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Automatisierte Checks, verlässliche Daten

Transformation Data Conversion Suite (DCS)
Automatisierte Checks, verlässliche Daten

Automatic Report Checking (ARC) unterstützt SAP S/4HANA-Transformationsprojekte dabei, Datenqualität, Transparenz und Revisionssicherheit deutlich zu verbessern. Durch den automatisierten Vergleich von Reportausgaben in Quell- und Zielsystemen lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen, manuelle Prüfaufwände reduzieren und Risiken im Migrationsprojekt minimieren.

Die automatisierte Berichtsprüfung (ARC) spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung von Datenkonsistenz und -integrität in SAP S/4HANA-Transformationsprojekten. Durch die Validierung von Finanz- und Stammdaten vor und nach der Migration ermöglicht sie die frühzeitige Erkennung von Abweichungen, die andernfalls zu Problemen nach der Migration führen könnten. Im Vergleich zu manuellen Prüfverfahren reduziert der automatisierte Ansatz den Aufwand erheblich, steigert die Effzienz und verbessert die Gesamtqualität des Projekts. 


Report-Ergebnisse statt Tabellen: Fachliche Datenvalidierung mit ARC

Der zentrale Zweck des Automatic Report Check besteht darin, eine strukturierte, wiederholbare und fachlich relevante Validierung von Daten während SAP S/4HANA-Konvertierungen bereitzustellen. 

Im Gegensatz zu technischen Vergleichen auf Tabellenebene konzentriert sich ARC auf die fachliche Perspektive, indem die Ergebnisse von Standard-SAP-Reports analysiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass der Vergleich widerspiegelt, wie Endanwender, Auditoren und Finanzverantwortliche die Daten tatsächlich interpretieren. 

ARC führt ausgewählte Reports sowohl im Quell- als auch im Zielsystem aus und vergleicht die Ergebnisse unter identischen Bedingungen. Somit werden Unstimmigkeiten sofort erkannt. Besonders in Bereichen wie FI, CO, AA und MM schafft ARC damit eine belastbare Grundlage für finanzielle Korrektheit und Compliance. 

Insgesamt besteht das Ziel nicht nur darin, die Datenkorrektheit zu überprüfen, sondern auch darin, die Governance durch einen transparenten, auditfähigen Validierungsprozess zu stärken, der Projektrisiken deutlich reduziert. 

Report-Varianten: 

  • Für jeden Report müssen sowohl im Quell- als auch im Zielsystem vordefinierte Varianten vorhanden sein.  

  • Die Namen dieser Varianten müssen auf Projektebene in der Keytable gepflegt werden.  

  • ARC führt die Reports anschließend anhand dieser Varianten aus und übernimmt den Ergebnisvergleich automatisch.  

ARC kann Report-Ergebnisse auch innerhalb desselben Systems vergleichen. Dies ist insbesondere bei Fiscal Year Changes (FYC) oder systeminterner Abstimmung nützlich. 

Für dieses Szenario gilt: 

  • Die DCS-Parameter müssen so angepasst werden, dass ein Single-Systemvergleich möglich ist.  

  • Ein spezifisches Flag wird aktiviert, um den Vergleich zweier Report-Varianten innerhalb eines Systems zu erlauben.  

  • Es werden zwei Varianten benötigt:  

    • eine Basisvariante (ohne Postfix)  

    • eine zweite Variante (mit einem Postfix, z. B. zur Kennzeichnung des neuen Geschäftsjahrs)  

ARC führt die Abstimmung dann direkt zwischen diesen beiden Varianten innerhalb derselben Umgebung durch, was Flexibilität bei der Beibehaltung der Ausführungslogik gewährleistet. 

 

Quellsystem: Vergleichsbasis schaffen 

Die Ausführung des Automatic Report Check folgt einer klar definierten Aufgabenfolge, die sicherstellt, dass beide Systeme konsistent verarbeitet werden und der Vergleich vollständig transparent ist. Jeder Schritt baut logisch auf dem vorherigen auf und schafft so einen strukturierten Ablauf, der den manuellen Aufwand minimiert und gleichzeitig die volle Kontrolle über die Datenqualität gewährleistet

Der Prozess beginnt im Quellsystem, wo die erste Task die Ausgabe der definierten Report-Variante abruft. Anstatt die Ausgabe direkt im Speicher zu vergleichen, speichert ARC die abgerufenen Ergebnisse in einem standardisierten Format.

Die zweite Task schreibt diese Ergebnisse anschließend in eine Excel-Datei in einem vordefinierten Verzeichnis auf dem Applikationsserver. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Daten in konsistenter und reproduzierbarer Form dokumentiert und jederzeit erneut verwendet oder geprüft werden können. 

Zielsystem: Ergebnisse abgleichen und Abweichungen erkennen 

Anschließend wird der Workflow im Zielsystem fortgesetzt. Der dritte Task ruft die Ausgabe derselben Report-Variante aus der Zielumgebung ab. Um Symmetrie und Vergleichbarkeit sicherzustellen, überführt der vierte Task diese Daten erneut in eine Excel-Datei innerhalb derselben Verzeichnisstruktur auf dem Applikationsserver.

Der letzte Schritt ist die eigentliche Validierung. Der fünfte Task führt einen umfassenden Vergleich zwischen den Report-Ausgaben aus Quell- und Zielsystem durch. ARC bewertet, ob die Werte identisch sind oder ob Änderungen vorliegen. Unterschiede in numerischen Werten werden sofort erkannt und fehlende oder zusätzliche Datensätze identifiziert. Sollten Einträge Änderungen vorweisen, werden diese hervorgehoben. 

Das Ergebnis dieses Vergleichs wird ebenfalls in eine Excel-Datei auf dem Applikationsserver geschrieben und bietet damit eine klare und strukturierte Übersicht über sämtliche Änderungen.

Diese Ausführungssequenz stellt sicher, dass der ARC-Prozess vollständig transparent, auditierbar und wiederholbar ist. Jeder Schritt wird protokolliert, jede Ausgabe gespeichert und jede Abweichung präzise erfasst. Für Projektteams und Auditoren bedeutet das eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen und Qualitätssicherung. 

Die Reports, die eine ALV-Ausgabe erzeugen, sind am besten für ARC geeignet. Andere Ausgabeformate sind ggf. nicht ganz kompatibel. Durch Anpassungen der Ausgabestruktur im Natuvion DCS-Snippet Konfigurator lassen sich diese ggf. korrigieren.

Durch die Automatisierung wiederkehrender Report-Prüfungen reduziert ARC den manuellen Validierungsaufwand deutlich, verkürzt Abstimmungszyklen und verbessert die Nachvollziehbarkeit gegenüber Audit- und Qualitätssicherungsteams. Auch in Fiscal-Year-Change-Szenarien zeigt ARC seinen Mehrwert, indem Unterschiede innerhalb eines Systems zuverlässig identifiziert werden und die Konsistenz über Berichtsperioden hinweg sichergestellt wird. 

Insgesamt hat sich ARC als zuverlässiges Werkzeug etabliert, um Datenqualität, Transparenz und Governance in Transformationsprojekten zu stärken. 

 

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