Mehr Leistung aus SAP BW herausholen

22.03.2006
Von Wolfgang  Dengel und Thomas Kammer

Vorsicht mit Navigationsattributen

Ebenso kann der Einsatz von Navigationsattributen im Infoobjekt die Systemleistung beim Reporting beeinträchtigen, da neben den Infocube-Daten auch Tabellenverbindungen für die verwendeten Stammdaten innerhalb der Datenbank aufgebaut werden müssen. Noch größere Vorsicht ist geboten, wenn Anwender mit zeitabhängigen Navigationsattributen arbeiten, denn der erweiterte Datenbankzugriff nimmt mehr Zeit in Anspruch. Auch verringert sich der Vorteil von Aggregaten, wenn durch Updates von Stammdaten oder Stichtagen die Verdichtungsebenen stets neu aufgebaut und aktualisiert werden müssen.

Ein weiterer Weg zur Performance-Steigerung von BW sind Data-Mining-Mo- delle. Sie dienen dazu, bereits im Vorfeld der BW-Implementierung Daten aus- zuwählen, und unterstützen deren Klassifizierung. So hilft beispielsweise ein "Scoring"-Verfahren in einem allgemeingültigen BW-Sternschema die Ausprä- gungen von Attributen favorisieren (siehe Grafik). Dies kann eine spezielle Variante (Indiz) zu einem Produkt oder einem Kunden sein. Zusätzlich lassen sich für einzelne Kennzahlen Indikatoren setzen, zum Beispiel wenn definierte Schwellwerte überschritten werden. So könnte eine Vorgabe in einem Finanzinstitut heißen, dass alle Transaktionen eines Bankkunden innerhalb einer Zeitperiode nicht die Summe von 30000 Euro überschreiten dürfen. Der Indikator wäre hier der Betrag von 30000 Euro. Jedem Indikator wird eine Wertigkeit (Score) zugeordnet.

Scoring hilft Daten auswählen

Aus der Summe der zutreffenden Scores wird pro Merkmal ein Gesamtscore ermittelt. Liegt dieser über einem vorgegebenen Endwert (Limit), so führt das zu einer Klassifizierung. Diese könnte heißen: "Suche alle Kunden, die aus der Summe aller zutreffenden Indizien heute einen Gesamtscore über 80 Punkte erreicht haben." Trifft das für den Kunden zu, wird über die Fortschreibungsregel ein Zeitstempel vergeben und in ein Data Mart mit wesentlich kleineren Datenmengen überführt. Der Performance-Gewinn liegt in der Auslagerung der Kategorisierung in die Fortschreibungsregeln des Ladeprozesses. Dadurch sinken die Antwortzeiten beim Reporting.