In einem unserer vorherigen Blogbeiträge haben wir uns bereits mit der Datenqualität in Odoo beschäftigt und unser manaTec Merge Tool vorgestellt. Im Ergebnis haben wir festgehalten, dass sich unser Merge Tool sehr gut eignet, um Duplikate sämtlicher Odoo-Objekte zu bereinigen und damit einen konsistenten Datenbestand zu gewährleisten.
In Version 14 hat Odoo ein eigenes Modul zur Sicherstellung der Datenkonsistenz veröffentlicht, das Modul Data Cleaning. In unserem heutigen Blog werfen wir einen Blick auf die Funktionsweise des Moduls. Zudem stellen wir die Features beider Tools gegenüber und geben eine Empfehlung, für welches der beiden Tools wir uns Stand heute entscheiden würden.
Beginnen wir mit dem Modul Data Cleaning, welches, wie bereits oben erwähnt, seit Odoo-Version 14 zum Standard im Enterprise-Modell gehört. Mit diesem Modul haben wir die Möglichkeit, Duplikate zu bereinigen und Einträge in Textfeldern nach vorher festgelegten Kriterien zu korrigieren. Nach der Installation des Moduls fällt uns sofort auf, dass es innerhalb der Einstellungen der Zugriffsrechte in Odoo keine Konfiguration für dieses Modul gibt. Ist das Modul installiert, kann es also von jedem User ohne Einschränkungen genutzt werden. Innerhalb des Moduls finden wir die Menüpunkte "Deduplication", "Field Cleaning" und "Konfiguration", in der wir die Bedingungen für die ersten beiden Punkte definieren können.
Zuerst navigieren wir zu Konfiguration --> Rules --> Deduplication und gelangen in eine Übersicht, die uns zeigt, für welche Odoo-Objekte bereits Regeln zur Prüfung von Duplikaten definiert sind. Dabei können wir bereits bestehende Einträge bearbeiten und neue Einträge anlegen. Innerhalb eines Eintrages stehen uns eine Vielzahl von Konfigurationsmöglichkeiten zu Verfügung.
Im ersten Schritt geben wir einen Namen für die Regel ein. Anschließend wählen wir ein Datenmodell aus, für das die Regel gilt. Die Einträge im Datenmodell können wir durch die Angabe von Filtern einschränken. Nutzen wir Multi-Company in Odoo, legen wir fest, ob die definierte Regel nur für das aktuelle oder alle Unternehmen greift. Weiterhin definieren wir, ob wir die Duplikate mit dem Zusammenführen archivieren oder löschen wollen.
Für das Zusammenführen stehen uns zwei Optionen zur Verfügung, manuell oder automatisch. Wählen wir den manuellen Modus, können wir einen User definieren, der in einem bestimmten Intervall über die Ergebnisse der Prüfung auf Duplikate informiert wird und das Zusammenführen anschließend manuell übernimmt. Wählen wir den automatischen Modus, definieren wir einen prozentualen Schwellenwert. Alle Ergebnisse der Prüfung auf Duplikate über diesem Schwellenwert werden dann automatisiert zusammengeführt.
Nun definieren wir die eigentlichen Regeln, die für die Prüfung auf Duplikate relevant sind. Dabei geben wir an, welche Datenfelder innerhalb des Datenmodells geprüft werden. Zusätzlich wählen wir pro Datenfeld aus, ob wir nur exakte Übereinstimmungen berücksichtigen oder ob wir zum Beispiel Groß- und Kleinschreibung ignorieren wollen.
Die Ergebnisse der Prüfung werden uns übersichtlich im Menü "Deduplication" angezeigt. Dabei berechnet Odoo anhand der definierten Regeln, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Duplikat vorliegt. Für die automatische Methode entspricht das dem Wert, der für die Berücksichtigung des Schwellenwertes relevant ist. An dieser Stelle können wir entscheiden, ob wir das Ergebnis der Prüfung ignorieren oder die doppelten Datensätze zusammenführen wollen. Entscheiden wir uns für das Zusammenführen der Datensätze, legen wir in der Übersicht fest, welcher Datensatz bestehen bleibt.
Nach dem Zusammenführen finden wir also nur noch den Datensatz, der für unsere weitere Arbeit bestehen bleiben soll. In diesem Datensatz hinterlässt Odoo einen Eintrag in der Historie, welcher Datensatz mit dem bestehenden Datensatz zusammengeführt wurde. Zudem werden die Details, also die einzelnen Informationen des zusammengeführten Datensatzes, in dem bestehenden Datensatz als Eintrag in der Historie festgehalten. Außerdem ergänzt Odoo die Informationen aus dem nicht mehr vorhandenen Datensatz im bestehenden Datensatz, wenn diese im bestehenden Datensatz noch nicht vorhanden waren.
Hier ein Beispiel: Kontakt 1 hat keine Telefonnummer und bleibt bestehen, Kontakt 2 hat eine Telefonnummer und wird mit Kontakt 1 zusammengeführt. Nach dem Zusammenführen trägt Odoo die Telefonnummer von Kontakt 2 in Kontakt 1 ein. Sollte Kontakt 1 bereits eine Telefonnummer eingetragen haben, wird diese nicht überschrieben.
Neben der Prüfung auf Duplikate bietet uns das Modul Data Cleaning auch einige Möglichkeiten, um das Format unserer Daten in den einzelnen Datenfeldern zu bereinigen beziehungsweise zu standardisieren. Dafür navigieren wir zu Konfiguration --> Rules --> Field Cleaning und gelangen in eine Übersicht, die uns zeigt, für welche Odoo-Objekte bereits Regeln zur Bereinigung von Datenfeldern definiert sind. Auch hier können wir bereits bestehende Einträge bearbeiten und neue Einträge anlegen. Innerhalb eines Eintrages stehen uns folgende Konfigurationsmöglichkeiten zu Verfügung.
Im ersten Schritt geben wir einen Namen für die Regel ein. Analog zur Deduplication-Regel definieren wir auch hier das Datenmodell und die Methode für die Bereinigung der Datenfelder, also manuell oder automatisch mit entsprechender Benachrichtigung eines Users für die manuelle Methode.
Nun definieren wir die Regeln, die für die Prüfung auf Bereinigung der Datenfelder greifen sollen. Nach der Auswahl des Datenfeldes wählen wir zwischen verschiedenen Aktionen aus. Dabei haben wir die Möglichkeit, Leerzeichen zu entfernen, Groß- und Kleinschreibung anzupassen oder das Standardformat für Telefonnummern zu vergeben.
Die Ergebnisse der Prüfung werden uns dafür im Menü "Field Cleaning" angezeigt. In der Übersicht sehen wir das Objekt und das jeweilige Datenfeld, in dem eine der definierten Regeln zur Bereinigung greift. Zudem zeigt uns Odoo den momentanen Eintrag und einen Vorschlag, wie der Eintrag gemäß den definierten Regeln aussehen soll. Nun haben wir die Möglichkeit, dieses Ergebnis zu verwerfen oder zu bestätigen.
Wenn wir den Vorschlag bestätigen, passt Odoo den Eintrag im entsprechenden Datenfeld gemäß den vorher definierten Regeln an. Hier ein Beispiel: Wir definieren, dass jeder Name eines Kontaktes mit einem Großbuchstaben beginnen soll. Vor der Bereinigung haben wir einen Kontakt in Odoo, der "max mustermann" heißt. Nach Bestätigung der Bereinigung passt Odoo den Namen gemäß dieser Regelung an und der Kontakt heißt "Max Mustermann".
Zusammenfassend halten wir fest, dass das Modul Data Cleaning mit einem scheinbar sehr schmalen Funktionsumfang doch sehr viele Möglichkeiten und Optionen bietet, um unsere Datenqualität in Odoo zu gewährleisten. Nicht nur das Zusammenführen von Duplikaten, sondern auch die Bereinigung der Datenfelder sorgen dafür, dass unsere Daten stets konsistent und einheitlich beziehungsweise standardisiert sind.
Die Auswahl der Datenmodelle und Datenfelder gepaart mit den zu definierenden Bedingungen bieten uns zahlreiche Möglichkeiten, um unsere Daten in allen Odoo-Modulen zu bereinigen. Der große Vorteil besteht hier in der Automatisierung der Vorgänge, sei es die Bereinigung selbst oder zumindest die Benachrichtigung eines Users, der die Bereinigung durchführt. Bei der Prüfung auf Duplikate bietet uns Odoo die Option zum Archivieren oder Löschen der Datensätze. An dieser Stelle empfehlen wir ganz klar die Archivierung für den Fall, dass wir später doch noch Informationen aus diesem Datensatz benötigen.
Die fehlende Konfiguration der Zugriffsrechte für das Modul Data Cleaning betrachten wir kritisch. Ist das Modul installiert, kann es von jedem User bedient werden. Ein solcher Vorgang sollte den Key Usern des Systems vorbehalten sein. Hier hoffen wir, dass Odoo in der nächsten Version noch etwas nachbessert.
Im Vergleich zum Modul Data Cleaning von Odoo zeigt sich schnell, dass unser manaTec Merge Tool weitaus weniger Funktionen bietet. Die fehlende Automatisierung oder Benachrichtigung eines Users sorgt dafür, dass der User Duplikate manuell auffinden und bereinigen muss. Der Vorteil gegenüber dem Odoo-Modul liegt ganz klar in der Steuerung der Zugriffsrechte. Mit unserem Merge Tool haben ausschließlich vorher definierte User den Zugriff auf das Modul. Für den Fall, dass Duplikate fehlerhaft zusammengeführt wurden, können wir diese Daten mittels Log-Datei wiederherstellen.
Für welches der beiden Tools würden wir uns also jetzt entscheiden? Allen Unternehmen, die in Odoo bis Version 13 arbeiten, empfehlen wir für die Bereinigung ihrer Daten in jedem Fall unser manaTec Merge Tool. Odoo hat hierfür keinen Standard und das Tool bietet die wichtigsten Features, um konsistente Daten zu gewährleisten. Ab Odoo-Version 14 sollten wir den Odoo-Standard mit dem Modul Data Cleaning nutzen. Das Modul bietet einen soliden Funktionsumfang mit intuitiver Usability. Zudem erspart uns die Nutzung des Standards künftige Aufwände für eine Migration zur nächsten Odoo-Version.
Sie sind auf der Suche nach einer Möglichkeit, um die Qualität Ihrer Daten in Odoo sicherzustellen und interessieren sich für unser manaTec Merge Tool oder haben Fragen zum Odoo-Modul Data Cleaning? Kein Problem! Kontaktieren Sie uns jetzt und wir stehen Ihnen gerne als kompetenter Odoo-Partner zur Seite!
Quellen: www.odoo.com
Odoo 14 - Modul Data Cleaning