Die Rolle von ERP-Systemen für AI

von Wim Stoop, Senior Director Product Marketing, Cloudera

Artificial Intelligence (AI) hat sich als entscheidender Bestandteil bei der Transformation von Unternehmensprozessen etabliert. Besonders in ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) bietet AI zahlreiche Chancen, die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu steigern und beispielsweise das Geschäft zeitnah an neue Marktentwicklungen oder veränderte Kundenwünsche anzupassen.

Bevor es aber zur Implementierung von AI gehen kann, brauchen Unternehmen einen umfassenden Überblick über die unterschiedlichen Systeme und versteckte Datensilos, die eine ganzheitliche Datenverarbeitung mittels AI behindern können. ERP-Systeme wie zum Beispiel SAP sind bekannt für ihre umfangreichen Datenmodelle, die tausende von Tabellen und Feldern umfassen. Diese Systeme sind in der Lage, große Mengen kundenbezogener Daten zu erfassen und zu speichern. Das macht sie zu einer wertvollen Quelle für die Analyse historischer Daten und Vorhersage künftiger Trends und Entwicklungen. Besonders für die Nutzung durch AI zur Beschleunigung und Verbesserung des Erkenntnisgewinns für Marktstrategien sind sie besonders relevant.

Diese Systeme sind zentrale Bestandteile der IT-Infrastruktur von Unternehmen und zeichnen sich durch Größe und Komplexität der Struktur aus. Oft werden sie, obwohl Teil der IT-Landschaft eines Unternehmens, getrennt betrachtet, da sie komplette Geschäftsprozesse wie Finanzbuchhaltung, Personalwesen, Supply Chain Management und Kundenbeziehungsmanagement umfassen. Und gerade das macht sie so wertvoll. Um tiefere Einblicke unternehmensübergreifend zu gewinnen, ist es sogar noch notwendiger, ERP-Daten mit anderen Datenquellen zu kombinieren. Durch die Integration von AI in ERP-Systeme lassen sich diese Daten effizient analysieren und nutzen. Doch um Daten für AI nutzbar zu machen, müssen sie in einer hohen Qualität und ausreichendem Umfang verfügbar sein.

Herausforderungen für AI, Daten und ERP

Eine der größten Herausforderungen bei der Vorbereitung von Daten für AI ist die Fragmentierung von Systemen, die hinter dem ERP im Unternehmen stehen. So erstrecken sich die komplexen Umgebungen von historisch gewachsenen On Premises-Systemen bis in moderne Cloud Services verschiedener Anbieter. Die Daten stammen demnach aus unterschiedlichen Quellen und liegen in verschiedenen Formaten vor – oft getrennt voneinander nach Abteilungen. Viele sind in Legacy-Systemen gefangen, insbesondere in Branchen, die auf hohe Transaktionsvolumen und kritische Datenverarbeitung angewiesen sind. Diese Silobildung steht einer ganzheitlichen Datennutzung im Weg.

Unternehmen müssen Strategien entwickeln, um diese Herausforderungen zu überwinden und Daten aus unterschiedlichen Systemen effektiv nutzen zu können. Hierbei ist es wichtig, dass ERP-Systeme offen genug sind, um Daten nicht nur zu extrahieren, sondern auch in einem Format bereitzustellen, das weiterverarbeitet werden kann. Es geht also nicht nur darum, Daten extrahieren zu können, sondern auch deren Bedeutung nachvollziehbar zu machen. Einfache verständliche Elemente, wie „customer_type”, können einen Wert zwischen 0 und 99 anzeigen und mittels einer Zuordnungstabelle definiert werden. Darin wird zum Beispiel festgelegt, dass die Werte 0 für „unbekannt”, 1 für „kommerziell”, 2 für „Behörde” stehen. Dies erfordert bereits vorab eine sorgfältige Auswahl der Systeme, die sowohl die Geschäftsanforderungen erfüllen, den zugeordneten Compliance-Anforderungen entsprechen als auch eine einfache Integration und Analyse garantieren.

Eine weitere Herausforderung sind die Kosten, denn die meisten ERP-Systeme sind zwar sehr leistungsfähig, aber auch entsprechend teuer, besonders wenn bei der gefragten umfangreichen Datenmenge zusätzliche Module integriert sind. Unternehmen müssen abwägen, ob die gewonnenen Erkenntnisse die Investitionen rechtfertigen. Auch hier ist eine sorgfältige Planung und Optimierung der Datenverwaltung erforderlich, um diese Herausforderungen zu meistern.

Zünglein an der Waage: Datenmanagement

Eine integrierte Datenmanagement-Plattform kann an dieser Stelle helfen, die Herausforderungen bei der Nutzung von ERP-Daten zu bewältigen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert, analysiert, visualisiert und gegebenenfalls auslagert. Dies ist der Ansatz für Unternehmen, wenn die Datenmasse die Kosten sprengt. Die Daten werden außerhalb gespeichert, stehen aber dennoch mit der erforderlichen Performance zur Verfügung. Für den Endnutzer ändert sich dadurch nichts, aber Analysen können so auf der Grundlage von mehr Hintergrunddaten durchgeführt werden.

Unternehmen, die nur auf punktuelle Einzellösungen setzen, erhöhen letztlich nur die Komplexität und den Administrationsaufwand. Daher ist eine ganzheitliche Datenmanagement-Plattform gefragt, die Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen, Cloud-basierten Data Lakehouse oder auch On-Premises sammelt und verwaltet. So gewinnen Unternehmen die benötigte Transparenz über ihre Daten, können diese einheitlich managen und systemübergreifend miteinander verbinden. Eine moderne Datenarchitektur schafft das Fundament für solide, vertrauenswürdige AI-Modelle. Außerdem hilft die moderne Dateninfrastruktur dabei, sensible Daten zu identifizieren, regulatorische Anforderungen einzuhalten und den Überblick über die Kosten nicht zu verlieren.

Strategien zur Implementierung von AI in ERP-Systemen

Um die Basis für eine effektive Implementierung von AI in ERP-Systemen erfolgreich zu schaffen, gilt es für Unternehmen folgende Punkte zu beachten:

1. Skalierbarkeit und Erweiterungsfähigkeiten:
   Das ERP-System sollte alle benötigten Funktionen bieten und gleichzeitig mit dem Wachstum des Unternehmens skalieren können. Viele ERP-Systeme werden modular lizenziert. Die Erweiterbarkeit sollte den zukünftigen Anforderungen gerecht werden und in diesem Sinne vollständig sein zu können. Dies bedeutet, dass das System in der Lage sein muss, große Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig flexibel genug sein muss, um sich an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.
   
   
2. Kontrolle und Sicherheit:
   Die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen ist entscheidend, insbesondere in regulierten Branchen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden und die gesetzlichen Anforderungen erfüllen. Gleichzeitig sollten Data Governance und Security so ausgereift sein, dass Zugriffskontrollen auf Daten sowie die Prüfung von und Verwaltung jederzeit möglich sind.
   
   
3. Offenheit und Integration:
   Das System sollte offen für die Integration mit anderen und in andere Datenquellen sein, um umfassende Analysen zu ermöglichen. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Auswahl der richtigen Technologien, um sicherzustellen, dass Daten nahtlos zwischen verschiedenen Systemen ausgetauscht werden können.
   
   
4. Hybride Infrastruktur:
   Das zentrale ERP-System wird in Unternehmen meist nur auf einer einzigen Infrastruktur bereitgestellt. Trotzdem sollte für zukünftige Prozesse die Option bestehen, Daten sowohl lokal als auch in der Cloud zu verarbeiten. Dies bietet Unternehmen die Flexibilität, ihre Daten je nach Bedarf zu speichern und zu verarbeiten.
   
   

In der modernen AI-Umgebung ist es entscheidend, dass Unternehmen proaktive Leitplanken schaffen, um ihre Daten zu schützen. Dies bedeutet, dass Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in die AI-Workflows eingebettet werden müssen. Automatisierte Sicherheitskontrollen, die in ERP-Systeme integriert sind, garantieren, dass Datensicherheits- und Compliance-Richtlinien den Daten folgen, wo immer sie sich bewegen – ob On Premises, in der Cloud oder in AI-Ökosystemen Dritter.

Fazit

Die Integration von AI in ERP-Systemen bietet Unternehmen erhebliche Vorteile, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Durch die Nutzung von AI können Unternehmen ihre Effizienz steigern, tiefere Einblicke gewinnen und strategische Entscheidungen treffen. Die Herausforderungen, die mit der Integration von AI in ERP-Systeme verbunden sind, können durch den Einsatz einer robusten Datenmanagement-Plattform und einer klaren Implementierungsstrategie überwunden werden. Unternehmen, die diese Schritte erfolgreich umsetzen, werden in der Lage sein, die volle Leistungsfähigkeit ihrer ERP-Systeme auszuschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.