Vor noch nicht allzu langer (real world time), prähistorischer (IT world time) Zeit wurde von Seiten Controlling diverse Anforderungen an ein Auswertungssystem gestellt, welches auch erfolgreich und zur Zufriedenheit des Auftraggebers umgesetzt wurde. Entstanden ist ein STAR Schema Datenmodell wunderbar nach Best Practice mit BI Auswertungstool on Top. Soweit so gut. Controlling arbeitete zur Zufriedenheit aller damit und nach einer gewissen Zeit taucht die Anforderung auf, die gleichen Daten als Schnittstelle zur Verfügung zu stellen. Bei der Entwicklung DWH nachgefragt über die Kosten, diese BI Reports auch als Schnittstelle zu liefern, kommt zu dem erfreulichen Ergebnis: Kein Problem, kleiner Aufwand, ist ja alles schon da.
Jeder ging davon aus, den Inhalt der Daten gut genug zu kennen und hinterfragte nicht die unterschiedliche Datenanforderung von CRM und Controlling, welche ja explizit so auch nirgends erwähnt wurden. Dies war der Beginn eines langen, aufwändigen und kostenintensiven Lernprozesses, welcher sowohl das Vertrauen der Kompetenzen wie die Datenqualität und Korrektheit der Controlling Auswertungen auf die Probe stellte.
Im Nachhinein ist man bekanntlich immer schlauer und einfach gesagt war das Problem folgendermassen:
Controlling Daten sind Faktura Daten, welche zusätzlich mit Informationen von Stammdaten angereichert werden können.
CRM Daten sind Stammdaten, welche zusätzlich mit Informationen von Faktura Daten angereichert werden können.
Der Hund liegt bekanntlich im Detail begraben und das sprachliche Detail zwischen diesen beiden Aussagen ist ebenfalls klein. Doch je nach Business Event sind diese schmerzhaft. Eine vorgängige Analyse und besser Kommunikation hätte dies aufgezeigt. Nachfolgend ein kleiner Auszug der Probleme und Teilweise dessen vermeintlichen Lösungsansätze.
Aktualität der Daten
Die Datenaktualisierung war abhängig von den Fakturierungsläufen in den Quellsystemen. Diese sind Batch getrieben und wurden nur einmal wöchentlich durchgeführt. Dies war auch für den DWH Load so. Dieses Problem wurde tatsächlich bereits auf organisatorischer Ebene erkannt und als Lösung wurde entschieden, DWH jede Nacht laden und die Daten sind aktuell.
Leider funktionierte der DWH Load inkrementell und die Änderungen in den Faktura Daten waren die eigentlichen Treiber. Da es allerdings in diesem Bereich keine Mutationen gab, veränderte sich der Datenstand in dem Star Schema ebenfalls nicht. Die darauf generierte Schnittstellen Lieferung war nicht aktuell genug.
Fehlende Daten
Dies war der einfachste später als Fehler definierte Fall und wurde auch von allen beteiligten Parteien schnell erkannt und verstanden. Ein neu erfasster Kunde auf dem noch nie etwas fakturiert wurde, existierte nicht. In einem Online Webshop mag dies wohl kein großes Problem darstellen, da der Zeitraum der Bestellung zur Rechnungsstellung sehr kurz ist. Leider handelte es sich hier um einen Krankenversicherer, bei welchem Versicherungswechsel je nach Bereich von Gesetzes wegen nur jährlich stattfinden dürfen. Es gab durchaus Versicherte im System, welche beinahe ein Jahr auf ihre erste Fakturierung warten mussten.
Fehlerhafte Daten
Stichwort, rückwirkende Mutationen. Gewisse Stammdaten können direkten Einfluss auf Faktura Daten haben und dürfen als solche im analytischen System auch nicht ohne weiteres aktualisiert werden. Der Zustand der Fakturierung ist je nach Situation erwünscht, wenn nicht sogar gesetzlich zwingend gefordert. Das Ergebnis waren mehrfach vorhandene und widersprüchliche Informationen zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Fazit
Die technische Kommunikation unter den Systemen ist oftmals einfacher zu handhaben als die Zwischenmenschliche. Da der Auftrag auf den ersten Blick einfach erschien wurde auf ausführliche Spezifikationen verzichtet. Niemand stellte sich die Frage nach der eigentlichen Aussage der Daten und deren Verwendung. Als sich nach langen hin und her endlich ein Entwickler des CRM System und dein Entwickler von DWH miteinander austauschen konnten, kann folgende Aussagen zusammengefasst werden.
Vielleicht hätte ein vorgängig gemeinsames Bier alles verhindern können.
@alle Bilder by Markus Merkle
