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<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\nLeider treffen die Cloud-First-Strategie und das ver\u00e4nderte Datenmodell bei Unternehmen allzu oft noch auf \u00fcber die Jahre gewachsene Datensilostrukturen. So hat eine IDC-Studie im Jahr 2020 ergeben, dass in Unternehmen im Schnitt 23 Datensilos unterhalten werden. Eine Barc-Studie aus dem Vorjahr belegt, dass sich bei 65 Prozent der Studienteilnehmer daran noch immer nichts grundlegend ge\u00e4ndert hat. Im Gegenteil, die Zahl der Datensilos steigt sogar weiter. Das ist weder f\u00fcr eine vollst\u00e4ndige Migration noch f\u00fcr eine Hybridnutzung verschiedener Systeme hilfreich, sondern macht die unausweichliche Abl\u00f6sung noch schwieriger.<\/p>\n\n\n\n
Der DSAG-Report zeigt auch, dass das Investitionsverhalten f\u00fcr S\/4 im Vergleich zum Vorjahr leicht r\u00fcckl\u00e4ufig ist. Unternehmen sollten diesen Zeitpunkt nutzen, um die Qualit\u00e4t ihrer Stammdaten zu verbessern und dauerhaft beizubehalten. Denn nur mit einer gesichert hohen Datenqualit\u00e4t kann die Abl\u00f6sung vom Altsystem gelingen und die Wertsch\u00f6pfung der neuen L\u00f6sung voll ausgenutzt werden.<\/p>\n\n\n\n
Wie ein falscher F\u00fcnfziger<\/h3>\n\n\n\n
Unternehmen sind gut beraten, ihre Stammdaten schon vor der Migration nach S\/4 in das neue Datenmodell zu \u00fcbertragen und die Entit\u00e4ten richtig zuzuordnen. Immer noch vorhandene Datensilos, aber auch Namens- oder Adress\u00e4nderungen und menschliche Eingabefehler sorgen jedoch immer wieder f\u00fcr doppelte oder gar mehrfach vorhandene Datens\u00e4tze. Selbst in gut bewirtschafteten Datensammlungen sind im Schnitt noch f\u00fcnf Prozent redundante Datens\u00e4tze vorhanden, wenn man einmal von den gewollten Dubletten wie beispielsweise differierende Rechnungs- und Lieferadresse absieht. Die Doppelungen gilt es aufzusp\u00fcren, und zwar in dem Sinne, dass bei Dublettenpr\u00fcfung und unscharfer Suche der relevante Datensatz gefunden wird. Nur so kann der richtige Gesch\u00e4ftspartner im Zweifel eindeutig identifiziert werden.<\/p>\n\n\n\n
Es empfiehlt sich, dem Entstehen von Dubletten gleich bei der Eingabe entgegenzuwirken, um nicht erst sp\u00e4ter den gesamten Datenbestand durchforsten und bereinigen zu m\u00fcssen. Im Idealfall erfolgt die Dublettenpr\u00fcfung nah am Dialog in der Gesch\u00e4ftspartnertransaktion. Doch auch die \u00dcberpr\u00fcfung im Address Search Body in SAP ist eine Option: Hier kann zun\u00e4chst die Hana Fuzzy Search direkt bei der Eingabe neuer Daten im Hintergrund nach Bestandsdaten suchen und abgleichen. Es entsteht allerdings eine recht umfangreiche Liste m\u00f6glicher Kandidaten doppelter oder mehrfacher Datens\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n
Doch welche Datens\u00e4tze, sprich welcher Gesch\u00e4ftspartner, sind im Zweifel korrekt und relevant? Eine h\u00e4ndische Nachbearbeitung der Vorschlagsliste ist n\u00f6tig. Bei gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden k\u00f6nnen das Hunderte oder gar mehrere Tausend Datens\u00e4tze sein \u2013 f\u00fcr die Sachbearbeitenden kaum effizient zu bew\u00e4ltigen, geschweige denn, den richtigen Gesch\u00e4ftspartner zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
Hana Fuzzy Search<\/h3>\n\n\n\n
Im Umfeld von S\/4 oder der Hana-Datenbank unter SAP ERP oder SAP CRM kann daher eine zus\u00e4tzliche intelligente und in SAP integrierte Identity-L\u00f6sung, wie etwa von Uniserv, als Add-on helfen, die Kandidatenliste der Hana Fuzzy Search auf die relevantesten Treffer einzugrenzen. So werden etwa 90 Prozent der irrelevanten Dubletten aussortiert. Bei der Dublettenpr\u00fcfung, also dem Anlegen oder \u00c4ndern eines Datensatzes, wie auch bei der unscharfen Suche mit Suchen, \u00d6ffnen, Bewerten und Ausw\u00e4hlen des Gesch\u00e4ftspartners verbleibt am Ende eine \u00fcberschaubare Menge relevanter Datens\u00e4tze, die abschlie\u00dfend effizient manuell bearbeitet werden kann. Die finale Entscheidung, welcher Datensatz der richtige, also der relevante ist, kann z\u00fcgig getroffen werden. <\/p>\n\n\n\n Besonderheiten bei der Identifizierung: W\u00e4hrend bei einer unscharfen Suche im Suchfenster einige wenige Argumente einer Person oder Firma eingegeben werden, werden bei der Dublettenpr\u00fcfung f\u00fcr das Anlegen oder \u00c4ndern eines Datensatzes strukturiert verschiedene Elemente, etwa Vor- und Nachname, Stra\u00dfe, Hausnummer, Postleitzahl und Ort eingegeben. Entsprechend sind besondere M\u00f6glichkeiten zur Identifizierung zu beherrschen. Nach der Reduzierung verbleiben noch rund zehn Prozent Treffer, f\u00fcr die ein Score die aggregierte Wahrscheinlichkeit angibt, ob ein Datensatz eine Dublette oder schon den richtigen Datensatz darstellt. Je h\u00f6her der Score, umso wahrscheinlicher handelt es sich um eine Dublette. Die Bewertung erfolgt \u00fcber vorab definierte Tokens, also bestimmte Segmente oder Bestandteile, die bei der Suche mithilfe l\u00e4nderspezifischer Wissensbasen und eines zugrunde liegenden Algorithmus \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n\n\n\n Die Tokens k\u00f6nnen vom User eingesehen werden, die Bewertung erfolgt also transparent. Im Expertenmodus sehen User, welche Tokens wie bewertet wurden. Das erl\u00e4utert die Einstufung der Relevanz eines Datensatzes und hilft den Mitarbeitenden, den richtigen, relevanten Datensatz zu identifizieren. Es empfiehlt sich also, neben der Hana Fuzzy Search auf zus\u00e4tzliche Technologie zu setzen, die die Ergebnisliste so weit eingrenzt, dass Gesch\u00e4ftspartner zeitsparend und effizient korrekt identifiziert werden k\u00f6nnen. Es gilt: Relevanz vor Menge. Das hilft Unternehmen enorm dabei, neue Dubletten oder mehrfache Datens\u00e4tze erst gar nicht entstehen zu lassen. <\/p>\n\n\n\n Vor allem die eingangs erw\u00e4hnte H\u00e4lfte der Unternehmen, die parallel auf verschiedenen Versionen von SAP arbeiten, laufen Gefahr, Dubletten als sprichw\u00f6rtlichen Ballast im Datenbestand mitzuf\u00fchren. Vor der vollst\u00e4ndigen Umstellung sollten sie deshalb eine Dublettenpr\u00fcfung und insgesamte Datenqualit\u00e4tssicherung durchf\u00fchren. Und im sp\u00e4teren Betrieb den Blick auf doppelt und mehrfach vorhandene Datens\u00e4tze fest installieren, damit keine neuen Dubletten als \u201efalsche F\u00fcnfziger\u201c ein System auf Dauer wieder verunreinigen.<\/p>\n\n\n\n Synonymsuche:<\/strong> Die Namen \u201eSteffi\u201c und \u201eStefanie\u201c werden als potenziell zusammengeh\u00f6rig angezeigt.<\/p>\n\n\n\n \u00dcberhangsuche:<\/strong> Doppelnamen werden auch durch die Eingabe des Einzelnamens gefunden, etwa \u201eHeinz M\u00fcller-Schulze\u201c bei \u201eHeinz M\u00fcller\u201c.<\/p>\n\n\n\n Tippfehler:<\/strong> Dublette trotz fehlerhafter Eingabe erkannt, etwa bei \u201eStehpan\u201c und \u201eStephan\u201c.<\/p>\n\n\n\n Akronym-Aufl\u00f6sung:<\/strong> Abk\u00fcrzungen werden erkannt, etwa bei \u201eTK\u201c f\u00fcr \u201eTechniker Krankenkasse\u201c.<\/p>\n\n\n\n PLZ-Gleichsetzung:<\/strong> Postleitzahlen, die geografisch nah beieinander liegen, k\u00f6nnen entsprechend gewertet werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Obwohl der Wechsel zu S\/4 unausweichlich ist, z\u00f6gern viele Unternehmen noch. 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