Immer mehr Technologien produzieren und nutzen große Datenmengen. Die schiere Masse an Daten in Unternehmens-Infrastrukturen, die dadurch entsteht, muss mit der Zeit adressiert werden. Datenarchivierung spielt dabei eine wichtige Rolle, sie fällt besonders im Zuge der Umstellung auf SAP S/4HANA ins Gewicht. Eine transparente, unternehmensweite Daten-Archivierungsstrategie gehört deshalb in das Portfolio datengetriebener Unternehmen, um Kosten zu reduzieren, Compliance-Anforderungen einzuhalten und Performance-Probleme zu vermeiden.
Die Menge der in Unternehmen gemanagten Daten stieg von 2018 auf 2019 um 39 % (vgl. Dell Inc. (2020). Global Data Protection Index – Cloud Environments siehe auch dell-emc-proven-and-modern-ebook-.pdf). Grund für diesen Anstieg sind unter anderem innovative Technologien für IoT oder Analytics, die Unternehmen enorme Potenziale eröffnen. Die Realisierung dieser Potenziale führt unvermeidlich zu noch größeren Datenmengen und stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ein effizientes Datenmanagement zu etablieren. Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung mit steigendem Datenumfang werden Unternehmen ohne ganzheitliche Archivierungsstrategien zunehmend mit Schwierigkeiten konfrontiert werden. Ein Motor bei der Digitalisierung ist die in vielen Unternehmen geplante oder laufende Transition zu SAP S/4HANA als neue Kern-Anwendung.
Wichtige Neuerungen für Unternehmen durch SAP S/4HANA
Mit der S/4HANA Cloud von SAP stehen für die etablierten ERP-Systeme, wie SAP ECC, funktionale und technische Neuerungen an. SAP S/4HANA Cloud erweitert bestehende ERP-Lösungen um zukunftsorientierte Lösungsansätze, die Systemlandschaften um intelligente Technologien wie AI, Machine Learning oder Advanced Analytics erweitern. Zahlreiche Unternehmen setzen bereits auf diese neuen Funktionalitäten oder haben ihren künftigen Einsatz in die digitale Agenda aufgenommen. Auffällig ist dabei, dass hierbei jedoch die Archivierung bestehender Daten häufig vernachlässigt wird. Aus S/4HANA-Projekten unserer Kunden wissen wir, dass dieses Thema ein kritischer Erfolgsfaktor bei der Umstellung auf eine neue Systemlandschaft ist.
Die Simple Suite von SAP S/4HANA („S“ steht für simple, 4 steht für die 4. Generation der SAP Business Suite und „HANA“ steht für High performance analytic appliance) bringt mit SAP S/4HANA Finance und SAP S/4HANA Logistics neu benannte und vereinfachte Datenmodelle mit. Aufgrund der simplifizierten Datenstruktur werden Datenpunkte aus Bestandssystemen teilweise nicht übernommen; der Hintergrund ist, dass bestehende Komponenten durch neue Funktionalitäten abgelöst werden. Die Datentransformation stellt somit einen Schlüsselfaktor dar, um bestehende Daten sauber zu migrieren – was über Erfolg oder Misserfolg der Umstellung entscheiden kann. Dabei macht es keinen Unterschied, ob es sich um eine Integration in ein bestehendes System oder um eine vollständige Neuentwicklung des SAP S/4HANA-Systems handelt.
Um die Komplexität dieser Umstellung in punkto Daten beherrschbar zu gestalten, gibt es einen einfachen Leitsatz: Je weniger Daten in das neue System integriert werden müssen, desto einfacher wird der Umstieg und desto geringer werden Risiko sowie Aufwand.
Dringlichkeit zur Archivierung von Daten
Die Archivierung bestehender Daten stellt somit einen wichtigen Vorbereitungsschritt in jeder Umstellung dar. Die Erfahrung zeigt: Innerhalb großer und verteilter Systemlandschaften wachsen Daten exponentiell. Hierbei veralten Daten mit der Zeit, werden jedoch von Unternehmen bzw. Verantwortlichen selten gelöscht. Zudem haben Unternehmen oftmals keine ganzheitliche Sicht auf sämtliche Informationen, da häufig Datensilos vorhanden sind.
Daneben gibt es weitere Faktoren, die für eine Archivierung bestehender Daten sprechen.
1. Exponentiell wachsende Datenmengen managen
Mit dem exponentiell wachsenden Anstieg der Datenmengen wird Datenhaltung zum Kostenfaktor. Zusätzlich verursachen viele Daten in Produktivsystemen häufig Performance-Probleme. Dennoch wird Datenarchivierung als Lösung noch oft ignoriert und entstandene Nachteile werden toleriert. Zum Hemmnis werden zum Beispiel die Furcht vor möglichem Datenverlust oder der Verlust des Datenzugriffs, wie auch Kapazitätsengpässe in der IT, die zum Aufschub von Themen führen, bis hin zu fehlendem Wissen hinsichtlich Datenarchivierung. Kurzum: Datenarchivierung steht so nicht auf der digitalen Agenda oder wird nur unzureichend, häufig mit hohen manuellen Anteilen, umgesetzt. Dabei kann eine Reorganisation der Datenbank neben einer Erleichterung des Datenbank-Handlings und der Optimierung von Backup- und Recovery-Zeiten, auch eine Optimierung der Antwortzeiten mit sich bringen. Als positive Folge dieser Reorganisation steigt die System-Performance.
2. Datenarchivierung spart immense Kosten
Ein weiterer Faktor, der für die Datenarchivierung spricht, ist die technische Beschaffenheit der neuen SAP S/4HANA-Landschaften. Unternehmen versuchen, stand jetzt, ihr Datenmanagement durch die Erweiterung ihrer physikalischen Speicher zu optimieren. Dazu werden Hardware-Budgets angehoben und Speicherkapazitäten erhöht. Diese Lösung ist für S/4HANA langfristig mit hohen Kosten verbunden: Denn anders als bisherige Systeme baut SAP im S/4-Kern mit HANA auf eine In-Memory-Datenbank. Auch wenn die Hardware-Kosten für In-Memory Datenbanken sinken, sind diese immer noch drei bis fünf Mal höher als die Kosten für herkömmliche Festplattenspeicher. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass eine erhöhte Datenmenge zu deutlich erhöhten Kosten für die Hardware in der neuen Systemumgebung führt. Datenarchivierung wirkt dem entgegen, da kritische Datenbankgrößen entschärft und Speicherplatzprobleme behoben werden. Zudem ermöglicht die Umstellung eine Standardisierung der Daten. Aufgrund der standardisierten Daten sowie der reduzierten Datenmenge, die migriert wird, verringern sich die Kosten für Hardware und für den Aufwand der Umstellung auf SAP S/4HANA erheblich.
3. Compliance Anforderungen einhalten (DSGVO)
Neben betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten sprechen handfeste rechtliche Aspekte, besonders die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), für die Datenarchivierung. Die DSGVO verpflichtet Unternehmen zum Schutz personenbezogener Daten und schreibt eine revisionssichere Archivierung der Daten vor. Somit sollten sich Unternehmen, unabhängig von einem Umstieg auf eine neue SAP-Technologie, mit diesem Thema auseinandersetzen.
Strategien zur gezielten und nachhaltigen Datenarchivierung
Wie kann eine ganzheitliche Strategie zur Datenarchivierung aussehen, die die oben skizzierten Herausforderungen löst?
Die finalen Stationen im Daten-Lebenszyklus sollten in einem End-to-End-Ansatz geplant werden. Der CAMELOT End-of-Data Ansatz stellt solch eine ganzheitliche Strategie dar und richtet sich an den folgenden vier Eckpfeilern aus:
- Daten: Bei der Definition des End-of-Data-Umfangs werden Regeln zur Erhaltung und Löschung von Daten erörtert, sowie Kosten und Risiken durch eine automatische Datenerfassung reduziert.
- IT: Die Anforderungen an die Systemtechnologie werden gesammelt und evaluiert. Zudem wird die Systemlandschaft analysiert, abgebildet und Handlungsfelder abgeleitet. Mit Hilfe eines zentralen Repositories zum Katalogisieren und Definieren von Regeln für die Datenqualität, einschließlich umfassender Beschreibungen von Regeln, Geschäftsaspekten und Kontaktinformationen werden automatisierte Archivierungs- und Berichtsfunktionen ermöglicht.
- Prozesse: Im Zuge dieser End-to-End-Lifecycle-Integration werden Prozesse zur Archivierung und Löschung skizziert. Des Weiteren wird auch die Definition der Archivierungsvoraussetzungen und ihre Integration in den täglichen Betrieb vorgenommen.
- Governance: Dieser Punkt deckt Definition und Einrichtung von Information-Lifecycle-bezogenen Rollen und Verantwortlichkeiten ab. Stakeholder mit juristischem Fachwissen werden einbezogen, um die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO sicherzustellen. Anschließend werden die Projektaufgaben in Geschäftsaktivitäten operationalisiert.
Weitere Vorteile durch eine Archivierungsstrategie: Data Cleansing
Aus den Archivierungsaktivitäten folgen häufig weitere Vorteile, wie das Data Cleansing. Der Begriff beschreibt einen häufig noch nicht berücksichtigten Prozess zur Standardisierung der Daten sowie zur Erreichung einer höheren Datenqualität durch die Archivierung und Löschung gekennzeichneter Stammdaten. Im Zuge der Implementierung einer Archivierungsstrategie und der Identifikation aufbewahrungsrelevanter Daten entsteht Transparenz über benötigte sowie obsolete Daten und somit über verwendete System-Ressourcen. Auf Basis definierter Standardmaßnahmen lassen sich irrelevante Daten meist entfernen, was bei regelmäßigen Maintenance-Aktivitäten ohne Mehraufwand durchgeführt werden kann. Dieser Carve-Out der Daten ist als Vorstufe zur S/4HANA-Integration ohnehin notwendig und beinhaltet technische sowie auch fachliche Optimierungsaspekte. Hierbei fokussiert sich ein entsprechender Ansatz auf die Validierung und Bewertung von Stammdaten und Pflegeprozessen zur langfristigen Verbesserung der Stammdatenqualität; durch die Betrachtung von Kostenaspekten werden die Auswirkungen unzureichender Datenqualität deutlich.
End-to-End-Ansatz für die Datenarchivierung
Angesichts der zahlreichen Herausforderungen, vor denen Unternehmen im Zuge einer S/4HANA-Transition stehen, bietet der integrierte End-to-End-Ansatz zur Datenarchivierung von CAMELOT eine Alternative zur oft noch praktizierten manuellen Datenarchivierung. Ein individuell an Ihre Bedürfnisse angepasster Ansatz zur Archivierung und Löschung von Daten sowie die technische Analyse und Abstimmung auf Ihre Systemlandschaft bilden Eckpfeiler des End-to-End-Ansatzes zur Datenarchivierung. Durch die automatisierte Verwaltung von Daten mit definierten Aufbewahrungs- und Löschregeln werden interne Compliance-Vorschriften und gesetzliche Richtlinien eingehalten und der Archivierungsansatz abgerundet.
