Zuverlässige Stammdatensynchronisation bei F24
Orchestra als Middleware für Datenabgleich und Datenaktualisierung
Kritischer Faktor bei F24: Stammdatensynchronisation
Unter Stammdatensynchronisation wird der Abgleich und die Aktualisierung von Stammdaten zwischen verschiedenen Systemen, Datenbanken oder Applikationen innerhalb eines Unternehmens oder über Unternehmensgrenzen hinweg verstanden. Im Fall von F24 handelt es sich bei den Stammdaten, die synchronisiert werden müssen, hauptsächlich um Personen-, Mitarbeiter- und Kontaktdaten.
Die Synchronisation zwischen den IT-Systemen der F24 Kunden und den SaaS Lösungen (FACT24 ENS+ und CIM) der F24 sorgt dafür, dass diese Daten an allen relevanten Stellen einheitlich, korrekt und aktuell sind.
Die Herausforderung bei F24
Die Kunden von F24 verlassen sich darauf, über die SaaS-Lösungen von F24 jederzeit die Mitarbeiter und Personen benachrichtigen zu können, die sie erreichen möchten. Damit diese Benachrichtigungen reibungslos ablaufen, müssen die Stammdatenbestände der betreuten Kunden stets aktuell, vollständig und möglichst fehlerfrei sein. Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Stammdaten würden verhindern, dass F24 ihren Kunden eine störungsfreie Kommunikation ermöglicht. Deshalb findet regelmäßig ein Stammdatenaustausch zwischen den F24 Systemen und ihren Kunden statt.
Die wichtigste Voraussetzung dafür, dass das Leistungsportfolio von F24 reibungslos funktioniert – die Stammdatensynchronisation – birgt jedoch gleichzeitig auch das größte Fehlerpotenzial.
Vor der Einführung von Orchestra hatten die Kunden drei Möglichkeiten, diesen Stammdatenaustausch durchzuführen:
- Manuelle Pflege der Stammdaten
Bei der händischen Pflege der Daten ist die Fehleranfälligkeit sehr hoch. Zudem muss darauf geachtet werden, dass bei einer Änderung der Daten immer alle Stellen angepasst werden, an denen die Daten verwendet werden. Das Risiko, dass die Daten nicht an allen relevanten Punkten einheitlich und auf dem aktuellen Stand sind, ist bei dieser Vorgehensweise enorm. - Verwendung eines vordefinierten Excel-Formats
Mit Hilfe des vorgegebenen Excel-Formats ist es zwar möglich, größere Datensätze mit einem Mal zu importieren. Doch auch hier bleiben die Herausforderungen der manuellen Vorgehensweise weiterhin bestehen und die Fehleranfälligkeit ist auch hierbei vorhanden. - Anbindung einer API
Die „Luxusvariante“ unter den drei Vorgehensweisen ermöglicht den Stammdatenaustausch automatisiert über eine passende Schnittstelle.
Problematisch hierbei ist jedoch, dass die Implementierung dieser Lösung dem Kunden obliegt und die Umsetzung somit häufig an fehlenden Entwicklerkapazitäten scheitert.
Die Anforderungen von F24 an das Projekt
F24 suchte nach einer Softwarelösung, die den reibungslosen, schnellen und skalierbaren Austausch von Stammdatenbestände mit den verschiedenen IT Systemen ihrer Kunden ermöglicht. Dabei ist es besonders wichtig, dass Stammdaten aus verschiedensten Quellsystemen in unterschiedlichen Datenformaten, gegebenenfalls auch über spezielle Protokolle, verarbeitet werden können.
Um erfolgreich mit ihren Kunden zu arbeiten, muss F24 sicherstellen, dass ihre Lösung kompatibel mit den Drittsystemen und Datensätzen ist, die ihre Kunden zur Verfügung stellen. Für F24 war es wichtig, dass die Software die folgenden Anforderungen erfüllt:
- Verarbeitung großer Stammdatenbestände in verschiedensten Formaten wie z. B. CSV, XML, JSON, SQL, XLSX…
- Möglichkeit zur Validierung, Bereinigung und Anreicherung von Stammdatensätzen
- Ermittlung und Übertragung von Differenzdaten, es sollen nur Änderungen an Stammdatensätzen übertragen werden, um die Last auf ENS/ENS+ Systemen zu reduzieren
- Erstellung von Gruppen- und Personen-Entitäten
- Automatisierte Generierung von Fehlerberichten (Error Reports)
Wie wurde das Projekt umgesetzt?
Eine typische Stammdatenintegration für einen Kunde der F24 sieht schematisch wie folgt aus:
Wie läuft ein Kundenprojekt bei F24 ab?
Der Ablauf in einem Kundenprojekt bei F24, bei dem Orchestra zum Einsatz kommt, gestaltet sich wie folgt:
- Ein potenzieller Kunde stellt ein Datenformat als Beispiel zur Verfügung
- F24 prüft, ob eine Stammdatensynchronisation möglich ist, basierend auf der Frage, ob dieses Datenformat verarbeitet werden kann
- Anschließend entwickelt F24 die Spezifikationen für ein Orchestra Szenario und übermittelt diese an das Entwicklungsteam der soffico
- Die Anforderungen werden üblicherweise innerhalb von wenigen Arbeitstagen von dem Soffico-Team umgesetzt
- Nach erfolgreicher Implementierung erhält F24 die komplette Lösung (Szenario) zurück und kann die Integration mit dem Kunden starten
Mehrwert durch Orchestra als Middleware für die Stammdatensynchronisation
Orchestra schließt als Middleware für die Stammdatensynchronisation die Lücke zwischen dem einfachen Excel-Upload und der komplexen API-Integration, die die Kunden von F24 bisher selbst übernehmen mussten.
Durch den Einsatz von Orchestra als Middleware können F24-Kunden ihre Stammdaten in verschiedenen Formaten bereitstellen. Orchestra verarbeitet diese und importiert sie direkt in die Kundenaccounts, sodass die Daten innerhalb kürzester Zeit verfügbar sind.
F24 kann so ein breiteres Kundenspektrum betreuen, da sie unkompliziert die unterschiedlichsten Datenformate und Protokolle verarbeiten können. Zudem wird die Hürde für eine neue Software verringert, wenn der Aufwand auf Kundenseite mit der neuen Lösung nicht ansteigt.
Darüber hinaus bietet das Orchestra Szenario F24 die folgenden Funktionalitäten:
Das Orchestra Szenario gleicht die eingehenden Datensätze mit bereits vorhandenen ab und verarbeitet nur die geänderten Daten, was F24 wertvolle Serverkapazität spart
Fehlerhafte oder doppelte Datensätze werden automatisch von dem Orchestra Szenario bereinigt
Sollte eine Bereinigung nicht möglich sein, übernimmt Orchestra das automatische Error-Handling
Nach jedem Datenabgleich liefert Orchestra ein umfassendes Reporting, das darüber informiert, wie viele Datensätze importiert, bereinigt oder aktualisiert wurden
Orchestra identifiziert fehlende Datensätze und meldet diese
Zusätzlich können während des Datenabgleichs Zuweisungen und Gruppierungen der Daten direkt vorgenommen werden
Rica Holzmann
