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Diese Trends erwarten uns 2025 in der Daten- und Dokumentenarchivierung

Der Wechsel auf SAP S/4HANA wird im kommenden Jahr nochmals an Dringlichkeit gewinnen und damit auf die Archivierungsprozesse ausstrahlen. Der Umstieg zwingt die Unternehmen dazu, ihre Daten- und Dokumentenverwaltung, inklusive deren Archivierung, neu zu denken und bestehende Lösungen so anzupassen, dass sie mit den Anforderungen an Flexibilität, Performance und Compliance Schritt halten können.

Das bringt für das Jahr 2025 folgende Archivierungstrends mit sich:

1. Cloud-native Architekturen und Containerisierung 

Immer mehr Unternehmen setzen auf cloud-native Ansätze und integrieren ihre Archivanwendungen direkt in die Cloud – oder sie setzen zuerst auf hybride Umgebungen. Die Integration von Archiven, die nativ in Cloud-Dienste wie Microsoft Azure, Google Cloud oder AWS eingebettet sind, wird 2025 weiter zunehmen – ebenso der Einsatz von Containern für SAP-Anwendungen und Archive, denn Container-Technologien wie Docker machen Archivlösungen noch anpassungsfähiger und skalierbarer.

2. Bahn frei für KI, aber mit entsprechenden Stops

KI ist in aller Munde – doch welche Rolle spielt KI in Bezug auf die Daten- und Dokumentenarchivierung? KI hilft bei der Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten – kann hier sogar ein Gamechanger für Unternehmen sein, die Erkenntnisse aus allen zur Verfügung stehenden Daten ziehen wollen. Eine Menge dieser Daten liegen in den Unternehmensarchiven. Mittels geeigneter Software könnten sich diese in das benötigte Datengold für entsprechende Auswertungen verwandeln. Doch es besteht eine große Gefahr: Informationen ja, Compliance-Verstöße nein. Hier wird die Balance spannend sein, die es zwischen dem fortschrittbringenden „barrierefreien“ Zugang“ für die KI zu archivierten Daten einerseits, und der gleichzeitigen Regelung von schützenswerten Inhalten andererseits, zu wahren gilt.  2025 werden diejenigen Archivierungsspezialisten in Sachen KI punkten, die mit tiefem SAP-Verständnis, großer Anwendergruppe und daraus entsprechendem Wissensvorsprung, ihre Kunden mit den ersten „low hanging fruits“ KI-Cases für die Archivierung ausstatten können.

3. Compliance bleibt ein Muss

Neue internationale und nationale Datenschutzgesetze sowie strengere Compliance-Richtlinien führen dazu, dass Unternehmen verstärkt auf Archivlösungen setzen, die eine langfristige Datenaufbewahrung unter höchsten Sicherheitsstandards garantieren. SAP-Archive müssen entsprechend ausgelegt sein, um die Einhaltung dieser Vorschriften zu gewährleisten. Darüber hinaus wird angesichts steigender Cyberbedrohungen der Zero-Trust-Ansatz verstärkt Einzug in die Archivierung halten. Zero Trust bedeutet, dass jedes Datenzugriffsereignis, unabhängig von der Vertrauenswürdigkeit der Quelle oder des Standorts, überprüft wird.

4. Hochzeit zwischen SAP und SharePoint

Die Notwendigkeit eines „Single Point of Truth“ (SPoT) für den Zugriff auf archivierte Dokumente nimmt weiter zu. Gerade die größten im Unternehmen genutzten Systeme, wie SAP und SharePoint sind zumindest in Sachen Daten- und Dokumentenarchivierung miteinander zu verheiraten. Dies verschlankt nicht nur die Verwaltung und reduziert die Archivierungskosten, sondern unterstützt ebenso wichtige Compliance-Konzepte. Plattformen, die Archivdaten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und eine zentrale Verwaltung ermöglichen, werden 2025 daher noch gefragter sein als bisher.

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Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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