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Warum Alt-Datenbereinigung vor der S/4HANA-Migration strategisch relevant ist

In vielen Transformationsprojekten liegt der Fokus zunächst auf Architekturentscheidungen, Systemlandschaften und der Auswahl des Migrationsansatzes. Datenqualität wird dagegen häufig erst dann sichtbar, wenn Migrationstools Fehlermeldungen produzieren oder Tests unerwartete Inkonsistenzen zeigen.

Dabei ist die Datenbasis ein zentraler Erfolgsfaktor jeder SAP-Transformation. Historisch gewachsene ERP-Systeme enthalten oftmals Datenstrukturen, die über Jahre hinweg erweitert wurden. Stammdaten wurden mehrfach angelegt, Geschäftspartnerstrukturen sind nicht harmonisiert und alte Customizing-Logiken wirken noch in Transaktionen nach.

Eine S/4HANA-Migration überführt nicht nur Programme und Tabellenstrukturen in eine neue Systemgeneration. Sie überträgt auch sämtliche strukturellen Altlasten, sofern diese nicht vorher gezielt bereinigt werden. In der Praxis entstehen daraus mehrere Herausforderungen:

• verlängerte Laufzeiten bei Datenmigrationen
• unnötige Datenvolumen im Zielsystem
• komplexere Testphasen
• höhere Fehleranfälligkeit in Geschäftsprozessen

In unserer täglichen Beratungspraxis zeigt sich immer wieder, dass Projekte mit frühzeitiger Datenbereinigung deutlich stabiler verlaufen. Migrationstools wie der SAP Readiness Check oder das Migration Object Modeler Framework identifizieren zwar technische Probleme. Die fachliche Qualität der Daten kann jedoch nur durch gezielte Vorbereitung verbessert werden.

Vor diesem Hintergrund lohnt sich ein strukturierter Blick auf die wichtigsten Bereinigungsschritte vor der technischen Migration.

Die 7 wichtigsten Alt-Datenprobleme vor der technischen S/4HANA-Migration

Ein systematischer Bereinigungsansatz beginnt nicht mit Tabellen, sondern mit klar definierten Datenkategorien. Die folgenden sieben Themenfelder gehören in nahezu jedem Transformationsprojekt zu den zentralen Aufgaben.

1. Dateninventur durchführen

Ein erfolgreicher Übergang zu SAP S/4HANA beginnt mit einer Bestandsaufnahme der bestehenden Datenlandschaft. Eine strukturierte Inventur beantwortet dabei zentrale Fragen, wie: Welche Daten werden tatsächlich noch genutzt? Welche Tabellen enthalten historisch gewachsene Altlasten?

Aus Basis-Sicht kann hierbei eine schematische Annäherung über eine technische Volumenanalyse (etwa über die Transaktionen DB02 oder HANA-Estimation-Reports) der erste sinnvolle Schritt sein. Ziel ist hierbei die Identifikation von Wachstumstreibern, um herauszufinden wo sich Datenmengen akkumulieren und welche Business-Logik diesen zu Grunde liegt.

Entsprechende Datenfunde lassen sich kategorisieren, bspw. mit den nachfolgenden Fragestellungen:   Sind es prozessrelevante Stamm- und Bewegungsdaten, technisch bedingte Protokolle (IDocs, Workflows) oder reine Archiv-Indizes?

Diese Transparenz ermöglicht dann eine fundierte Entscheidung darüber, was migriert, was archiviert und was schlicht gelöscht werden kann, um die Zieldatenbank schlank zu halten.

2. Businesspartnerumstellung: Dubletten in Geschäfts- und Stammdaten identifizieren

Mehrfach angelegte Debitorinnen und Debitoren, Kreditorinnen und Kreditoren oder Materialstammsätze gehören zu den häufigsten Datenproblemen historischer ERP-Systeme. Dubletten entstehen meist durch unterschiedliche Organisationseinheiten oder fehlende Stammdatenrichtlinien.

Gerade mit der Einführung des Business Partner Konzepts in S/4HANA gewinnt diese Bereinigung an Bedeutung, da Debitoren und Kreditoren in einer zentralen Struktur zusammengeführt werden.

Eine systematische Dubletten-Analyse reduziert nicht nur Datenvolumen, sondern verbessert auch Prozessstabilität in Vertrieb, Einkauf und Finance.

3. Veraltete und nicht mehr benötigte Stammdaten archivieren

Viele ERP-Systeme enthalten Materialien, Kunden oder Lieferanten, die seit Jahren nicht mehr aktiv genutzt werden. Dennoch werden diese Datensätze häufig in Migrationen übernommen. Das erhöht unnötig Datenvolumen.

Eine klare Archivierungsstrategie sorgt dafür, dass nur tatsächlich relevante Stammdaten in das neue System übertragen werden. Das reduziert Datenmengen und beschleunigt Migrationsläufe.

• Welche Daten werden operativ noch benötigt?
• Welche gesetzlichen Aufbewahrungsfristen gelten?
• Wie groß ist das aktuelle Datenvolumen und wo entsteht es?
• Welche Daten müssen wie zugänglich bleiben?
• Welche Auswirkungen hat die Archivierung auf Geschäftsprozesse? (Greifen bspw. Reports darauf zu?)
• Welche Archivierungsobjekte sind relevant?

Die Fragen zeigen: Eine Archivierungsstrategie ist weniger ein technisches Projekt als eine Kombination aus Fachbereichsentscheidung, Datenstrategie und Systemarchitektur.

4. Inkonsistente Organisationsstrukturen bereinigen

Unternehmensstrukturen verändern sich über Jahre hinweg. Werke werden zusammengelegt, Verkaufsorganisationen neu definiert oder Buchungskreise umstrukturiert.

Solche Änderungen hinterlassen häufig widersprüchliche Zuordnungen in Stammdaten. Vor der Migration sollten Organisationsstrukturen daher systematisch geprüft werden, um spätere Fehler in Prozessen oder Auswertungen zu vermeiden.

5. Ungültige oder obsolete Customizing-Abhängigkeiten entfernen

Historische Systemanpassungen wirken oft noch in Tabellen und Bewegungsdaten nach. Nicht mehr genutzte Kontenfindungen, alte Bewegungsarten oder obsolete Steuerlogiken führen bei Migrationstools häufig zu Fehlermeldungen.

Eine gezielte Analyse der Customizing-Abhängigkeiten stellt sicher, dass nur relevante Konfigurationen in das Zielsystem übernommen werden.

6. Bewegungsdaten mit geringer Relevanz reduzieren

ERP-Systeme speichern oft Bewegungsdaten über viele Jahre hinweg. Für operative Prozesse sind jedoch meist nur die letzten Jahre relevant.

Eine gezielte Reduktion historischer Bewegungsdaten reduziert Datenvolumen erheblich und beschleunigt Migrationsläufe.

7. Inkonsistente Finanzdaten korrigieren

Gerade im Finanzbereich können sich über lange Systemlaufzeiten kleinere Inkonsistenzen ansammeln. Beispiele sind:

• Differenzen zwischen Nebenbüchern und Hauptbuch
• unvollständig ausgeglichene Belege
• Inkonsistenzen in Kontenzuordnungen

Solche Probleme sollten vor der Migration vom Fachbereich bereinigt werden, da sie sich im S/4HANA-Datenmodell häufig stärker auswirken. Für detailliertere Prüfungen stellt SAP auch spezielle Finanzdaten Konsistenzchecks bereit. Diese Programme überprüfen systematisch, ob die Daten in verschiedenen Finanzmodulen miteinander übereinstimmen. Dies entbehrt aber der Business-Kontrolle nicht!

Unser Bonustipp: Gelegenheit nutzen – Datenverantwortlichkeiten und Governance nachhaltig definieren

Technische Bereinigung allein reicht nicht aus. Nachhaltige Datenqualität entsteht nur durch klare Verantwortlichkeiten für Stammdatenpflege und Datenrichtlinien.

Nutzen Sie die Gelegenheit und etablieren Sie im Zuge der Transformation erstmals ein strukturiertes Data Governance Modell. Dieses verhindert, dass sich Datenprobleme nach der Migration erneut aufbauen.

(Grafik 1)

Fazit: Datenqualität ist ein zentraler Erfolgsfaktor der S/4HANA-Transformation

Die technische Migration nach S/4HANA wird häufig als Infrastrukturprojekt betrachtet. Tatsächlich entscheidet jedoch die Qualität der vorhandenen Daten darüber, wie stabil und effizient das zukünftige System arbeitet.

Eine strukturierte Alt-Datenbereinigung reduziert nicht nur technische Risiken. Sie schafft auch die Grundlage für konsistente Geschäftsprozesse, bessere Auswertungen und langfristig stabilere Systemlandschaften.

Weitere Informationen zu Transformationsstrategien und Beratungsansätzen rund um SAP S/4HANA finden sich im Leistungsportfolio der Inwerken AG.

Der Beratungsalltag zeigt, dass eine frühzeitige Auseinandersetzung mit Datenqualität Projekte deutlich planbarer macht. Ein fachlicher Austausch zu konkreten Herausforderungen kann helfen, Risiken frühzeitig sichtbar zu machen und geeignete Lösungswege zu entwickeln. Fragen? … einfach melden.