Qualité des données

Des chiffres financiers valables et des prévisions réalistes sont la priorité des entreprises. Pour répondre à cette exigence, il faut mettre en place des processus continus et veiller à ce que tout s'emboîte lors de l'automatisation.

Rationaliser les processus, couper les vieilles ficelles et utiliser les nouvelles techniques et innovations - tels sont les leitmotivs typiques lors du passage à S/4. La question se pose notamment de savoir ce qu'il adviendra du CRM après le passage à S/4.

Obwohl der Wechsel zu S/4 unausweichlich ist, zögern viele Unternehmen noch. Ein Grund, die Transformation zu meiden, könnte die hohe Anzahl an Stammdaten mit mangelnder Datenqualität in den verschiedenen Datensilos sein.

Les données d'entreprise peuvent être le nouvel or. Dans tous les cas, une mauvaise gestion des données entraîne des coûts élevés, qu'il y ait ou non un changement de version de S/4. Stefan Riess et Hendrik Becker parlent de la qualité des données et de ce que les entreprises peuvent faire pour la garantir.

Les projets de numérisation de l'industrie 4.0 posent des exigences élevées en matière de qualité des données. Celles-ci peuvent être satisfaites en trois étapes cohérentes et successives. Dans ce contexte, des outils plus efficaces devraient compléter le système ERP.

Topaktuelle Daten, vollautomatisierte Prozesse, gut vernetzte Kunden-Lieferanten-Beziehungen – für viele Einkäufer im Mittelstand ist das kein Alltag. Digitalisierung im Einkauf braucht aber vor allem eines: Entscheider.

Wie IT-Verantwortliche den Umstieg auf S/4 konkret vollziehen sollen und was mit den Altsystemen passiert, ist oft nicht klar. Auch die Frage der Datenqualität und Datenreduzierung wird häufig vernachlässigt.

Viele Softwareanbieter bieten „irgendetwas mit KI“ an. Zumeist handelt es sich um Ankündigungen oder Erläuterungen, was KI irgendwann einmal können soll. Um KI praxistauglich zu machen, ist viel Aufwand und (Lern-)Erfahrung nötig.

Wer erfolgreich, schnell und mit möglichst geringem Aufwand – personell wie finanziell – auf S/4 umsteigen will, sollte nicht bei der Migration beginnen, sondern bei der Architektur seiner Anwendungslandschaft.

Pour que les entreprises puissent développer et tester des offres numériques dans des conditions réalistes, elles ont besoin de bases d'informations réelles, c'est-à-dire de données productives issues de systèmes SAP. Dans la pratique, les administrateurs hésiteront toutefois à copier des ensembles complets de données productives.

Dans sa "stratégie numérique 2025", le gouvernement fédéral désigne les données comme la matière première centrale de la transformation numérique. Les compétences clés à long terme résideront dans la collecte, le traitement et la protection des données, ainsi que dans la définition de mesures et de méthodes concrètes.

Dans sa "stratégie numérique 2025", le gouvernement fédéral désigne les données comme la matière première centrale de la transformation numérique. Les compétences clés à long terme résideront dans la collecte, le traitement et la protection des données, ainsi que dans la définition de mesures et de méthodes concrètes.