paricon Solutions
Systemübergreifende
Datenqualität in SAP
Egal, ob Sie das Data Quality Framework zur unternehmensweiten Validierung Ihrer SAP-Daten oder für gezielte Bereinigung von Datenfehlern einsetzen: Sie erhalten höchsten Nutzwert bei äußerst geringem Implementierungsaufwand. Die Lösung ist für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und liefert sofort messbare Ergebnisse – Sie verbessern nachhaltig die Datenkonsistenz, vermeiden Fehlentscheidungen durch mangelhafte Daten und beschleunigen Ihre Geschäftsprozesse.
Unternehmen, die auf SAP Datenqualität mit dem Data Quality Framework vertrauen
Die Herausforderung
Datenqualitätsrisiken in SAP-Systemen
Komplexe SAP-Landschaften verarbeiten enorme Datenmengen über viele Jahre. Unterschiedliche Module, Schnittstellen und manuelle Dateneingaben führen zu Inkonsistenzen und Dubletten, die oft unbemerkt bleiben. Doch kosteneffiziente Prozesse erfordern eine hohe Datenqualität – schon kleine Fehler in Stamm- oder Bewegungsdaten können sich durch Folgesysteme fortpflanzen und zu Fehlentscheidungen in Fachabteilungen führen. Ohne ein integriertes Data-Quality-Management werden Qualitätsprobleme meist spät erkannt und aufwändig manuell bereinigt. Es drohen hoher Personalaufwand, Prozessverzögerungen und im Worst Case Compliance-Verstöße, etwa wenn falsche Daten in Reports oder Meldungen einfließen. Angesichts stetig wachsender Datenbestände und steigender Compliance-Anforderungen ist ein automatisiertes, revisionssicheres Vorgehen unumgänglich.
Fehlentscheidungen & Folgekosten
Fehlentscheidungen & Folgekosten
Schlechte SAP Datenqualität hat einen konkreten Preis: Laut Gartner (2021) verlieren Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen USD pro Jahr durch mangelhafte Datenqualität. In SAP-Systemen bedeutet das: fehlerhafte Materialstammdaten führen zu Fehlbestellungen, inkonsistente Kundenstammsätze verhindern präzise Analysen, und doppelt angelegte Lieferanten erzeugen unkontrollierte Zahlungsströme.
Laut MIT Sloan Management Review kann schlechte Datenqualität Unternehmen je nach Ausgangslage 15 bis 25 % ihres Umsatzes kosten. Gleichzeitig investieren fast ein Drittel der Analysten mehr als 40 % ihrer Arbeitszeit allein in die Validierung von Daten (Forrester, 2018). Eine systematische Stammdatenqualität in SAP verwandelt diesen Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil.
Manueller Aufwand & Silos
Manueller Aufwand & Silos
Wenn jede Fachabteilung ihre eigene Methode zur Datenprüfung pflegt – sei es über Excel-Listen, manuelle Stichproben oder individuell programmierte ABAP-Reports – entstehen Daten-Silos und Redundanzen, die niemand überblickt. In der Praxis entfällt bei Datenverantwortlichen ein Großteil der Arbeitszeit auf das Suchen, Aufbereiten und Bereinigen von Daten.
89 % der Unternehmen berichten, dass Daten-Silos eine Echtzeit-Entscheidungsfindung verhindern (Computer Weekly, 2024). Ohne eine zentrale Plattform, die SAP Datenqualität systematisch prüft, bleibt die Datenbereinigung in SAP ein reaktiver, kostspieliger Dauerbetrieb.
Compliance- und Migrationsrisiko
Compliance- und Migrationsrisiko
Die Zahlen sind alarmierend: Ein Großteil der SAP S/4HANA-Migrationen stößt auf erhebliche Probleme, und 77 % der Unternehmen benennen Datenmanagement als größte Herausforderung (Computer Weekly). Inkonsistente Stamm- und Bewegungsdaten führen zu fehlgeschlagenen Integrationstests und erheblichen Budgetüberschreitungen.
Wer SAP Datenqualität nicht vor der Migration systematisch prüft, riskiert, dass 35 bis 65 % aller Datensätze nachbereinigt werden müssen. Eine strukturierte Datenqualität in SAP S/4HANA-Projekten ist der kritische Erfolgsfaktor für Budget, Timeline und Compliance.
bis zu 0 %
Prozesskosteneinsparung
0 +
Implementierte DQ-Regeln
bis zu 0 %
Verbesserung Datenqualität
Die Lösung
Data Quality Framework - SAP Datenqualität
Was ist das Data Quality Framework?
Das paricon Data Quality Framework ist ein vollständig ABAP-basiertes SAP-Add-On für ein effizientes Datenqualitätsmanagement in SAP S/4HANA und SAP BW/4HANA. Die Lösung wird direkt im SAP-System installiert und benötigt keine zusätzliche Hardware oder Middleware. Sie umfasst alle Funktionen für die Sicherung der Datenqualität – von der Analyse und Validierung eingehender Daten über das Cleansing fehlerhafter Datensätze bis zum fortlaufenden DQ-Reporting. Alle Lese- und Schreibzugriffe erfolgen über SAP-Standardfunktionen, sodass bestehende Prozesse nicht gestört, sondern transparent optimiert werden. Durch die tiefe SAP-Integration (inkl. Berechtigungen nach SAP-Rollen) arbeitet das DQF revisionssicher und wartungsfrei innerhalb Ihrer Systemlandschaft.
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Vollständig integriertes Add-On
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Quellenunabhängig - SAP & Non-SAP
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Modular: Validation, Cleansing, Cockpit & Reporting
Wie funktioniert das Data Quality Framework?
Regeln definieren: Versionierbares Regelwerk im grafischen Editor – mit Templates, schnell erweiterbar (auch ohne Coding).
Prüfen, wo es zählt: Echtzeit bei Eingabe, bei Datenbeladung oder als Batch-Lauf – für Vollständigkeit, Konsistenz & Plausibilität.
Fehler beheben: Automatische Korrektur/Anreicherung für Standardfälle – alles andere im zentralen Fiori-DQ-Cockpit.
Steuern & nachweisen: Workflows, Berechtigungen (optional 4-Augen) und revisionssichere Protokolle inkl. KPI-Dashboards.
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Zentrales, versionierbares Regelwerk mit grafischem Editor
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Echtzeit-, Lade- und Batch-Prüfungen
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Automatische oder manuelle Korrektur im Fiori-Cockpit
Warum das Data Quality Framework?
Auch modernste SAP-Systeme stoßen an Grenzen, wenn Datenqualität ausschließlich durch manuelle Kontrollen oder starre Standardvalidierungen gewährleistet werden soll. Das paricon DQF liefert den nachweisbaren Mehrwert, den isolierte Einzeltools nicht erreichen – schnell, skalierbar und revisionssicher. Durch die vollständige Integration als SAP-Add-On ohne Modifikationen bleibt Ihr SAP Clean Core gewahrt, und Updates auf neue Releases sind problemlos möglich.
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Sofort einsatzbereit
Die Implementierung erfolgt via SAP-Add-On (SAINT) in Stunden. Vorkonfigurierte Regelpakete decken häufige Qualitätsprüfungen ab, sodass erste produktive Läufe nach wenigen Tagen möglich sind. Keine zusätzliche Hardware oder Middleware nötig.
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Skalierbar & bewährt
In einem Projekt wurden über 500 DQ-Regeln parallel im SAP-ERP umgesetzt. Die Massendaten-Tauglichkeit ist sichergestellt: Das DQF ist auf hohe Datenvolumen und parallele Verarbeitung ausgelegt (z. B. hunderttausende Buchungen in einem Lauf).
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Revisionssichere Dokumentation aller Prüf- und Korrekturläufe
Jede Änderung wird lückenlos protokolliert und ist für interne oder externe Audits nachvollziehbar. Das Regelwerk selbst ist versionierbar und transportierbar, sodass Änderungen kontrolliert und audit-konform eingespielt werden können.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zum Data Quality Framework.
Was bedeutet SAP Datenqualität und wie messe ich sie?
SAP Datenqualität beschreibt, wie vollständig, korrekt, konsistent und aktuell Ihre Stamm- und Bewegungsdaten in SAP sind. Das DQF misst Datenqualität anhand konfigurierbarer KPIs – z. B. Vollständigkeitsquote, Konsistenz zwischen Modulen, Dublettenrate und Plausibilität. Ergebnisse werden in KPI-Dashboards visualisiert.
Wie funktioniert die automatische Datenbereinigung im DQF?
Brauche ich SAP Master Data Governance (MDG), wenn ich das DQF einsetze?
Wie schnell ist das DQF einsatzbereit?
Ist das Data Quality Framework Clean-Core-konform?
Wie hilft das DQF bei einer S/4HANA-Migration?
Welche Daten werden geprüft - nur Stammdaten oder auch Bewegungsdaten?
Noch offene Fragen?
Unsere Experten helfen gern persönlich!
RELEVANTES CONSULTING
Folgende Consulting-Services unterstützen den Einsatz dieser Lösung:
"Mit dem Data Quality Framework überwachen wir die SAP-Datenqualität unternehmensweit - ohne unsere laufenden Prozesse zu stören."
– Michael Eder, Data Quality Experte
Vereinbaren Sie jetzt ein unverbindliches Gespräch – wir zeigen Ihnen das Potenzial des DQF für Ihr Unternehmen.
