Lösungen im SAP-Umfeld®

Datenqualität bei SAP-Geschäftspartnerdaten

Erfolgreiche Zustellung Ihrer Waren. Gute Kundenkommunikation. 360°-Sicht auf Ihre Geschäftspartner. Eine erfolgreiche Migration nach SAP S/4HANA. Zuverlässige Identifikation von Betrugsversuchen. Für all diese Prozesse braucht es aktuelle, korrekte, konsistente und eindeutige Geschäftspartnerdaten.

Wir haben ein SAP-Entwicklungsteam inhouse. 
Profitieren Sie von unserer Erfahrung.


Was möchten Sie innerhalb Ihrer SAP-Lösung erreichen? Verwirklichen Sie Ihre Ziele – ohne Kompromisse. Mithilfe unserer SAP-Experten steigern Sie den geschäftlichen Mehrwert Ihrer Daten, optimieren Ihre Technologieplattform und erhöhen den ROI Ihrer SAP Investition. Unser eigenes SAP-Entwicklungsteam verfügt über unvergleichliche SAP-Expertise und jahrzehntelange Branchenerfahrung. Gemeinsam mit Ihnen überlegen wir, was möglich ist, planen Ihre Lösung, fördern die Benutzerakzeptanz und unterstützen beim Änderungsmanagement – bei jeder Phase Ihrer SAP-Projekte.
 

Bei diesen und vielen weiteren Projektszenarien können wir Sie unterstützen:
 

  • Postalische Adressvalidierung
  • Umfangreiche Dublettenprüfung
  • Datenanalyse und Datemigration
  • Umsetzung langfristiger Datenqualitätsstrategien
  • Abwehr von Betrugsversuchen und Umsetzung von Compliance-Vorschriften
  • Migration von Geschäftspartnerdaten in optimierter Qualität nach SAP S/4HANA

     

„Individuelle Anforderungen im SAP-Umfeld umzusetzen, die unseren Kunden einen echten Mehrwert bieten – das ist unser Spezialgebiet.“

Marc Schober, Senior Developer-Consultant SAP, Uniserv GmbH

 

 

FAQs

 

Wie kann ich Datenqualität messen?

Hier empfehlen wir, sich Gedanken über sinnvolle KPIs zu machen. Das ist oft gar nicht so einfach und kann schnell überhand nehmen. Wir haben die Expertise hierzu im Haus und können Datenqualität sichtbar machen und messen. Wir kennen die entscheidenden KPIs und können Tipps geben, wie die Datenqualität erhöht werden kann. 

Der Schritt, hin zu passenden Kennzahlen ist entscheidend, denn normalerweise muss man das Thema Datenqualität nur einmal im großen Stil angehen und die entsprechenden Mechanismen installieren. Allerdings müssen die Daten dann auch kontinuierlich überprüft, verbessert und geschützt werden. 

Welche Gedanken muss ich mir vor einer Migration in ein neues System machen?

Vor der Migration sollte in jedem Fall überprüft werden, welche Daten tatsächlich benötigt werden. Welche Daten werden tatsächlich im neuen System gebraucht, um Prozesse zu unterstützen? Ein sauberer Überblick über die komplette Datenlandschaft hilft, um klar definierte Kennziffern aufstellen zu können und damit Entscheidungen basiert auf Daten treffen zu können. Daher sollte man gerade bei einer Migration überlegen, welche Daten überhaupt noch notwendig sind und welche gegebenenfalls nicht mehr.

Was passiert, wenn ich die Datenqualität im Rahmen einer Migration außer Acht lasse?

Es kommt im neuen System zu Problemen. Prozesse laufen nicht so wie gewünscht, schlechte Daten werden aus den Altsystemen übernommen und hemmen dadurch die Prozesse im neuen System. Durch die Digitalisierung der Prozesse ist es essenziell, dass Daten in den Systemen stimmen. Bei einer überhasteten Umstellung wird die Datenqualität häufig ignoriert und schlechte Daten werden übernommen. Das typische Problem Grab-In-Grab Out entsteht. Schlechte Daten führen jedoch zu Problemen bei der Migration und im neuen System, Daten sind nicht so wie sie sein sollten und Probleme müssen dann nachträglich sehr mühsam aufgearbeitet werden.

Muss ich meine Daten dauerhaft anpassen oder reicht eine einmalige Bereinigung?

Oft wird angenommen, dass eine einmalige Bereinigung z.B. im Rahmen einer Migration ausreicht. Jedoch unterliegen Daten dauerhaft einer Veränderung. Nimmt man z.B. allein schon das Datenfeld Adresse. Durch Straßenumbenennungen, Eingemeindungen etc. verändert sich eine Adresse mir der Zeit. Werden die Daten dann nur einmalig bereinigt – unter hohem Aufwand und Kosten – und dann nicht mehr angepasst, entstehen ohne regelmäßige Datenqualitätsmechanismen in ein paar Jahren wieder Probleme, weil die Daten veralten. Es entsteht also abermals ein hoher Aufwand verbunden mit hohen Kosten.  

Dauerhafte Sicherungsmechanismen sind sinnvoll, um Daten beispielsweise schon direkt bei der Eingabe zu überprüfen. Außerdem sollten bei der Übertragung zwischen den Systemen Mechanismen integriert werden.

Im besten Fall werden also regelmäßige Datenaktualisierungen eingeführt, um Änderungen nachzuziehen und dadurch Kosten und Aufwand zu reduzieren. Dann ist das System auch immer „fit for use“ und die Daten passen für die Prozesse.