Stäm av saknade och avvikande integrationsdata
Jämför en avgränsad källdatamängd med målet och skilj väntetid, saknade kopplingar och felaktiga värden åt.
Bestäm vilka poster som hör ihop
En grön överföringsindikator bevisar inte att måldata är korrekta. En dataavstämning behöver en avgränsad källdatamängd, kopplingar till målidentifierare och fält med jämförbar verksamhetsbetydelse. AWS beskriver kontrollen av motsvarande käll- och målrader. En verksamhetsintegration kan dock skapa flera måldokument från en beställning. Kontrollera då den relationen i stället för enbart antalet rader.
Dokumentera urval, version, tidszon och observationstidpunkt. En källa som ändras löpande är inte självklart jämförbar med ett mål som lästes tidigare. SAP förklarar denna avgränsning vid dataavstämning. Kontrollera även filter, annulleringar och enheter innan du räknar skillnader som fel.
Exempel: en mängd är fel, en beställning väntar
Det här exemplet är helt påhittat. Den oförändrade exporten B-7 släpps kl. 10:00. För detta flöde har högst 5 minuter avtalats innan posterna ska synas i målet. Varje källbeställning ska skapa exakt en målorder; alla mängder avser enskilda stycken. Målutdraget läses kl. 10:03. Det är inte en atomär ögonblicksbild av båda systemen.
Källa | Mängd källa | Mål | Mängd mål | Iakttagelse och nästa steg |
|---|---|---|---|---|
| 4 |
| 4 | Kontrollerade fält stämmer; dokumentera kopplingen. |
| 12 |
| 21 | Värdeavvikelse; granska fältmappning och bearbetning. |
| 2 | — | — | Syns ännu inte; kontrollera flödesstatus och stäm av igen efter tidsgränsen. |
Kl. 10:03 har tidsgränsen för den sista beställningen ännu inte passerats. Saknas den fortfarande efter 10:05 är den försenad och behöver undersökas. Det bevisar inte att meddelandet har gått förlorat. En kö, ett filter eller ett avvisande kan förklara skillnaden. Lika totalsiffror skulle inte heller utesluta förväxlat eller felaktigt innehåll.
Gör rättelser spårbara
Dokumentera identifierare, förväntat och observerat värde, tidskontext, ansvarig och nästa kontroll för varje avvikelse. Samla bara in de uppgifter som behövs. Kontrollera före ett nytt försök om det redan finns en målorder och hur dubbel bearbetning förhindras.
Åtgärda orsaken riktat och stäm sedan av samma avgränsade datamängd igen. Håll öppna fall åtskilda från bekräftade överensstämmelser. Ett lyckat nytt försök bekräftar inte i sig andra beställningar eller senare ändringar.
Källor
Läs vidare
Alla artiklar
API:er & integration med ASES
ERP, CRM och webbutik smidigt sammankopplade