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Alle Datenfunktionen in einer Lösung KI verstärkt das Datenmanagement mit Syniti

Von Michael Matzer 5 min Lesedauer

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Syniti, ein Unternehmen von Capgemini, bietet mit der Syniti Knowledge Platform (SKP) eine Datenmanagement-Software in der Cloud an, die gerade im Bereich der digitalen Transformation im SAP-Ökosystem wertvolle Dienste leisten kann, wenn es etwa um die Migration zu S/4HANA geht. Die Boston Beer Group nutzt die SKP durch die KI-gestützte Sicherung der Datenqualität in ihrer Lieferkette.

Bei der „SAP Advanced Data Migration & Management by Syniti“ (ADMM) handelt es sich um eine „benutzerfreundliche, Cloud-basierte Datenmanagement-Software, die alle Datenfunktionen in einer einzigen, zentralen Lösung unterstützt“.(Bild:  Midjourney / KI-generiert)
Bei der „SAP Advanced Data Migration & Management by Syniti“ (ADMM) handelt es sich um eine „benutzerfreundliche, Cloud-basierte Datenmanagement-Software, die alle Datenfunktionen in einer einzigen, zentralen Lösung unterstützt“.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Die Syniti Knowledge Platform wird als SAP-Solution-Extension unter dem Namen „SAP Advanced Data Migration & Management by Syniti“ (ADMM) verkauft. Es handelt sich dabei nach eigenen Angaben um eine „benutzerfreundliche, Cloud-basierte Datenmanagement-Software, die alle Datenfunktionen in einer einzigen, zentralen Lösung unterstützt“. Sie orchestriere und automatisiere Datentransformationen im gesamten Enterprise-Data-Lifecycle durch wiederholbare Prozesse für zukünftige Projekte. „Cloud-basiert bedeutet jedoch nicht Software-as-a-Service“, betont René Haag, der Go-to-market-Manager der Region MEE (Middle & Eastern Europe) bei Syniti. „Denn die Abläufe bei der Datenmigration sind stets individuell und bedürfen der Beratung.“

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Obwohl Syniti 2024 vom Systemintegrator Capgemini Capgemini gekauft wurde, sei der „Schwerpunkt weiterhin Datenmanagement im SAP-Umfeld, insbesondere hinsichtlich der Verfügbarkeit und Nutzung“. Wo es nötig ist, arbeitet Syniti mit Partnern zusammen. Neu ist seit kurzem die SAP Business Data Cloud (BDC), die mit neuen Konzepten für Datentöpfe, Datentypen und -formaten aufwartet.

„Syniti ist ein Anbieter von strukturiertem Data-Lifecycle-Management – mit Schwerpunkt auf Unternehmensanwendungen wie SAP und Salesforce – und kein Anbieter von File-Lifecycle-Management“, so Haag. „Syniti kümmert sich um das semantische Onboarding von Daten in diese datenorientierte Plattform.“ Sogenannte „warme“ Daten landen in einem Archiv, und „heiße“ Daten inklusive historischer Daten werden in einem Staging-Bereich vorgehalten. Das ist besonders wichtig, wenn es um die Daten für generative KI-Modelle geht.

Im genannten Bereitstellungsbereich erfolgt durch Syniti die Datentransformation. Die Plattformlösung Advanced Data Migration Management (ADMM) von Syniti für die Unternehmensdatenverwaltung unterstützt Datenmigration, Datenqualität, Datenreplikation, Stammdatenverwaltung, Analysen, Datenverwaltung und Datenstrategie.

Durch die BDC können laut Haag Daten sowohl von SAP als auch Non-SAP herangezogen werden, beispielsweise aus einem Data Warehouse von Databricks. Syniti könne auch das Rightsizing der Speichersysteme für die verschiedenen Workloads steuern, beispielsweise All-Flash-Arrays für heiße Daten, auf die häufig zugegriffen wird.

Einsatz für generative KI

„Bei der Datentransformation und -aufbereitung kommt die Stärke von Syniti zum Tragen: Datenqualität im Austausch mit GenAI-Modellen“, erläutert Haag. Jede Art von generativer KI stützt sich auf ein Large-Language-Model (LLM), das sich wiederum auf einwandfreie Trainingsdaten verlässt. Wenn die firmeneigenen Daten nicht ausreichen, muss das LLM auf externe Daten zugreifen, beispielsweise in der BDC. „Dafür ist Data-Sharing notwendig“, so Haag, „und wenn die Datenqualität verbessert werden muss, kommt unser Partner CDQ ins Spiel.“ Das Data-Sharing erfolgt gemäß den Vorgaben der DSGVO, und diese Vorgaben werden von CDQ auf die geteilte Datenbestände angewandt.

Haag weiter: „Der Nutzer muss entscheiden: Was sind relevante Daten für meine Anwendung? Welche Daten brauche ich, und wo befinden sich diese? Sie können für Analytik und Governance herangezogen werden.“ Alte historische Daten sollte man archivieren, etwa mit Partnerlösungen wie CDQ. Für diese Workloads und Aufgaben gibt es eine neue „SAP Toolchain“ mit APIs. Oft sind schon externe Tools wie SAP Signavio oder Syniti integriert. „Das nächste Werkzeug ist SAP Cloud ALM, das Metadaten-Management erlaubt. Damit lassen sich beispielsweise Legacy-Daten transformieren und unterschiedliche Daten zusammenführen.“

Syniti verfügt seit September 2024 über generative KI mit einem LLM; im Mai soll „Syniti Squad“ auf der Sapphire in Madrid vorgestellt werden. „Boston Beer ist unser erster Referenzkunde für unsere Gen-KI-Funktion; weitere 20 Kunden befinden sich in der Betaphase“, berichtet Haag. Denn die SKP findet nicht nur bei SAP-Kunden Verwendung, sondern auch bei denen von Salesforce, Workday und Oracle.

KI-Einsatz bei der Boston Beer Group

Die US-amerikanische Boston Beer Group setzt bereits eine generative KI von Syniti ein. Der Anwendungsfall: Beim Brauen werden zahlreiche Inhaltsstoffe verwendet, die in Datensystemen erfasst sind. Für verschiedene Marken werden unterschiedliche Mischungsverhältnisse verwendet, die man vor der Produktion testen muss. Die Inhaltsstoffe sind durch die jeweilige Materialklassifikation beschrieben, doch diese liegt oft in unterschiedlichsten Speicherformaten vor. In einer generativen KI kann die Zusammenführung gemäß Klassifikation simuliert und getestet werden. In Deutschland gelten beispielsweise andere Materialklassifikationen als in den USA. Mit Syniti lassen sich auch geplante Wartungsarbeiten realisieren.

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Mit Syniti hat Boston Beer schon die Stammdatenverwaltung auf die Beine gestellt, doch die Berater rieten auch zur Verbesserung der Data-Governance-Prozesse, wozu auch die Datenqualität und -transformation gehören. Denn die Dateiformate, die die Zulieferer des Materials nutzen, reicht von PDF bis zu Word-DOCX.

Diese Dokumente enthalten wertvolle, geschäftsrelevante Informationen in Gestalt „unstrukturierter Datenpunkte“, so etwa zu Allergenen oder Koscher-Zertifikaten (wichtig für Juden), ebenso zu relativer Dichte und Speicherbedingungen. Diese Informationen manuell zu extrahieren und zu organisieren, würde mit herkömmlichen Mitteln Monate dauern und zudem zu Fehlern führen. Außerdem müssten sie mit SAP- und MDM-Formaten kompatibel sein.

Syniti implementierte eine Generative-KI-Lösung, die dafür entworfen wurde, unstrukturierte Daten mit großer Genauigkeit und Konfigurierbarkeit zu verarbeiten. Diese Lösung liest die unstrukturierten Dateien, extrahiert die nötigen Daten und erzeugt Ausgabedateien, die sich in eine zentrale Datenbank laden lassen. Alles geht automatisch vonstatten.

Da die KI-Lösung nahtlos mit dem Master Data Management (MDM) und dem SAP-System von Boston Beer gekoppelt ist, erweiterte sie sämtliche weiteren Abläufe für die Datenverwaltung, etwa in der Data-Governance. „Das brachte uns dazu, über weitere Integrationen von verantwortungsvoller KI in unsere Datenverwaltungspraxis nachzudenken“, erzählt Ryen Gunning, Enterprise Data Director der Boston Beer Company.

Gunning berichtet, dass im Pilotprojekt zunächst 5.000 Dateien der Materialklassifikationsdateien geladen wurden, die rund 400 Zutaten abdecken. Die KI verarbeitete diese Dateien schnell und korrekt zu strukturierten Daten. Aus einer monatelangen Aufgabe wurde eine, die nur Tage dauerte. Die extrahierten Daten wurden in Syniti MDM geladen, um sie zu prüfen, zu bewerten und schließlich auszuwerten.

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„Die Syniti-GUI erlaubte es Boston Beer, jene Felder leicht und dynamisch zu konfigurieren, die aus den vorliegenden PDF-Dateien extrahiert werden sollten“, so Gunning. „Die Mitarbeiter konnten auch Speicherkonditionen und Lagerdauer vorgeben. Sie wandelten sich von Machern zu Prüfern.“ Wichtig war, dass die generative KI mit einer Trusted-Data-Fundation arbeitet, um die Enterprise-Data-Strategie von Boston Beer zu unterstützen. Haag ergänzt: „Trusted Data sind die Grundvoraussetzung, damit wir die Zufriedenheit der Kunden sicherstellen können.“ Daher werde in den Projekten auch so viel Wert auf Datenqualität und Data-Governance gelegt.

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