AI-gestützte Datenbereinigung für S/4HANA Transformationen

Schneller, präziser und kontrolliert – Datenqualität im großen Maßstab

Die Datenbereinigung ist einer der kritischsten und gleichzeitig aufwendigsten Bestandteile jeder S/4HANA Transformation.

Bei Datenvolumen im Bereich von hunderttausenden bis hin zu Millionen Datensätzen stoßen klassische, manuelle oder rein regelbasierte Ansätze schnell an ihre Grenzen:

• zu langsam
• schwer skalierbar
• hoher manueller Aufwand

EasyCON setzt hier auf einen neuen, AI-gestützten Ansatz, der den Prozess deutlich beschleunigt – bei voller fachlicher Kontrolle.

Was wir anbieten

Eine in SAP-Umgebungen integrierbare Lösung zur Datenbereinigung, die:

• große Datenmengen effizient verarbeitet
• Datenqualitätsprobleme automatisch erkennt
• gezielte Korrekturvorschläge generiert
• und eine auditierbare, reproduzierbare Umsetzung sicherstellt

Was uns von anderen Lösungen unterscheidet

Unser Ansatz ist:

• transparente und nachvollziehbare Logik
• AI als Unterstützung – nicht als Ersatz von Entscheidungen
• Vorschläge statt automatischer Änderungen
• vollständige Auditierbarkeit
• deterministische Umsetzung

Gerade im SAP Umfeld ist das entscheidend:

• Datenqualität ist geschäftskritisch
• Änderungen müssen nachvollziehbar sein
• Reproduzierbarkeit ist zwingend erforderlich

Wie funktioniert die Lösung?

1. Integration verschiedener Datenquellen

Die Lösung verarbeitet unterschiedliche Formate:

• Excel
• XML / JSON
• Textdateien
• Datenbanken

direkte Integration in Migrations- und Schnittstellenprozesse möglich

2. Datenanalyse & Qualitätsprüfung

• Identifikation von Strukturen und Datenfeldern
• Erkennung fehlender oder fehlerhafter Werte
• Aufdeckung von Inkonsistenzen und Formatfehlern

3. AI-gestützte Vorschlagslogik

Ein hybrider Ansatz kombiniert:

• regelbasierte Logik
• Entscheidungsbäume und Klassifikation
• reguläre Ausdrücke
• LLM-basierte Unterstützung

Rolle der AI: Unterstützung bei der Entscheidungsfindung – nicht automatisches Überschreiben von Daten

4. Fachliche Validierung & Kontrolle

• strukturierte Vorschläge (z. B. als Mapping-Dateien)
• manuelle Prüfung und Anpassung möglich
• volle Transparenz für Fachbereiche

5. Deterministische Umsetzung

Die freigegebenen Regeln werden: nicht durch AI, sondern durch eine stabile, regelbasierte Engine umgesetzt

Damit ist sichergestellt:

• vollständige Reproduzierbarkeit
• Auditierbarkeit
• SAP-Kompatibilität

6. Rückgabe & Integration

• Rückführung der Daten in das ursprüngliche Format
• erneute Validierung
• direkte Nutzung in Migration Cockpit, Interfaces oder Zielsystemen

Typische Einsatzbereiche

• S/4HANA Migrationen (Vorbereitung für Migration Cockpit)
• Datenkonsolidierung (z. B. Systemzusammenführungen)
• Stammdatenbereinigung (Kunden, Lieferanten, Materialien)
• Verbesserung der Datenqualität in Schnittstellen

Ergebnisse aus ersten Pilotprojekten

In unseren bisherigen Pilotprojekten konnten wir:

• den Zeitaufwand für Datenbereinigung deutlich reduzieren
• die Datenqualität signifikant verbessern
• den manuellen Aufwand erheblich verringern
• und die Transparenz der Prozesse erhöhen

Pilot & Demo

Gerne zeigen wir Ihnen in einer kurzen Demo oder einem Pilotprojekt: welches Potenzial in Ihren eigenen Daten steckt

Warum ist das entscheidend?

Datenqualität ist einer der größten Erfolgsfaktoren – und gleichzeitig eines der größten Risiken – in S/4HANA Projekten.

AI ersetzt keine Entscheidungen – sie unterstützt bessere Entscheidungen.