Open Office Hours Staffel 1: Session 7 – Continue on Error & Data Errors
Die Fehlerbehandlung gehört zu den wichtigsten Aspekten einer gesunden Datenintegration. Wenn Sie wissen, wann Sie eine Übertragung trotz Fehlern weiterlaufen lassen und wie Sie Datenfehler richtig deuten und beheben, laufen Ihre Integrationen reibungslos, ohne dass Probleme unbemerkt bleiben.
Dieser Leitfaden zeigt bewährte Vorgehensweisen für den Einsatz von Continue on Error, für das Lesen und Verstehen von Datenfehlerprotokollen und für die sichere erneute Verarbeitung von Datensätzen, nachdem Sie die Ursachen in MyRapidi behoben haben.
In der 7. Session unserer Open Office Hours-Reihe geht es um Continue on Error und Data Errors in Rapidi.
Continue on Error & Data Errors
In dieser Open Office Hours Session zeigen wir, wie Sie Continue on Error nutzen und wie Sie in MyRapidi mit Datenfehlern arbeiten, damit Ihre Integrationen zuverlässig laufen.
Diese Themen behandeln wir:
- Die Funktion Continue on Error – Wann und warum Sie diese Funktion aktivieren sollten, damit Übertragungen weiterlaufen, auch wenn einzelne Datensätze fehlschlagen
- Datenfehler interpretieren – Wie Sie sich in den Fehlerprotokollen von MyRapidi zurechtfinden und sie verstehen, um schnell zu erkennen, was schiefgelaufen ist
- Häufige Fehlerszenarien – Validierungsfehler, fehlende Pflichtfelder, doppelte Schlüssel und andere häufige Probleme
- Sichere erneute Verarbeitung – Wie Sie Ursachen beheben und betroffene Datensätze erneut synchronisieren, ohne Duplikate oder Datenkonflikte zu erzeugen
Außerdem geben wir praktische Tipps zu Überwachungsstrategien, damit sich Fehler nicht unbemerkt anhäufen und Ihre Integration insgesamt gesund bleibt.
Sehen Sie sich die Aufzeichnung unserer siebten Session an: Continue on Error & Data Errors
Continue on Error & Data Errors in RAPIDI: Überwachung, Fehlersuche und Wiederherstellung
Bei der Übertragung von Daten zwischen Systemen sind Fehler unvermeidlich. Datensätze können an der Validierung scheitern, Pflichtfelder können fehlen oder es können doppelte Schlüssel auftreten. Entscheidend ist, diese Fehler so abzufangen, dass ein einzelner problematischer Datensatz nicht die gesamte Übertragung blockiert. Mit der Funktion Continue on Error und den Werkzeugen zur Verwaltung von Datenfehlern steuern Sie in Rapidi, wie Fehler behandelt und behoben werden.
Was ist Continue on Error?
Continue on Error ist eine Übertragungseinstellung in Rapidi, die festlegt, was passiert, wenn bei der Verarbeitung eines einzelnen Datensatzes ein Fehler auftritt.
So funktioniert es
- Wenn aktiviert, überspringt die Übertragung den fehlerhaften Datensatz und verarbeitet die übrigen Datensätze weiter. Der fehlgeschlagene Datensatz wird zur späteren Prüfung als Datenfehler protokolliert.
- Wenn deaktiviert, stoppt die Übertragung beim ersten Fehler vollständig. Es werden keine weiteren Datensätze verarbeitet, bis das Problem behoben ist.
Wann Sie Continue on Error aktivieren sollten
- Übertragungen mit hohem Volumen, bei denen ein fehlerhafter Datensatz nicht Hunderte gültiger Datensätze blockieren soll
- Geplante Übertragungen, die nachts oder unbeaufsichtigt laufen
- Erstbefüllungen, bei denen manche Quelldaten unvollständig sein können
- Integrationen, bei denen Geschäftsprozesse von einem zeitnahen Datenfluss abhängen
Wann Sie es deaktiviert lassen sollten
- Übertragungen, bei denen die Datenintegrität eine Alles-oder-nichts-Verarbeitung erfordert
- Finanz- oder Compliance-relevante Daten, bei denen Teilübertragungen Probleme verursachen könnten
- Während Entwicklung und Tests, wenn Sie jeden Fehler sofort erkennen möchten
Datenfehler in MyRapidi verstehen
Wenn Continue on Error aktiviert ist und ein Datensatz fehlschlägt, erscheint er in MyRapidi als Datenfehler. Datenfehler liefern detaillierte Informationen darüber, was schiefgelaufen ist und welcher Datensatz betroffen war.
Was ein Datenfehler enthält
- Datensatzkennung – Welcher Datensatz genau fehlgeschlagen ist (z. B. Kundennummer, Auftrags-ID)
- Fehlermeldung – Der vom Quell- oder Zielsystem zurückgegebene Fehler
- Zeitstempel – Wann der Fehler aufgetreten ist
- Übertragungskontext – Welche Übertragung und welcher Lauf den Fehler erzeugt haben
Im Datenfehlerprotokoll navigieren
MyRapidi bietet eine eigene Ansicht für Datenfehler, in der Sie:
- Fehler nach Übertragung, Zeitraum oder Fehlertyp filtern können
- Fehler sortieren können, um die neuesten oder häufigsten Probleme zuerst anzugehen
- die vollständigen Fehlerdetails zu jedem fehlgeschlagenen Datensatz einsehen können
- nachverfolgen können, ob Fehler bereits bearbeitet wurden oder noch offen sind
Häufige Fehlerszenarien
Wenn Sie die häufigsten Fehlertypen kennen, können Sie sie schneller beheben und ein erneutes Auftreten verhindern.
1) Validierungsfehler
Das Zielsystem lehnt einen Datensatz ab, weil ein Feldwert dessen Validierungsregeln nicht erfüllt. Häufige Ursachen sind:
- E-Mail-Felder mit ungültigem Format
- Telefonnummern, die nicht dem erwarteten Muster entsprechen
- Numerische Felder, die Textwerte erhalten
2) Fehlende Pflichtfelder
Ein Datensatz wird ohne einen Wert gesendet, den das Zielsystem verlangt. Das passiert häufig, wenn:
- Quelldatensätze optionale Felder haben, die im Zielsystem Pflichtfelder sind
- Lookup-Formeln leere Werte ohne passenden Fallback zurückgeben
- im Zielsystem nach der Einrichtung der Integration neue Pflichtfelder hinzugefügt werden
3) Konflikte durch doppelte Schlüssel
Das Zielsystem enthält bereits einen Datensatz mit derselben eindeutigen Kennung. Das kann vorkommen, wenn:
- Datensätze im Zielsystem manuell angelegt werden, bevor die Integration sie synchronisiert
- eine frühere Übertragung nur teilweise abgeschlossen wurde und dann erneut ausgeführt wird
- der Link Storage nicht mehr mit den tatsächlichen Datensätzen im Zielsystem übereinstimmt
4) Berechtigungs- und Zugriffsfehler
Der Integrationsbenutzer verfügt nicht über ausreichende Berechtigungen, um Datensätze in einem bestimmten Objekt oder einer bestimmten Tabelle anzulegen oder zu aktualisieren. Prüfen Sie die Rolle und die Berechtigungen des Integrationsbenutzers im Zielsystem.
Fehlgeschlagene Datensätze sicher erneut verarbeiten
Sobald Sie die Ursache eines Datenfehlers ermittelt und behoben haben, müssen Sie die betroffenen Datensätze erneut verarbeiten. Rapidi bietet Mechanismen, um das sicher zu tun.
Schritte für eine sichere erneute Verarbeitung
- Ursache ermitteln – Prüfen Sie die Fehlermeldung und finden Sie heraus, warum der Datensatz fehlgeschlagen ist
- Problem beheben – Korrigieren Sie die Daten im Quellsystem, passen Sie das Feld-Mapping an oder ändern Sie die Einstellungen im Zielsystem
- Datensatz erneut verarbeiten – Nutzen Sie die Funktion zur erneuten Verarbeitung in MyRapidi, um nur die betroffenen Datensätze erneut zu synchronisieren
- Erfolg prüfen – Kontrollieren Sie, ob der Datensatz nun korrekt im Zielsystem erscheint und der Datenfehler verschwunden ist
Typische Fehler bei der erneuten Verarbeitung vermeiden
- Verarbeiten Sie nichts erneut, bevor Sie die Ursache behoben haben – sonst tritt derselbe Fehler wieder auf
- Prüfen Sie vor der erneuten Verarbeitung den Link Storage, damit keine Duplikate angelegt werden
- Beginnen Sie bei einer erneuten Massenverarbeitung mit einem kleinen Batch, um zu prüfen, ob die Korrektur funktioniert
Überwachungsstrategien
Proaktive Überwachung verhindert, dass sich Datenfehler anhäufen und nachgelagerte Probleme verursachen.
Best Practices für die Fehlerüberwachung
- Prüfen Sie das Datenfehlerprotokoll regelmäßig, idealerweise als Teil einer täglichen Routine
- Richten Sie Benachrichtigungen ein oder planen Sie regelmäßige Überprüfungen des Zustands Ihrer Übertragungen
- Verfolgen Sie Fehlertrends über die Zeit – ein plötzlicher Anstieg kann auf eine Systemänderung hindeuten
- Beheben Sie Fehler zeitnah, statt sie sich anhäufen zu lassen
- Nutzen Sie die MESSAGE-Formel in Feld-Mappings, um Datensatzkennungen zu protokollieren und die Fehlersuche zu beschleunigen
Zusammenfassung
Continue on Error und die Verwaltung von Datenfehlern sind unverzichtbare Werkzeuge für zuverlässige Datenintegrationen. Aktivieren Sie Continue on Error für Übertragungen mit hohem Volumen und für geplante Übertragungen, damit Fehler bei einzelnen Datensätzen Ihren Datenfluss nicht blockieren. Nutzen Sie die Datenfehlerprotokolle in MyRapidi, um Probleme effizient zu erkennen, zu verstehen und zu beheben. Beheben Sie immer zuerst die Ursachen, bevor Sie erneut verarbeiten, und etablieren Sie Überwachungsroutinen, um Probleme früh zu erkennen.
Wie geht es weiter?
Bleiben Sie dran für die nächste Session unserer Open Office Hours Reihe. Jede Woche behandeln wir ein neues Thema, damit Sie das Beste aus Ihrer Rapidi-Integration herausholen.
Sie können nicht live dabei sein? Melden Sie sich trotzdem an, und wir senden Ihnen die Aufzeichnung und die Unterlagen im Anschluss zu.
Open Office Hours
Jede Woche veranstalten unsere Integrationsspezialisten eine kostenlose 30-minütige Schulung zu einem bestimmten MyRapidi-Thema.
Häufig gestellte Fragen
Was bewirkt Continue on Error in Rapidi?
Continue on Error ist eine Übertragungseinstellung, mit der Rapidi die übrigen Datensätze weiterverarbeitet, wenn ein Datensatz fehlschlägt. Statt die gesamte Übertragung zu stoppen, wird der fehlerhafte Datensatz als Datenfehler protokolliert, und der Rest des Batches läuft weiter. Das ist besonders nützlich bei Übertragungen mit hohem Volumen oder bei geplanten Übertragungen, bei denen ein einzelner fehlerhafter Datensatz nicht alles blockieren soll.
Sollten Sie Continue on Error immer aktivieren?
Nicht unbedingt. Für die meisten produktiven Übertragungen, vor allem geplante, ist die Aktivierung sinnvoll, damit Ihre Integration weiterläuft. Während Entwicklung und Tests hilft es dagegen, die Funktion deaktiviert zu lassen, damit Sie Fehler sofort erkennen. Bei Compliance-relevanten Übertragungen, bei denen unvollständige Daten Probleme verursachen könnten, lassen Sie sie unter Umständen besser ausgeschaltet, damit Probleme behoben sind, bevor überhaupt Daten übertragen werden.
Wie finden Sie Datenfehler in MyRapidi und sehen sie ein?
MyRapidi hat eine eigene Datenfehleransicht, in der alle fehlgeschlagenen Datensätze aufgelistet sind. Sie können nach Übertragung, Zeitraum oder Fehlertyp filtern. Jeder Fehlereintrag zeigt den fehlgeschlagenen Datensatz, die Fehlermeldung des Quell- oder Zielsystems und den Übertragungslauf, der ihn erzeugt hat. So haben Sie den Kontext, den Sie brauchen, um das Problem zu analysieren und zu beheben.
Was sind die häufigsten Ursachen für Datenfehler?
Zu den häufigsten Ursachen gehören Validierungsfehler (falsches Datenformat), fehlende Pflichtfelder (die Quelle hat optionale Felder, die im Ziel Pflichtfelder sind), Konflikte durch doppelte Schlüssel (der Datensatz existiert bereits) und Berechtigungsfehler (dem Integrationsbenutzer fehlt der Zugriff). Wenn Sie diese Muster kennen, können Sie in Ihren Feld-Mappings vorbeugende Maßnahmen einrichten.
Wie verarbeiten Sie fehlgeschlagene Datensätze sicher erneut?
Ermitteln und beheben Sie zuerst die Ursache des Fehlers. Nutzen Sie dann die Funktion zur erneuten Verarbeitung in MyRapidi, um nur die betroffenen Datensätze erneut zu synchronisieren. Prüfen Sie immer erst an einem kleinen Batch, ob die Korrektur funktioniert, bevor Sie Datensätze in großer Menge erneut verarbeiten. Prüfen Sie den Link Storage, damit keine Duplikate entstehen, und kontrollieren Sie nach der erneuten Verarbeitung, ob die Datensätze korrekt im Zielsystem erscheinen.