vise FieldMap · Schritt Field Map von vise DMW · auch eigenständig
Die KI entwirft das Mapping. Ihr Berater gibt jede Zeile frei.
Feldpaare von Quelle zu Ziel und Transformationsregeln, aus Ihren Metadaten entworfen, mit Confidence Score und der Begründung hinter jedem Vorschlag. In der Sandbox getestet, von einer namentlich benannten Person freigegeben, versioniert – und erst dann geladen. Der Experte tippt keine Regeln mehr, er beurteilt sie.
- ≈30 → ≈12
- Experten-Tage je Objekt (Beispielrechnung)
- Nur Metadaten
- verlassen standardmäßig Ihre Umgebung
- 1.
- Produktivkunde: Karlsberg
01 · Der Kontrollkreis
Sechs Schritte zwischen einem Satz und einem gesteuerten Ladevorgang.
- 0Spezifikation in KlartextDer Berater beschreibt den Mapping-Bedarf und die fachliche Bedeutung des Objekts.
- 01KI-EntwurfFieldMap schlägt Feldpaare und Transformationsregeln aus den Metadaten von Quelle und Ziel vor. Der Confidence Score ist die Einschätzung des Modells zu semantischer Passung, Typ, Länge und Werteverteilung – er ordnet die Prüfung, er ist keine Wahrscheinlichkeit, dass der Ladevorgang gelingt.
- 02Sandbox-TestJede Regel läuft im Regeltester auf echten Datensätzen, bevor sie übernommen werden kann.
- 03Freigabe durch einen MenschenEin namentlich benannter Prüfer übernimmt, ändert oder verwirft jede Zeile. Nichts erreicht das Ziel ohne Freigabe.
- 04Version und AuditJede Entscheidung hat einen Verantwortlichen und ein Datum; das Mapping ist eine versionierte Spezifikation, keine Tabelle.
- 05Gesteuerter LadevorgangDas freigegebene Mapping geht an vise DMW – oder Ihr Ladewerkzeug – für Simulation und Ladevorgang.
02 · Ihre Pipeline bleibt
Behalten Sie BODS oder Migration Cockpit. Ändern Sie, wie das Mapping entsteht.
FieldMap erzeugt die freigegebene Mapping-Spezifikation. Wer sie ausführt, entscheiden Sie – und die Übergabe ist eine Datei, die Ihr Team bereits zu lesen weiß.
03 · Wo es sich auszahlt
Das Schwierige ist nicht, die Mappings zu erstellen. Sondern die Fehler zu spät zu finden.
Hunderte Feldpaare von Hand in einer Tabelle, ohne Validierung, ohne Abhängigkeitsprüfung und ohne Sicht auf das Verborgene. Fehler tauchen im Migrationsfenster auf, wenn jede Korrektur Tage kostet. FieldMap findet sie, solange sie Minuten kosten – und erklärt, warum.
| Fall | Was falsch war | Was FieldMap getan hat |
|---|---|---|
| SAP ADRNR auf ein Belegnummernfeld gemappt | Bezeichnungen und Daten sahen plausibel aus; das Feld ist eine interne Adressreferenz, nicht die fachliche Kennung, die das Ziel erwartet. | Als semantische Fehlzuordnung markiert; das richtige Feld vorgeschlagen |
| City (35) → City (30) | Ein korrektes Feldpaar, trotzdem riskant: Quelllänge 35, Ziellänge 30. | Markiert wegen möglicher Kürzung längerer Ortsnamen |
| Codes wie 00123 | In einem numerischen Zielfeld gespeichert, verschwinden führende Nullen und die Codes passen nicht mehr. | Vor dem Ladevorgang als Risiko erkannt |
04 · Profilieren vor dem Mappen
Jedes Quellfeld kommt mit seiner Werteverteilung.
Nullwerte, verschiedene Werte, die drei häufigsten und der Rest – je Feld, einen Klick von der Mapping-Zeile entfernt. Ein Feld, das zu 96 % aus einem Wert besteht, eine Codeliste mit acht Einträgen, eine Freitextspalte, die sich als Schlüssel ausgibt: Sie sehen es, bevor Sie entscheiden, wohin es geht, und die KI sieht dieselben Zahlen, wenn sie vorschlägt.
Sieben Ansichten desselben Profils: Balkendiagramm, Pareto, Ring, Treemap, Heatmap, Konzentration (Anteil Top-1, Top-5, Top-10) und die einfache Tabelle – alle exportierbar.
05 · Zielgetrieben
Jedes Pflichtfeld des Ziels hat einen Status. Keines wird vergessen.
Migrationspraxis ist zielgetrieben: Die Frage ist nicht „Wohin geht dieses Quellfeld?“, sondern „Ist jedes Feld, das das Ziel braucht, gelöst?“. FieldMap zeigt die Zielstruktur mit der Auflösung jedes Felds, filtert nach Status und exportiert genau das, was der Filter zeigt. Ein Quellfeld kann für mehrere Ziele verwendet werden, ohne den Überblick zu verlieren, wo es genutzt wird.
Wörterbuchfelder – Zahlungsbedingungen, Kontengruppen, Länder, Sprachen, Abstimmkonten – werden als Mappings markiert und gehen an vise LoV-MAP zur Werteharmonisierung.
- Gelöst
- Aus einem oder mehreren Quellfeldern gemappt, bei Bedarf mit Transformation
- Standardwert
- Ein konstanter oder abgeleiteter Wert für Felder, die in der Quelle fehlen – einschließlich mehrwertiger Standardwerte, die Datensätze vervielfachen (z. B. ein Material → drei Sprachbeschreibungen)
- Anreicherung
- Aus einer manuellen Datei, einer Nachschlagetabelle oder einer abgeleiteten Regel
- Manuelles Laden
- Entschieden und dokumentiert: vor dem Go-live von Hand geladen, mit Begründung und Verantwortlichem
- Offen
- Noch offen – und sichtbar, damit nichts Pflichtiges vergessen wird
06 · Regeln aus einem Satz
Transformations- und Validierungsregeln, in Klartext geschrieben, getestet, bevor sie zählen.
Beschreiben Sie die Regel – „die BP-Gruppierung leitet sich aus der Kontengruppe des Altlieferanten ab“, „eine norwegische Umsatzsteuernummer ist NO plus neun Ziffern und MVA“ – und FieldMap entwirft sie, führt sie in der Sandbox gegen echte Datensätze aus und meldet, was bestanden hat. Regeln sind lesbares Python, keine Blackbox; Fachberater können sie unter derselben Governance schreiben und prüfen wie Entwickler.
Karlsberg
Kunden-, Lieferanten-, Material- und Stücklistendaten mit FieldMap auf SAP S/4HANA gemappt, in einer Konsolidierung in drei Wellen – zuerst Microsoft Dynamics 365 Business Central, dann SAP ECC –, mit Datensätzen, die über beide Quellen dedupliziert und zusammengeführt werden; das Feedback des Beraters aus der ersten Welle – zielgetriebene Ansicht, Wiederverwendung von Quellfeldern, Defaults mit mehreren Werten, Auflösung manueller Ladevorgänge – floss direkt ins Produkt.
Die Fallstudie Karlsberg →Was die KI sieht. Was Ihr Berater kontrolliert.
- Bleibt in Ihrer DMW-Umgebung
- Ihre Datensätze und ihre Werte. Die Profile, die Regeln, die Sandbox-Läufe, das versionierte Mapping und der Audit-Trail. Eine isolierte Umgebung je Kunde.
- Standardmäßig an den KI-Anbieter gesendet
- Nur Metadaten: Feldnamen, technische und fachliche Beschreibungen, Typen, Längen. Unter einer Zero-Data-Retention-Vereinbarung – Prompts und Ausgaben werden nicht gespeichert und trainieren nie Modelle.
- Nur gesendet, wenn Sie es einschalten
- Funktionen, die Beispielwerte aus der Quelle oder Wertestatistiken nutzen, um bessere Regeln vorzuschlagen. Jede ist ein eigener Schalter, gekennzeichnet mit dem, was sie sendet, standardmäßig aus – Ihr Data Owner entscheidet je Funktion.
07 · FAQ
Fragen, die wir bekommen.
- 01Wohin gehen unsere Daten, wenn die KI ein Mapping entwirft?
- Standardmäßig verlassen nur Metadaten – Feldnamen, Typen, Längen, Beschreibungen – Ihre Umgebung; Funktionen, die Beispielwerte aus der Quelle senden würden, sind ausgeschaltet und gekennzeichnet, und Sie entscheiden je Funktion. Unsere Vereinbarungen mit den KI-Anbietern sehen Zero Data Retention vor: Prompts und Ausgaben werden vom Anbieter nicht gespeichert und nie zum Training von Modellen verwendet. Anbieter und Modell wählen Sie.
- 02Was erzeugt die KI tatsächlich?
- Einen Entwurf: Feldpaare von Quelle zu Ziel, Transformationsregeln und, aus einem Satz, Validierungsregeln – jeweils mit Confidence Score und einer Begründung in Klartext (semantische Passung, Typkompatibilität, Länge, Werteverteilung). Die Vorschläge fallen in drei Gruppen: sauber freigegeben, freigegeben mit zu prüfenden Problemen, abgelehnt.
- 03Wer entscheidet?
- Ihr Berater oder Data Owner, Zeile für Zeile, in einer zielgetriebenen Ansicht, die jedes Pflichtfeld des Ziels als gelöst, mit Standardwert, manuell zu laden oder offen zeigt. Jede Entscheidung hat einen Namen und ein Datum.
- 04Was bedeutet der Confidence Score?
- Er ist die Einschätzung des Modells, wie gut ein vorgeschlagenes Paar auf vier Achsen passt – semantische Bedeutung, Typkompatibilität, Länge, Werteverteilung –, mit der Begründung daneben. Er ist keine kalibrierte Wahrscheinlichkeit, dass der Datensatz geladen wird. Nutzen Sie ihn, um die Prüfung zu ordnen: Zeilen mit hohem Score sind schnell geprüft, Zeilen mit niedrigem Score und semantisch verdächtige bekommen die Zeit.
- 05Können wir es ohne vise DMW nutzen?
- Ja. FieldMap ist der Schritt Field Map von vise DMW und läuft auch eigenständig; das freigegebene Mapping wird als versionierte Spezifikation für Migration Cockpit, BODS oder Ihren eigenen Loader exportiert.
- 06Was brauchen wir für den Start?
- Einen Metadatenexport von Quell- und Zielobjekt – Feldnamen, Typen, Längen, Beschreibungen – und für das Profiling einen Beispielextrakt aus der Quelle. Einen Berater oder Data Owner, der die Entscheidungen trifft. Das erste Objekt wird typischerweise innerhalb des 30-Tage-PoC gemappt.
Sehen Sie es an Ihrem eigenen Objekt.
Bringen Sie ein Konvertierungsobjekt mit. KI-Mapping und Validierung laufen 30 Tage lang unter voller Governance, und Sie sehen, was das mit dem Aufwand für dieses Objekt macht. Ihre Seite: ein Metadatenexport von Quelle und Ziel, ein Beispielextrakt und ein Berater, der entscheidet. Beratung zum Festpreis; keine Lizenzgebühr für die 30 Tage. Was Sie messen: Beraterstunden am Objekt, den Anteil übernommener, geänderter und abgelehnter Vorschläge, die Abdeckung der Pflichtfelder und ob der Export ohne Nacharbeit in Ihre Pipeline passt.