Datenmanagement 2.0: Active Datamanagement (ADM)

Copyright by SPIRIT/21
Datenmanagement 2.0:
Active Data Management
26.05.2014

Agenda
26.05.2014 2
Datenmanagement 2.0 – Warum?2
Lösungsansätze3
Datenmigration heute4
Sonderfall: SAP IS-U5
Vorstellung1
6 SPIRIT/21 auf der topsoft

Agenda
26.05.2014 3
Lösungsansätze3
Vorstellung1

SPIRIT/21 stellt sich vor1
26.05.2014 4
 Unternehmensgründung 1998
 Zentrale in Böblingen
 Außengesellschaften in der Schweiz
und Österreich
 Top 10 der deutschen IT-Dienstleister
 International ausgerichtetes
Beratungs- und
Dienstleistungsunternehmen
 Umsatz ca. 70 Mio. €
 800+ Mitarbeiter

SPIRIT/21 – Wo wir unterwegs sind…1
26.05.2014 5

SPIRIT/21 IT Services AG | Hauptstrasse 129 | 8272 Ermatingen
626.05.2014
Mobil: +41 79 384 29 20
E-Mail: rmayr@spirit21.ch
Internet: www.spirit21.com
Reinhold Mayr
Unit Team Manager IC

Agenda
26.05.2014 7
Lösungsansätze3
Vorstellung1

Warum ist Active Data Management wichtig?
In der heutigen Zeit steigen durch...
 immer größere Datenmengen
 gesteigerten Anspruch an Datenqualität
 neue gesetzliche Anforderungen
(z.B. Energieversorger in CH: Trennung Netz und Betrieb)
 höhere Komplexität bei Stamm- und Bewegungsdaten
die Anforderungen an ein effektives Datenmanagement
26.05.2014 8

Wer braucht es?
Jedes Unternehmen, das...
 Datenmigrationen von ERP-Systemen und/oder HR-Lösungen plant
 Firmenzukäufe in die bestehende Systemlandschaft integriert
 Carve Outs plant
 Systemwechsel/-upgrades durchführt
 heterogene Systemlandschaften harmonisiert
 internationale SAP Roll Outs durchführt
 im SAP IS-U Umfeld von Gesetzesänderungen betroffen ist
 komplette Mailsysteme wechselt
 Probleme bei der Datenqualität erkannt hat
 effizientes Stammdatenmanagement einführen möchte
 Kosteneinsparung durch Abschaltung von Altsystemen plant
26.05.2014 9

Häufige Kostentreiber im Datenumfeld:
 Datenmigrationen werden in ihrer Komplexität häufig unterschätzt
 Know how-Träger werden oft erst spät eingebunden, was im Nachhinein
zu Projektverzug oder gar zu Go-Live-Verschiebungen führen kann
 Die Programmierung der Datenextraktion im Quellsystem ist meist nicht
wiederverwendbar für Folgeprojekte und man erzeugt Abhängigkeiten
von Spezialwissen und Entwickler-Ressourcen
 Die Aufrechterhaltung von Altsystemen kann sehr kostenintensiv sein
durch Lizenzgebühren, Vorhaltung alter Hardware und Bereithaltung von
systemspezifischem Fachwissen
 Mangelnde Stammdatenqualität und Dubletten können zu
Mehraufwänden und folgeträchtigen Fehlbeurteilungen führen
26.05.2014 10

Auswirkung der Stammdatenqualität:
 Brachliegendes Potenzial:
• 80% der Unternehmen haben Fehlerquoten von über 10% in ihren
Datenbeständen; 30% der Unternehmen sogar über 20% (vgl. omikron.net)
• Ca. 40% aller Bestellungen verzögern sich aufgrund von
Stammdatenproblemen (vgl. SAP Schweiz AG)
 Das Ziel:
 Erhöhte Datenqualität und nachhaltige Sicherung derselben durch
effizientes Stammdatenmanagement
26.05.2014 11
Datenqualität
im
Stammdatenmanagement
Konsistenz
Vollständigkeit
Aktualität
Eindeutigkeit
Zweckmäßiger
Umfang
Fehler
Inkonsistenzen
Dubletten
Veraltete Daten

Agenda
26.05.2014 12
Lösungsansätze3
Vorstellung1

Motivation: Qualitative und quantitative Nutzenaspekte für wen?
Lösungsansätze3
26.05.2014 13
Management
Einkauf/
Beschaffung
Produktion Verkauf
• Vermeiden von
Fehlentscheidungen
aufgrund falscher
Daten
• Verbesserte
Entscheidungs-
findung und
Risikomanagement
aufgrund
verlässlicher Daten
• Einheitliches,
konsistentes
Reporting
• Reduzierung von Zeit
und Kosten durch
Optimierung eines
zentralen Einkaufs
(Einkaufsbündelung/
Lieferanten-
konsolidierung)
• Vermeiden von
Doppelbestellungen
und Doppel-
beständen und somit
optimierte
Lagerhaltung
• Konsistente,
vollständige
Produktionsvorgaben
und somit vermeiden
von Produktions-
fehlern
• Optimierung der
Prozessabläufe
• Erfüllung gesetzlicher
Vorgaben
• Verbesserung der
Produktionsplanung
• Weniger Retouren
durch aktuelle,
vollständige Daten
• Reduktion der Kosten
aufgrund von
Kundenrekla-
mationen
• Höhere
Kundenzufriedenheit
Eine hohe Stammdatenqualität nutzt allen

Herausforderungen für ein erfolgreiches Datenmanagement:
 Einbinden aller Unternehmensbereiche
• Unterstützung durch Management, IT und Fachbereiche ist unerlässlich
 Verankerung in der IT-Strategie
• Bewusstsein für die Relevanz des Themas schaffen
 Qualitätsstandards definieren
• Fachwissen aller (auch werksübergreifend) Beteiligten aufnehmen und bei
der Definition der Qualitätsstandards berücksichtigen
 Prozesse definieren
• Zuständigkeiten festlegen
• Pflegeprozesse gestalten und implementieren
• IT-Architektur zur Unterstützung dieser Prozesse vorbereiten
Lösungsansätze3
26.05.2014 14
1
2
3
4

Vorteile einer Datenbereinigung beim Systemwechsel mit
Datenmigration:
 Einfache Dubletten-Bereinigung (z.B. Kundenstamm) durch vollständige
und konsistente Zusammenführung der Bewegungsdaten (z.B. Offene
Posten, Kundenaufträge)
 Datenanreicherung nach Vorgaben kann regelbasiert umgesetzt werden
 Qualitätsprüfungen gemäß der Anforderungen des Zielsystems sind bei
der Migration erforderlich und können um weitere Aspekte erweitert
werden
 Durch Einsatz einer Migrationmiddleware können Stamm- und
Bewegungsdaten systemübergreifend validiert werden
 Daten unterschiedlicher Quellsysteme können gemäß Qualitätsregeln
geprüft und auf ein einheitliches Niveau angepasst werden
Lösungsansätze3
26.05.2014 15

Agenda
26.05.2014 16
Lösungsansätze3
Vorstellung1

Datenmigration heute
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4
Quell-
strukturen
Ziel-
strukturen
100% Daten
Migrations-
relevante Daten
Selektion
Konsistenzprüfung
Transformation
Mapping
Middleware
 Web-basierter Zugriff auf Quell- und Zielstruktur
 Reporting und Download (Excel, ASCII)
 Datenprüfung und Freigabe vor Load möglich
 Selektionsmasken und Archivlösung
ETL
ZielsystemeQuellsysteme

Ins Zielsystem werden
 geprüfte
 bereinigte
 freigegebene und
 migrationsobjekt-
übergreifend verprobte
Daten geladen.
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4
Selektion/
Transformation
Konsistenz-
prüfungen
Prüfungen auf
Zielstruktur
Mapping- und
Datenanpassung
Quellsysteme
Quelldaten
laden
Zielsysteme
Fehler-
reporting

Flexibler Einsatz der Middleware mit ETL:
 Bei Datenmigrationen im ERP Umfeld und für Mailsysteme:
 Bei System-Merger/ System-Split:
 Bei Altsystemabschaltung:
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ADM
ADM ADM
ADM

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4
Quell-
strukturen
Ziel-
strukturen
Middleware
Selektion
Konsistenzprüfung
Transformation
Mapping
ETL
Vorteile einer Middleware mit ETL-Tool:
 Zentrale Programmlogik
 Einfache Quell- und Zielsystemanbindung
 Optimierte Oberfläche zur Umsetzung von Mapping-
Regeln und Transformationen
 Vollständige Nachvollziehbarkeit ausgefilterter Daten
 Konsistenzprüfung und Stammdatenabgleich
migrationsobjekt- und quellsystemübergreifend
 Durchgehendes Logging und Fehler-Reporting
 Datenprüfung vor Load ins Zielsystem
 Wiederverwendbare Quell- und Zielstrukturen für
weitere Roll-Outs
 Daten stehen nach der Migration direkt für den
Aufbau einer Archivlösung zur Verfügung

Agenda
26.05.2014 21
Lösungsansätze3
Vorstellung1

Strommarktliberalisierung in der Schweiz:
 Die Energieversorger in der Schweiz müssen sich auf die
Strommarktliberalisierung einstellen
 Trennung von Netz und Lieferant kann in SAP IS-U auf Basis des Zwei-
Mandanten- oder Zwei-System-Modells umgesetzt werden
 In der Migrationmiddleware mit ETL-Tool findet die Trennung und
Anreicherung der entsprechenden Daten statt
 Für den Datenimport in SAP steht für diese branchenspezifische
Sonderlösung die Migration Workbench EMIGALL zur Verfügung
26.05.2014 22
ADM

Agenda
26.05.2014 23
Lösungsansätze3
Vorstellung1

SPIRIT/21 auf der topsoft6
26.05.2014 24
 Standnummer: 43 e
 Unsere Referate:
Mittwoch 7.5.2014
14:30 - 15:00 Uhr Reinhold Mayr Datenmanagement 2.0:
Active Data Management (ADM)
Donnerstag 8.5.2014
09:30 - 10:00 Uhr Markus Thiel Operational Intelligence aus der Cloud
11:30 - 12:00 Uhr Ralph Briegel SPIRIT4M – Enterprise Mobile Device Management
im Griff
14:00 - 14:30 Uhr Martin Bagsik Die Nadel im Heuhaufen finden mit der SIEM Technologie

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