Fehlerfreie Daten mit Datenqualitätsmanagement

In Zeiten von Big Data sieht über die Hälfte aller Unternehmen die Qualität ihrer Daten als kritisch für Unternehmensentscheidungen, daher kommt der Datenqualität eine sehr wichtige Bedeutung zu. Schlechte Datenqualität führt zu sinkender Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit, aber auch zu höheren Kosten: Die manuelle Qualitätssicherung ist ungefähr fünf bis zehnmal teurer als eine automatisierte Variante.

Contract

Bei einer Datenqualitätsoffensive können Sie den Erfolg nur schwer messen und nachhalten. Zudem ist das Ergebnis bei einer Wiederholung nicht immer gleich und die Qualität der Validierung hängt stark vom Anwender ab. Eigene Validierungsmöglichkeiten müssen von der IT erst geschaffen werden. Hierdurch entstehen weitere Validierungsinseln. Dateneingabeprüfungen finden im Dialog statt, jedoch finden sich in der Praxis immer wieder Fälle, bei denen Daten an der Validierung vorbei eingegeben wurden, sei es durch durch Schnittstellen oder alternative Eingabemöglichkeiten.

Die programmgesteuerte Planung, Ausführung und Überwachung der Workflows klappt dank dem Zusammenspiel der Komponenten reibungslos. Die Performance und Verfügbarkeit lässt sich auch an Ihre strengsten Anforderungen anpassen.

Mit unserer Lösung können Sie Fehler an einer zentralen Stelle nachhalten und auswerten, im Zeitverlauf betrachten und jedem Beteiligten seine Daten zeigen. Sie können schnell und einfach Regeln anlegen und zudem auf einen großen Fundus an vordefinierten Regeln zurückgreifen - ohne Programmierkenntnisse.

workflow

Key Design Driver

Einfache Erweiterbarkeit der Regeln für Business & IT
Near Realtime, Fehler zeigen sobald sie passieren
Multi user groups, Multi scenario

Key Features

Ein Data Quality Rules Framework für mehrere Systeme
Dashboard & Report & Drill Through
Kommentarfunktion mit Markierung „ist gar kein Fehler“

Key Areas for Use

HR Process Health: PT Fehler aus Cluster, OM/PA Inkonsistenzen, Mitarbeiter Stammdaten, OM Checks, Payroll relevante Fehler, Abgleich Payrollbuchungen mit SAP FI
System Health (BW): Ladefehler, System Dumps, etc. Andere Prozessbereiche wie SAP FI/CO, SD, Procurement, etc.

Unsere Lösung kann sowohl auf das SAP BRFPlus als auch das SAP HRF aufsetzen. Alternativ können die Regeln aber auch direkt von der IT in ABAP vorgenommen werden. Mit beiden Frameworks lassen sich komplexe Regelwerke erstellen, mit deren Hilfe die Regeln transparent und lesbar werden. Einfache Logiken wie “if then else” können innerhalb des Regelwerks angewendet werden. Die Dashboardumsetzung erfolgt in der Regel mit Hilfe des SAP Lumira Designers.

Sie können Regeln einfach für mehrere (im SAP Business Warehouse vorhandene) Quellsysteme an einer zentralen Stelle vornehmen
Fehler können auch nur Reporting-relevant sein, da nur eine im reporting gebildete Kennzahl verfälscht wird, es aber im Vorsystem kein Problem an sich darstellt.
Sie können Fehler nachhalten und den Ihren Erfolg in der Fehlerbeseitigung messen.
Wie viele Fehler sind behoben worden, wie viele Fehler sind neu hinzugekommen oder bestehen weiterhin? Diese Fragen werden in der Fehlerstatistik in einem Dashboard aufgearbeitet.

DATA Quality Management (DQM) mit SAP BW

Die Herausforderung: Effizientes Datenqualitätsmanagement

Traditionelles DQM

Die Lösung: Data Quality Management by NextLytics auf Basis von SAP Business Warehouse (SAP BW/4HANA)

Data Quality Management

Key Design Driver

Key Features

Key Areas for Use

SAP Business Rules Framework (SAP BRFPlus) und SAP Hana Rules Framework (SAP HRF)

Täglicher Prozess mit Data Quality Management

Ihre Vorteile

Inhaltsverzeichnis

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