webinar: stammdatenqualität powered by sap eim

www.ibsolution.de © IBsolution GmbH

Stammdatenqualität powered by SAP EIM



Michael Müller Sales Executive

Ihre Moderatoren

Natascha Unger Chat-Moderatorin

Florian Keck Project Manager


Vielen Dank für Ihre Teilnahme!

Die Unterlagen finden Sie nach dem Webinar unter: http://www.slideshare.net/IBSolutionGmbH http://www.youtube.com/IBSolution

Weitere Webinar-Termine:

03.06.2014, Berechtigungscheck – mehr Sicherheit bei Rolleneinstellungen

10.06.2014, SAP Design Studio

12.06.2014, Flexible Maßnahmenplanung und Kommentierung mit SAP BW IP

17.06.2014, SAP Predictive Analysis

24.06.2014, Setup HANA after ReModelling BW: Beispiel Sales-Reporting

01.07.2014, SAP MDG 7: Stammdaten-Governance für selbst definierte Objekte

18.09.2014 Master Data Summit am 18. September 2014 in Walldorf

Infos und Anmeldung sowie aktuelle Termine auf www.ibsolution.de/veranstaltungen

http://www.slideshare.net/IBSolutionGmbH

http://www.ibsolution.de/veranstaltungen



Teilnehmer sind während der Präsentation stumm geschaltet

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Zum Ende des Webinars wird gesammelt auf die Fragen eingegangen

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Agenda

1. Vorstellung IBsolution

2. Einführung

3. SAP EIM Portfolio

4. EIM in der Praxis

5. Ausblick



IBsolution GmbH: Unsere Standorte

Nordrhein-Westfalen

Neuss

Baden-Württemberg

Heilbronn

Bayern

München

Schweiz

Zürich

Bulgarien

Sofia



IBsolution GmbH: Unsere Standorte

Business Intelligence

Prozess-optimierung

Technologie Beratung



IBSolution Leistungsportfolio

Bu

sin

ess

In

tellig

en

ce

Pro

zess-

op

tim

ieru

ng

Tech

no

log

ie

Beratu

ng

SAP IdM

SAP GRC Access Control

Secure Single Sign On

SAP MDM

SAP MDGx

SAP BPM

SAP BO Data Services

SAP BO Information Stuart

SAP Composition Environment/ NWDI

Web Dynpro Java/ ABAP

Open Source / Java / WebTechnologien

SAP Portal

AGIMENDO

Sybase Unwired Plattform

Sybase Afaria

SAP BW

SAP HANA

SAP BO Crystal Reports

SAP BO Web Intelligence

SAP BO Dashboards

SAP BO Analysis (MS Office & Web)

SAP BO Explorer

SAP BO-PC

Identity und Access Management

Compliant Identity Management

Materialstammprozesse

Lieferantenstammprozesse

Kundenstammprozesse

Produktkatalog

IT- Strategie, Architektur, Bebauungspläne

Mobile Lösungen/ mobiler Arbeitsplatz

Cloud Computing

Custom Development

BI-Strategie

Reporting und Analyse

Data Warehousing

Dashboards und Visualisierung

Konzern-/ Gruppenberichtswesen

Integrierte/ Operative Planung

Rolling Forecast

…

www.ibsolution.de © IBsolution GmbH 27.05.2014 Seite 9 IBSolution Unternehmenspräsentation


Wir halten uns an Termine. Garantiert!

Wir zeigen Kompetenz. Im Voraus!

Wir hören zu, verstehen und handeln. Systematisch!

Wir geben Grenzen zu und sagen nein. Wenn nötig!

Wir beraten ehrlich. Immer!

Wir machen unsere Kunden erfolgreich. Ständig!

Unser Verhaltenskodex


Agenda


2. Einführung



5. Ausblick



Zielgruppe

Ziel des Webinars

Designierte Projektleiter

Interessierte aus Fachbereich und IT

Vermittlung über was wir im Kontext Enterprise Information Management reden

Aufzeigen von Treibern und Herausforderungen im Bezug auf Stammdatenqualität

Vermittlung eines Überblicks über das SAP EIM Produkt Portfolios. Fokus: Stammdatenqualität

Aufzeigen eines ganzheitliches EIM Szenarios mit Fokus auf die Stammdatenqualität



Definition von EIM

Enterprise information management (EIM) is an integrative discipline for structuring,

describing and governing information assets across organizational and technological

boundaries to improve efficiency, promote transparency and enable business insight.1

1Quelle: http://www.gartner.com/it-glossary/enterprise-information-management-eim

Capital

Materials Brands

Employees

Information

Assets

(…)



Notwendigkeit von EIM

„Wir hatten die Weisheit und wir haben sie in dem Wissen verloren.

Wir hatten das Wissen und wir haben es in den Informationen verloren.

Der Wettbewerbsvorteil liegt heute darin, qualitativ hochwertige Informationen vorzuhalten bzw. diese dem

Kunden schneller zur Verfügung zu stellen. Darüberhinaus geht es darum, aus den vorhandenen

Informationen neue Erkenntnisse zu gewinnen.

!



Struktur der Daten

Beispiel: RSS Feeds, Blogs,

Mails etc.

Beispiel: Dokumente, Videos

etc.

Beispiel: Strukturiert abgelegte

Daten in einer Datenbank Tabelle

Definition: Vereinfacht kann man sich

strukturierte Daten wie eine Art Tabelle

vorstellen. Es gibt Spalten-bezeichnungen

(Datentypen) und die jeweils zugeordneten

Eigenschaften.

Definition: Unstrukturierte Daten sind digitalisierte Informationen,

die in einer nicht formalisierten Struktur

vorliegen und auf die dadurch von

Computerprogrammen nicht über eine einzelne Schnittstelle aggregiert

zugegriffen werden kann.

Definition: Semistrukturierte Daten sind Informationen, die keiner allgemeinen Struktur unterliegen, sondern einen Teil der

Strukturinformation mit sich tragen.



Treiber - Fokus strukturierte Daten

Qualität der Stammdaten ist Wettbewerbsvorteil

Kunde erwarten maximale Information

Mergers & Aquisitions

Compliance

Unternehmensübergreifender Datenaustausch immer wichtiger (Joint Ventures, Beteiligungen)

Je besser die Qualität umso besser lassen sich Informationen verknüpfen. Stichwort: Big Data

Schnelle Reaktion auf Märkte/neue Anforderungen notwendig

Höherer Automatisierungsgrad für Beschaffung und Verarbeitung von Informationen erforderlich

Erhöhung der operationalen Effizienz

Erkenntnis, dass Informationen ein Wettbewerbsvorteil sein können und deshalb als strategische wichtiges Asset behandelt werden müssen

Quelle: zalando


Agenda


2. Einführung



5. Ausblick



SAP EIM Portfolio (Quelle: SAP)



SAP EIM Portfolio (Fokus Stammdaten und Stammdatenqualität)

SAP Data Services

SAP Information

Steward

Data Quality Management

for SAP

SAP Master Data Governance

Integrate Cleanse & Monitor Manage



SAP Data Services | One Pager

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP


ETL Tool für SAP und Non-SAP Systeme

Einfache Abbildung von Datentransformationen

Abbildung von Realtime Datenszenarien

Validierung von Namen, Geo-/ und Adressdaten

Verarbeitung von Texten

Cloud und HANA Integration

Bereitstellung von Jobs als Webservice

Verbessern, Anreichern und Vervollständigen aller Typen von Daten

Content für Migration, Cleansing und Validierungen

Identifikation von Dubletten und Merge-Funktion



SAP Data Services | Technische Übersicht

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP




SAP Data Services | Technische Übersicht (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP




SAP Data Services | Lösungsansatz (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP





SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP





SAP Information Steward | One Pager

SAP Data Services

SAP Information

Steward


Tool designed für den Fachbereich

Monitoring der Datenqualität (sowohl Blitzlicht als auch kontinuierlich)

Ampelstatus im Bezug auf die Qualität der Daten auf Knopfdruck

Basis ist SAP Data Services

Pflege von Regeln durch den Fachbereich

Ermittlung des Golden Records

Zusammenfassung von Regeln in Dimensionen und Drilldown auf Einzelsatzebene

Verwaltung von Metadaten


for SAP



SAP Information Steward | Beispiel Cockpit (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward



for SAP



SAP Information Steward | Matching Case (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward



for SAP



SAP Information Steward | Integration mit MDG (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward



for SAP




SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP





Data Quality Management for SAP| One Pager

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP


Tool mit Fokus Datenqualität

Out-of-the-Box Funktionalität

Prüfung und Anreicherung von

Duplikats-Check

Anreicherung von Adressbeständen

Generierung von Vorschlagslisten

Geocoding für Business Partner Daten

Native Integration in vorhandene Applikationen (ERP, CRM, MDG)



Data Quality Management for SAP| Beispiel Adressanreicherung (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP




Data Quality Management for SAP| Beispiel Duplikats-Check (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP





SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP





Add-On für SAP ERP

Pflege von Stammdaten mittels Workflow in einer abgeschlossenen Umgebung

Vordefinierter Out-of-the-Box Content

Vordefinierte Workflows

Datenmodelle für die nahezu alle gängigen Entitäten

Integrierte Validierungs-/ und Ableitungsengine

Hochgradig anpassbar

Integrierte DQM Funktionalitäten

Erprobte Daten Replikationsmechanismen

Key- und Value-Mapping

Wiederverwendung von vorhandener Business Logik

SAP Master Data Governance | One Pager

SAP Data Services

SAP Information

Steward


for SAP




SAP Master Data Governance | High-Level-Prozess (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward



for SAP



SAP Master Data Governance | Oberfläche (Quelle: SAP)

SAP Data Services

SAP Information

Steward



for SAP


Agenda


2. Einführung



5. Ausblick



In der Praxis…

Zeit

Qualitä

t der

Sta

mm

date

n

! ! !

!

! ! !

! !



Standard SAP Oberflächen überfrachtet…

Quelle: Best Practices in Master Data Governance, Prof. Dr. Boris Otto

http://de.slideshare.net/borisotto



Ein fiktives Szenario

Ausgangssituation

Zielsetzung

Stammdaten sind über mehrere Systeme verteilt

Unzählige Dubletten in den Systemen

Unterschiedlichste Strukturen

Unterschiedliche Regeln

Keine zentralen und einheitlichen Pflegeprozess

Kein einheitliches Reporting möglich

Überladenen Benutzeroberflächen

Zentrale System zur Datenpflege

Einheitliche Pflegeprozesse

Keine Dubletten

Mindestmaß an Datenqualität

Einheitliche Regeln für die Datenpflege

Einheitliche Strukturen

Einheitliche Berichtsbasis

Schlanke Benutzeroberflächen

Monitoring der Datenqualität


(…)

SAP ERP


Ein ganzheitlicher Ansatz

Make-it-clean Keep-it-clean

SAP Data Services

SAP ERP

DQM for SAP


SAP Information

Steward

(…)

SAP ERP

SAP ERP

1

2

1 Extraktion der Daten aus nahezu beliebiger Quelle

2 Transformation in Data Services und Bereinigung (ggf. Anreicherung etc.)

3 Automatisierter aufbau von Matching Groups (Schwellwert kann frei definiert werden)

3


(…)

SAP ERP




SAP Data Services

SAP ERP

DQM for SAP


SAP Information

Steward

(…)

SAP ERP

SAP ERP

5

4 Review der übrigen Dubletten mittel Information Steward

5 Update der Daten in Data Services und Aufbau des Key-Mappings

6 Review des kompletten Prozesses in Information Steward (ggf. Anpassung von Regeln)

4 6


(…)

SAP ERP




SAP Data Services

SAP ERP

DQM for SAP


SAP Information

Steward

(…)

SAP ERP

SAP ERP

7 Bereinigte Datenbasis – inkl. Key-Mapping - wird in SAP MDG überführt

8 Anlage/Änderungsprozesse laufen ab hier ausschließlich über SAP MDG. Schlanke Benutzeroberflächen, welche auf den User zugeschnitten sind.

9 Mittels DQM for SAP werden Daten ggf. angereichert und der Datensatz bzw. der komplette Datenbestand auf Dubletten überprüft

7

9

8


(…)

SAP ERP




SAP Data Services

SAP ERP


(…)

SAP ERP

SAP ERP

10 SAP MDG löst das Key-Mapping auf und verteilt die Daten an die angebundenen Systeme

10

11 Die Datenqualität des MDG wird kontinuierlich mittels Information Steward überwacht. Bei einer Abweichung kann aus dem Information Steward eine Änderung angestoßen werden

DQM for SAP

SAP Information

Steward

11



Ein fiktives Szenario

Ausgangssituation

Zielsetzung

Stammdaten sind über mehrere Systeme verteilt

Unzählige Dubletten in den Systemen

Unterschiedlichste Strukturen

Unterschiedliche Regeln

Keine zentralen und einheitlichen Pflegeprozess

Kein einheitliches Reporting möglich

Überladenen Benutzeroberflächen

Zentrale System zur Datenpflege

Einheitliche Pflegeprozesse

Keine Dubletten

Mindestmaß an Datenqualität

Einheitliche Regeln für die Datenpflege

Einheitliche Strukturen

Einheitliche Berichtsbasis

Schlanke Benutzeroberflächen

Monitoring der Datenqualität


Agenda


2. Einführung



5. Ausblick



Standortbestimmung der IST-Situation

Standortbestimmung Reifegrad



Standortbestimmung

+ =

IBsolution Reifegradermittlung

Data Assessment powered by SAP Information Steward



Ziel: Entwicklung einer Roadmap

Basierend auf einem Blueprint bzw. ihren Anforderungen implementieren wir die MDM Lösung auf der ent-sprechenden technologischen Plattform

In dieser Phase identifizieren wir Schwachstellen und definieren die strategische Ausrichtung

Einmal implementiert ist das MDM Vorhaben keinesfalls zu Ende. In dieser Phase optimieren wir die bestehende Lösung bzw. unterstützen sie im Betrieb

In dieser Phase stellen wir ihr MDM Vorhaben auf eine solide Basis. Neben der eigentlichen Planung stellen wir in dieser Phase auch die technische Machbarkeit sicher

2

1

3

4 SAP hat für jede Phase

das passende Produkt im Portfolio!



SAP EIM App

Details unter: http://ibsolution-blog.de/?p=2350



IBsolution App

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27.05.2014 Seite 54


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Im Zukunftspark 8

D - 74076 Heilbronn

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vorstellung ibsolution 2

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beispiel

sap

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