Wie Sie mit SAP-BW-Dokumentationswerkzeugen Informationen nachhaltig erfassen, dokumentieren und analysieren
SAP-BW-Nutzer:innen beklagen eine immer komplexere Systemlandschaft. SAP-BW-Dokumentationswerkzeuge unterstützen bei der notwendigen Dokumentation, gewährleisten Transparenz und bieten weitere interessante Zusatzfunktionen.
Genügen anfangs noch die internen Funktionen der integrierten Anwendung „SAP Data Warehousing Workbench“, um den Überblick über die SAP-BW-Umgebung zu wahren, so kann das System mit seinen Querys, InfoCubes, DataStoreObjects, Transformationen, Prozessen (ETL), InfoObjects, Autorisierungen und Verbindungen in ungeahnte Größen wachsen.
Auch kann mit einer stärkeren Etablierung von Business Intelligence die Anzahl der Personen steigen, die zusätzliche Informationsbedarfe haben und z. B. wissen wollen, wie Kennzahlen gebildet werden und was sie bedeuten.
Aber nicht nur Fachabteilungen, sondern auch Datenschutzbeauftragte oder Betriebsräte haben Fragen, inwiefern z. B. ordnungsgemäß mit personenbezogenen Daten oder anderweitig zu schützenden Informationen umgegangen wird.
Oft muss die vorhandene Dokumentation bestehender Metainformationen (welche Objekte gibt es im SAP-BW-System und in welcher Verbindung stehen Sie zueinander?) mittel- bis langfristig um weitere Informationen wie z. B. Kommentare erweitert werden.
Gründe hierfür sind zusätzliche technische, fachliche oder rechtliche Anforderungen. Anwender:innen versuchen diese Aufgabe meist mit Hilfe von Excel- oder Word-Dateien zu bewerkstelligen, was jedoch zu einem hohen manuellen Pflegeaufwand sowie unvollständigen und veralteten Informationen führt.
Dokumentationswerkzeuge für SAP BW
Abhilfe versprechen spezielle Dokumentationswerkzeuge für SAP-BW-Systeme. Im Rahmen von Kundenprojekten hat BARC eine Reihe von Tools evaluiert sowie in Proof of Concepts getestet. Im Detail wurden die Rich-Client-Werkzeuge von bluetelligence, Cimacon, conesprit, der CT-Softwareberatungs GmbH und Information Works, sowie das Framework von RyDoc untersucht.
Solche Werkzeuge werden meist von Beratungsunternehmen angeboten, um entsprechende Kundenanforderungen in Projekten abzubilden. So individuell die Kundenprojekte ausfallen, so unterschiedlich präsentieren sich auch die einzelnen Werkzeuge. Um das für den eigenen Anwendungsfall passende Werkzeug zu finden sollten daher mindestens folgende Punkte beachtet werden.
Architektur
Das Werkzeug sollte sich gut in die Systemlandschaft des Anwenderunternehmens integrieren. Die Windows-Anwendungen von bluetelligence, Cimacon, conesprit und der CT-Softwareberatungs GmbH verbinden sich direkt mit SAP-BW-Systemen, um Dokumentationen zu erstellen.
Das Werkzeug von Information Works, das auf Microsoft-SQL und Excel basiert, hat eine eigene offene Datenhaltung und kann von erfahrenen Microsoft-Office-Anwendern eigenständig weiterentwickelt werden. Die einzelnen Komponenten der breit ausbaubaren Client-Server-Architektur von RyDoc müssen hingegen im Rahmen eines Proof of Concept Kunden- bzw. Projekt-spezifisch an die individuellen Anforderungen angepasst werden.
Funktionsumfang
Hier zeigen sich zwischen den betrachteten Tools große Unterschiede. So können Endanwender:innen die Dokumentationen teilweise über den Browser, nur über die Einzelplatzanwendung oder allein in Form von exportierten (Office ) Dokumenten sichten. Die Werkzeuge unterstützen unterschiedliche Exportformate (Excel, Word, PDF, PowerPoint, HTML, HTML-Help, drucken).
Ferner gibt es Unterschiede bei der Historisierung, Versionsverwaltung und Datenhaltung. Einige Dokumentationswerkzeuge bieten zusätzliche Funktionen wie Abhängigkeitsanalysen der Objekte untereinander, eine erweiterte Dokumentation mittels anbindbaren Wikis (z. B. MediaWiki oder Confluence), Funktionen für das Design und die Planung zukünftiger Informationsobjekte.
Investitionsschutz
Ein weiteres wesentliches Kriterium bei der Werkzeugauswahl ist die Frage des Investitionsschutzes z. B. durch Nutzung von Standardsoftware oder angepasster Frameworks. Zu beachten ist auch, dass solche Tools meist von Beratungsunternehmen stammen und deren Projekte unterstützen. Hingegen sind sie seltener separat von großen Softwarefirmen erhältlich.
5 Tipps, die Sie bei der Auswahl eines SAP-BW-Dokumentationswerkzeugs beachten sollten
Aufgrund der unterschiedlichen Anforderungen an SAP-BW-Dokumentationswerkzeuge einerseits und den am Markt verfügbaren Lösungen andererseits, ist folgendes Vorgehen im Rahmen eines Software-Auswahlprozesses zu empfehlen:
- Die individuellen Anforderungen an das Werkzeug sollten klar definiert werden. Eine Unterscheidung nach fachlichen, funktionalen und technischen Kriterien und deren Einordnung nach „Kann“-, „Soll“- und „K.O.“-Kriterien ist dabei sinnvoll.
- Anhand des Kriterienkatalogs erfolgt die Marktrecherche und grobe Vorauswahl („Long List“).
- Die einzelnen Werkzeuge sollten nun entsprechend der individuellen Anforderungen bewertet werden. Dies kann zunächst anhand frei verfügbarer Informationen der Anbieter erfolgen. Auf die „Short List“ werden schließlich zwei bis drei Werkzeuge für die weitere Untersuchung gesetzt.
- Die so verbliebenen Werkzeuge werden in einem Proof of Concept getestet. Hierzu werden die Werkzeuge (mit oder ohne Unterstützung des Anbieters) in der eigenen Infrastruktur installiert und Beispieldokumentationen für einen bestimmten Anwendungsfall erstellt. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass das Werkzeug tatsächlich die Erwartungen erfüllt und auch die Abstimmung mit dem Anbieter reibungslos von statten geht.
- Auf Basis der nun vorliegenden Informationen und Erfahrungen sollte eine fundierte (und dokumentierte) Entscheidung für die Einführung des Werkzeugs möglich sein.
Daten sind in einer digitalisierten Welt essentiell für die Analytik. Die Herausforderung besteht darin, in einer stark fragmentierten System- und Datenwelt mit vielen organisatorischen Barrieren Zugriff auf im Kontext richtige und verständliche Daten für die Analytik zu gewährleisten.
Die Wertschöpfung aus Daten soll somit effizient wie möglich gestaltet werden. Data Governance liefert den Rahmen, um die Datenlandschaft durch die Sicherstellung von (Stamm-)Datenqualität zu steuern.
