Unser Angebot: Self Service Data Delivery zum Festpreis

Der Zweck eines unternehmensweiten Datawarehouses ist es, Informationen effektiv und effizient zur Verfügung zu stellen. Eine Schlüsselfunktion hat dabei die Datenqualität.
Datenqualität sollte immer so früh wie möglich in Prozessen berücksichtigt werden. Aus Sicht eines Enterprise Datawarehouse (EDW) also bereits in den Vorsystemen. Die Anlieferungsschicht des EDW übernimmt die Aufgabe des Quality Gates. In dieser Rolle muss sie in der Lage sein doppelte Datensätze, unvollständige oder nicht eindeutige Informationen zu erkennen. Stammdatenkonzepte, semantische und syntaktische Prüfungen helfen die Datenqualität zu verbessern und Inkonsistenzen aufzuzeigen. Gute Datenqualität bedeutet also nicht einfach „richtige Daten“. Datenqualität ist dann erreicht, wenn Daten vollständig, korrekt, konsistent, eindeutig und aktuell bereit gestellt werden. Bei FIVE1 denken wir sogar noch einen Schritt weiter. Fehler sollten nicht nur erkannt, sondern auch die Möglichkeit geschaffen werden, diese im Self Service Gedanken durch den Verantwortlichen korrigieren zu können.

FIVE1 Datenqualität Dimensionen

Die vielleicht größte Herausforderung stellt die Fragmentierung von Unternehmen in Abteilungen, Divisionen, Regionen und anderen Einheiten dar. Jede Einheit managt ihre Daten etwas anders. So einfache Begriffe wie Kunde oder Lieferant werden unterschiedlich definiert. Preise, Rohmargen oder Wachstum wird nicht mehr einheitlich kalkuliert. So können Daten aus Sicht der Konzerntochter fehlerfrei sein und im Kontext des Gesamtkonzerns dennoch zu mangelnder Datenqualität führen. Wurde bspw. in zwei Tochterfirmen eine Kostenstelle mit gleichem Schlüssel unterschiedlich verwendet, so ist dies in den jeweiligen Quellsystemen kein Problem, führt aber im globalen Kontext zu Inkonsistenzen. Solche strukturellen Hürden müssen also bei der Datenanlieferung an das zentrale Datawarehouse genommen werden. Hinzu kommen Einflüsse aus Unternehmens-Übernahmen und Zusammenschlüssen in unterschiedlichen Sprachräumen und mit verschiedenen Währungen.
Viele Datenqualitätsprobleme haben nicht unbedingt unmittelbar etwas mit Datenqualität zu tun. Oft hat dies auch politische Gründe. Menschen verteidigen „ihr“ Hoheitsgebiet, „ihre“ Definition, also „ihr“ KnowHow.

Und dennoch müssen die verschiedenen legalen Einheiten des Konzerns regelmäßig Daten an die Konzernmutterliefern. Die Daten von Tochterunternehmen und Unternehmensbeteiligungen müssen im Zielsystem mit- und untereinander vergleichbar sein. Deshalb können Daten nicht einfach übertragen werden, sondern müssen auf eine einheitliche Zielstruktur gebracht werden. Legale Zwänge, systemische oder infrastrukturelle Hürden oder einfach hohe Aufwände können dazu führen, dass Daten nicht direkt aus der Quelle, sondern über eine manuelle Schnittstelle geliefert werden.

FIVE1 Quell-offenes Datawarehouse

Ein erprobter und relativ kostengünstiger Weg diese Anforderung zu realisieren ist ein Quell-offenes Enterprise Data Warehouse (auf Basis SAP BW). In einem solchen Szenario werden die Daten über ein Web-Frontend dezentral von den operativen Einheiten an das zentrale EDW-System geliefert. Die Datenanlieferung erfolgt in einer vorgegebenen Struktur. Die Transformation auf diese Zielstruktur leistet der Mensch. Jegliche Form von manuellen Eingriffen stellt immer eine potentiell hohe Gefahrenquelle für schlechte Datenqualität dar.

Datenanlieferungsprozess FIVE1 DDM

Der Prozess der Datenanlieferung an ein Quell-offenes Enterprise Data Warehouse besteht im best-practice Ansatz aus drei Phasen. Die eigentliche Datenanlieferung. Die Datenvalidierung, sowie die Prozessüberwachung. Für dieses Szenario bieten wir als vorkonfigurierte Lösung den FIVE1 Data Delivery Manager for SAP BW (FIVE1 DDM) an.

Das FIVE1 DDM Framework
Zur Datenanlieferung stellen wir ein generisches Webfrontend zur Verfügung. Neben der Auswahl des Files können auch weitere Filterkriterien eingestellt werden. Entsprechend eingerichtete Analyseberechtigungen vorausgesetzt funktioniert dies auch im Standardumfang Berechtigungs-gesteuert. Es können csv-Dateien und auch Dateien im xls- oder xlsx-Format verwendet werden. Um die Zeit für die Datenübertragung möglichst gering zu halten erfolgt der Upload im ersten Schritt auf den Applikationsserver. In einem zweiten Schritt werden die Daten validiert. Eine syntaktische Prüfung, sowie eine Stammdatenprüfung ist im FIVE1 DDM Paket bereits enthalten. Durch die Möglichkeit auch eigene Validierungsregeln anzulegen lassen sich beliebige Prüfungen realisieren.

FIVE1 DDM Upload Details

Ist die Prüfung fehlgeschlagen, so wird der Fehler mit Angabe des fehlerhaften Datensatzes und der Fehlerursache protokolliert. Der Anwender erhält das Log (je nach Customizing) per Email. Alternativ kann jederzeit über den Protokoll Browser die geladene Datei zusammen mit dem Validierungslog zu jedem einzelnen Upload(-versuch) angesehen werden. Da der fehlerhafte Datensatz klar benannt und die Fehlerursache klar beschrieben wird, ist der Anwender selbst in der Lage alle Korrekturen vorzunehmen. Ist die Validierung erfolgreich, wie im vorangegangenen Screenshot zu sehen, so werden die Daten über eine generische Datasource mit Hilfe einer Prozesskette in das gewünschte Datenziel übertragen.

ROI-Betrachtung
Schauen wir uns dazu folgendes Beispiel an. In einem Unternehmen mit 15 Tochtergesellschaften werden von allen operativen Einheiten je fünf Dateien im Monat geliefert. Eine Datei enthält durchschnittlich 500 Datensätze und 20 Dimensionen. Bei einer Fehlerquote von nur 0,1% ergibt sich, bei einer sehr konservativen Kostenbewertung eines Fehlers in Höhe von 20,-€ ein Schaden in Höhe von 180.000,-€ im Jahr!
Unterstellen wir eine Verbesserung der angelieferten Datenqualität durch den FIVE1 DDM um 30%, so amortisiert sich Ihre Investition bereits nach 0,2 Jahren!

FIVE1 DDM ROI Beispiel

Mehrwert über den ROI hinaus!
Mit Hilfe von FIVE1 DDM verbessern Sie aber nicht „nur“ die Datenqualität Ihres Datawarehouse. Sie entlasten die IT! Ihr Fachbereich kann über das Webfrontend selbst die Datenanlieferung vornehmen. Durch die genaue Fehleranalyse und präzise Fehlerbeschreibung mit Beschreibung und Datensatznummer können Fehler viel schneller gefunden und behoben werden. So beschleunigen Sie ganz nebenbei den Prozess. Auch Ihr Fachbereich kann sich schneller um andere Dinge kümmern. Gleichzeitig steigt das Vertrauen und damit die Akzeptanz Ihres Datawarehouse. Durch die vollständige Protokollierung sind Sie darüber hinaus SOX-Compliant und vollständig transparent bei Audits.

Vorteile Datenanlieferungsprozess mit FIVE1 DDM

Wir bieten Ihnen nun Self Service Data Delivery zum Festpreis. In einer gemeinsamen Konzeptionsphase stimmen wir die Zielsetzung und insbesondere die gewünschten Validierungsregeln und Filterkriterien mit Ihnen ab. Wir spielen in Ihrem Entwicklungssystem das FIVE1 Data Delivery Manager Framework ein und führen das Customizing durch. Danach richten wir nach Ihren Vorgaben den ersten File-Upload ein. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Daten im csv- oder Excel-Format zur Verfügung gestellt werden, so lange der Aufbau tabellarisch erfolgt. Abschließend stellen wir Ihnen das Ergebnis vor und weisen Sie in die Funktionsweise von FIVE1 DDM ein, so dass Sie weitere Uploads selbständig anlegen können.

FIVE1 Angebot DDM Starterpaket

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