Berichte aus SAP Success Factors mit Power Query optimieren

Seit letztem Jahr dürfen wir den Bereich HR eines DAX-Unternehmens unterstützen. Dieses setzt SAP Success Factors ein, um die Weiterbildung im Konzern zu organisieren.


SAP SuccessFactors ist ein umfangreiches und mächtiges Cloud-basiertes Tool, um den HR-Bereich eines Unternehmens mit zahlreichen Modulen zu steuern. Wenn es allerdings darum geht, ein paar Berichte zu erstellen, scheint es etwas problematisch zu werden. Wir stützen uns dabei auf die Erfahrungen und Aussagen der Mitarbeiter unseres Auftraggebers zum Modul „Learning“. Das Modul scheint sehr wenig individualisierbar zu sein. Daher nutzen die Mitarbeiter die Exportfunktionen und arbeiten mit den Flat File-ähnlichen Excel- oder CSV-Dateien weiter. Aufgrund der Struktur der exportierten Dateien, gestaltet sich die Bearbeitung in Excel etwas problematisch.

Folgende Aufgabenstellungen gab es:

  1. Ein Dashboard sollte Informationen bereitstellen zur Auslastung und Kostendeckung der konzerneigenen Seminare, Webbasierten Trainings, Lehrgänge sowie Seminare externer Dienstleister. Außerdem Steuerungsinformationen zur Auslastung, Evaluation, Infrastruktur uvm. . Aufgrund der Struktur der Daten waren solche Aussagen bisher überhaupt nicht möglich. Dazu mussten die Flat Files in Stammdaten und Bewegungsdaten separiert werden. Mit „konventionellen“ Excel-Techniken ohne Einsatz von VBA unmöglich oder sehr aufwändig.
    Um nur eine typische Herausforderung dabei zu schildern:
    Für jeden Teilnehmer gibt es mindestens zwei identische Zeilen pro Seminar- oder Lehrgangstag. Eine mit dem Beginn-Datum in zwei Spalten und eines mit dem Ende-Datum in der gleichen Spalte. Daraus musste ein Datensatz (=eine Zeile) generiert werden.
  2. Ein Dienstleister, der die externen Weiterbildung organisiert, liefert auf der Basis von Success Factors monatlich eine Liste mit den gebuchten und organisierten Seminaren (mittlere vierstellige Anzahl). Diese Liste muss monatlich überprüft werden. Dabei können Seminarpreise, Namen, allgemein Daten fehlerhaft oder unvollständig erfasst worden sein. Diese Liste wurde bisher mit einem monatlichen Aufwand von ca. zwei Personenwochen überprüft und korrigiert.

Diese Aufgabenstellungen wurden im Rahmen von verschiedener Workshops zusammen mit den Mitarbeitern des Auftraggebers  mit Power Query-Modellen bearbeitet und gelöst. Power Query ist nicht nur leistungsstark im Einsammeln von Daten aus verschiedenen Datenquellen (Konnektoren),  sondern auch im Nachbearbeiten der bereits verbundenen Daten.

Einmal erstellt, entsteht ein automatisierter Prozess, der immer wieder das gleiche Ergebnis auf der Basis der Datenquelle(n) liefert.

Gerade im Aufgabestellung 2 (Fehlerüberprüfung) dauerte die Erstellung eines Power Query-Modells nur(!) etwa 1,5 Stunden. Nun muss die Excel-Datei mit dem Modell lediglich geöffnet werden und liefert sofort eine Liste der fehlerhaften Datensätze. Diese kann direkt an den Dienstleister zur Korrektur übermittelt werden.

In Fall1 entwickeln die Mitarbeiter das Dashboard nach einem Initial-Workshop selbst weiter, wir werden tageweise oder per Skype Business dazu gerufen, wenn es um Fragen oder Weiterentwicklung geht. Bis Ende 2019 soll das Dashboard fertig sein.

Power Query ist für mich ein Quantensprung ähnlich der Einführung der Pivot-Tabelle mit Excel 5.0 im Jahr 1995. Beides sind unverzichtbare Features, die im Umfeld Business Intelligence  unglaubliche Dinge in der Daten-Analyse ermöglichen.

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