Pointsharp Authorization Robot
Der Pointsharp Authorization Robot greift ein Problem auf, das viele SAP-Landschaften kennen: Rollen werden kopiert, Sammelrollen wachsen und „temporäre“ Sonderrechte bleiben dauerhaft bestehen. Dafür nutzt er reale Trace-Daten und automatisches Role Mining, um optimierte Rollen- und Berechtigungsvorschläge zu berechnen und Redesigns zu beschleunigen. Ob das wirklich Ordnung in den Wildwuchs bringt, entscheidet sich aber an klaren Zielkriterien, Governance – und der fachlichen Validierung.
Was ist der Pointsharp Authorization Robot?
Der Authorization Robot ist ein Produkt innerhalb der Pointsharp „IGA for SAP“-Lösung. Er nutzt Trace-Daten aus der tatsächlichen SAP-Umgebung und einen Prozess, den Pointsharp als automatisches Role Mining beschreibt, um die kundenspezifische Konfiguration zu analysieren und daraus optimierte Rollen für die Organisation zu berechnen.
Wir helfen SAP Kunden, ein neues Berechtigungskonzept einzuführen, dass den Prüfer zufriedenstellt und im Betrieb reibungslos funktioniert.
Pointsharp betont dabei einen „iterativen KI“-Ansatz mit „tausenden bewährten Vorlagen“, der sowohl ein Bereinigen (Cleanup) als auch ein Neuaufsetzen oder Umstrukturieren eines Berechtigungskonzepts unterstützen soll.
Der Robot ist dabei kein reines „Knopfdruck-Tool“, das ohne Rahmenbedingungen ein perfektes Konzept liefert. Er ist eher ein Optimierungs- und Automatisierungsbaustein, der Vorschläge auf Basis von Nutzungsdaten und Zielkriterien generiert – und damit Rollenprojekte von manueller Konstruktion hin zu Review, Steuerung und Validierung verschiebt.
Technische Funktionsweise
Technisch lässt sich der Authorization Robot als datengetriebene Pipeline verstehen, die Nutzungs- und Berechtigungsinformationen aus SAP einsammelt, algorithmisch verdichtet und daraus iterativ überprüfbare Rollen- und Berechtigungsvorschläge ableitet.
Trace-Daten erfassen: Als Datenbasis werden über einen definierten Zeitraum Nutzungs-/Trace-Daten aus SAP gesammelt (je nach Vorgehen auch mehrere Monate), um reale Transaktions- und Nutzungsmuster abzubilden.
Daten aufbereiten und strukturieren: Die Rohdaten werden bereinigt (z. B. Dubletten/Noise), konsolidiert und so aufbereitet, dass sie als konsistente Matrix für Auswertungen taugen.
Role Mining via Clustering: Auf Basis dieser Daten werden zusammenhängende Muster identifiziert (z. B. ähnliche Nutzungsprofile), typischerweise über Clustering-Verfahren, um daraus Kandidaten für Einzel- und Sammelrollen abzuleiten.
Iterative Optimierung nach Zielkriterien: Anschließend werden Rollenzuschnitte iterativ optimiert – etwa in Richtung „maximale Sicherheit“ oder „Lizenzkosten-Optimierung“ – und die Kennzahlen der entstehenden Konzepte laufend bewertet.
Varianten + Review/Verifizierung: Das Ergebnis sind mehrere Konzeptvarianten (mit KPIs wie Rollenanzahl, Abweichungen/Compliance-Kennzahlen), aus denen ein passender Zuschnitt ausgewählt wird. Die menschliche Arbeit konzentriert sich auf das Setzen der Zielkriterien und die abschließende fachliche Verifizierung/Feinjustierung vor dem produktiven Einsatz.
Vorteile
In der Praxis punktet der Authorization Robot vor allem dort, wo datenbasierte Automatisierung manuellen Rollenbau entlastet und zugleich Transparenz sowie Konsistenz im Berechtigungskonzept erhöht:
Bessere Datenbasis als reine Workshop-Modelle: Bis zu mehrere Monate Nutzungsdaten liefern eine breite empirische Grundlage.
Tempo und Standardisierung: Durch die automatisierte Auswertung realer Nutzungsdaten und die systematische Ableitung von Rollenkandidaten lässt sich der Aufwand für manuelles Rollen-Design deutlich reduzieren.
Gleichzeitig wird das Vorgehen stärker reproduzierbar, weil Rollenzuschnitte auf konsistenten Kriterien und messbaren Kennzahlen basieren statt auf Einzellösungen und historisch gewachsenen Konventionen.
Sicherheits- und Compliance-Fokus: Die Bereinigung ungenutzter Rechte reduziert die Angriffsfläche; Quick-Check-Material stellt Schutz vor Missbrauch und Compliance-Unterstützung in den Vordergrund.
Breite SAP-Kompatibilität: Diese soll u. a. mit ECC, S/4HANA, BW/4HANA sowie weiteren SAP-Systemen bestehen.
Nachteile
Die Kehrseite des Ansatzes ist, dass Ergebnisqualität und Projekterfolg stark von Trace-Abdeckung, Datenhygiene und klarer Governance abhängen – und damit nicht alle Risiken automatisch verschwinden:
Trace-Abdeckung ist nicht gleich Prozessabdeckung: Seltene, aber kritische Tätigkeiten (Jahresabschluss, Notfallbetrieb, saisonale Prozesse) können in Traces unterrepräsentiert sein. Das erfordert bewusstes Ergänzen und fachliche Reviews.
Qualität der Vorschläge hängt von Datenqualität und Zielkriterien ab: Wenn Rollenmodelle, Organisationsstrukturen oder Eigenentwicklungen inkonsistent sind, steigt der Review-Aufwand.
Governance bleibt Pflicht: Der manuelle Aufwand verschiebt sich: Statt Rollen primär händisch zu konstruieren, stehen das Festlegen von Zielkriterien und die fachliche Verifizierung der Vorschläge im Vordergrund.
Zudem braucht die Einführung organisatorische Akzeptanz, denn eine mehrmonatige Trace-Erhebung kann Datenschutz- und Mitbestimmungsfragen berühren und sollte entsprechend DSGVO-konform sowie in Abstimmung mit dem Betriebsrat umgesetzt werden.
Warum SAP-Berechtigungen so schwer zu beherrschen sind
Berechtigungsmanagement ist in SAP ein sicherheitskritischer Kernprozess und gleichzeitig ist es oft historisch gewachsen. In vielen Umgebungen entsteht über Jahre ein Mix aus Rollen-Schattenkopien, Referenzbenutzern, Sammelrollen, lokalen Ausnahmen und kurzfristigen Rollen-/Berechtigungserweiterungen.
Pointsharp beschreibt dieses Muster als typisches Problem: Unternehmen kopieren aus Zeitgründen häufig Rollen, Sammelrollen und Lizenzen, und die dezentrale Struktur vieler SAP-Landschaften erschwert ein konsistentes, sauberes Konzept.
Dazu kommt ein klassisches Dilemma: Ein Berechtigungskonzept muss gleichzeitig sicher, auditierbar und betriebspraktisch sein. In der Realität werden häufig zugunsten von Geschwindigkeit und Supportaufwand großzügig Berechtigungen vergeben – mit Risiken für Compliance und Missbrauch. Der Authorization Robot zielt darauf, diesen Zielkonflikt über Automatisierung und bessere Datengrundlagen zu entschärfen.
Fazit: KI-gestütztes Role Mining für SAP-Berechtigungen
Der Pointsharp Authorization Robot ist ein KI-/algorithmusgestütztes Role-Mining-Tool innerhalb der Pointsharp-IGA-for-SAP-Welt, das aus Trace-Daten mathematisch optimierte Rollenvorschläge ableitet. Er kann besonders bei Cleanup, Redesign und Initialkonzepten helfen, weil er große Datenmengen automatisiert analysiert und Vorschläge entlang definierter Zielkriterien erzeugt.
Die fachliche Verantwortung ersetzt die Lösung aber nicht. Unternehmen müssen Zielbild, Governance, Datenschutzrahmen und Validierung konsequent mitdenken – dann kann der Ansatz die Qualität von Berechtigungskonzepten messbar verbessern und die operative Last reduzieren.
FAQ
Wofür nutzt der Authorization Robot Trace-Daten?
Er wertet reale Nutzungs- und Transaktionsmuster aus, um Rollen vorzuschlagen, die näher an der Praxis sind und unnötige Rechte abbauen.
Ersetzt der Robot SAP-Berechtigungsexperten?
Nein. Er liefert optimierte Vorschläge, aber Zielkriterien, Governance und fachliche Validierung bleiben menschliche Pflicht.
Was sind typische Risiken beim Einsatz?
Zu kurze oder unvollständige Trace-Phasen (seltene, kritische Prozesse fehlen), schlechte Datenhygiene und unklare Zielvorgaben können die Vorschlagsqualität drücken.
Wer kann mir beim Thema Pointsharp Authorization Robot helfen?
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Pointsharp Authorization Robot benötigen, stehen Ihnen die Experten von RZ10, dem auf dieses Thema spezialisierten Team der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
