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E-Book, Deutsch, 688 Seiten
Türk SAP-Datenarchivierung
3. Auflage 2026
ISBN: 978-3-367-11614-0
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection
Das Praxishandbuch
E-Book, Deutsch, 688 Seiten
ISBN: 978-3-367-11614-0
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection
Reduzieren Sie Ihr Datenvolumen und erfüllen Sie gesetzliche Anforderungen! Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Archivierungsprojekte in SAP-Systemen planen und durchführen. Sie lernen die Werkzeuge der klassischen Datenarchivierung und SAP ILM kennen. Mit praktischen Beispielen aus fünf Branchen und bewährten Strategien.
- Archivierungsprojekte in SAP-Systemen durchführen
- Anschauliche Beispiele zu Archivierungsobjekten, Projektplänen und Vorgehensweisen
- Inkl. Information Retrieval Framework und Datenarchivierung in Migrationsprojekten
Aus dem Inhalt:
- Werkzeuge der SAP-Datenarchivierung
- Ablage- und Zugriffsoptionen
- Archivierungskonzepte entwickeln
- Projektpläne erstellen
- Datenarchivierung in Migrationsprojekten
- Archivierung nach EU-DSGVO
- SAP Information Lifecycle Management
- Systemstilllegungen durchführen
- Information Retrieval Framework
- Retention Management
- Personenbezogene Daten verwalten
- KI und AI Agents in der Archivierung
Autoren/Hrsg.
Weitere Infos & Material
Einleitung ... 15
1. Grundlagen und Rahmenbedingungen der SAP-Datenarchivierung ... 25
1.1 ... Performance der SAP-Systeme sicherstellen ... 26
1.2 ... Gesetzliche Anforderungen erfüllen ... 28
1.3 ... Information Lifecycle Management ... 30
1.4 ... Archive Development Kit ... 37
1.5 ... Transaktionen und Prozesse ... 38
1.6 ... Gesetzliche Grundlagen ... 62
1.7 ... Werkzeuge für die elektronische Steuerprüfung ... 74
1.8 ... Schnittstellen in der SAP-Landschaft ... 84
1.9 ... Beteiligte Personen und Organisationen ... 87
1.10 ... Zusammenfassung ... 95
2. Ablageoptionen für archivierte Daten ... 97
2.1 ... ArchiveLink-Schnittstelle ... 99
2.2 ... CMIS-Schnittstelle ... 110
2.3 ... WebDAV-Schnittstelle ... 111
2.4 ... Datenablageorte ... 122
2.5 ... Kostenbetrachtung ... 132
2.6 ... Empfehlung für eine Ablagestrategie in verschiedenen Szenarien ... 134
2.7 ... Zusammenfassung ... 143
3. Zugriffsoptionen auf archivierte Daten ... 145
3.1 ... Leseprogramme ... 146
3.2 ... Direktzugriff ... 150
3.3 ... Archivinformationssystem ... 158
3.4 ... Document Relationship Browser ... 171
3.5 ... Archive File Browser ... 175
3.6 ... Kundenspezifische Entwicklungen ... 177
3.7 ... Drucklisten ... 177
3.8 ... Add-ons von Drittanbietern ... 179
3.9 ... Zusammenfassung ... 180
4. Strategie zur Datenarchivierung entwickeln ... 183
4.1 ... Den richtigen Zeitpunkt wählen ... 183
4.2 ... Archivierungskonzept entwickeln ... 200
4.3 ... Zusammenfassung ... 233
5. Archivierungsprojekte planen ... 235
5.1 ... Archivierungsprojekte in fünf Beispielbranchen ... 236
5.2 ... Change Management und Kommunikation ... 285
5.3 ... Entscheidungsbefugte festlegen ... 294
5.4 ... Projekt- und Zeitplan erstellen ... 296
5.5 ... Zusammenfassung ... 304
6. SAP-Datenarchivierung im Rahmen von SAP-S/4HANA-Projekten ... 305
6.1 ... Der Brownfield-Ansatz: Anpassung der Datenstrategie vor der Migration ... 306
6.2 ... Der Greenfield-Ansatz: Anpassung der Datenstrategie nach der Migration ... 310
6.3 ... Zusammenfassung ... 329
7. Archivierungsprojekte durchführen ... 331
7.1 ... Realisierungsphase ... 332
7.2 ... Produktionsvorbereitung ... 343
7.3 ... Go-live und Support ... 379
7.4 ... Zusammenfassung ... 396
8. Archivierungssysteme administrieren ... 397
8.1 ... Systemanalyse ... 398
8.2 ... Datenanalyse ... 401
8.3 ... Kommunikation ... 406
8.4 ... Betrieb ... 411
8.5 ... Monitoring ... 413
8.6 ... Dokumentation ... 420
8.7 ... Zusammenfassung ... 431
9. Archivierung nach EU-DSGVO planen ... 433
9.1 ... Projektplan ... 435
9.2 ... Personenbezogene Daten ... 456
9.3 ... Bestandsaufnahme: Stammdaten ... 460
9.4 ... Bestandsaufnahme: Bewegungsdaten ... 472
9.5 ... Zugriffe auf personenbezogene Daten ... 476
9.6 ... Zusammenfassung ... 478
10. SAP Information Lifecycle Management ... 481
10.1 ... SAP Information Lifecycle Management einrichten ... 482
10.2 ... Aufgaben des SAP Information Lifecycle Managements ... 488
10.3 ... Daten archivieren ... 492
10.4 ... Retention Management nutzen ... 501
10.5 ... Europäische Datenschutzgrundverordnung mit SAP ILM Retention Management umsetzen ... 539
10.6 ... Zusammenfassung ... 558
11. Systemstilllegungen von SAP-Altsystemen durchführen ... 559
11.1 ... Systemstilllegung vorbereiten ... 561
11.2 ... Daten aus dem SAP-Altsystem in das Retention Warehouse übernehmen ... 565
11.3 ... Daten auswerten ... 570
11.4 ... Daten vernichten ... 580
11.5 ... Alternative Ansätze zur Stilllegung von SAP-Altsystemen ... 581
11.6 ... Kostenbetrachtung ... 587
11.7 ... Zusammenfassung ... 589
12. Information Retrieval Framework ... 591
12.1 ... Einführung in die Beauskunftung ... 591
12.2 ... Konfiguration ... 595
12.3 ... Daten sammeln und anzeigen ... 603
12.4 ... Daten herunterladen und zur Verfügung stellen ... 606
12.5 ... Zusammenfassung ... 608
13. Zukunft der SAP-Datenarchivierung ... 609
13.1 ... Entwicklung der klassischen SAP-Datenarchivierung ... 610
13.2 ... Entwicklung der Archivierung mit SAP ILM ... 612
13.3 ... Neue Technologien ... 614
13.4 ... Zusammenfassung ... 625
Anhang ... 629
A ... Transaktionen ... 631
B ... Archivierungsobjekte -- Kompaktübersichten ... 637
C ... Konzeptvorlage ... 665
D ... Abkürzungsverzeichnis ... 667
Der Autor ... 671
Index ... 673
Einleitung
Die Begriffe Daten und Archivierung haben Sie, selbst wenn Sie kein SAP-Datenarchivierungsprofi sind, sicher in dem einen oder anderen Zusammenhang schon einmal gehört. Bilden wir aus diesen beiden Wörtern ein neues Wort, dann sprechen wir von der Datenarchivierung, mit der wir uns in diesem Buch beschäftigen. Doch betrachten wir zunächst die beiden Wörter ganz eigenständig. Was sind Daten? Und was ist Archivierung? Wenn Sie sich diese Begriffe verdeutlichen, werden Sie die Datenarchivierung viel besser verstehen.
Daten bestehen aus verschiedenen Zeichen, z. B. Zahlen, Buchstaben oder Sonderzeichen. Bringen Sie unterschiedliche Daten in einem passenden Kontext zusammen, sprechen wir von Informationen. Tabelle 1 verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Zeichen, Daten, Informationen, Wissen und Entscheidungen anhand eines Beispiels.
| Stufe | Beschreibung | Beispiel |
|---|
| 1 | Zeichen | 3, 0, °, s, t, u, t, t, g, a, r, t |
| 2 | Daten | 30°, Stuttgart |
| 3 | Information | Temperatur von 30 Grad in Stuttgart |
| 4 | Wissen | Es ist ziemlich warm und sommerlich in Stuttgart. |
| 5 | Entscheidung | Ich gehe ins Mineralbad. |
Tabelle 1 Beispiel für den Zusammenhang von Daten und Informationen
Auf der ersten Stufe haben wir zunächst die Zeichen 3, 0, °, s, t, u, t, t, g, a, r und t. Ordnen wir diese Zeichen in einer Tabelle an, können wir sie in zwei Spalten aufteilen:
-
die Spalte »Temperatur«, in die wir den Wert »30°« eintragen können
-
die Spalte »Ort«, in die wir den Wert »Stuttgart« eintragen können
Bei diesen Werten handelt es sich also um unsere Daten, aus denen wir, getrennt betrachtet, erst einmal keinen Rückschluss ziehen können. 30° sagt uns erst mal nichts. Es könnte sich um eine Wassertemperatur oder sogar eine Steigung handeln. Nur in Kombination mit Wert und Spalte können wir daraus ableiten, dass es sich um eine Temperaturangabe handeln muss. Doch bringen wir die beiden Werte 30° und Stuttgart auf der dritten Stufe zusammen, können wir schon von einer Information sprechen. Die Information, die wir aus den Daten entnehmen können, ist eine Temperaturangabe von 30° in Stuttgart. Daraus können wir auf der vierten Stufe ableiten, dass es in Stuttgart ziemlich warm sein muss, sofern die 30° in Celsius gemessen werden. Durch diese Information erlangen wir also neues Wissen über die Temperatur in Stuttgart und könnten sogar die Jahreszeit erraten.
Die letzte Stufe ist eine optionale Entscheidung. Wenn Sie die Information und das darauf aufbauende Wissen verarbeitet haben, können Sie entscheiden, wie Sie damit umgehen. Ich würde in das 18 °C kalte Becken im Mineralbad Stuttgart steigen, mich abkühlen und danach in der Sonne bräunen.
Denkbar sind viele weitere Beispiele, insbesondere zu Daten, die im Rahmen von Geschäftsprozessen in einem Unternehmen täglich erzeugt werden und anhand derer wir ganz andere Entscheidungen treffen können.
Die Daten eines Unternehmens sind also eine betriebswirtschaftliche Ressource, die wir auch als immaterielles Kapital definieren können. Der Wert und der Nutzen der Daten sind je nach Branche und Typ der Daten unterschiedlich. Für ein Unternehmen, das sich auf die Vorhersage des Wetters spezialisiert hat, sind z. B. die Daten zu Temperatur und Ort betriebsnotwendig.
In den letzten Jahren ist die Bedeutung der Daten noch stärker in den Vordergrund gerückt. Daten werden über verschiedene Wege und Methoden gesammelt und gespeichert. Sie haben bestimmt auch schon einmal an der Kasse die Frage gestellt bekommen, ob Sie eine Kunden-App nutzen. Falls Sie so eine App nutzen, verkaufen Sie die Daten über Ihr Kaufverhalten an die beteiligten Unternehmen und erhalten dafür kleine Beträge als Gutschrift oder Gutscheine. Diese Unternehmen wiederum können anhand dieser Daten betriebswirtschaftliche Entscheidungen treffen (Stufe 5 unseres Modells) und damit ihr Geschäftsmodell optimieren und an die Kundenbedürfnisse anpassen.
Auch unbewusst übergeben wir Daten, insbesondere durch die Verwendung von Apps auf unseren Smartphones. Wie lange und von welchen Orten aus wir eine App nutzen, sind wichtige Daten für ein Unternehmen. Daten sind also heute so wertvoll wie nie zuvor. Der Trend geht in die Richtung, dass Unternehmen nach Möglichkeit alle verfügbaren Daten über IT-Systeme hinweg speichern, um diese zu verarbeiten und daraus Rückschlüsse ziehen zu können (Big Data). Aus diesem Grund spielen auch die Themen Datenschutz und Sicherung eine zunehmend wichtige Rolle, nicht nur bedingt durch Datenpannen und Datenschutzverletzungen bei führenden Unternehmen wie dem Social-Media-Anbieter Meta Platforms (Facebook, Instagram etc.), die zu Rekordstrafen geführt haben.
Es ist kein Zufall, dass in dieser Zeit die Gesetze im Bereich des Datenschutzes verschärft wurden. Auch Sie haben bestimmt mehrere E-Mails und Briefe von Unternehmen zur Europäischen Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) erhalten, in denen Sie aufgefordert werden, der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten zuzustimmen. Sie als Person haben seit Inkrafttreten der Verordnung mehr Rechte. Zum Beispiel können Sie bestimmen, dass Ihre Daten nach Ende des Verwendungszwecks gelöscht werden. Unternehmen haben dadurch neue Pflichten, denn die einmal erhobenen Daten müssen technisch wieder entfernt werden. Vielleicht ist genau die EU-DSGVO der Grund, der Sie zum Kauf dieses Buches bewegt hat, da Sie den Umgang mit personenbezogenen Daten im SAP-System erlernen möchten.
In Ihrem SAP-System werden stetig neue Daten erzeugt. Hier unterscheiden wir zwischen Stamm- und Bewegungsdaten. Wir sprechen immer dann von Stammdaten, wenn diese einmalig und eindeutig, z. B. eine Personalnummer, angelegt werden und sich selten verändern. Wenn eine Person in einem Unternehmen angestellt wird, werden ihre Daten wie Name, Vorname und Geburtsdatum erfasst. Das Geburtsdatum wird sich mit Sicherheit nicht verändern, aber es ist denkbar, dass sich nach einer Heirat der Name verändert. Es kann also minimale Änderungen an den Stammdaten dieser Person geben.
Wenn diese Person monatlich ihr Gehalt ausbezahlt bekommt oder eine Reisekostenabrechnung für ihre Geschäftsreisen im SAP-System erfasst, werden Bewegungsdaten erzeugt. Bewegungsdaten sind also Daten, die regelmäßig erzeugt werden und in der Regel von Stammdaten abhängen. Eine weitere Besonderheit von Stammdaten ist, dass diese mengenmäßig geringer als Bewegungsdaten sind und auch lange in einem SAP-System bleiben.
In einer älteren Präsentation von SAP zum Thema Datenarchivierung habe ich folgendes Zitat gefunden:
»Archivists have literally lost control over the definition of archive.« (Margaret L. Hedstrom)
In der Tat ist es nicht einfach, die Archivierung exakt zu definieren. Archivierung können wir mit Aufbewahrung gleichsetzen, wir bewahren also etwas für eine festgelegte Dauer auf. Die Archivierung kann unterschiedliche Gründe und Formen haben. Bestimmt haben Sie persönliche Fotos zu Hause in einem Fotoalbum abgelegt oder auf einem elektronischen Datenträger gesichert. Bestimmte Fotos sortieren wir mit der Zeit aus, ganz besondere Fotos bewahren wir jedoch ein Leben lang auf.
Auch staatliche Institutionen haben eine Archivabteilung, die wichtige Dokumente wie historische Verträge lange in Originalform auf Papier und...
