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Optimierung der Batch-Datenverarbeitung in SAP HANA

Merkmale der Stapelverarbeitung in SAP HANA:

  • Große bis sehr große Mengen der in Kalkulationen involvierten Daten 
  • Hohe Komplexität der Kalkulationen

 

Wie Deloitte In-Time hilft

  1. Zuerst wird die von Kunden gewünschte Datenaktualität als In-Time SLA definiert
  2. Die Daten werden nach semantischen Partitionen geteilt
  3. Die Kalkulationenlogiken werden verwenden, nach deren solche betreffende Partitionen aktualisiert werden, die am günstigsten aus der CPU- und RAM-Verbrauch Perspektive sind und deren Verarbeitungszeit das definierte In-Time SLA nicht überschreitet

 

Vorteile der Deloitte In-Time Lösung

Der bei SAP ICC zertifizierte Anwendungsfall: Profit Contribution Reporting

Ausgangssituation:

Die SAP HANA-Applikation “Deloitte In-Time for Profit Contribution Report” wurde aus einem Use Case für Finanzreporting entwickelt. Die Herausforderungen für die Lösung waren für standardmäßige SAP HANA Modellierung und Tools zu hoch, weshalb die In-Time Lösung an der Stelle die einzige Möglichkeit war, die erwarteten Ergebnisse am besten zu erreichen. Die Lösung nutzt die Möglichkeit, die bestehende Business-Logik mittels logischer Skalierung entscheidend zu optimieren.

Über Deloitte In-Time for Profit Contribution Report

Deloitte In-Time Applikation für Profit Contribution Reporting ist ein multidimensionales Hochleistungsdatenmodel für das Finanzwesen. Angewendet wird es für das near-real-time Reporting der Ergebnisrechnung sowie für weiteres Reporting im Finanzbereich und Finanzanalysen.

Das Datenmodell ermöglicht für das Business Process Management schneller Potenziale zur Verbesserungen der Kundenprofitabilität zu identifizieren, indem Analysen der Daten auf Mitarbeiterebene bereitgestellt werden.
 

Kunden-Feedback:

“Using the classical SAP HANA modelling resulted in high CPU and memory consumption ratios and extended ETL runtime, which could begin to impact other loads and also overall health of the system. It became obvious that incorporating such change would significantly increase CPU/ memory usage, thereby requiring additional SAP HANA nodes to support not just this application, but also other applications to continue running safely, and would have resulted in need for procuring additional expensive hardware and associated licensing costs!”

“With the In-Time Profit Contribution Report we see improvements in memory consumption by up to 77% and CPU consumption up to 99% over the original solution.”

“The improvement in data latency enables financial analysts to see results sooner and make decisions faster, which at period-end is especially critical to ensuring a timely financial close. “
John Irvin, Senior Manager, Engagement DAS ARS US

Link im SAP-Partnerverzeichnis: http://global.sap.com/community/ebook/2013_09_adpd/enEN/search.html#search=In-Time&recordid=7734
 

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