Hallo Zusammen,

wir wollen unsere Stammdaten Debitoren und Kreditoren bereinigen. Es gibt bestimmt Dubletten/Mehrfachanlagen, die wir Zusammenfahren können.

Bei meinem vorherigen Arbeitgeber hieß es, daß es dafür kein Standardreport gibt, das ist allerdings schon etwas her. Gibt es mittlerweile eine Standardauswertung von Dubletten ?

Kennt Ihr da etwas bzw. wie geht Ihr vor ?

Danke, Exberliner

Servus,

da wäre mir ehrlich gesagt nichts bekannt. Was die Identifizierung solcher Doubletten angeht würde ich ja auf das gute alte Waffensystem Excel zurückgreifen --> Download der relevanten Tabellen (bspw. LFA1 / KNA1 etc.) und dann sortieren / filtern / manuell durchgehen. Die Schwierigkeit besteht ja oft darin, dass es bei den Doubletten oft (ggf. minimale) Unterschiede in der Schreibweise gibt und anders rum es sachliche Gründe für doppelte Debitoren bei gleicher Schreibweise geben kann. So was automatisiert abzufangen halte ich persönlich für ambitioniert.

Was dann das eigentliche Bereinigen im System angeht ist das SAP-like nicht ganz so trivial. Man müsste etwa folgende Punkte beachten:

- Gibt es offene Posten Debitoren / Kreditoren? Wenn ja: Wie damit umgehen? Auslaufen lassen oder vor Bereinigung umbuchen auf den zukünftig zu verwendenden?

- Gibt es sonstigfe offenen Vorgänge (bspw. Bestellungen, Kundenaufträge, Sonderbestände etc.)? Wenn ja: Wie damit umgehen? Auslaufen lassen oder vor Bereinigung umbuchen auf den zukünftig zu verwendenden?

- Dann kann man mal so langsam drüber nachdenken, die doppelten Debitoren / Kreditoren zum Löschen vorzumerken. Weg sind sie damit noch lange nicht.

- Von der Platte bekommt Ihr die eigentlich auch nur durch Archivierung. Und da kann es dann wieder eine Reihe von vorgelagerten Archivierungsobjekten geben, die zuerst weg müssen, bevor dann die Debitoren / Kreditoren dran kömmen können.

Alles in allem also kein "mal eben Löschen".

Um zur Ausgangsfrage zurückzukommen: Sollte es wider Erwarten doch solche Tools geben, wäre auch ich dran interessiert, wie's funktioniert...

Danke und Gruß

beck

Es gibt Software (SAP Add-On) mit der:

Kreditoren/Debitroren/GP Dubletten identifiziert werden können. Abweichungen in den Namensschreibweisen führen dazu dass Excel solche Datensätze nicht als gleich identifizieren kann. Beispiel:

Holzhandel Alexander Müller

Alexnader Mueller Holzhndl.

Das Ganze kann bei der Eingabe im Dialog erfolgen oder aber per Bestandsprüfung, sprich man lässt diesen Algorithmus auf die LFA/KNA los und erhält eine Dublettenliste, die in einem Identifikationsmonitor abgearbeitet wird. Ein Anwender muss prüfen ob es sich bei den Software-Treffern um eine Dublette handelt und er muss festlegen, welcher Stammsatz "überleben" soll und welcher per Löschvormerkung deaktiviert wird.

Der Vorteil dieses Monitors ist dass man sieht welcher Stammsatz mit welchen Merkmalen in welcher Kontengruppe, Buchungskreis V-M-Segement ausgeprägt ist.

Mit der Software kann erstmal eine Dublettenbeziehung hergestellt werden und es der Verlierer bekommt div. Sperren oder Löschkennzeichen.

Was dann passiert ist individuell zu klären:

Es gibt Kunden, die mit Migrationstools die Dubletten physisch zusammenführen. Das muss aber vorher mit dem Wirtschaftsprüfer abgestimmt werden und es gibt Kunden, die den gesperrten Stammsatz langsam aus dem Produktivsystem diffundieren lassen und irgendwann archivieren.

Das Ganze macht aber erst ab einer best. Datenmenge Sinn.

Gruß

Christian

Hallo,

ich kann nur https://websmp209.sap-ag.de/slo empfehlen. Die Kollegen haben auch entsprechende Tools zum Prüfen und späteren konsistenten zusammenführen.

Grüße

Thomas

Dubletten zu finden ist nicht trivial. Ich habe bei Kunden manuell bereinigte Datensätze gesehen, bei denen durchaus trotz mehrerer Bearbeiter/Prüfer noch Hunderte Dubletten übersehen worden waren. Das Problem liegt in der Datenqualität: erst "saubere" Daten können systematisch ausgewertet werden. Alle intuitiven Verfahren à la Excel sind unzuverlässig, weil der menschliche Fehler doppelt zuschlägt: bei der Unsauberkeit der einzelnen Datensätze (erschwert Sortierung und Interpretierbarkeit) und bei der Bewältigung/Sichtung von tausenden Datensätzen/Massendaten.

Wenn ich Sie wäre, würde ich so vorgehen:

Alternative A) erst mal in einem "Quick Check" die Datenqualität abschätzen, dann bereinigen und dann die Dubletten identifizieren; oder

Alternative 😎 die Schritte aus A simultan bearbeiten - das geht m.E. aber nur speziellen Werkzeugen und professioneller Unterstützung.

Was Sie dann mit den gefundenen Dubletten machen ist ein eigener Punkt - das wurde oben bereits angesprochen.

Gerne mehr & unverbindlich weitere Infos, einfach kurz mailen: knapp@knappconsult.de.

Herzliche Grüße

Matthias Knapp

es wurde schon viel zu diesem Thema geschrieben. Ich kann nur das beitragen, wie wir versucht haben einen großen Prozentsatz der vorhanden Kreditoren- und Debitorenstammsätze bei uns zu bereinigen. Wir sind über folgende Datenfelder gegangen:

- Ust-Id.Nr.,

- Steuernummer und

- Bankkonto / Bankschlüssel.

Diese sollten, egal wie der Name geschrieben wurde stimmen. Mit großer Sicherheit handelt es sich bei einer Übereinstimmung um ein Doppel.

Über die Verfahrensweise, ob der jeweiligen Stammsatz gelöscht wird, oder mit abweichenden Rechnungsempfänger und was es sonst noch so gibt, muss die jeweilig Buchhaltung selber entscheiden.

Mit freundlichen Grüßen

nro

wir wollen auch unsere Debitoren- und Kreditorenstammdaten in SAP bereinigen. Im OSS oder im Internet habe ich leider keine konkrete Hinweise oder Lösungsvorschläge nicht gefunden.

Hast du damals konkrete Transaktionen oder Programme für deine Probleme gefunden und Debitoren- und Kreditorenstammdaten in SAP bereinigt?

Kannst du bitte eine kurze Rückmeldung mir geben?

Vielen Dank im Voraus.

Mit freundlichen Grüßen

Belay

ich stehe gerade vor dem gleichen Problem und mich würde interessieren, ob ihr hier eine Lösung gefunden habt !

Danke für eine kurze Info !!!

Claudia

Nachdem das Thema DUBLETTEN in Stammdaten immer aktuell ist, hier eine Info.

Trotz aller Vorteile von Excel oder "selbstgestrickter Lösungen" ist das Thema Dubletten nicht trivial. Neben phonetischen Ähnlichkeiten gilt es auch Abkürzungen, Vornamen, Berufsbezeichnungen zu erkennen. In Firmen- oder Namensfeldern kommt so ziemlich alles vor.

Beispiele:

"Meierbärstr. 55, München" wird zu "Meyerbeerstr. 55, 81247 München"

"cernisewskistr. 2, Leipzig" wird zu "Tschernyschewskistr. 2, 04357 Leipzig"

"Meier Immo.-Büro" ist ggf. Dublette zu "Immobilien Mayer GmbH & Co."

"GfK" ist Dublette zu "Gesellschaft für Konsumforschung"

"Bozenhart" findet "Kanzlei Botzenhardt und Partner"

"Mircosoft" findet "Microsoft"

Aus "Herrn Dr. Prof. Müller Juliane" wird richtig "Frau Prof. Dr. Juliane Müller"

Eine intelligente Lösung kann fehlertolerant Dubletten suchen und erkennen. Hierfür gibt es einige Anbieter, u.a. eben q.address, die Add-ons für SAP und Stand-alone-Lösungen anbieten.

Eine Integration in SAP verhindert die Neuanlage von doppelten Datensätzen, da bereits vor dem Speichern auf vorhandene Dubletten hingewiesen wird. Zusätzlich können die Add-ons postalische Adressen korrigieren, Namen und Anreden bereinigen und Titel frei stellen.

Der nächste Schritt nach dem Identifizieren von Dubletten ist nämlich dann der entscheidende: Wie gehe ich mit erkannten Dubletten um? Eliminieren - geht nur bei Marketing-Adressen. Debitoren- oder Kreditoren-Dubletten müssen ggf. verschmolzen und/oder deaktiviert werden. Hierzu gerne weitere Infos per eMail oder Telefon.

Herzliche Grüße

Volker