SAP Master Data Governance - Einsatz von Machine Learning erleichtert den Einstieg in modernes Datenmanagement

SAP Master Data Governance – Einsatz von Machine Learning erleichtert den Einstieg in modernes Datenmanagement

Bei vielen Unternehmen hat die aktuelle Situation die Bestrebungen für eine zukunftssichere Digitalisierung der Prozesse beschleunigt. Themen, die bis Anfang des Jahres noch eine relativ niedrige Priorität genossen haben, rücken immer weiter in den Fokus. Grundlage einer gelungenen Digitalisierungsstrategie muss immer eine Strategie zum Umgang und zur Sicherung von Datenqualität sein. Nur mit korrekten Daten können im digitalen Umfeld richtige, effiziente Entscheidungen getroffen werden.

Auch wenn viele Unternehmen den Wert von Daten erkannt haben, so war die Hürde für den Einstieg in ein modernes Datenmanagement – gerade für mittelständische Unternehmen – sehr hoch. Es müssen interne Strukturen geschaffen werden, die sich mit der Datenqualität beschäftigen. Oft ist dies mit viel manuellem Aufwand verbunden, da die benötigten Informationen und Qualitätsregeln in großen Mengen von Excel-Tabellen verborgen liegen und über kein standardisiertes Verfahren extrahiert werden können.

In der Kombination von SAP S/4HANA und SAP Master Data Governance (SAP MDG) hat die SAP AG nun eine Komponente veröffentlicht, die sich dieser Problematik annimmt. Eigentlich als eine Möglichkeit entwickelt, im Anschluss an die Umsetzung einer Datenmanagementstrategie die nun verbesserte Datenqualität zu messen und zu überwachen, bietet die Komponente SAP MDG – Data Quality Management (SAP MDG-DQM) den perfekten Umfang, um den Einstieg in das Datenmanagement zu erleichtern.

Wichtiger Bestandteil von SAP MDG-DQM ist eine Rule Mining Engine. Diese analysiert mit geringem Einstellungsaufwand den gesamten oder nur einen im Vorfeld definierten Teilbereich des Datenbestandes für Materialstämme und Business Partner. Machine Learning Algorithmen werten die Daten aus und schlagen im Anschluss Datenqualitätsregeln vor.

Rule Mining Engine: Ergebnispräsentation

Die Ergebnisse werden dem Benutzer in einer übersichtlichen Liste dargestellt. Neben den Bedingungen und den Feldableitungen wird in dieser Liste auch angezeigt, bei welchem Teil des geprüften Datenbestandes die Regel aktuell bereits erfüllt ist und bei wie vielen Datensätzen im Falle einer Umsetzung der Regel eine Korrektur erfolgen müsste.

Der zentrale Bestandteil von SAP MDG-DQM bietet die Möglichkeit, Datenqualitätsregeln für Materialien und Business Partner in regelmäßigen Abständen zu prüfen und anschaulich in grafischer Form aufzubereiten. Die über die Rule Mining Engine bestimmten Regeln können als einer von zwei Eingangskanälen für diese Qualitätsauswertungen verwendet werden. Neben den automatisierten Qualitätsregeln können auch manuell Regeln hinzugefügt werden.

Um eine neue Regel in die Qualitätsauswertung aufzunehmen, egal ob aus der Rule Mining Engine, oder manuell erstellt, wird ein gesteuertes Verfahren mit verschiedenen Rollen und Verantwortlichkeiten bereitgestellt.

Rule Owner, Rule Expert und Rule Approver

Der Rule Owner identifiziert eine neu aufzunehmende Regel und beschreibt diese in einem Businesskontext. Ist die Regel fachlich vollständig beschrieben, wird ein Rule Expert mit der Implementierung der Regel beauftragt. Dies kann auf technisch unterschiedliche Art erfolgen und benötigt daher eher technisches Know-how. Nach Vollendung der Implementierung wird die Regel durch den Rule Approver getestet und schlussendlich aktiviert. Ab nun fließt diese in die automatisierte Auswertung der Datenqualität ein und wird im nächsten Lauf die Ergebnisse beeinflussen.

Data Quality Management: Dashboard

Zur mittel- und langfristigen Überwachung der Datenqualität bietet SAP MDG-DQM verschiedene Dashboards und Auswertungsmöglichkeiten an. In diesen können alle Ebenen der Datenqualität überwacht werden – von einem globalen, mehrmonatigen Trend ausgehend bis hin in die konkrete Datenpflege einzelner Objekte.

Mithilfe dieses Verfahrens kann auch ein, in der Endausprägung sehr komplexes, umfangreiches Regelwerk zur Sicherung der Datenqualität Schritt für Schritt erstellt werden.

Mit SAP MDG-DQM hat SAP eine echte Innovation im Bereich des Datenmanagements geschaffen. Neben der Unterstützung des operativen Datenmanagements sind gerade die grafische Auswertung und die angebotenen Dashboards eine gute Unterstützung, um auch eher strategisch ausgerichtete Shareholder von der Wichtigkeit des Datenmanagements in digitalen Unternehmen zu überzeugen.

Wenn Sie weitere Informationen oder einen Präsentationstermin zum Thema wünschen, Interesse an SAP Master Data Governance oder Master Data Management im Allgemeinen haben, richten Sie bitte eine kurze Mail an:

von Autor Martin Stach, Senior Professional Consultant SAP PLM / MDM, Expert SAP MDG, NTT DATA Business Solutions AG –
E-Mail: [email protected]

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Martin Stach
Martin Stach
Senior Professional Consultant SAP PLM / MDM, Expert SAP MDG

Erste Erfahrungen im Bereich SAP sammelte Martin Stach im Bereich SAP BW/BI und in der SAP Workflowentwicklung, bevor er in den Bereich Stammdatenmanagement wechselte. Seit 2018 unterstützt Herr Stach unsere Kunden bei den Themen Stammdatenmanagement, Datenmanagement und Datenbereinigung. Anfang 2020 übernahm Herr Stach zudem die Themenverantworlichkeit SAP Master Data Governance im CoE Datenmanagement.

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