Dubletten in SAP® – finden, bereinigen, vermeiden
 

Ihre Anforderungen

  • Dublettenprüfung bei der Neuanlage und Pflege
  • Dublettenfindung über Adresse, Steuernummer, Bankverbindung und Kommunikationsdaten
  • initiale Prüfung der Bestandsdaten und regelmäßige Kontrolle
  • externe CSV-Prüfung gegen SAP® Stammdaten
  • Unterstützung bei der Bewertung von Dubletten und Entscheidung für den „Golden Record“ durch einen Clearing Monitor
  • Zusammenführung von Sichten (Buchungskreis, EK-Org., VK-Org.)
  • Fuzzy-Suche für die Stammdatensuche
  • Kommunikationsdaten in der Masse pflegen, ohne doppelte Stammsätze anzulegen
     

Unsere Lösung

Die Dublettenprüfung Marlin Dubletten Check (MDC) ist eine in SAP® integrierte, zertifizierte und modulare Lösung. Die Dublettenprüfung setzt im Prozess an und findet doppelte Stammdaten in SAP®. Unabhängig davon, ob Dubletten bei der Anlage, Pflege oder im Bestand gefunden werden sollen, unterstützen wir Sie und stellen für die Bearbeitung der Dublettengruppen einen komfortablen Bearbeitungsmonitor bereit.

Die Dublettenbereinigung erfolgt mit einer Spitzentechnologie, die individuell parametrisierbar ist und eine Dublette in allen Sprachen inkl. Bildsprachen (z. B. Chinesisch, Japanisch) erkennt. Zudem wird der Anwender unserer Dublettenprüfung durch eine Fuzzy-Suche unterstützt, die ähnlich wie Web-Suchmaschinen feldübergreifend die Ergebnisse in SAP anzeigt.

Für Unternehmen mit wenigen Stammdaten haben wir die Prüftechnologie über ABAP abgebildet. Dadurch wird kein eigener Server benötigt. Für Unternehmen mit größeren Datenmengen nutzen wir unseren Scarus Data Quality Server, der einfach per DropboxTM auf einem virtuellen Server beim Kunden oder in der Cloud installiert wird.

dublettenabgleich_de

Prüfung externer Daten Files

Sie möchten eine CSV-Datei auf Dubletten prüfen oder eine Prüfung gegen den vorhandenen SAP® Datenbestand vornehmen? Mit unserer Lösung steht Ihnen eine Importfunktion mit Listanzeige zur Verfügung.
 

Prüfung der vorhandenen Stammdaten – auch als Vorbereitung für S/4HANA®

Mit Marlin Dubletten Check werden die zu prüfenden Stammdaten komfortabel selektiert. Die Selektion kann je nach Stammdatenobjekt Debitor, Kreditor, Geschäftspartner z. B. über das Länderkennzeichen, die Kontengruppe oder Löschkennzeichen eingeschränkt werden. Zur Vorbereitung der Customer Vendor Integration (CVI) lassen sich die Debitoren mit Kreditoren abgleichen. Das Ergebnis der Prüfung wird statistisch ausgewertet und die gefunden Dubletten in einem Monitor zur Bearbeitung dargestellt.
 

Transparente Bearbeitung mit dem Clearing Monitor

Die gefundenen Dubletten werden als Arbeitspakete dem Mitarbeiter zugeordnet. Die Bearbeitung erfolgt im Clearing Monitor. Damit Sie die richtige Entscheidung zur Kopfdublette treffen können, werden abhängige Informationen ermittelt und angezeigt. Hierzu haben wir den Objektstruktur-Browser entwickelt. Dieser ermittelt die Ausprägung und Verwendung und stellt die Informationen kumuliert zur Verfügung. Ebenso kann auf den einzelnen Beleg navigiert werden. Damit erhält der Mitarbeiter die Informationen zur Ausprägung der Buchungskreise, Einkaufsorganisationen, Verkaufsorganisationen und Geschäftspartnerrollen. Die Verwendung in Einkaufs-Infosätzen, Equipments, Anzahl der offenen Posten, Aufträge, Umsatz sowie letzte Verwendung.
 

Kopfdubletten-Bestimmung

Damit der Mitarbeiter schnell einen Vorschlag zur Kopfdublette erhält, wird die Dubletten-Gruppe über ein Punktesystem bewertet. Zum Beispiel erhält der Stammsatz mit den meisten offenen Posten und den meisten Buchungskreisen die höchste Punktzahl und wird als Kopfdublette vorgeschlagen.
 

Kommunikationsdaten in der Masse pflegen

Jährlich verändern sich über 25% der Anschriften und Kommunikationsdaten von Geschäftspartnern. Dabei kommt es vor, dass in einem Datenbestand der Geschäftspartner organisatorisch mehrfach angelegt ist (Warenempfänger, Ansprechpartner, Rechnungsempfänger usw.).

Das passiert beispielsweise in folgenden Fällen:

  • Umzug einer Firma und Änderung der Vorwahl wie 096 zu 0431
  • Die Firma bekommt eine neue Domäne (isogmbh.de auf iso-gruppe.com)
  • Umbenennung einer Straße von „Dorfplatz“ zu „Platz der deutschen Einheit“
  • Umbenennung einer Firma („Müller GmbH“ in „H2O Müller GmbH“)
  • Korrekturen wie „Frankfurt“ in „Frankfurt am Main“

Mit dieser Funktion lassen sich die zu ändernden Stammsätze einfach finden und in der Masse pflegen. So reduzieren Sie Kosten und vermeiden Fehler.

IPS-Massenpflege_Kommunikationsdaten_de

Funktionen

  • Best Practice Customizing zur Dubletten-Findung
    • Customizing erfolgt in SAP®
    • für SAP® ERM 7.0, SAP® ECC6 und S/4HANA®
    • für Debitor, Kreditor, Geschäftspartner und Ansprechpartner
    • Dialogprüfung bei der Anlage und Pflege von Stammdaten
    • Prüfung erfolgt über die Adresse, Telefonnummer, E-Mail, Bankverbindung, Steuernummer und USt-ID
  • Bestandsprüfung erkennt vorhandene Dubletten
    • Abgleich Debitor zu Kreditor möglich
    • Prüfung externer CSV-Daten
    • Analyse der Dublettenprüfung mit Ergebnisanzeige
    • Aufteilung der Dubletten in Arbeitsvorräte
    • Clearing Monitor zur schnellen und sicheren Bearbeitung
    • Zuordnung mittels Primary- und Secondary-Beziehung
    • Beziehungswissen wird festgehalten
    • Anzeige von Bewegungsdaten (OP, Aufträge und Angebote)
    • Recherche über Organisationsdaten auf Feldebene
    • Objektstruktur-Browser zur Anzeige von Abhängigkeiten
    • flexible Handhabung durch Kunden-Customizing
    • Kopfdublettenbestimmung – wer ist der Golden Record?
  • Feldübergreifende Fuzzy-F4-Suche
    • eingebunden in das Produkt Marlin Data Governance
    • BAdI zur Anbindung in Z-Programmen des Kunden
    • Erkennung von Firmen
    • mit Thesaurus
    • mit Transliteration und Transkription
    • Sprachenunabhängig auch Bildsprachen
  • Kommunikationsdatenänderung in der Masse von Debitoren, Kreditoren und Geschäftspartnern
    • Filterfunktion zur Festlegung der Übereinstimmung mehrerer Werte
    • Generierung von Vorschlägen gemäß Sucheingabe und Filter
    • Auswahl einzelner oder mehrerer Datensätze
    • angenommene Vorschläge werden direkt im Stammsatz gespeichert
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