Den Datenschatz aus den Tiefen jedes SAP-Systems holen Teil 1: Warum der Tauchgang so schwierig ist

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Den Datenschatz aus den Tiefen des SAP-Systems heben

Den Datenschatz aus den Tiefen des SAP-Systems heben

Die Verknüpfung von SAP- mit CRM- und weiteren Daten und ihre Analyse bringt so manches ans Licht: eine Rundumsicht auf den Kunden, Zusammenhänge, Entwicklungstendenzen, Vorhersagen. Warum also verschenken Unternehmen die Chance, ihre SAP-Daten für vertriebliche und strategische Aufgaben zu nutzen? Nun, weil der Datenschatz erst geortet und gehoben werden muss – im Fall von SAP ein zumeist schwieriges Unterfangen.

Wenn es dennoch gelingt, dann profitieren nicht nur Vertrieb und Marketing davon. Im Fall des Automobilzulieferers BOS beispielsweise ging es vorrangig darum, das Unternehmenscontrolling auf (Erfolgs-)Kurs zu bringen, indem die SAP-Daten der gesamten Unternehmensgruppe einheitlich und automatisiert ausgewertet werden können. Das ist gelungen: Auf Knopfdruck kann sich das Management jetzt die Datenanalyse für jede Unit anzeigen lassen, die zudem deutlich aussagekräftiger ist als früher. Bei der Abfallwirtschaftsgesellschaft RSAG hingegen galt es, mit kombinierter Auswertung von SAP- und anderen Daten, das Stoffmanagement zu verbessern. Auch dieses Ziel wurde erreicht: dank automatisierter Erfassung sämtlicher Ein- und Ausgänge von Stoffen – spezifiziert nach Herkunft, Abfallart und Abnehmer – und der Analyse der Daten in Kombination mit der Lagerstättenverwaltung und Logistikplanung für die Sammelfahrzeuge.

Ein verborgener Datenschatz

Taucht man in die Tiefen eines SAP-Systems ab, wird die Sicht sehr schnell trüb. Für Nicht-SAP-Spezialisten ist es nahezu unmöglich, die relevanten SAP-Daten zu finden, denn die Ablagestruktur in einem SAP-System ist grundverschieden von der Gliederung in einem Data-Warehouse. Zudem haben SAP-Daten ein proprietäres Format, was es außerhalb des SAP-Expertenkreises nahezu unmöglich macht, sie zu identifizieren.

In der (SAP-)Tiefsee

Aber damit noch nicht genug. Um den SAP-Schatz zu heben, wird robustes Bergungsgerät benötigt. Man sollte nicht riskieren, die Rechenkapazität im laufenden Geschäftsbetrieb auszureizen. Aufgrund der Menge zu verarbeitender Daten kann allerdings genau das sehr schnell passieren. Rechnervorgänge verlangsamen sich, im schlimmsten Fall bis zum Absturz der IT-Technik. Außerdem ändern sich die Werte mit jeder Buchung. Das wird besonders problematisch, wenn eine Datenanalyse mehrmals abgerufen wird, denn die Zahlenbasis ist zwischenzeitlich nicht mehr die gleiche.

Unbrauchbarer Rettungsanker

Wie geht nun ein Unternehmen vor, das aus obigen Gründen, seine Daten nicht direkt im SAP-System analysiert, auf die wertvollen Informationen jedoch nicht verzichten will? Allseits beliebt doch denkbar ungeeignet ist Excel: Nicht nur, dass die Datenverarbeitung in Excel einen sehr hohen personellen und zeitlichen Aufwand erfordert, man hat zudem mit einer beträchtlichen Fehleranfälligkeit zu kämpfen – bedingt durch manuelle Datenübertragung und große Datenzersplitterung. Überdies sind die Auswertungsmöglichkeiten in Excel stark eingeschränkt.

Die eigene Taucherglocke basteln

In manchem Unternehmen behilft man sich mit mehr oder weniger kreativen Insellösungen: Jeder zimmert sich sein eigenes Datenauswertungsprogramm zurecht. Das ist hochgradig ineffizient und verwehrt zudem den Blick auf das große Ganze: ein Fischlein anstatt des ganzen Schwarms.

Sind zusätzliche Steuermänner die Lösung?

Gemeint sind damit natürlich SAP-Spezialisten, die viele der vorhandenen Klippen umschiffen würden. Aber es gibt auf dem Arbeitsmarkt nicht gerade ein Überangebot, um zusätzliche SAP-Profis anzuheuern. Und die vorhandenen Mitarbeiter sind in der Regel mit anderen Arbeiten bereits gut ausgelastet. Mit einem zusätzlichen Bottleneck in der IT-Abteilung ist niemandem gedient.

Glücklicherweise gibt es moderne Navigationssysteme, um doch noch nahe genug an die SAP-Daten heranzuschippern und sie nutzbringend zu analysieren. Das Stichwort heißt Data Analytics Tool. Doch dazu mehr beim nächsten Mal.

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Stefan Müller - Director Big Data Analytics
Nach mehreren Jahren Tätigkeit im Bereich Governance & Controlling und Sourcing Management ist Stefan Müller bei it-novum gelandet, wo er den Bereich Big Data Analytics aufgebaut hat. Stefans Herz schlägt für die Möglichkeiten, die die BI-Suiten von Pentaho und Jedox bieten, er beschäftigt sich aber auch mit anderen Open Source BI-Lösungen. Seine Begeisterung für Business Open Source im Bereich Datenintelligenz gibt Stefan regelmäßig in Fachartikeln, Statements und Vorträgen weiter.
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