So bereiten Sie Ihre SAP-Daten auf KI vor: Eine Checkliste für die Einsatzbereitschaft

Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Für SAP-Anwender bedeutet „KI-Bereitschaft“ mehr als nur das Sammeln von Daten – es erfordert eine Strategie für Datenqualität, Governance und architektonische Modernisierung. Da SAP generative KI (Joule) und prädiktive Analysen in S/4HANA und BTP einbettet, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten sauber, zugänglich und strukturiert sind, um die „Garbage In, Garbage Out“-Falle zu vermeiden. Dieser Leitfaden bietet eine praktische Checkliste, um Ihre SAP-Landschaft auf das KI-Zeitalter vorzubereiten.

Das Fundament: Warum Datenbereitschaft für SAP KI entscheidend ist

Ob Sie SAP Joule für Abfragen in natürlicher Sprache implementieren oder KI für die vorausschauende Wartung nutzen – die zugrunde liegenden Daten müssen zuverlässig sein. KI-Modelle benötigen qualitativ hochwertige, volumenstarke und kontextreiche Daten, um genaue Erkenntnisse zu liefern. In einer SAP-Umgebung bedeutet dies oft, jahrzehntelange technische Schulden, benutzerdefinierten Code und fragmentierte Datensilos zu überwinden.

Checkliste für die SAP KI-Datenbereitschaft

Nutzen Sie diese Checkliste, um Ihren aktuellen Status zu bewerten und Ihre Bemühungen zur Datenvorbereitung zu priorisieren:

3 strategische Säulen für den SAP KI-Erfolg

1. Die „Clean Core“-Strategie verfolgen

Ein „Clean Core“ dient nicht mehr nur einfacheren Upgrades; er ist eine Voraussetzung für KI. Durch die Standardisierung Ihrer SAP-Umgebung stellen Sie sicher, dass KI-Agenten wie Joule durch Ihre Geschäftsprozesse navigieren können, ohne sich in benutzerdefiniertem „Spaghetti-Code“ zu verlieren. Standard-Datenstrukturen ermöglichen ein schnelleres Training und zuverlässigere KI-Ergebnisse. Erfahrene Partner wie Lupus Consulting können Ihnen helfen, Ihren Altsystem-Code zu prüfen und Ihre S/4HANA-Migration so zu gestalten, dass sie den KI-Bereitschaftsstandards entspricht.

2. Nutzung von SAP Datasphere

Um KI zu skalieren, benötigen Sie eine einheitliche Sicht auf Ihre Daten. SAP Datasphere (ehemals Data Warehouse Cloud) ermöglicht es Ihnen, SAP-Daten mit Nicht-SAP-Quellen zu integrieren und dabei den Geschäftskontext (Semantik) beizubehalten. Dieses „Business Data Fabric“ ist unerlässlich, um KI-Modellen einen umfassenden und genauen Datensatz zur Verfügung zu stellen.

3. Datenbereinigung und Harmonisierung

KI lebt von Konsistenz. Wenn „Kunde A“ in drei verschiedenen SAP-Modulen unterschiedlich erfasst ist, wird Ihre KI sie als drei verschiedene Einheiten behandeln. Die Harmonisierung der Stammdaten im gesamten Unternehmen ist der wirkungsvollste Schritt, den Sie in Richtung KI-Bereitschaft unternehmen können.

Fazit: Klein anfangen, schnell skalieren

Die Vorbereitung Ihrer SAP-Daten auf KI ist kein einmaliges Projekt, sondern eine kontinuierliche Reise der Verbesserung. Indem Sie diese Checkliste befolgen und sich auf einen Clean Core und eine robuste Data Governance konzentrieren, können Sie Ihre SAP-Daten von einer Altlast in ein strategisches KI-Asset verwandeln. Das Ziel ist es, ein Fundament zu schaffen, auf dem KI nicht nur funktioniert – sondern glänzt.