Neudefinition von Datenqualität bei umfassenden Migrationen

Bei SNP haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, Unternehmen bei einer reibungslosen und planbaren Migration nach S/4HANA sowie Umstellungen mit RISE with SAP zu unterstützen. Kürzlich hatten wir die Gelegenheit, mit Accenture an einem Transformationsprojekt bei Siemens Energy zusammenzuarbeiten – der „Data Washing Machine“. Dieses Projekt geht über eine einfache Datenmigration hinaus und hat zum Ziel, von Anfang an höchste Datenqualität zu gewährleisten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Tools und Methoden konnte Siemens Energy die gängigen Herausforderungen in Zusammenhang mit Daten bewältigen und neue Maßstäbe für eine erfolgreiche Migration setzen. In diesem Blogpost erfahren Sie, wie dieses Projekt umfassende Migrationen verändert und zuverlässig sowie langfristig Erfolg ermöglicht.

Aktuelle Herausforderung: Unvorhergesehene Probleme bei der Datenqualität bei Migrationstests

Herkömmliche Datenmigrationen halten oft unliebsame Überraschungen bereit. Sie starten Ihren ersten Migrationstest und stellen im Anschluss eine schlechte Datenqualität fest: unerwartete Duplikate, inkonsistente Datenformate oder unvollständige Datensätze. Infolgedessen muss sich Ihr Team parallel zur laufenden Migration mit diesen Problemen auseinandersetzen, was den Fortschritt verlangsamt und die finale Qualität der S/4HANA-Instanz gefährdet.

Siemens Energy stellte sich dieser Herausforderung und verfolgte die Vision, Millionen von Datensätzen aus über zehn Quellsystemen in eine einzige globale S/4HANA-Instanz zu migrieren. Das Ziel? Die Konsolidierung unterschiedlicher Anwendungen bei gleichzeitiger Implementierung einer robusten Master Data Governance (MDG) und Wahrung der Datenintegrität.

Transformationen in einem umfassenden Projekt beinhalten komplexe Anforderungen, wie ERP- und Non-ERP-Anwendungen, SAP- und Non-SAP-Systeme, mehrere Datenmigrationen, Konsolidierungen, Harmonisierung und Deduplizierung.

Lösung: Proaktiver Ansatz für die Datenqualität

Das Tool Intelligent Data Quality (IDQ) von Accenture verfolgt einen proaktiven Ansatz für die Datenqualität. Anstatt während der Migration auf eine schlechte Datenqualität zu reagieren, legt Accenture bereits zu Beginn des Projekts den Schwerpunkt auf die Datenqualität. Dabei handelt es sich nicht nur um eine einmalige Bereinigung: Es handelt sich um einen fortlaufenden Geschäftsprozess, der in jeder Phase die Genauigkeit, Konsistenz und Verwendbarkeit der Daten sicherstellt.

Um den spezifischen Anforderungen von Siemens Energy gerecht zu werden, hat Accenture gemeinsam mit SNP die Data Washing Machine implementiert und dabei das Tool IDQ von Accenture mit der Plattform CrystalBridge von SNP integriert:

• IDQ: Intelligent Data Quality ist ein cloudbasiertes SaaS-Tool von Accenture, das für eine sichere und kontinuierliche Analyse, Bereinigung und Überwachung von Daten entwickelt wurde.
• CrystalBridge: Die Software CrystalBridge von SNP kann sowohl tabellenbasiert als auch objektbasiert Daten laden und eignet sich daher ideal für eine effiziente Migration komplexer Datenobjekte. Der End-to-End-Ansatz unterstützt viele Transformationsszenarien, wie S/4HANA-Migrationen, Carve-outs & Mergers sowie Datenharmonisierungen.

So funktioniert die Data Washing Machine

1. Selektive Datenextraktion: SNP CrystalBridge extrahiert selektiv Millionen von aktiven Business Partnern aus verschiedenen Quellsystemen und stellt sicher, dass nur relevante und benötigte Daten erfasst werden.
2. Data Profiling: Dank einer speziellen Logik werden Regeln innerhalb der Datensätze ermittelt, die dabei helfen, Unstimmigkeiten zu erkennen. Diese Regeln schlagen Maßnahmen zur Datenbereinigung vor und zeigen Fälle auf, die behoben werden müssen.
3. Bereinigung der Quellsysteme: Die Bereinigung wird direkt in den Quellsystemen durchgeführt, um sicherzustellen, dass Ungenauigkeiten an ihrem Ursprung behoben werden.
4. Erstellung des Golden Record: Nach der Bereinigung wird ein „Golden Record“ erstellt, der als qualitativ hochwertige Version der Daten eingestuft wird und als das Maß der Dinge dient.
5. Finaler Load in SAP S/4HANA: SNP CrystalBridge führt die endgültige Migration durch und lädt die validierten, qualitativ hochwertigen Daten in die S/4HANA-Instanz.

Ergebnis: Schnellere Wertschöpfung und erfolgreiche Transformation durch eine hohe Datenqualität

Über mehrere Zyklen hinweg wurden in dreiwöchigen Sprints mehr als 700 Regeln angewendet, die jeweils auf bestimmte Datensätze abzielten. Durch diese Iterationen konnte die Datengenauigkeit von 62 % auf 95 % gesteigert werden. So wurden saubere und zuverlässige Daten für den ersten Migrationstest ermöglicht und die Voraussetzungen für eine reibungslose Migration geschaffen. Die Umsetzung wurde dank Schnelligkeit und Genauigkeit in nur wenigen Stunden erreicht. Mit SNP CrystalBridge können mehrere Millionen von Business-Partner-Objekten in nur einer Stunde extrahiert werden.

Was dieses Projekt einzigartig macht, ist die nahtlose Integration von Accenture IDQ und SNP CrystalBridge. Gemeinsam bilden sie ein robustes System, in dem die Datenbereinigung, Governance und die Migration Hand in Hand gehen. Die Tools arbeiten eng zusammen und gewährleisten in jeder Phase Genauigkeit und Effizienz.

Sie wollen mehr über diesen innovativen Ansatz erfahren? Dann verpassen Sie nicht die Präsentation von Jens Loidolt, Associate Director bei Accenture, auf der Transformation World. Der Vortrag bietet wertvolle Einblicke in das Projekt und verdeutlicht dessen Bedeutung für die Migration von Siemens Energy:

Neue Maßstäbe für eine erfolgreiche Migration

Die Zusammenarbeit zwischen Accenture und SNP bei Siemens Energy setzt neue Maßstäbe für die Datenmigration. Indem sich Unternehmen von Anfang an auf die Datenqualität konzentrieren und intelligente Data Governance in Migrationen einbinden, können sie eine reibungslose und planbare Umstellung auf S/4HANA gewährleisten. Die Idee der Data Washing Machine ist nicht nur die Migration von Daten, sondern die Migration bereinigter, genauer und wertvoller Daten.

Wir sind stolz darauf, Teil dieses bahnbrechenden Projekts zu sein und freuen uns, Unternehmen, die eine erstklassige Datenqualität sowie eine erfolgreiche Migration nach SAP S/4HANA anstreben, ähnliche Lösungen anzubieten.