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SAP-Tuning

Mehr Leistung aus SAP BW herausholen

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von Wolfgang Dengel (Berater bei Real Consulting in Hockenheim) und Thomas Kammer (Business Consultant bei Real Consulting in Hockenheim)
Best Practices für Design und Reporting helfen, die oft beklagten langen Antwortzeiten und Probleme mit der Datenqualität in den Griff zu bekommen.

Viele Anwender von SAP BW beklagen, dass die Datenbasis nicht sinnvoll strukturiert ist oder die eingesetzte Hardware nicht richtig zur Lösung passt. Ursache ist oft die ungenügende Geschwindigkeit, mit der die Daten verarbeitet werden.

Hier lesen Sie …

  • was bei der Basis mit Basiscubes zu beachten ist;

  • wie sich Ladeprozesse optimieren lassen;

  • welche Rolle Aggregate spielen;

  • wie man Abfragen beschleunigen kann.

Zwar ist das Tuning von SAP BW letztlich eine individuelle Angelegenheit des Betreibers, doch kann die praxiserprobte Checkliste eine wichtige Hilfe bei der Umsetzung sein.
Zwar ist das Tuning von SAP BW letztlich eine individuelle Angelegenheit des Betreibers, doch kann die praxiserprobte Checkliste eine wichtige Hilfe bei der Umsetzung sein.
Zwar ist das Tuning von SAP BW letztlich eine individuelle Angelegenheit des Betreibers, doch kann die praxiserprobte Checkliste eine wichtige Hilfe bei der Umsetzung sein.

Die Probleme treten vor allem dann auf, wenn das System voll ausgelastet ist oder wenn Ladeprozesse und Reporting-Abfragen zugleich erfolgen und dabei manchmal mehrere Stunden dauern. Schnell kommen dann die entnervten Anwender zu Pauschalurteilen wie: "Meine R/3-Reports waren früher viel schneller" oder: "Wenn’s mal wieder länger dauert, dann ist es wahrscheinlich das BW."

Es beginnt bei der Datenmodellierung

Ein deshalb erforderliches Tuning und die Optimierung einer BW-Lösung hängen zwar immer von den individuellen An- forderungen im Unternehmen ab. Es lässt sich aber eine Checkliste aufstellen, die Leistungsprobleme von BW-Anwendungen bekämpfen hilft. Das beginnt bei der Datenmodellierung: Die Anforderungsspezifikationen der Fachabteilungen sind meist sehr breit gefächert, das heißt, sie wollen möglichst viele Kennzahlen und Merkmale in einem BW-Infocube abgebildet sehen, sei es für Plan-, Ist- oder historische Informationen. Die Folge sind oft inhaltlich überfrachtete Da- tenmodelle, die wenig effizient und transparent sind. Es empfiehlt sich deshalb, kleinere Ausschnitte von Basiscubes vergleichbar einem Data Mart auszu- wählen. Basiscubes umfassen einen in sich geschlossenen, themenbezogenen abgespeicherten Datenbestand und erleichtern auch die spätere Umsetzung einer BW-Anwendung. Der vom Hersteller empfohlene Maximalwert von 13 freien Dimensionen in einem Basiscube ist kein Hindernis beim Design des Star-Schemas. Wichti- ger ist vielmehr, Dimensionen mit sehr vielen Merkmalsausprägungen zu vermeiden.

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