Vom Datenchaos zur Klarheit Wie Boston Beer und Syniti Data-Management neu denken

Anbieter zum Thema

Syniti - BackOffice Associates Germany GmbH

Fsas Technologies GmbH

FAST LTA GmbH

Impossible Cloud GmbH

Syniti 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 SAP S/4HANA geht. Die Boston Beer Group nutzt die SKP durch die KI-gestützte Sicherung der Datenqualität in ihrer Lieferkette.

Als die Boston Beer Company begann, ihre Zutaten- und Produktinformationen zu digitalisieren, stand das Unternehmen vor einer Mammutaufgabe: Tausende von Dokumenten, von Lieferantenzertifikaten bis hin zu Rezeptdateien, mussten in einheitliche, verlässliche Datensätze überführt werden. Doch die Herausforderung war größer als eine reine Datenmigration. Es ging darum, Ordnung und Vertrauen in eine komplexe Datenlandschaft zu bringen. Genau hier kam Syniti, ein Unternehmen von Capgemini, ins Spiel.

Bildergalerie

Der Anwendungsfall konkret

Beim Brauen (ohne Einhaltung des Bayerischen Reinheitsgebotes) 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.

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, reichen 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.

Datenmanagement als Grundrezept für Vertrauen

„Unser Ziel war es keinesfalls, einfach die Systeme von Boston Beer zu ersetzen oder eine Art Black-Box-KI zu implementieren und einfach auf gut Glück zu hoffen, dass alles gutgeht“, erklärt René Haag, VP Sales MEE bei Syniti. „Wir wollten eine Lösung schaffen, die sich nahtlos in die bestehende MDM- und SAP-Architektur integriert.“

Die generative KI von Syniti liest unstrukturierte Dokumente wie etwa Zutatenlisten in PDF-Form oder auch DOCX-Dateien ein und verwandelt sie in strukturierte, standardisierte Datensätze, die direkt in den MDM-Server eingespeist werden. „Das bedeutet: keine Unterbrechungen, keine Spekulationen, sondern akkurate, geschäftsbereite Daten, die ohne manuelle Eingriffe in SAP übertragen werden“, so Haag.

Diese Integration folge einem klaren Prinzip: Erweiterung statt Ersatz. Die KI werde nicht als Fremdkörper eingeführt, sondern als natürliche Erweiterung der Daten-Governance, also stabil, zuverlässig und voll integriert. „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.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 17

Speichergrößen: Sascha Hempe, Datadobi

Governance nicht als Pflicht, sondern als Prinzip

Ein zentraler Aspekt des Projekts war, dass Data-Governance von Anfang an mitgedacht wurde. „Governance war kein nachträglicher Gedanke, sondern ein integraler Bestandteil des Designs“, betont Haag. Das habe für beste Datenqualität gesorgt.

Die KI-Pipeline wurde so konzipiert, dass sie menschliche Aufgaben unterstützt, aber nicht ersetzt. Sie garantiert Konsistenz und Validität in kritischen Bereichen – etwa bei Allergenen, Zertifikaten oder Haltbarkeitsdaten. Jeder Datensatz wird gegen die etablierten MDM-Standards von Boston Beer validiert, und etwaige Anomalien werden automatisch zur Prüfung an das Team weitergeleitet.

„Wir haben dafür gesorgt, dass die KI Routineaufgaben übernimmt, während die Experten von Boston Beer auf jeden Fall die finale Kontrolle behalten“, erläutert Haag. „Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Kreislauf der Datenqualität, der sich ständig weiterentwickelt.“ Durch Monitoring, Reporting sowie Exception Tracking werde nicht nur Qualität gesichert, sondern fortlaufend verbessert: „Governance als lebendiger Prozess, nicht als reine Kontrollinstanz“, fasst Haag zusammen.

Skalierbarkeit als gelebte Praxis

Wie lässt sich ein solcher KI-gestützter Ansatz auch unter Last sicherstellen? Die Antwort liegt in der Architektur. „Skalierung ist nicht nur eine Frage der Serverkapazität, sondern vor allem der richtigen Prozessgestaltung“, sagt Haag.

In der Zusammenarbeit mit Boston Beer wurden innerhalb weniger Tage mehr als 5.000 Dokumente mit 400 Zutaten verarbeitet: ein Aufwand, der in der Vergangenheit Wochen in Anspruch genommen hätte. „Unsere Lösung ist darauf ausgelegt, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, ohne dabei Genauigkeit einzubüßen. Das erreichen wir durch effiziente Batch-Verarbeitung, Parallelisierung sowie optimierte Ausführung“, erklärt Haag weiter.

So wird Datenmanagement zu einem skalierbaren Prozess, der mit dem Unternehmen wächst – robust, präzise und zuverlässig, egal ob bei Hunderten oder Tausenden von Dokumenten.

Lernen als Systemprinzip

Ein besonderes Augenmerk lag laut Haag auf der Fähigkeit des Systems, lernfähig zu sein. „Das Team bleibt stets eingebunden, denn die Aufsicht durch die IT-Abteilung ist unerlässlich“, so Haag. Nachdem die KI die Daten wie beschrieben extrahiert hat, überprüfen Boston Beers Experten die Ergebnisse, genehmigen oder optimieren sie.

„Dieser Prozess ist weit mehr als eine Qualitätskontrolle“, erläutert Haag weiter. „Er ist eine Feedback-Schleife, die es der KI ermöglicht, sich an neue Dokumenttypen oder Ausnahmefälle anzupassen.“ Im Laufe der Zeit verbessert sich auf diese Weise die Extraktionsgenauigkeit kontinuierlich, während zugleich der manuelle Aufwand sinkt. „Die KI ersetzt niemanden. Sie stärkt vielmehr das Team, indem sie Wissen skaliert und Routinearbeit abnimmt“, betont Haag.

Transparenz bis zur Chefetage

Nach der Implementierung ist Transparenz zum festen Bestandteil des Datenmanagements geworden. „Boston Beer kann heute genau nachvollziehen, was in seiner Pipeline passiert“, verdeutlicht Haag.

Datenintegrität, Extraktionsgenauigkeit, Durchsatz und Fehlerquoten würden kontinuierlich überwacht und in Dashboards aufbereitet, die auch der IT-Leitung und Geschäftsführung zur Verfügung stehen. „Das Management sieht jederzeit, wo Fehler auftreten, was korrigiert wurde und was die Pipeline leistet. Das schafft Vertrauen und sorgt für fundierte Entscheidungen“, so Haag. Datenmanagement werde so nicht nur technisch überwacht, sondern strategisch gesteuert, mit klarem Blick auf Qualität, Effizienz und Compliance.

Bildergalerie

Datenmanagement als Enabler, nicht als Belastung

Die Partnerschaft zwischen Syniti und Boston Beer zeige: „Modernes Datenmanagement ist kein Selbstzweck, sondern ein Enabler.“ Es verbinde Technologie, Governance sowie menschliche Expertise zu einem System, das Vertrauen operationalisiere.

„Syniti hat mit seinem generativen KI-Ansatz kein neues System geschaffen“, fasst René Haag zusammen, „sondern eine neue Qualität der Integration – eine, die zeigt, dass Datenmanagement der unsichtbare, aber entscheidende Faktor mit Blick auf geschäftliche Agilität ist.“

Aktuelles eBook

Storage für HPC & KI

Speichersysteme für das HPC und für die verschiedenen Disziplinen der KI sind hohen Anforderungen ausgesetzt. Denn sie müssen enorme Datenmengen in kürzester Zeit bereitstellen oder sammeln. Wie können diese Herausforderungen gemeistert werden?

Die Themen im Überblick:

• Aktuelle Trends in der Künstlichen Intelligenz
• High-Performance Computing – Explosion der Innovationen
• Künstliche Intelligenz – nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung

eBook „Storage für HPC & KI“ kostenlos downloaden

(ID:50614693)