Daten effektiv zu verwalten, ist für Unternehmen heute erfolgsentscheidend. Um sicherzustellen, dass Daten sauber und aktuell sind, Datenbanken optimal funktionieren und um unerwünschte Probleme wie Systemausfälle zu vermeiden, sollten regelmäßig Aufräum- und Wartungsarbeiten durchgeführt werden. Das nennt sich auch Housekeeping.

Definition

SAP Housekeeping bezeichnet die Bereinigung und Organisation nicht mehr benötigter Daten in SAP-Systemen. Ziel ist es, die Systemleistung zu verbessern, das Risiko von Systemausfällen zu verringern und den Speicherplatz zu minimieren. Die Daten werden analysiert, um Fehler und Duplikate zu beseitigen und Compliance-Risiken zu minimieren. Nicht mehr benötigte Daten werden entweder gelöscht oder in einem separaten System bzw. in der Cloud archiviert. Im SAP-Kontext bezieht sich Housekeeping typischerweise auf die Bereinigung temporärer SAP-Daten, die das System täglich erzeugt, wie Anwendungs- und Änderungsprotokolle, Verwaltungsdaten und Kommunikationsprotokolle.

Unter Data Housekeeping versteht man den Prozess der Überprüfung, Bereinigung und Reorganisation von Daten in verschiedenen Systemen. Data Housekeeping dient häufig als Vorbereitung auf Transformationsprojekte, um den Datentransfer in neue Systeme zu erleichtern. Dabei werden Daten auf Korrektheit, Konsistenz und Qualität geprüft, veraltete Daten gelöscht, Duplikate bereinigt und Datenstrukturen neu strukturiert. Data Housekeeping ist ein wichtiger Teil des Information Lifecycle Management (ILM) und dient der Verwaltung und Optimierung Ihrer Datenqualität.

Sowohl SAP Housekeeping als auch Data Housekeeping sind nicht nur als Vorbereitung für ein Transformationsprojekt relevant, sondern sollten von Unternehmen idealerweise kontinuierlich eingesetzt werden. So können u.a. Datenqualität und Effizienz unabhängig von Transformationsprojekten sichergestellt werden.

Ein effizientes Housekeeping-Projekt besteht aus vier Phasen, die für eine optimale Verwaltung der Datenbanken und Systeme wichtig sind.

1.  Planungsphase

In der Planungsphase werden die relevanten Systeme identifiziert sowie Rollen und Verantwortlichkeiten zugewiesen. Außerdem wird ein Implementierungsplan mit Qualitätsprüfungen und spezifischen Maßnahmen erstellt.

2. Umsetzungsphase

In der Umsetzungsphase werden Qualitätskontrollen mit den Fachabteilungen abgestimmt. Die Datenanalyse-Tools (z.B. Natuvion SOPHIA) werden installiert und die Parameter entsprechend eingestellt. Zur Leistungsmessung wird ein Benchmarking durchgeführt.

3. Ausführungsphase

In der Ausführungsphase werden die Systeme überprüft und Maßnahmen zur Bereinigung festgelegt. Change Management und Wissenstransfer sind ebenfalls wichtig, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

4. Optimierungsphase

In der Optimierungsphase werden Lücken und Schwachstellen im Prozess dokumentiert und behoben. Ziel ist die Steigerung der Effizienz. Das Projekt wird an das Betriebsteam übergeben, das das wachsende Datenvolumen überwacht und proaktiv verwaltet.