-Intelligenz-F\u00e4higkeiten.<\/p>\n
Datenkonsistenz durch KI<\/h3>\n
Die Daten-Validierung, basierend auf intelligenten ML-Systemen, steht hier besonders im Fokus. Diese Systeme erkennen inkonsistente Daten, zum Beispiel sogenannte Ausrei\u00dfer, ohne dass daf\u00fcr im Vorfeld klare Regeln definiert wurden.<\/p>\n
Eine weitere Einsatzm\u00f6glichkeit f\u00fcr KI im Datenmanagement ist die Stammdatenpflege an sich. Wie es bisher ohne den Einsatz von KI gemacht wird: In Stammdaten-Tools wie etwa SAP MDG (Master Data Governance) lassen sich Gesch\u00e4ftsregeln definieren, die den Nutzer bei der Eingabe der Daten unterst\u00fctzen und eine hohe Datenqualit\u00e4t gew\u00e4hrleisten. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung dabei ist es, dass jede anzuwendende Regel klar definierbar und von erfahrenen Anwendern hergeleitet werden muss.<\/p>\n
In jedem Unternehmen gibt es Kollegen, die ein Datenblatt pr\u00fcfen und intuitiv erkennen, dass etwas nicht stimmt. Meist k\u00f6nnen sie allerdings nicht genau begr\u00fcnden, warum das so ist, und ihre Annahme erst recht nicht in eine definierte Regel fassen.<\/p>\n
Genau diese F\u00e4higkeit ist es, die aus normalen Anwendern Datenexperten macht. Mithilfe von KI l\u00e4sst sich ein System darauf trainieren, diese F\u00e4higkeit zu adaptieren und basierend auf den Trainings durch maschinelles Lernen inkonsistente Daten zu erkennen \u2013 ohne daf\u00fcr vorab definierte Regeln zugrunde legen zu m\u00fcssen.<\/p>\n
Als anschauliches Beispiel f\u00fcr die F\u00e4higkeiten eines solchen KI-Systems dient im Folgenden ein einfaches Material mit seinen Dimensionen in L\u00e4nge, Breite und H\u00f6he. Es ist \u00e4u\u00dferst komplex oder gar unm\u00f6glich, in einer definierten Regel zu beschreiben, wie die Relation dieser drei Werte sein soll, obwohl jedem bewusst ist, dass gewisse Kombinationen dieser Werte im eigenen Produktportfolio valide sind und andere nicht.<\/p>\n
KI und insbesondere das maschinelle Lernen erm\u00f6glichen es, genau dieses Verh\u00e4ltnis zu pr\u00fcfen, basierend auf dem jeweiligen Produktportfolio und nicht auf einem konkreten Regelwerk.<\/p>\n
ML-Systeme erstellen einen Algorithmus, der konsistente sowie inkonsistente Modellkombinationen aus bisherigen Datens\u00e4tzen erlernt und somit nach einiger Zeit des Trainings neue Stamms\u00e4tze validieren kann und Warnungen ausspricht.<\/p>\n
Wenngleich der KI-Algorithmus sowie das Training der Modelle nicht im SAP MDG selbst ausgef\u00fchrt werden, beispielsweise auf einem R-Server, so ist die Validierung bei der Neuerfassung von Stamms\u00e4tzen voll in das MDG integrierbar, sodass sich diese \u00fcber das MDG-Validierungs-Framework ausf\u00fchren lassen.<\/p>\n
F\u00fcr den Anwender ist es damit nicht zu unterscheiden, ob die Daten durch eine klassische Gesch\u00e4ftsregel oder ein KI-Modell validiert wurden.<\/p>\n
S\/4-Transformation: KI kann helfen<\/h3>\n
Ein gro\u00dfes Thema in SAP-Umgebungen sind momentan zweifelsfrei S\/4-Transformationsprojekte. Insbesondere jene, bei denen mit der Einf\u00fchrung eines neuen SAP-S\/4-\u00adHana-Systems eine ERP-Harmonisierung einhergeht.<\/p>\n
Als besondere Herausforderung bei solchen Harmonisierungs- und Transformationsprojekten gilt neben der Standardisierung von Prozessen auch die Harmonisierung der Daten.<\/p>\n
Oftmals sind jene ERP-Systeme \u00fcber Jahrzehnte gewachsen, wurden durch verschiedene Personen und Partner erweitert und sind daher meist sowohl bez\u00fcglich der Prozesse als auch der Daten sehr heterogen.<\/p>\n
MDM-Teams sind bei diesen Initiativen von zentraler Bedeutung und stellen sicher, dass die Stammdaten der Systeme zusammengef\u00fchrt und fortan nachhaltig verwaltet werden. Maschinelles Lernen kann hier als Erg\u00e4nzung zu den klassischen ETL-Anwendungen (Extract, Transfer, Load) eine wichtige Rolle einnehmen \u2013 zum Beispiel beim Mapping der Daten.<\/p>\n
Anstatt die exakten Mapping-Logiken vorzugeben (Daten + Regel = Mapping), erm\u00f6glichen ML-Applikationen ein optimiertes Mapping auf Basis von Trainingsdaten (Daten + Training = Mapping). Die eigentlichen Regeln r\u00fccken dabei in den Hintergrund.<\/p>\n
F\u00fcr die Konsolidierung von Kunden- und Lieferantendaten existieren bereits erste ML-basierte Standardsoftware-L\u00f6sungen. Auch bei der Harmonisierung der Stammdaten helfen ML-Ans\u00e4tze dabei, Werte zu harmonisieren. Ein Beispiel daf\u00fcr ist die Auswertung transaktionaler Lieferantendaten zur Ermittlung von optimalen Zahlungsbedingungen.<\/p>\n
Chatbot: Die neue Stammdatenpflege<\/h3>\n
Auch MDM-System-Anwender erwarten, dass die Stammdatenapplikationen technologisch Schritt halten. User Experience und System-Performance sind dabei ma\u00dfgeblich f\u00fcr deren Akzeptanz. Insbesondere in Bezug auf die User Experience m\u00fcssen sich MDM-Applikationen dem Vergleich mit privaten Smartphone-Apps stellen \u2013 und ziehen meist den K\u00fcrzeren.<\/p>\n
Benutzer w\u00fcnschen heutzutage, dass sich Stammdaten mit ein paar Klicks pflegen lassen. Eine Konfrontation mit einer gro\u00dfen Anzahl von Stammdatenfeldern wird immer \u00f6fter kritisch hinterfragt.<\/p>\n
Pers\u00f6nliche Assistenten, die auf maschinellem Lernen basieren, erm\u00f6glichen ein ganz neues Erlebnis f\u00fcr den Anwender. Sie nutzen meist Speech-to-Text- und Natural-Language-Understanding-Algorithmen.<\/p>\n
Was f\u00fcr Nutzer normalerweise mehrere Klicks und Eingaben bedeutet, l\u00e4sst sich so \u00fcber einen einfachen Sprachbefehl oder einen Chateintrag erledigen. Bei Fragen bieten pers\u00f6nliche Assistenten \u00fcber Buttons, Auswahlfelder und -werte Hilfestellung oder erfassen das Benutzer-Feedback zu neuen Funktionen oder der Performance.<\/p>\n
Ein weiterer Vorteil: Sie erm\u00f6glichen die Stammdatenpflege unter Verwendung von Business-Sprache, ohne dabei spezifisch auf den Identifikationsschl\u00fcssel (Customizing- Wert) eingehen zu m\u00fcssen.<\/p>\n
Unternehmen, die mit meist kleinen Anwendungsf\u00e4llen die Vision einer KI-basierten Stammdatenpflege verfolgen, nehmen eine Vorreiterstellung ein. Use Cases sind Mangelware, und auch auf MDM-Fachveranstaltungen spielt KI nur eine untergeordnete Rolle. Dennoch besteht ein st\u00e4ndig wachsendes Interesse an dem Thema.<\/p>\n
Daten- und Management-Disziplinen, die sich mit der Digitalisierung befassen, erfahren wachsende Aufmerksamkeit. Enterprise Information Management und auch das Master Data Management (MDM) werden folglich immer relevanter f\u00fcr den wirtschaftlichen Erfolg.<\/p>\n","protected":false},"author":1678,"featured_media":56520,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,27969],"tags":[624,3798,21219,236,1244],"coauthors":[28096],"class_list":["post-56513","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-1902","tag-ki-joule","tag-robotics","tag-s-4","tag-sap","tag-stammdatenmanagement","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" Daten- und Management-Disziplinen, die sich mit der Digitalisierung befassen, erfahren wachsende Aufmerksamkeit. 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