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Wie SAP-Kunden ihre Digitalisierung 2020 vorantreiben

Machbare Roadmap definieren

Die Experten von Datavard empfehlen den SAP-Anwenderunternehmen generell, Projekte so weit wie möglich und auch bis zu einem maximalen Grad voneinander zu entkoppeln und zu entzerren. Es gelte, Schritt für Schritt Einzelprojekte zu definieren, die nur gering abhängig oder meist sogar völlig losgelöst voneinander sind. Zudem stünden diese oftmals nicht einmal im Kontext einer Migration auf SAP S/4HANA. Beispiele für solche Einzelprojekte seien die Stammdatenharmonisierung, die Kontenplanharmonisierung, die Einführung des neuen Hauptbuches (SAP New GL) und die Einführung des SAP Business Partner.

Eines der größten Risiken bei der Umstellung auf SAP S/4HANA ist es, sich zu ambitionierte Ziele zu stecken und alle Projekte auf einmal durchführen zu wollen. Das Ergebnis davon sei mehr Komplexität, eine erhöhte Planungsunsicherheit und ein steigender interner Druck.

Gregor Stöckler:

„Viel zu viele SAP-Kunden wollen mit einem Projekt alle Herausforderungen lösen. Das geht aber in 99 Prozent der Fälle nach hinten los.“

Der SAP-Fachmann erinnert deshalb immer wieder daran, dass der Softwareanbieter zwar eine bestehende Roadmap habe, diese aber kontinuierlich anpassen müsse. Die SAP-Kunden sollten für sich eine eigene Roadmap entwickeln und dafür auch den Diskurs mit den Fachabteilungen suchen, um herauszufinden, welche Anforderungen und Beweggründe diese hätten. Es ginge darum, den Druck zu reduzieren und nur das anzustreben, was auch sicher realisierbar sei. Ein wichtiger Hinweis: Unternehmen sollen sich so viel Luft wie möglich für zusätzliche Projekte lassen und neues Denken erlauben. Außerdem müssen sie prüfen, ob die Projekte überhaupt mit SAP S/4HANA im Zusammenhang stünden – was meist gar nicht der Fall sei.

Gregor Stöckler fasst zusammen:

„Für die meisten Kunden in Deutschland, Österreich und der Schweiz liegt bei der Migration auf SAP S/4HANA zu viel Druck und zu viel Fokus auf dem angekündigten Wartungsende für die SAP Business Suite. Wir empfehlen allen SAP-Kunden immer wieder, zuerst einmal ihre Motivation herauszufinden, eine eigene, realisierbare Roadmap für die Digitalisierung zu definieren und so schnell wie möglich anzufangen, diese Schritt für Schritt umzusetzen.“

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Wie SAP-Kunden ihre Digitalisierung 2020 vorantreiben

EAS-MAG-Glossar:

Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

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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