Moderne Transformationstechnologien in SAP S/4HANA Datenmigrationen

Darum geht's

SAP S/4HANA Migrationen erfordern moderne Datenstrategien

Hochskalierbare ETL-Prozesse mit Spark, PySpark & Object Stores

Objektbasierte Datenmigration steigert Effizienz und Transparenz

Unternehmen, die SAP R/3 (ECC 6.0) als ERP-System im Einsatz haben, stehen vor einem bedeutenden Technologiesprung: Die Wartung für SAP R/3 wird nur noch wenige Jahre gewährleistet. Die Transformation hin zu SAP S/4HANA ist somit nicht optional, sondern verpflichtend – und eines der aktuell strategisch wichtigsten IT-Vorhaben in vielen Organisationen.

Datenmigration als kritischer Erfolgsfaktor der SAP S/4HANA Transformation

Die Umstellung von SAP R/3 auf S/4HANA bringt tiefgreifende Veränderungen mit sich – technisch, prozessual und organisatorisch. Viele Unternehmen entscheiden sich nicht für die reine Systemkonvertierung („Brownfield“), sondern für einen Greenfield-Ansatz, bei dem Prozesse neu gestaltet und Altlasten wie veraltete Datenbestände bereinigt werden. Parallel dazu gibt es auch zahlreiche Neueinführungen von SAP S/4HANA, bei denen bisherige Non-SAP-Systeme abgelöst werden.

Im Zentrum all dieser Szenarien steht ein Thema mit besonders hoher Kritikalität: die Datenmigration.

Dabei zeigt sich: Die verfügbaren SAP-Werkzeuge wie das SAP Migration Cockpit unterstützen primär den Datenimport – also das Laden strukturierter Datenobjekte in das Zielsystem. Doch die vorgelagerten Schritte der Datenextraktion und -transformation müssen kundenspezifisch gelöst werden.

Von Tabellen zu Objekten: Neue Perspektiven in der SAP-Datenmigration

Traditionell erfolgt die Datenmigration in SAP-Projekten tabellenbasiert. Doch diese Herangehensweise birgt zahlreiche Nachteile:

• technische Komplexität

• aufwändige Datenzusammenführungen

• erschwerte Qualitätssicherung

Daher stellt sich eine zentrale Frage:

Kann die Datenmigration auch objektbasiert – statt tabellenbasiert – durchgeführt werden?

Die Antwort ist: Ja. Mit modernen Technologien aus dem Bereich Data Engineering lassen sich Datenflüsse auf Objektebene gestalten – effizienter, flexibler und transparenter.

Moderne Datenmigration mit Spark, PySpark und Object Stores

Im Rahmen innovativer Migrationsprojekte hat sich ein objektbasierter ETL-Prozess etabliert, der auf folgenden Komponenten beruht:

1. Datenextraktion: Die Quelldaten werden – idealerweise bereits objektorientiert – extrahiert. Alternativ erfolgt eine Transformation flacher Tabellenstrukturen (z. B. aus CSV-Dateien oder relationalen Datenbanken) in eine hierarchische Objektstruktur.

   
   

2. Transformation: Zentrales Feld- und Wertemapping bildet die Grundlage für eine konsistente Datenstruktur. Ein zentrales Repository (Datenbank oder Flatfiles) ermöglicht eine objektübergreifende Wiederverwendbarkeit der Mappingregeln.

   
   

3. Datenladen: Die transformierten Objekte werden über das SAP Migration Cockpit in das Zielsystem überführt. Dabei kommen bewährte Funktionsbausteine/BAPIs zum Einsatz, die auch manuell in SAP-Transaktionen verwendet werden.

   

   
   
   
   

Vorteile der objektbasierten Datenmigration mit Spark und Object Stores

Die objektbasierte Migration bietet entscheidende Mehrwerte gegenüber der klassischen Tabellenmethode:

• Ganzheitliche Sichtbarkeit und Qualitätssicherung: Datenobjekte bleiben im gesamten ETL-Prozess zusammenhängend, wodurch Fachabteilungen und Technik gleichermassen nachvollziehbar prüfen und validieren können. Die Migration wird zur "White Box" statt zur "Black Box".

  
  

• Skalierbare Datenverarbeitung mit Apache Spark: Durch den Einsatz von PySpark lassen sich grosse Datenmengen performant verarbeiten. Gleichzeitig eröffnen sich Optionen zur Nutzung von Machine Learning und KI, etwa zur Duplikaterkennung oder Datenanreicherung.

  
  

• Moderne DevOps-Integration: Mit Tools wie GitHub für Versionsverwaltung und Docker für flexible Deployments lassen sich Migrationslösungen sowohl für kleine Projekte als auch für internationale Rollouts effizient bereitstellen.

  
  

• Effiziente Datenspeicherung mit Object Stores: Statt aufwändigen Datenbank-Joins können komplexe Strukturen als hierarchische Objekte in Object Stores zwischengespeichert werden – ressourcenschonend und performant.

  
  

Fazit: Zukunftsfähige Datenmigration für SAP S/4HANA

Die Migration zu SAP S/4HANA ist ein komplexes Unterfangen – doch moderne Ansätze auf Objektebene bieten einen klaren Weg zu höherer Transparenz, Qualität und Skalierbarkeit. Durch den gezielten Einsatz von Spark, Object Stores und containerisierten ETL-Prozessen gelingt nicht nur der technische Wandel, sondern auch eine nachhaltige Datenarchitektur für die Zukunft.

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