Müll rein, Katastrophe raus – Die Steuerung der Säuberung

(Teil 2 der Serie „Das Migrationshandbuch“)

In Teil 1haben wir die strategische Entscheidung getroffen, einen radikalen Neuanfang und die Altlasten der Vergangenheit hinter uns zu lassen, um ein schlankes, modernes ERP-System aufzubauen. Wir haben beschlossen, nicht länger zurückzublicken, sondern nach vorn zu schauen.

Nun stehen wir vor den Konsequenzen dieser Entscheidung. Wir haben definiert, was verschoben werden soll (offene Aufträge, aktive Artikel), aber wir haben noch nicht besprochen, wie die Verschiebung erfolgen kann, ohne die neue Umgebung zu beeinträchtigen.

In all den Jahren habe ich eine bittere Wahrheit gelernt, die ich wie ein Mantra wiederhole: Datenmigration ist keine spezifische IT-Aufgabe.

Wenn Sie die Datenbereinigung Ihrer IT-Abteilung übertragen, ist Ihr Projekt im Grunde schon gescheitert. Das IT-Team weiß zwar, wie man Daten mithilfe von Skripten von Spalte A in Spalte B verschiebt. Aber die IT weiß nicht, dass Kunde 1001 letzte Woche insolvent gegangen ist oder dass der Lieferant für Artikel X von Italien nach Vietnam gewechselt hat, was völlig andere Steuercodes und Lieferzeiten erfordert.

Dieser Artikel befasst sich mit der Steuerung der Datenbereinigung. Es geht darum, die Migrationsphase von einer technischen Belastung in eine strategische Chance zur Datenanreicherung und Benutzerschulung.

Der Mentalitätswandel: Von der Reinigung zur Bereicherung

Der traditionelle Migrationsansatz, das sogenannte Lift-and-Shift-, besteht darin, die Altdaten zu übernehmen, sie leicht zu bereinigen (offensichtliche Duplikate zu entfernen) und sie in das neue System zu übertragen. Dies ist eine vertane Chance von enormem Ausmaß.

Ihr neues Cloudsuite ERP-System ist im Vergleich zu Ihrem bisherigen System ein Ferrari. Es verfügt über Felder, Logik und Dimensionen, die Ihr altes System nicht bot. Wenn Sie die Migration als einfache Kopier- und Einfügeoperation betrachten, ist das, als würden Sie einen Fiat-500-Motor in ein Ferrari-Chassis einbauen.

Bereichern, nicht nur kopieren

Wenn Sie Legacy_Name einfach NewERP_Name zuordnen, schwächen Sie das neue System erheblich. Die Migrationsphase ist die einzige Gelegenheit in den nächsten zehn Jahren, bei der Sie über das Budget, den Fokus und die entsprechende Weisung der Geschäftsleitung verfügen, um Ihre Stammdaten anzureichern

Hier liegt der Unterschied zwischen Reinigung und Anreicherung:

• Bereinigung: Doppelte Kundeneinträge entfernen und Tippfehler in Adressen korrigieren. Dies ist das absolute Minimum.
• Anreicherung: Die Migration wird genutzt, um neue Felder zu füllen, die die moderne Geschäftslogik steuern.

Nehmen wir Infor LN als Beispiel. Ihr Altsystem behandelt einen Lieferanten möglicherweise lediglich als Name und Adresse. Infor LN hingegen behandelt diesen Lieferanten als komplexe Einheit mit Finanzpartner, Absender-, Empfänger-und Zahlungsempfängerrolle . Es fragt Signalcodes (Kreditwarnungen) und Zahlungsbedingungen ab, die automatisierte Arbeitsabläufe auslösen.

Das ist Ihre Chance. Kopieren Sie nicht einfach nur die Adresse. Nutzen Sie diesen Moment, um Ihre Artikel für zukünftige Analysen zu kategorisieren. Definieren Sie Ihre Artikelgruppen , um sie an Ihre aktuellen Berichtsanforderungen anzupassen, nicht an die von 2005.

Die Vorlage als Lehrmittel

Dies ist der am meisten unterschätzte Aspekt jedes ERP-Projekts und eine Geheimwaffe für ein erfolgreiches Change-Management.

Die meisten Berater betrachten die Migrationsvorlage (in der Regel eine komplexe Excel-Datei) als technische Notwendigkeit.
Sie senden sie dem Benutzer per E-Mail mit dem Hinweis: Bitte füllen Sie diese Vorlage bis zu diesem Fälligkeitsdatum aus.

Das ist eine Katastrophe mit Ansage.
Der Benutzer öffnet die Datei, sieht 50 Spalten mit Namen wie tccom100.nama oder tcibd001.citg, gerät in Panik und füllt sie mit unbrauchbaren Daten, nur um die Validierungsfehler zu beheben. Er betrachtet die Vorlage als bürokratisches Formular, das abgestempelt und dann vergessen wird.

Die Human-Bond-Methodik

Im Laufe meiner Erfahrung hat sich der Template-Workshop eher zu einem Ritual entwickelt. Der Berater setzt sich mit dem Lagerleiter, dem Einkäufer oder dem Hauptbuchhalter zusammen, und wir gehen die Vorlage Spalte für Spalte durch.

Wir wandeln diese Sitzung von einer einfachen Dateneingabe in eine Schulungsmöglichkeit um.

Als der Lagerleiter fragt: „Andrea, warum gibt es eine Spalte für ‚Lagerorttyp‘? Wir stellen Paletten einfach dort ab, wo Platz ist“,
erkläre ich es: „ Wenn wir jetzt zwischen ‚Bulk‘- und ‚Kommissionier‘-Lagerplätzen unterscheiden, kann Infor LN Nachschubaufträge für Ihre Gabelstaplerfahrer generieren, bevor die Kommissionierfläche leer ist.“

Das strategische Ergebnis:

1. Frühkindliche Schulung: Der Benutzer lernt die Terminologie von Infor LN kennen, bevor er überhaupt einen Bildschirm sieht. Er versteht das Datenmodell intellektuell, bevor er es visuell nutzt.
2. Zusammenarbeit: Der Nutzer erkennt, dass ich nicht hier bin, um ein System aufzuzwingen, sondern um seine Geschäftsrealität in die neue Plattform zu übertragen. Dadurch entsteht eine menschliche Bindung– das Vertrauen, das das Projekt in der stressigen Go-Live-Phase retten wird.
3. Verantwortungsgefühl: Weil sie verstanden haben, warum das Feld wichtig ist, achten sie darauf, was sie hineinschreiben. Sie behandeln die Zelle nicht mehr wie einen Behälter, sondern als Entscheidungsgrundlage.

Die Regel für Geschäftsunterschriften

Wer gibt die Daten frei? In vielen gescheiterten Projekten führen sowohl die interne IT als auch das technische Team des Anbieters (oder Partners) das Skript aus, sehen „0 Fehler“ und erklären den Erfolg für gesichert. Doch schon am ersten Tag werden die Rechnungen an die falschen Adressen geschickt, und die Lkw-Fahrer stehen vor verschlossener Tür.
In diesem System gilt eine goldene Regel: Die Daten gehören dem Unternehmen.

Ich setze ein strenges Governance-Protokoll durch, das viele Nutzer zunächst abschreckt, aber letztendlich alle schützt:

1. Extraktion: Die Technik extrahiert Altdaten in die Staging-Vorlage.
2. Anreicherung: Der Key User (z. B. Vertriebsleiter) prüft, bereinigt und ergänzt fehlende Informationen.
3. Die Signatur: Der Hauptbenutzer muss die Daten validieren und bestätigen, dass wir mit dem nächsten Schritt fortfahren können.

Wenn sie nicht bestätigen, laden wir die Daten nicht.
Dadurch verlagert sich die psychologische Belastung.
Der Benutzer denkt nicht mehr: „ Das System macht einen Fehler“ , sondern: „Ich muss sicherstellen, dass meine Daten korrekt sind.“

Das KI-Imperativ: Warum „gut genug“ tot ist

Im Jahr 2015 war es ärgerlich, wenn man ein paar doppelte Kunden oder Artikel mit fehlenden Gewichtsangaben hatte. Im Jahr 2026 ist es existenzbedrohend.

Wir treten in das Zeitalter von Agentic AI und Infor GenAI. Diese Tools interpretieren Muster und semantische Bedeutung.

• Szenario: Sie fragen Infor GenAI: „ Prognostizieren Sie mein Bestandsengpassrisiko für nächsten Monat.“
• Die Realität der unsauberen Daten: Sie haben alte Lieferzeiten aus dem Jahr 2019 migriert, die nicht mehr gültig sind, oder Sie haben doppelte Artikelnummern, bei denen eine auf Lager ist und die andere nicht.
• Das Ergebnis: Die KI erkennt widersprüchliche Muster. Sie rät Ihnen zum Kauf von Aktien, die Sie nicht benötigen, oder – noch schlimmer – sie versichert Ihnen, dass Sie auf der sicheren Seite sind, obwohl Ihre Vorräte fast aufgebraucht sind.

„Müll rein, Katastrophe raus“ ist keine bloße Metapher mehr. Sind Ihre Daten nicht sauber, ist Ihre teure KI-Investition wertlos. Die Migration ist Ihr wichtigster Filter. Ist ein Datensatz nicht sauber genug, um in die Vorlage eingebunden zu werden, hat er in Ihrer KI-gestützten Zukunft nichts zu suchen. Lassen Sie ihn hinter sich.

Laut Gartnerist mangelhafte Datenqualität der Hauptgrund für 40 % aller gescheiterten Geschäftsinitiativen. Im Zeitalter der KI verstärkt sich dieser Effekt, da Modelle bestehende Verzerrungen und Fehler in den Datensätzen vergrößern.

Quelle: Gartner – Lösungen für Datenqualität

Das Fundament ist gelegt

Wir haben die Strategie (Clean Cut). Wir haben die bereinigten Daten (angereichert und freigegeben).

Nun müssen wir die Bits und Bytes verschieben. Aber Vorsicht: Eine leere Excel-Datei ist nicht dasselbe wie Daten im System zu haben.

Im nächsten Teil verlassen wir den Besprechungsraum und betreten den Maschinenraum. Wir werden über Migrationstools, die DAL , sprechen und darüber, wie man mit den unvermeidlichen „falsch positiven“ Ergebnissen umgeht, die Uneingeweihte verunsichern.

Verfasst von Andrea Guaccio 

18. März 2025