SAP顧客の悩み
なぜS/4HANA移行が進まないのか SAPユーザー会が発表した問題とは?
非常に多くのSAP顧客がS/4HANAへの移行に際して困難な状況を経験しているという。SAP顧客は何に悩んでいるのだろうか。
UK & Ireland SAP User Group(UKISUG)によると、非常に多くのSAP顧客が「SAP S/4HANA」への移行に支障を来している。
UKISUGのメンバー企業116社を対象とした調査によって、61%のメンバー企業がデータ管理に起因するビジネスプロセスの自動化の遅延に悩まされており、3分の2のメンバー企業がデータの問題によって「SAP ECC 6」からS/4HANAへの移行が妨げられていることが明らかになった。
SAP顧客固有の問題も浮き彫りになった。
SAP顧客が抱える悩み
メンバー企業の69%が複数のプラットフォームにデータが分散しているという問題に直面し、64%はデータの正確性と一貫性の問題に悩んでいる。
メンバー企業の92%はデータ戦略を既に持っているか、計画中だと答えた。そのうち46%は自社で、42%はパートナー、12%はSAPの協力下でデータ戦略を立案しているという。
SAPに協力を仰いでいる企業は、合併や買収が関係する複雑な事情を抱えているか、何らかの戦略的なシナリオを持っているのだろうとクーパー氏は推測する。「普通なら既存のパートナーに相談する。S/4HANAのデータを専門とするニッチなプロバイダーもある」
メンバー企業の多くが、データの効果的な利用を妨げている要因としてスキル不足(41%)と技術不足(41%)を挙げている。
UKISUGのポール・クーパー氏(会長)は言う。「多くの企業はビジネスプロセスを自動化する機会としてS/4HANAへの移行やデジタルトランスフォーメーションを捉えている。だがデータ管理の課題がそれを遅らせている」
「S/4HANA移行に当たっては、従来のトランザクションデータが新しいシステムで必要かどうかを検討する必要がある。データの品質も重要な検討事項だ。移行前に既存データをクレンジングしなければ、S/4HANAの価値を最大限に得ることはできない」
「ERPを稼働させるとデータのことは忘れがちだ。だが、そのデータから価値を引き出すことが重要だ。S/4HANAへの移行ではデータが最大の課題になる。どのデータを移行するか、堅牢(けんろう)なアーカイブシステムを設定しているかどうかといったことを検討しなければならない」
76%のメンバー企業が、直近12カ月でビジネスインテリジェンスとデータ分析のニーズが高まっていると答えた。ビジネスインテリジェンスの最重要ニーズは、
- データの正確性と一貫性(26%)
- ダッシュボードと視覚化(23%)
- データガバナンス(18%)
だった。
「所有するデータの量よりも、データを使って何ができるかが重要になっている。SAPシステムは運用と顧客に関する洞察の宝庫だ。洞察を重要視する企業はスキルと技術に投資している」(クーパー氏)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分? 不足する対策を16項目でチェック -
製品資料
[株式会社ウェーブスプリッタ・ジャパン] 100Gbps対応の光トランシーバーはどう選ぶ? 10分で分かる選定のポイント -
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込み開発の生産性と機密性を両立、自社環境で構築する「セキュアAI」活用術 -
製品レビュー
[ServiceNow Japan合同会社] 問い合わせの約9割を自動で解決、AI主導の自律型CRMがもたらす業務変革の全貌 -
市場調査・トレンド
[ServiceNow Japan合同会社] AI活用が業務自動化で止まる理由は何か? 調査で判明した課題と変革への道筋
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4%
-
2
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
3
GitHubが指摘 AIが書いた「おそらく動くコード」が招くシステム崩壊
-
4
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
5
Anthropicが明かす AIは入力データを「どこまで覚えているのか」
-
6
「高すぎるGPU」を捨てAI推論をCPUへ Armが示す電力とコストの現実解
-
7
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
8
【漫画付き】"RAG導入失敗3例"と処方箋 「入れても使われない」を終わらせる
-
9
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
10
レガシーコードを捨てJavaで勘定系を再定義 ソニー銀行、フルクラウド化の全容
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
10
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー