Success Story

Suva - Schweizerische Unfallversicherung

Bildung eines zentralen Geschäftspartners für SAP S/4HANA® 

 

  • Migration der Kundenstammdaten nach SAP S/4HANA®
  • Aufbau Datenmodell der Zukunft
  • Konsolidierung der Daten auf einen einheitlichen Businesspartner
  • Auflösung von Dubletten und Sicherstellung einer hohen Datenqualität
Success Story Suva
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Story
Die Suva steht vor der Herausforderung, ihr bestehendes SAP-System auf SAP S/4HANA® bis Ende 2026 zu migrieren. Die Rückkehr der Suva zum Standard-Datenmodell das SAP S/4HANA mitbringt, sowie die Konsolidierung von Entitäten zu einem zentralen Businesspartner zur Unterstützung der heterogenen Prozesslandschaft der Suva bildeten eine besondere Herausforderung.
Solution
Die Suva verfolgt bei der Migration auf SAP S/4HANA einen Greenfield-Ansatz, wobei die frühzeitige Migration von Partnerstammdaten für nutzbringende Optimierungen, z. B. bei den datenführenden Geschäftsprozessen, im Fokus steht. Uniserv konnte beratend unterstützen, wie das Datenmodell der Zukunft bei Suva mit Blick auf die Erfordernisse von SAP S/4HANA aussehen soll. Und bei der Konsolidierung die Frage nach migrationswürdigen Daten erörtern.
Success
Die erfolgreiche Migration auf SAP S/4HANA ermöglicht der Suva die Nutzung moderner Technologien und Standardprozesse, was zu Effizienzsteigerungen und einer verbesserten Datenqualität führt. Das Delta-Handling ermöglicht einen reibungslosen Übergang, während Uniserv die strukturelle Anpassung der Daten und die organisatorische Neuausrichtung unterstützt, um die Weichen für zukünftiges Wachstum zu stellen.

Webinar On Demand | Datenkonsolidierung als Schlüssel zur Migration

Praxiseinblick in die SAP S/4HANA® Einführung bei Suva


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Zur Webinar-Aufzeichnung

„Die Beratung von Uniserv hat uns geholfen unsere Daten strukturell und analytisch aufzubereiten, um das neue System optimal nutzen zu können.“  

Jan Lundak, Leiter Partnerdatenmanagement (Data Quality Management), Suva

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„Die Beratung von Uniserv hat uns geholfen unsere Daten strukturell und analytisch aufzubereiten, um das neue System optimal nutzen zu können.“  

Jan Lundak, Leiter Partnerdatenmanagement (Data Quality Management), Suva

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