Datenmanagement in SAP S/4HANA: Warum Unternehmen ihren Umgang mit Daten neu ordnen sollten

Daten steuern Geschäftsprozesse, ermöglichen Analysen und tragen digitale Geschäftsmodelle. Zugleich sind die Datenbestände in vielen SAP‑Systemen über Jahre ungebremst gewachsen.

Mit SAP S/4HANA wird das Datenmanagement nicht einfacher: Die In-Memory-Datenbank HANA und das veränderte Datenmodell erhöhen die Komplexität. Datenmengen bleiben ein wesentlicher Faktor für Kosten und Systemleistung, und zugleich steigen die regulatorischen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Compliance.

Damit rückt eine zentrale Frage in den Fokus:

Welche Daten werden in SAP S/4HANA tatsächlich operativ benötigt und welche erhöhen vor allem Komplexität, Kosten und Risiken?

Warum SAP S/4HANA selten an der Technik scheitert

Die eigentlichen Herausforderungen liegen nicht in der Technik, sondern im strukturellen Umgang mit Daten – und den legt SAP S/4HANA konsequent offen. Über Jahre gewachsene Bestände bleiben häufig voll verfügbar, unabhängig davon, ob sie geschäftlich noch relevant sind. Was alte SAP‑Architekturen lange kompensiert haben, wirkt sich jetzt unmittelbar aus.

Ohne klare Strategie zur Datenreduktion und frühzeitigen Archivierung wachsen die Bestände weiter und erschweren Transparenz und Steuerbarkeit – mit direkten Folgen für Systemverhalten, Projektkomplexität und laufenden Betrieb.

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Regulatorik, Systemleistung und Wirtschaftlichkeit greifen ineinander

Parallel steigen die regulatorischen Anforderungen. Die Datenschutz‑Grundverordnung (DSGVO) verlangt klare Zweckbindung, Sperrung und regelkonforme Löschung personenbezogener Daten; HGB und AO fordern die revisionssichere Aufbewahrung geschäftsrelevanter Informationen über definierte Fristen. Da beide über alle Geschäftsprozesse verteilt sind, wirken diese Anforderungen system‑ und prozessübergreifend.

In der Praxis zeigt sich jedoch, dass Regulatorik, Systemleistung und Wirtschaftlichkeit häufig getrennt betrachtet werden, obwohl sie sich im Systembetrieb nicht isolieren lassen. Die Folge ist ein zunehmendes Spannungsfeld:

Daten bleiben operativ verfügbar, obwohl ihr ursprünglicher Zweck entfallen ist.
Der Nachweis regelkonformer Verarbeitung wird komplexer und aufwändiger.
Betriebskosten sowie Migrationsaufwände steigen

Spätestens hier zeigt sich: Der Umgang mit Daten ist kein operatives Detail mehr, sondern ein Steuerungsthema mit direkten Auswirkungen auf Transformationsfähigkeit, Projektrisiken und laufende Betriebskosten.

Typische Muster treten dabei immer wieder auf:

Archivierung als Ersatzlösung

Archivierung gilt oft als Lösung, verschiebt Daten aber nur von einem System ins andere. Eine durchgehend revisionssichere Kontrolle über den gesamten Datenlebenszyklus entsteht so nicht. Klare Verantwortlichkeiten, gezielte Löschung und Transparenz bleiben offen.

Governance ohne technische Durchsetzung

Fachliche und rechtliche Regeln sind zwar definiert, werden im Systembetrieb aber nicht technisch erzwungen und daher uneinheitlich umgesetzt. Ohne technische Verankerung bleibt Governance konzeptionell und von manuellen Prozessen abhängig – das erzeugt Inkonsistenzen und lässt sich im Audit nur eingeschränkt belastbar nachweisen.

Der Ansatz: Daten entlang ihres Lebenszyklus steuern

Wirksam ist nicht die Summe von Einzelmaßnahmen, sondern die konsequente Steuerung der Daten über ihren gesamten Lebenszyklus. Statt Daten dauerhaft als „produktiv“ zu führen, werden sie nach Nutzungs- und Rechtskontext eingeordnet.

Lebenszyklusorientiertes Datenmanagement schafft damit die Grundlage für gezielte Steuerung, Kosteneffizienz und Risikoreduktion. Technische Lösungen wie SAP Information Lifecycle Management ermöglichen diese Steuerung systemseitig: Aufbewahrungsfristen, Sperren und Löschungen werden regelbasiert umgesetzt, automatisiert nachvollzogen und revisionssicher dokumentiert. Entscheidend ist jedoch, dass diese Mechanismen fachlich und organisatorisch klar verankert sind.

Ein strukturierter Lebenszyklus umfasst typischerweise vier Phasen:

Aktive Nutzung (operativ, performant, verfügbar)
Restriktion/Sperre (z. B. nach Zweckwegfall bei bestehender Aufbewahrungspflicht)
Revisionssichere Aufbewahrung (rechtlich erforderlich, operativ entlastend)
Regelkonforme Löschung (automatisiert, auditierbar und wiederholbar)

Diese Differenzierung schafft vor allem eines: Entscheidungsfähigkeit. Sie macht sichtbar, welche Daten echten Mehrwert liefern und welche lediglich Kosten und Risiken verursachen. Erst diese Transparenz ermöglicht es, Daten aktiv zu steuern.

Aus diesem Ansatz resultieren folgende zentrale Mehrwerte:

Datenmanagement als Teil unternehmerischer Steuerung

Der Umgang mit Daten entscheidet nicht mehr nur über regulatorische Sicherheit. Er beeinflusst die Leistung der IT-Systeme, die Betriebskosten und den Erfolg strategischer Transformationen. Datenmanagement wird so zum festen Bestandteil unternehmerischer Steuerung.

Ob Datenlebenszyklusmanagement Wirkung entfaltet oder bei Konzepten stehen bleibt, entscheidet sich in der Umsetzung. Maßgeblich sind dabei drei Entscheidungen, die Sie jetzt aktiv treffen sollten:

Umfang festlegen

Legen Sie fest, welche Datenobjekte aus geschäftlicher und risikobezogener Sicht relevant sind: Datenvolumen, Prozesskritikalität sowie rechtliche Anforderungen wie Personenbezug und Aufbewahrungspflichten. Starten Sie bewusst mit einem klaren Umfang, um früh sichtbare Ergebnisse zu erzielen.
Regeln und Verantwortlichkeiten klären

Entscheiden Sie, wer über Aufbewahrung und Löschung bestimmt, und definieren Sie klare Prozesse für Ausnahmen wie Legal Holds, Prüfungen oder Streitfälle. Erst eindeutige Zuständigkeiten machen Datenmanagement durchsetzbar.
Technische Umsetzung gestalten

Gestalten Sie Sperr-, Archivierungs- und Löschprozesse so, dass sie reproduzierbar ablaufen, sauber dokumentiert sind und Audit-Anforderungen standhalten.

Erst wenn Sie diese drei Entscheidungen klar treffen und konsequent umsetzen, steuern Sie Ihr Datenmanagement aktiv – mit unmittelbarer Wirkung auf Kosten, Effizienz und Compliance. Eine strukturierte Analyse Ihrer Datenbestände, regulatorischen Anforderungen und technischen Umsetzung zeigt, wo Handlungsbedarf besteht.

Sprechen Sie jetzt mit unseren Expertinnen und Experten darüber, wie Sie Datenmanagement als wirksames Steuerungsinstrument in Ihrer SAP-Landschaft verankern.

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