Weltweit digitalisieren Unternehmen Ihre Arbeitsweisen im Zusammenspiel von traditionellen Systemen mit RPA, KI, IoT, Blockchain, Plattformen etc. Doch alleine eine ERP-Migration stellt Unternehmen heute vor große Herausforderungen, z.B. bei der Prozess-Integration, der Harmonisierung unterschiedlicher Stammdaten, der Konservierung von vorhandenem Wissens sowie dem Einsatz bezahlbarer Technologie-Konzepte.
„Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts“ – so schätzen Experten die Bedeutung von Daten heutzutage ein. Doch die Datenqualität in den bestehenden Systemen ist in der Regel alles andere als reines Gold. Eine aufwendige Datenharmonisierung – bisher meist manuell durchgeführt – ist notwendig, um einen echten Nutzen für Ihr Unternehmen aus den Systemen zu ziehen. Dabei zeigt unsere Erfahrung: Insbesondere in den bevorstehenden Umstellungsvorhaben von SAP R/3 auf S/4HANA ist die Sicherstellung der Datenqualität DER Aufwandstreiber im Projekt.
Die Gründe für die unzureichende Datenqualität sind vielfältig:
- Heterogene IT-Landschaft sowie betriebene Schattensysteme
- Unklare Verantwortlichkeiten für die jeweiligen Datenobjekte
- Fehlende bzw. nicht eingehaltene Data Governance
- Fortwährende „menschliche Kreativität“ bei der Dateneingabe
Um diesen Ursachen entgegenzuwirken sowie eine effiziente Datenbereinigung zu ermöglichen, möchten wir Ihnen den Cognitive Business Robotics-Ansatz (CBR) der TMG in Kooperation mit AI4BD vorstellen. CBR ermöglicht eine KI-gestützte Datenanalyse, -harmonisierung und anschließende Migration. Dabei unterstützen wir Aktivitäten wie beispielsweise
- Identifizierung von Duplikaten
- Bereinigung von Datensilos
- Vereinheitlichung separater Stammdaten
- Verifizierung und Standardisierung von Daten
- Prüfung der semantischen Struktur
- Business-Objekte werden transparent für die Migration und eindeutige Kommunikation
- Firmenspezifische Begriffe und Bezeichnungen mit Dokumenten vergleichbar (Zertifikate, Archive etc.)
Dabei wird die Erfahrung, Kompetenz und Fähigkeiten der Anwender gekapselt und in einem Cogntive Enterprise System nachhaltig für Mitarbeiter und Unternehmen genutzt und verringert erheblich Kosten und Aufwand für ein solches Digitalisierungsunterfangen. Derhierfür eigens entwickelte CBR Coworker (oder auch digitaler Mitarbeiter) von AI4BD ist einzigartig und schnell replizierbar sowie für unterschiedliche Bestandssysteme anwendbar.
KI-Projekte sind zu ca. 75% vom Gesamtaufwand datengetrieben
- bis erste Resultate gezeigt werden können
- erst dann kann die Machbarkeit abgeschätzt werden
- ca. davon 25% sind Entwicklungsaufwand, der nicht wiederverwendbar ist
KI-Projekte weisen keine Flexibilität auf
- Änderungen führen zu großen Implementierungsaufwand
- Gültigkeit der Lösung hängt von der Datenlage ab
Man benötigt die richtige Datenmenge um zu starten - Kommunikation zwischen Data Scientist und Business oft problematisch