Im heutigen Blog Post wollen wir mal genau analysieren, welche Belegarten am Wochenende in den Augenschein genommen werden sollten. Dafür verwenden wir die Auswertung der SQL Statements der letzten Serie.
Teil 3 der Serie: „Buchungen am Wochenende“
1. Buchungen am Wochenende in SAP und das Fraud Triangle
2. So identifizieren Sie Buchungen am Wochenende
3. Vor welchen Buchungen am Wochenende Sie nicht die Augen verschließen können
4. Wie Sie Buchungen am Wochenende noch gezielter eingrenzen
Wie analysiert man nun Buchungen am Wochenende?
Mit Hilfe der SQL Statements aus der letzten Serie können wir identifizieren, welcher USER am Wochenende Buchungen im SAP System vorgenommen hat. Wie bereits erwähnt sind diese nicht zwangsläufig kritisch, sodass wir in diesem Teil der Serie den Fokus auf die zumindest fragwürdigen Belegarten und die entsprechenden USER legen.
Bevor wir allerdings mit den Analysen beginnen können, müssen wir uns die entsprechenden Daten gemäß der Anleitung aus Teil II beschaffen. Diese finden Sie auch am Ende dieses Blog Posts noch einmal verlinkt.
Die Auswertung des ersten SQL Statements ergibt auf einen Trainingsdatensatz bei mir folgendes Ergebnis:
Und welche Belegarten sind kritisch?
Diese Frage lässt sich ohne Weiteres nicht beantworten und hängt von dem betrachteten Unternehmen ab. Wir können allerdings die Ergebnisse aus dem ersten Statement verwenden und unsere Prüfung verfeinern. So stellt sich die Frage, welcher USER zunächst untersucht werden sollte. Der aufmerksame Leser bemerkt an dieser Stelle die Parallelitäten zu den Benutzertypen (USTYP), die wir im vierten Teil der Analyse von Superusern erklären. Bei den Benutzertypen A und S handelt es sich um die sogenannten Dialognutzer, die in unserem Fokus stehen sollten. Nachdem wir also alle Nutzer identifizieren konnten, die am Wochenende (Samstag oder Sonntag) eine Buchung im SAP System vorgenommen haben, werfen wir einen Blick auf die verwendeten Belegarten. In unserer Analyse wären das:
| BLART | Text |
| WL | Warenausg./Lieferung |
| RV | Fakturaübernahme |
| DG | Debitoren Gutschrift |
| WA | Warenausgabe |
| KR | Kreditoren Rechnung |
Aus Erfahrung wissen wir, dass die Logistik vieler Unternehmen auch am Wochenende arbeitet. Daher sind Warenausg. / Lieferung und Warenausgabe erstmal unkritisch. Die Fakturaübernahme wird auch in den meisten Unternehmen automatisch durchgeführt, sodass auch hier von einem unkritischen Vorgang ausgegangen werden kann. Spätestens bei der Debitoren Gutschrift und der Kreditoren Rechnung würde ich ohne spezifische Unternehmenskenntnisse stutzig werden. Da sollten Sie genauer hingucken und hinterfragen. Sie sollten also unter Verwendung der Unternehmensspezifika Ihr „Professional Judgement“ verwenden und die kritischen Belegarten untersuchen.
Da USER_38 nur eine Kreditoren Rechnung im SAP System ausgelöst hat, untersuchen wir zunächst die 40 Fälle der Debitoren Gutschrift des USER_23. Dafür nehmen wir uns das dritte SQL Statement aus der Anleitung. Da ich bereits einen Verdacht habe, nehme ich die Belegart „Debitoren Gutschrift“ direkt mit in das SQL Statement auf: „AND BLART=’DG’“. Mit folgendem Ergebnis:
Der Screenshot zeigt nur einen Ausschnitt der kompletten Ergebnisliste. Mit dieser Liste können Sie gezielt in die Fachabteilung gehen und konkret nach dem Grund für diese Buchungen fragen. Wie Sie diese Liste gegebenenfalls noch eingrenzen können und noch präziser analysieren können zeige ich Ihnen in dem vierten Teil dieser Serie.
Als kleiner Tipp: wenn Sie die Liste direkt exportieren wollen: Abhängig von der verwendeten Datenbank gibt es verschiedene Möglichkeiten. Wir verwenden eine H2 Datenbank, wo der Export ganz einfach mit der Funktion call CSVWRITE aufgerufen werden kann:
call CSVWRITE(‚D:/zapliance/USER_23_export.txt‘, ‚SELECT BKPF.MANDT, BUKRS, GJAHR, BELNR, USNAM,USTYP,BLART, BLDAT FROM BKPF LEFT JOIN USR02 ON (USR02.MANDT=BKPF.MANDT AND USR02.BNAME=BKPF.USNAM) WHERE (DAYNAME(CPUDT)=“Sunday“ OR DAYNAME(CPUDT)=“Saturday“) AND BLART=“DG“‘)
Anschließend die generierte USER_23_export.txt Datei mit Excel öffnen und die Daten in Spalten einfügen. Fertig!
Haben Sie schon einmal Buchungen am Wochenende analysiert? Wenn ja, welches Tool haben Sie dafür verwendet, bzw. welches Vorgehen haben Sie gewählt? Lassen Sie es uns im Kommentarbereich wissen.
Sie haben den letzten Teil der Serie mit den SQL Statements verpasst? Dann gelangen Sie hier direkt zum Download der Anleitung inklusive aller relevanten Statements:
