Belege, Dokumente, Transaktionen – die Menge an Daten in SAP-Systemen erhöht sich täglich. Wird dieser Datenberg nicht richtig strukturiert, kann das die Performance beeinträchtigen und Kosten verursachen. Zudem birgt es die Gefahr, dass Compliance-Regeln und rechtliche Auflagen wie die DSGVO nicht eingehalten werden können. Abhilfe schafft eine Archivierungsstrategie. Es reicht allerdings nicht, alte Daten auf externe Speicher zu verschieben. Vielmehr kommt es sowohl auf fachliche als auch auf technische Aspekte an. Um SAP-Daten richtig zu kanalisieren, kann man bei der Archivierung der Daten in fünf Etappen vorgehen:
1. Alle Beteiligten einbinden
Die SAP-Archivierung ist zum einen eine Aufgabe für die IT, die zunächst die IT-Landschaft analysiert: Welche Daten können archiviert werden? Wo und in welchem Format sollen sie gespeichert werden? Welche Speicherlösung eignet sich (z.B. Datenbanken, Cloud-Archiv oder externe Speichersysteme)? Sind Sicherheitsaspekte genügend berücksichtigt?
Zum anderen muss das ganze Unternehmen beteiligt werden, denn auch Unternehmensabläufe und Compliance-Richtlinien müssen mitbedacht werden: Zu welchem Zeitpunkt können welche Daten archiviert werden? Wer ist für die Realisierung und Betreuung der Archivierungsobjekte verantwortlich? Gibt es rechtliche Bestimmungen, die eingehalten werden müssen, z.B. Aufbewahrungsfristen? Beginnen sollten Unternehmen also mit einem Konzept, in dem sowohl die technischen als auch die fachlichen Aspekte abgebildet werden. Das kann beispielsweise ein Archivierungsleitfaden sein, dem Beteiligte aus allen Fachabteilungen zustimmen.
2. Bewertungskriterien für Daten festlegen
Der Wert von Daten kann unterschiedlich sein. Es besteht daher die Möglichkeit, dass auch substanzielle Informationen aus Versehen im Archiv landen oder rechtlich erforderliche Daten langfristig im aktiven System bleiben. Unternehmen sollten Datenobjekte also anhand ihrer Bedeutung sortieren. Hier hilft ein datenbasiertes Kategorisierungsmodell. Mögliche Bewertungskriterien für die Daten sind etwa Zugriffsfrequenz, geschäftliche Relevanz, und Compliance-Vorschriften. Idealerweise unterstützen die Fachabteilungen, denn durch ihre Kompetenz können sie klären, welche Daten für Berichte, Audits oder künftige Vorgänge wichtig sind. Als praxistauglich erwiesen hat sich ein Klassifizierungsmodell, bei dem Daten nach Zugriffsfrequenz, Relevanz und rechtlichen Richtlinien sortiert wurden. Denn für geschäftlich erforderliche Daten mit hoher Audit-Bedeutung braucht es ein anderes Vorgehen als bei veralteten Transaktionen oder Stammdatensätzen, die keine historische Relevanz haben. Dadurch können Unternehmen zweckmäßige Aufbewahrungsintervalle und Zugriffsbedarfe festlegen.
3. Datenarchivierung mit Unternehmensabläufen koordinieren
Eine manuelle Sortierung bzw. Archivierung ist oft fehlerbehaftet und unzureichend. Findet eine Archivierung nur gelegentlich statt, werden Parameter oft nicht ordentlich festgehalten und wichtige Daten übersehen. Das führt zu Abweichungen, Lücken im Datenbestand und überflüssiger Systemlast. Moderne SAP-Systeme verfügen daher über eine automatisierte und regelbasierte Datenarchivierung. Entscheidend ist, dass das Archivierungskonzept und die individuellen Unternehmensabläufe miteinander koordiniert werden und dass die Prozesszyklen kontinuierlich absolviert werden. Es kann nützlich sein, ein zentrales Job-Management einzurichten und eine strukturierte Dokumentation des Archivierungsplans anzulegen. So kommen Archivierungsprozesse nicht ins Stocken, selbst wenn die zuständigen Mitarbeiter rotieren.
4. Sara oder ILM?
In vielen Unternehmen hat sich für die Archivierung das klassische SAP-Transformationstool Sara etabliert. Es archiviert verlässlich Daten, die nicht länger aktiv genutzt werden, aber aus juristischen oder ökonomischen Gesichtspunkten erhalten bleiben müssen. Jedoch kann das Tool aktuelle rechtliche Anforderungen wie eine dem DSGVO-Standard entsprechende Löschung, das Lebenszyklus-Management oder eine systemübergreifende Archivierung kaum handhaben. Mit SAP ILM (Information Lifecycle Management) hingegen können Unternehmen Regeln für die Lebensdauer von Daten festlegen und automatisiert durchführen – von der Aufbewahrung bis zum Löschen. ILM eignet sich besonders, wenn Migrationen nach SAP S/4Hana stattfinden. Denn es kann nicht nur archivieren, sondern auch obsolete Systeme ersetzen. Um das passende Tool zu finden, sollten Unternehmen daher ihre Anforderungen genau prüfen: Sind Compliance, Migration oder eine langfristige Aufbewahrung das Ziel, ist ILM vorwiegend das Mittel zum Zweck. Wer zügig und günstig für Entspannung sorgen will, ist mit Sara gut bedient.
5. Zugriff auf archivierte Daten erleichtern
Zwar ist die Archivierung technisch meist schnell umgesetzt, aber in der täglichen Arbeit können dennoch Schwierigkeiten auftreten. Stehen Prüfungen an, wird recherchiert oder werden Berichte erarbeitet, ist es häufig notwendig, auf archivierte Daten zuzugreifen. Deshalb ist eine strukturelle Vorgehensweise nötig, die das Risiko reduziert, dass dass archivierte Informationen abhandenkommen oder fehlerhaft sind. Aus diesem Grund sollten Unternehmen routinemäßig exemplarische Kontrollen und Integritätstests etablieren. Außerdem brauchen betroffene Mitarbeiter, sei es aus dem Einkauf, Controlling oder der Buchhaltung, regelmäßige Trainings, wie sie archivierten Daten finden. Auch die Dokumentation sollte kontinuierlich auf dem Laufenden gehalten werden. Sinnvoll ist mindestens ein jährliches Archivierungsreview. Dabei gilt es, jedes Mal folgende Fragen zu beantworten: Sind die Zugriffspfade noch aktuell? Sind die Fristen für die Aufbewahrung noch richtig? Hat sich bei den rechtlichen Richtlinien etwas geändert?
SAP-Systeme nachhaltig betreiben
Ist die Archivierungsstrategie durchdacht, können SAP-Systeme nachhaltig betrieben werden. Wesentliche Pluspunkte sind eine bessere Performance durch einfach zu erkundende Systeme, weniger Ausgaben für Speicher und Betrieb, Rechtssicherheit durch eine gegliederte Aufbewahrung und Löschlogik und leichtere Migration bei S/4Hana-Umstellungen. Eine eindeutige Strategie, bewusste Kategorisierung der Daten, geeignete Auswahl der Werkzeuge, Automatisierung und ein integritätsgesicherter Zugriff sorgen zugleich für eine Entlastung des Systems sowie für Effizienz und Regelkonformität.
