SAP Data Archiving
Reduce your data volume and meet legal requirements! This book shows you how to professionally plan and execute archiving projects in SAP systems. You’ll learn about the tools of traditional data archiving and SAP ILM. Separate chapters cover GDPR projects, migration scenarios, and the Information Retrieval Framework. Includes practical examples from five industries and proven strategies for storing and accessing archived data.
- Implementing Archiving Projects in SAP Systems
- Clear examples of archiving objects, project plans, and procedures
- Includes the Information Retrieval Framework and data archiving in migration projects
You'll learn about:
- Developing an Archiving Strategy and Planning Projects:
Develop a customized archiving strategy for your company. Learn how to professionally plan archiving projects using examples from the automotive industry, the chemical and energy sectors, the public sector, and retail. With structured change management and clear communication, you’ll lay the foundation for successful projects.
- Ensuring GDPR Compliance with SAP ILM:
Plan archiving projects in accordance with the EU GDPR using the Quick-Start process model. Learn how to manage personal data and control access. Use SAP Information Lifecycle Management for rule-based archiving, retention management, and system decommissioning.
- New in this edition:
Master data archiving in SAP S/4HANA migration projects—whether using a greenfield or brownfield approach. A new chapter explains what you need to consider before and after the migration. You’ll also learn how AI and AI agents can support future archiving processes.
Key Highlights:
- SAP Data Archiving Tools
- Storage and Access Options
- Developing Archiving Concepts
- Creating project plans
- Data Archiving in Migration Projects
- Archiving in Compliance with the EU GDPR
- SAP Information Lifecycle Management
- Carry out system decommissioning
- Information Retrieval Framework
- Retention Management
- Managing Personal Data
- AI and AI Agents in Archiving
SAP-Datenarchivierung
Reduzieren Sie Ihr Datenvolumen und erfüllen Sie gesetzliche Anforderungen! Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Archivierungsprojekte in SAP-Systemen professionell planen und durchführen. Sie lernen die Werkzeuge der klassischen Datenarchivierung und SAP ILM kennen. Gesonderte Kapitel behandeln DSGVO-Projekte, Migrationsszenarien und das Information Retrieval Framework. Mit praktischen Beispielen aus fünf Branchen und bewährten Strategien für die Ablage und den Zugriff auf archivierte Daten.
- Archivierungsprojekte in SAP-Systemen durchführen
- Anschauliche Beispiele zu Archivierungsobjekten, Projektplänen und Vorgehensweisen
- Inkl. Information Retrieval Framework und Datenarchivierung in Migrationsprojekten
Du lernst etwas über:
- Archivierungsstrategie entwickeln und Projekte planen:
Entwickeln Sie eine individuelle Archivierungsstrategie für Ihr Unternehmen. Lernen Sie an Beispielen aus Automobilindustrie, Chemie- und Energiesektor, öffentlichem Dienst und Handel, wie Sie Archivierungsprojekte professionell planen. Mit strukturiertem Change Management und klarer Kommunikation legen Sie das Fundament für erfolgreiche Projekte.
- DSGVO-Compliance mit SAP ILM sicherstellen:
Planen Sie Archivierungsprojekte nach EU-DSGVO mit dem Quick-Start-Vorgehensmodell. Erfahren Sie, wie Sie personenbezogene Daten verwalten und Zugriffe kontrollieren. Nutzen Sie SAP Information Lifecycle Management für regelgesteuerte Archivierung, Retention Management und Systemstilllegungen.
- Neu in dieser Auflage:
Meistern Sie die Datenarchivierung in SAP-S/4HANA-Migrationsprojekten – ob Greenfield- oder Brownfield-Ansatz. Ein neues Kapitel zeigt, was Sie vor und nach der Migration beachten müssen. Zudem erfahren Sie, wie KI und AI Agents zukünftige Archivierungsprozesse unterstützen können.
Aus dem Inhalt:
- Werkzeuge der SAP-Datenarchivierung
- Ablage- und Zugriffsoptionen
- Archivierungskonzepte entwickeln
- Projektpläne erstellen
- Datenarchivierung in Migrationsprojekten
- Archivierung nach EU-DSGVO
- SAP Information Lifecycle Management
- Systemstilllegungen durchführen
- Information Retrieval Framework
- Retention Management
- Personenbezogene Daten verwalten
- KI und AI Agents in der Archivierung
