Datenharmonisierung – Erfolgsfaktor in Unternehmen mit heterogenen IT-Systemen

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Es gibt kaum ein Unternehmen am Markt, das wirklich nur ein einziges IT-System für alle Geschäftsprozesse einsetzt. Auch wenn der „best of breed“-Ansatz völig richtig und sinnvoll ist, entstehen dadurch einige nicht unerhebliche Herausforderungen,  sobald die Business Prozesse über Applikationsgrenzen hinweg ohne Medienbrüche oder manuelles Zutun ablaufen müssen. Erschwert wird die Situation noch zusätzlich durch mehrere, eventuell internationale Standorte, in denen selbst identische Applikationen völlig unterschiedlich konfiguriert und individualisiert sind. Selbst einfache standardisierte Daten wie Zahlungs- oder Liefer­be­dingungen können dann schon zur echten Herausforderung werden.

Begriffsdefinition Datenharmonisierung

Daten haben nicht nur einen reinen Informationsgehalt, sondern verfügen auch über Eigenschaften. Die Information „Straßenname“ besitzt neben ihrem Inhalt (z.B. Hauptstraß) bspw. die Eigenschaft „äge” (z.B. max. 40 Zeichen) und die Eigenschaft „Typ”, (in dem Fall „tring“; es dürfen Buchstaben, Zahlen und diverse Sonderzeichen verwendet werden). Weiterhin muss definiert werden, welche Informationen im Feld „Straße” abgelegt werden sollen. „Haupstraße 20“ bezieht bspw. die Hausnummer mit in den Straßnnamen ein. Das kann richtig sein; muss aber nicht.

Daten gelten dann als harmonisiert, wenn alle Unternehmensinformationen (Daten) von den entsprechenden Mitarbeitern in allen Standorten und in allen genutzten Systemen sowie Prozessen identisch verstanden, interpretiert und genutzt werden. Das klingt eigentlich völlig trivial, ist es aber nicht. Sind die Daten nicht harmonisiert, können die Daten auch nicht übertragen werden. Geschieht das doch, werden die Daten unter Umständen falsch interpretiert. Im schlimmsten Fall können dann Fehler bei der Umsetzung von Prozessen auftreten.

Vorgehensweise

1. ANALYSE DER RELEVANTEN SYSTEME UND STANDORTE

Bei der Analyse werden zuerst alle relevanten Businessobjekte im Unternehmen identifiziert. Das reicht von A wie „Artikel” bis Z wie „Zahlungsbedingung”. Sind die Objekte identifiziert, werden sie weiter analysiert und deren Datenfelder definiert.

 
Dabei sind u.a. die folgenden Fragen relevant:

• Nutzen die Systeme gleiche oder kompatible Datentypen für dieselben Daten?
• Sind die Feldlängen der Textfelder groß genug?
• Haben Auswahlfelder (Farbe: Rot, Grün, Gelb) in allen Applikationen die gleichen Inhalte?
• Müssen Objekte zwischen Systemen zusammengeführt oder aufgesplittet werden? Es gibt in manchen Systemen eigene Businessobjekte für Kunden, Interessenten und Lieferanten (z.B. SAP R/3), während es in anderen Systemen häufig nur ein Objekt für Business Partner (z.B. SAP S4H) gibt, das unterschiedliche
  Ausprägungen – Kunde, Lieferant, usw. – haben kann.

2. KONZEPTION EINES HARMONISCHEN DATENMODELS

Die genannten Differenzen und Unterschiede gilt es nun zu harmonisieren:

• Datentypen werden vereinheitlicht;
• Auswahlfelder werden zusammengeführt.

3. UMSETZUNG DES NEUEN DATENMODELLS

Letztlich führt dieses Vorgehen zu einem einheitlichen Schema aller im Unternehmen genutzten Daten. Das sog. „Global Data Model“ ist eine Essenz der gemeinsam genutzten Daten in allen Applikationen stand­ort­übergreifend.

Es gibt zwei unterschiedliche Verfahrensweisen: den maximalen und den minimalen Ansatz; d.h. das kleinste
oder das größte gemeinsame Vielfache. Beim kleinsten gemeinsamen Vielfachen werden im globalen Datenmodell lediglich die Informationen harmonisiert, die zwischen den jeweiligen Systemen ausgetauscht
werden. Beim größten gemeinsamen Vielfachen werden die gesamten Daten eines Unternehmens aus allen
Applikationen abgeglichen und einheitlich definiert. Jetzt sind die Voraussetzungen für eine fehlerfreie und
nahtlose Prozess- bzw. Applikationsintegration erfüllt, die wiederum eine gemeinsame und globale Nutzung
einheitlicher Daten (create once, use everywhere) sowie das Definieren von Datenhoheiten auf Objekt- oder Feldebene ermöglicht.

Fazit

Am Ende des Harmonisierungsprozesses besitzt das Unternehmen die Kenntnis, welche Daten im Unter­nehmen wo und wie genutzt werden. Die Daten sind konsolidier- und auswertbar über Applikations- und Standortgrenzen hinweg. Das sorgt für ein einheitliches Datenverständnis, eine klar definierte Nutzung, sowie
eine gemeinsame und einheitliche Dateninterpretation.