SAP-Prüfwerkzeuge liefern heute präzise Ergebnisse: Sie zeigen, wo Eigenentwicklungen gegen Clean-Core-Prinzipien verstoßen, wo Erweiterungen modernisiert werden müssen und wo technische Schulden entstanden sind. Doch in der Praxis beobachten wir immer wieder dasselbe Muster: Die Analyse ist abgeschlossen, die Befunde liegen vor – und dann stockt der Prozess.

Die entscheidende Frage, die Unternehmen an diesem Punkt beantworten müssen, ist keine technische. Es ist eine strategische: Was passiert eigentlich nach der Analyse?

Das eigentliche Clean-Core-Problem: Wenn Befunde sich anhäufen

SAP-Prüfwerkzeuge zeigen, wo Handlungsbedarf besteht. Doch Unternehmen müssen aus diesen Ergebnissen konkrete Entscheidungen ableiten: Was wird modernisiert? Was kann entfallen? Was bleibt bewusst bestehen, weil der Aufwand einer Bereinigung in keinem Verhältnis zum Nutzen steht? Und welches Risiko wird als akzeptabel eingestuft?

Bleiben diese Entscheidungen aus, entsteht ein bekanntes Problem: Befunde sammeln sich an, Prioritäten bleiben unklar, und knappe SAP-Fachkräfte investieren ihre Zeit immer wieder in Analyse und Abstimmung statt in die eigentliche Umsetzung. Gleichzeitig bleiben Altlasten bestehen. Bei neuen Entwicklungen und kommenden Releasewechseln müssen viele Fragen erneut bewertet werden, weil die vorherige Runde keine nachhaltigen Entscheidungen produziert hat.

Clean Core wird so schnell zum wiederkehrenden Projekt statt zu einem steuerbaren Prozess. Genau das ist das Problem, das wir mit dem Manage Now CleanCore Radar lösen wollen.

Was ist der CleanCore Radar, und wie funktioniert er?

Der CleanCore Radar ist unsere zentrale Plattform, um Clean-Core-Befunde zu bewerten, zu priorisieren und ihre Umsetzung nachzuverfolgen. Die Grundidee ist dabei denkbar klar: Prüfergebnisse allein reichen nicht. Sie müssen mit SAP-Nutzungsdaten, Handlungsempfehlungen und Aufwandsschätzungen zusammengeführt werden, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können.

Das bedeutet in der Praxis: Eine ungenutzte Eigenentwicklung, die in der Prüfung als Befund auftaucht, kann auf dieser Grundlage stillgelegt werden. Eine kritische Erweiterung, die intensiv genutzt wird, sollte modernisiert werden. Ein verbleibendes Risiko kann mit Kenntnis des Aufwands und der fachlichen Relevanz bewusst akzeptiert werden.

Aus technischen Findings entsteht so ein priorisierter Arbeitsplan. Befunde mit gleichem Behebungsziel werden zu Maßnahmen gebündelt, Verantwortlichkeiten werden zugewiesen, und der Fortschritt bleibt transparent nachvollziehbar. Ein zentrales Dashboard führt diese Informationen zusammen. KPIs zeigen, wo Handlungsbedarf besteht und wie sich einzelne Systeme sowie die gesamte SAP-Landschaft entwickeln. Der CleanCore Score verdichtet all das zu einem übergreifenden Indikator für den aktuellen Clean-Core-Zustand.

Warum der Prozess nicht bei „erledigt" endet

Ein Detail, das in der Praxis oft unterschätzt wird: Der CleanCore Radar endet nicht mit der Umsetzung einer Maßnahme. Neue SAP-Prüfergebnisse zeigen im Anschluss, ob eine umgesetzte Verbesserung technisch tatsächlich wirksam ist. Erfolge werden damit nicht nur sichtbar, sondern überprüfbar.

In vielen Projekten fehlt genau diese Rückkopplung. Maßnahmen werden abgehakt, aber niemand prüft systematisch, ob der technische Zustand sich tatsächlich verbessert hat. Der CleanCore Radar schließt diese Lücke.

Was Unternehmen konkret davon haben

Der praktische Nutzen des CleanCore Radar zeigt sich in vier Bereichen. SAP-Ressourcen werden gezielter eingesetzt, weil wiederkehrende Analysen entfallen und Prioritäten klar sind. Modernisierungsbudgets lassen sich gezielter steuern, weil Entscheidungen auf Basis von Aufwand, Nutzung und fachlicher Relevanz getroffen werden. Fortschritt wird nachweisbar, weil umgesetzte Maßnahmen erneut technisch geprüft werden. Und Unternehmenswissen bleibt erhalten: Erarbeitete Lösungswege können wiederverwendet werden, statt bei jeder neuen Aufgabe neu zu beginnen.

Ergänzt wird der CleanCore Radar durch den CleanCore Radar Companion. Er ermöglicht es, freigegebene Aufgaben KI-gestützt zu bearbeiten, sodass erarbeitetes Wissen direkt in die Entwicklungsarbeit einfließt. Die Kontrolle bleibt dabei vollständig beim verantwortlichen Bearbeiter.