Die Prinzipien von SAP S/4HANA für KMU nutzbar machen / 1 Nicht allein das System löst das Problem – Ihre BI- und Datenstrategie ist entscheidend!

Die Einführung von SAP S/4HANA bietet Potenziale, die in einer dynamischen und komplexen Welt einen hohen Nutzen versprechen. Ein wesentlicher Vorteil ist das Universal Journal, in dem sich quasi in einer riesigen Tabelle sämtliche transaktionalen Daten befinden, die als Basis für die Finanzbuchhaltung, externe Berichterstattung und auch für die Ergebnisrechnung und interne Steuerung genutzt werden. Damit entfallen mühsame Überleitungsarbeiten, da für alle Auswertungen auf eine gemeinsame Datenbasis auf Belegebene zugegriffen werden kann. Die dafür erforderliche (Stamm-)Datenqualität, abgestimmte Kontenpläne und Steuerungsmodelle sind eine Vorarbeit für jedes Unternehmen, die sich ebenso wenig durch das neue System von allein löst, wie die Integration bzw. Anbindung weiterer ERP Systeme.

Genau hier ist der Anknüpfungspunkt für KMU. Letztlich geht es darum, einen Single Point of Truth (SPoT) von konsistenten und relevanten Daten zu haben, die in einem integrierten System genutzt werden, das eine nachvollziehbare Überleitung von der internen zur externen Berichterstattung sicherstellt. Haupterfolgsfaktor ist dabei, die Transparenz für die interne Steuerung zu erhalten, diese auch an sich verändernde Geschäftsmodelle (einigermaßen) flexibel anpassen zu können, sowie den externen Vorschriften zu genügen. "Konkret muss bei SAP S/4HANA (…) alles vorgedacht werden und in entsprechender Datenqualität umgesetzt sein."^[1] Was hindert KMU, diesen Prozess ebenfalls anzugehen, ohne im Anschluss ein möglicherweise überdimensioniertes System einzuführen? Die Antwort ist ganz einfach: Es ist die nicht vorhandene BI/Daten-Strategie, basierend auf einer Vision, wie zukünftig gesteuert werden soll/muss, ein klares Commitment des Top Managements und der feste Wille des CFO/Controlling Bereichs, diesen Veränderungsprozess verantwortlich und unter Einbeziehung des Business zu betreiben, anstatt dieses Thema als IT-Projekt zu bezeichnen und es eben dort eigenständig umsetzen zu lassen.

Von entscheidender Bedeutung ist es, auf Grundlage der Unternehmensziele und Rahmenbedingungen die unternehmensspezifische Strategie für BI und Big Data zu erarbeiten. Zu dieser gehören im Wesentlichen drei Bestandteile. Das Fachkonzept enthält die Definition des ganzheitlichen Steuerungsmodells mit den dazugehörigen führenden Dimensionen, die Festlegung, wie geplant und gesteuert werden soll und welche Rolle Advanced Analytics und Machine Learning in Zukunft spielen werden, um klassische Data Warehouse Szenarien entsprechend zu erweitern. Erfahrungsgemäß ist die Einführung eines Data Warehouse, an das alle Vorsysteme angebunden sind und welches über verschiedene Schichten die Daten für die Steuerung über Frontends auswertbar macht, der wichtigste Schritt zum SPoT für viele KMU, da hier bis heute eher Stückwerk betrieben wird. Über klar beschriebene Rollen und Prozesse sowie eine Data Governance wird geregelt, wie Aufgaben und Verantwortungen geregelt sind und wie Datenkonsistenz und -sicherheit auf der einen Seite und Flexibilität für Ad-hoc Auswertungen auf der anderen Seite möglich gemacht werden. Letztlich gehört zur BI-Strategie die für das angestrebte Fachkonzept erforderliche Daten- und Systemarchitektur. Die aus unterschiedlichen Vorsystemen in das Data-Warehouse (DWH) geladenen Daten werden für die Auswertung vorbereitet. Nach dem Laden der Daten in das DWH gelangen sie in die Cleansing Area. Hier werden Datenänderungen zu vorigen Läufen ermittelt und Konsistenzchecks durchgeführt. Bei Bedarf werden Daten bereinigt und/oder komplettiert. Dabei werden die Daten in die Struktur des DWH Zielmodells überführt. Im DWH Core werden Datenänderungen historisiert, Datenveredelungen durchgeführt, Zusatzberechnungen mit unternehmensweitem Charakter angestellt sowie Sonderfunktionen wie Zeitreihenkalkulationen durchgeführt. Im Data Mart schließlich werden relationale oder multidimensionale Strukturen angelegt, die zur Bereitstellung von Datenmodellen für spätere frontendgerechte Nutzung erforderlich sind. Darüber hinaus werden fachbereichsspezifische Transformationen, Verdichtungen oder Zusatzberechnungen erzeugt. Aus dem Data Mart bedienen sich schließlich die Anwender über das Frontend.

Ein Vorteil von SAP S/4HANA ist, dass die zuletzt beschriebenen Schritte aufgrund des Universal Journals nicht nötig sind. Denn dort liegen die Daten bereits so vor, als wären sie schon durch die Cleansing Area gegangen. Aufgrund der "In Memory Technologie" können die Daten sehr schnell verarbeitet werden und unterschiedlichste Analysen auf Knopfdruck vorgenommen werden. Darüber hinaus ist die Erzeugung von externem und internem Berichtswesen aus einer Datenbasis heraus, ohne komplizierte Überleitungsrechnungen, ein Quantensprung. Letztlich kann aber jedes Unternehmen mit der entsprechenden BI/Data Strategie (einschließlich einer transparenten Überleitungsrechnung) schon heute den ersten Schritt in diese Richtung gehen.

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