Download - Webinar: SAP Information Steward in einem Stammdaten-Migrationsszenario

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// 11. November 2013

// 10.00 – 11.00 Uhr

// Moderator: Matthias Arlt

Webinar Der Einsatz des SAP BO Information Stewards in einem Stammdaten-Migrationsszenario


AGENDA

1. Begrüßung und Einführung

2. Zentrale Aspekte der Datenqualität

3. Die Bedeutung der Datenqualität in der Migration

4. Der SAP BO Information Steward

5. Live-Demo

6. Diskussion

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IBsolution GmbH - Webinar

Willkommen zum Webinar „ Der Einsatz des SAP BO Information Stewards in einem Stammdaten-Migrationsszenario “

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

Weitere Webinar-Termine:

25.11.2013 // Werttreiberbasierte Planung

02.12.2013 // HR Dashboards

09.12.2013 // Planung mit Analysis for Office

Infos und Anmeldung über www.ibsolution.de/veranstaltungen

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http://www.slideshare.net/IBSolutionGmbH

http://www.ibsolution.de/veranstaltungen


Ihre Moderatoren

Matthias Arlt Chat-Moderatorin:Natascha Unger

Robert Es

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Thomas Hemmer


IBsolution GmbH: Beratungsschwerpunkte

BusinessIntelligence

Prozess-optimierung

TechnologieBeratung

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IBsolution GmbH: Unsere Standorte

Nordrhein-WestfalenNeuss

Baden-Württemberg

Heilbronn

Bayern

München

Schweiz

ZürichBulgarien

Sofia

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Chat-Funktion für Fragen / Einstellungen

Teilnehmer sind während der Präsentation stumm geschaltet

Bitte nutzen Sie für Fragen die Chat-Funktion

Zum Ende des Webinars wird gesammelt auf die Fragen eingegangen

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Ziel des Webinars

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Ziel des Webinars

Datenqualität am Beispiel einer Datenmigration

Einblick in die Komponenten des Information Stewards

Fokus auf die Komponente „Data Insight“


AGENDA


2. Zentrale Aspekte von Datenqualität



5. Live-Demo

6. Diskussion


Datenqualität

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““

Der erste Schritt hin zu einer höheren Datenqualität im Unternehmen ist die Herstellung einer konsistenten Datenbasis in allen beteiligten Systemen.Quelle: Oerter 2005, S.1

Beispiele aus der Praxis

Stammdaten sind in vielen unterschiedlichen Systemen unterschiedlich gespeichert

Fehlende Gesamtsicht auf Grund dezentraler Datenhaltung

Zusatzkosten durch Überproduktionen und Fehllieferungen


Datenqualität

Warum Datenqualität

Optimierung der Geschäftsabläufe

Verringerung von unnötigen Kosten

Vermeidung von unnötigen Arbeiten

Messung von Datenqualität

Datenqualität hat immer einen subjektiven Einfluss

Unternehmen definieren Standard

Kennzahlen zur Qualitätsmessung

Dublettenchecks

“

“

Nur was ich messen kann, kann ich auch steuern.

Quelle: Peter F. Drucker und Robert S. Kaplan


AGENDA





5. Live-Demo

6. Diskussion


Datenmigration

Warum Datenmigration

Einführung von neuen Systemen

Zusammenschluss von Unternehmen

Konsolidierung von Systemen

Datenmigration ohne Qualitätskontrolle

Führt zu falschen Entscheidungen

Impliziert größeren Personaleinsatz

Erzeugt Zusatzkosten

Kostet zusätzliche Zeit

Führt zu Imageschäden

Datenmigration mit Qualitätskontrolle

Weniger manuelle Nacharbeit

Verlässliche Daten im „Neusystem“

Arbeitserleichterung für den Endanwender

Entwicklung von Templates


SAP Datenmigration

Beispiel Ablauf mit „klassischen“ Migrationswerkzeugen

Altsystem

Extraktion

LSMW

Import

Error Log

Prüfung & Nachbearbeitung

Auswertung Migrationsergebnisse


AGENDA



3. Das Migrationsszenario


5. Live-Demo

6. Diskussion


Business Objects Data Services (BO DS)

Einsatzmöglichkeiten IS im Zusammenspiel mit dem BODS

Abbildung von ersten Regeln im BO DS

Nutzung des BO DS für das Staging

Performanceoptimierung durch Datenminimierung im IS

Vorbereitung der Views

Konvertierung in das gewünschte Format

Mehrfachverwendung der Staging-Tabellen für unterschiedliche Systeme

Nutzung des SAP BO Business Contents als Datenbasis (vorhandene Wertehilfen und verwendbare Workflows)


Datenmigration mit BO-DS & BO-IS

Beispiel Ablauf mit BO-DS & BO-IS

Altsystem

Datenbankzugriff

LSMW

Import

Error Logs

Auswertung Migrationsergebnisse

Anpassung im Altsystem

BO-DS

BO-IS

Connection


SAP BusinessObjects Information Steward

Data Insight

Quelle: SAP AG

Erstellen von Validierungsregeln

Erzeugen von Datenprofilen

Datenqualitätsüberwachung mithilfe von Scorecards



Metadata Management

Quelle: SAP AG

Katalogisierung der Metadaten

Konsolidierung von Metadaten

Nutzung eines Metadaten Repositories

Wiederverwendung in der gesamten Systemlandschaft



Metapedia

Quelle: SAP AG

Anlage von Datendefinitionen

Zentrale Speicherung der Datendefinition (Standard Business Vokabulare)

Kategorisierung der Definitionen



Cleansing Package Builder

Quelle: SAP AG

Erstellen & Bearbeiten von Bereinigungspaketen

Erstellen von Packages zur Standardisierung von Daten

Veröffentlichung der Packages im Data Service Repository

Erzeugt selbständig ein Wörterbuch und Regeln aus Nutzeraktionen



My Worklist

Quelle: SAP AG

Regelmäßige Prüfung der Ergebnisse des automatisierten Abgleiches

Korrekturen werden an den Ergebnissen vorgenommen


AGENDA





5. Live-Demo

6. Diskussion



Beispielszenario

Quelle: SAP AG


AGENDA





5. Live-Demo

6. Diskussion


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