SAP HANA: Bei Fressnapf sind leere Regale passé

Katz und Maus? Fressnapf verlässt sich bei SAP auf die QSC AG. Bild: Fotolia.

Katz- und Maus-Spiel? Fressnapf verlässt sich bei SAP auf die QSC AG. Bild: Fotolia.

Handelsunternehmen haben tagtäglich mit hohen Datenvolumen zu tun. Die stetig anwachsende Datenflut stellt immer höhere Anforderungen an die Verarbeitungs-geschwindigkeit der Systeme. Doch nicht nur das Datenvolumen steigt, auch die Kunden werden anspruchsvoller. Für die Fachhandelskette Fressnapf zum Beispiel managt QSC den gesamten SAP-Betrieb. Besondere Vorteile bringt diesem Kunden der Einsatz der In-memory-Technologie SAP HANA. Ein Report darüber, was Echtzeit im Outlet bringt.

Spätestens seit SAP mit HANA eine innovative In-memory-Datenbank auf den Markt gebracht hat, ist die In-memory-Technologie in aller Munde. In-memory bedeutet nichts anderes, als dass alle Daten der SAP-Anwendungen direkt im Server-Hauptspeicher für weitere Verarbeitungsfunktionen dauerhaft vorgehalten werden, statt diese auf langsamere Festplatten zu schreiben. Der dadurch erzielte Gewinn an Geschwindigkeit bringt gerade für Prozesse mit großen Datenmengen, die hohe Anforderungen an die Antwortzeit stellen, spürbare Vorteile.

Als Teilnehmer an Ramp-up-Programmen, bei denen neueste Technologien in enger Zusammenarbeit mit SAP getestet werden, hat die nun in QSC aufgegangene Hamburger Info AG bereits im April 2012 ein eigenes HANA-Competence-Center gegründet und ein Testlabor eingerichtet. Dort können interessierte Kunden die Effizienz und Umsetzbarkeit der In-memory-Technologie, angepasst an die individuellen Unternehmensanforderungen, auf Herz und Nieren überprüfen.

Gunnar Weichel leitet das HANA-Programm bei QSC in Hamburg. Er beschäftigt sich seit 1992 mit SAP-Implementierungen in Deutschland. Seit 1996 gehoren die Konzeption und der Aufbau von Business Analytics und Data Warehousing zu seinen Schwerpunkten. Er war auch maßgeblich an der Einrichtung einer Proof-of-Concept-Umgebung (PoC) für die Fachhandelskette Fressnapf beteiligt. Dort deckt QSC die gesamten SAP-Betriebs- und Anwendungsservices für das Unternehmen ab. Das heißt vor allem: Fressnapf muss sich nicht um den eigentlichen SAP-Betrieb kümmern, sondern bezieht SAP quasi aus der Steckdose vom SAP-zertifizierten Hostingpartner QSC.

Gunnar Weichel, Leiter des Hana-Programms: “Sobald das komplette operative System mit allen seinen Funktionen und Anwendungen auf In-memory-Basis läuft, wird man die Data-Warehouse-Konzepte neu schreiben müssen.”

Gunnar Weichel, Leiter des SAP-HANA-Programms von QSC: „Sobald das komplette operative System mit allen seinen Funktionen und Anwendungen
auf In-memory-Basis läuft, wird man die Data-Warehouse-Konzepte neu schreiben müssen.“

Aber was macht SAP HANA für Handelsunternehmen so attraktiv? „Bei all dem spielen die Geschwindigkeit der Verarbeitung und die Verfügbarkeit der Detaildaten die Hauptrolle“, erläutert Weichel. „Die Bereitstellung der Analyseergebnisse in Echtzeit heißt, dass die Interaktion zwischen dem Nutzer und dem Datenverarbeitungssystem ohne zeitliche Verzögerung erfolgt. Auf die Antwort zu einer Recherche folgt die Detaillierung der Recherche, ohne Ablenkung durch zu lange Wartezeit, die einen dazu verleitet, sich mal eben mit einem weiteren Thema, den E-Mails oder Ähnlichem zu beschäftigen. Der Nutzen dieser sogenannten Realtime Analytics ist offensichtlich: Der Anwender erhält die Möglichkeit, schnell und flexibel jede Frage auf Basis von Detaildaten zu beantworten. Häufig kommt die richtige Frage erst bei der Detailanalyse.“

Proof of Concept identifiziert individuelle Vorteile bei Fressnapf

Sind sich Kunden nicht sicher, ob Hana fur sie wirklich den richtigen Lösungsweg darstellt, so müssen diese nicht die sprichwortliche Katze im Sack erwerben: „Mit einem Proof of Concept lassen sich viele Fragen im Vorfeld beantworten“, so Weichel. „Die Hauptzielsetzung dabei ist die Gewinnung von handfesten Ergebnissen durch einen direkten Vergleich zwischen einer existierenden Business-Warehouse-Umgebung und dem In-memory-Hana-BW.“ Um die Messergebnisse so realistisch wie möglich darstellen zu können, werden zwei identische Datensätze beziehungsweise Datenvolumen als Grundlage herangezogen.

Bei den Leistungstests betrachtet man in der Regel sowohl das BW-Backend als auch das BW-Frontend. „Beim Backend interessiert uns dabei vor allem die Dauer des Ladevorgangs zwischen der klassischen Variante und HANA-BW. Beim Frontend kommt es dagegen auf die Dauer der Query-Aufrufe sowie die Query-Navigation an. Eine für den PoC bei Fressnapf herangezogene Query kam auf rund 75 Millionen Treffer auf der Datenbank und eine Laufzeit von vier Minuten“, erinnert sich Gunnar Weichel. „Im Backend wurden komplette Prozessketten inklusive Datentransformationen und Aktivierungen für den Vergleich herangezogen.“

Die Parametrisierung der System-Performance, die Optimierung des Lastverhaltens und die Systemstabilität der Hana-Appliance lagen dabei in der Verantwortung von QSC. „Zwischen unserem Data Center in Hamburg und der Fressnapf-Zentrale in Krefeld wurde die Verbindung über zehn Gigabit/s-Leitungen realisiert“, fügt Weichel hinzu. Die Durchführung eines Proof of Concept ist nicht zwingend notwendig, bietet den Unternehmen aber eine Entscheidungsgrundlage unter Berücksichtigung individueller Begebenheiten. „Beim Fressnapf-Projekt konnten wir Laufzeiteinsparungen beim Fortschreiten der Daten von bis zu 60 Prozent und beim Aktivieren der Daten von bis zu 90 Prozent realisieren. Die Ladezeiten haben sich mit Hana um zwei Drittel reduziert. Die Antwortzeit im Reporting konnte von Minuten auf Sekunden reduziert werden.“

In detaillierten Kassendaten steckt Potenzial

Das Projekt hat bewiesen: Realtime Analytics steigert die Geschwindigkeit im Reporting. Die Bedeutung der Größe des Datenvolumens nimmt ab und die Qualität der Informationen nimmt zu. Am Beispiel der Verarbeitung von Kassendaten lassen sich die Vorteile von Echtzeit-Analysen auf Basis von Hana sehr gut zeigen. „Eine große Handelskette kommt schnell auf zehn Millionen Bon-Zeilen pro Tag“, sagt Weichel. „Diese Kassendaten sind eine Fundgrube für neue Erkenntnisse über Geschäftschancen oder für die Optimierung von logistischen Prozessen. Jeder Bon enthält Informationen über Artikel, Menge, Preis, Rabatte oder Zahlungsart. Jede Bon-Zeile lässt sich zusätzlich in eine Beziehung zu den weiteren verkauften Artikeln setzen. Hier entstehen wichtige Informationen über das Kaufverhalten der Kunden und über den Erfolg der einzelnen Produkte.“

Aktuelle Technologien in bisherigen BI-Lösungen können diesen Detailgrad häufig nicht zu akzeptablen Kosten zeitnah für Auswertungen erschließen. So bleibt diese Informationsquelle für viele Unternehmen verschlossen. Im Rahmen des SAP-Ramp-up-Programms hat QSC das Point-of-Sale Data Management (POS DM) getestet. In dieser Version verlagert POS DM die Bearbeitung der Kassendaten komplett nach dem In-memory-Prinzip in den Server-Hauptspeicher. So stehen die Bon-Einzelzeilen in einem einfach zu interpretierenden Format für Echtzeitanalysen zur Verfügung. POS DM nutzt die Funktionen des SAP Business Information Warehouse (SAP BW) für Datenverarbeitung und Bereitstellung für das Reporting. Erste Erfahrungen sind vielversprechend.

Die Vorteile liegen dabei auf der Hand: „Die Bereitstellung der Kassendaten für das Reporting gibt dem Management die Werkzeuge an die Hand, die es benötigt, um Absatz und Umsatz im Detail einzusehen. Es lassen sich Chancen erkennen, wie sich die Kundenzufriedenheit oder der Abverkauf noch steigern ließen. So lassen sich schlecht laufende Artikel mit verkaufsfördernden Maßnahmen unterstützen.“

Neben einer besseren Kundenanalyse bergen die Kassendaten noch mehr Potenzial: Bei einer Analyse des Abverkaufs des Outlets über einen langen Zeitraum lassen sich Regallücken erkennen und vermeiden, denn diese bedeuten für den Händler stets Umsatzverlust. Mit In-memory-Technologien und Realtime Analytics steht eine Innovation zur Verfügung, die jedes Handelsunternehmen für sich nutzen kann. Dabei werden für die Artikel Abverkaufskurven errechnet, die mit der Häufigkeit der letzten Abverkäufe verglichen werden. Wird hier eine Abweichung festgestellt, ist die Wahrscheinlichkeit einer Regallücke hoch und der Filialmitarbeiter kann sofort reagieren.

Fressnapf, Europas größte Fachmarktkette für Heimtierbedarf mit Hauptsitz in Krefeld, versorgt Herrchen und Frauchen mit allem, was Tiere an Nahrung und Zubehör brauchen.

Fressnapf, Europas größte Fachmarktkette für Heimtierbedarf mit Hauptsitz in Krefeld, versorgt Herrchen und Frauchen mit allem, was Katzen, Hunde und andere Haustiere an Nahrung und Zubehör brauchen.

Die Führung eines Filial- oder gar Regalbestandes ist keine Voraussetzung. „Die Grundlage für Realtime Analytics ist die sofortige Bereitstellung aller relevanten Informationen, sobald diese benötigt werden“, sagt Weichel. Er gibt dabei zu bedenken, dass sich das jedoch nicht durch die aufwändige Modellierung von vorverdichteten Info-Cubes, die in gängigen Business-Intelligence-Lösungen erforderlich sind, erreichen lasse. Zum einen sei die Reaktionsgeschwindigkeit der IT für die Umsetzung neuer Anforderungen in diesem Szenario oft zu gering, zum anderen bedeute jede Auswahl einer Teilmenge möglicher Daten eine Einschränkung der Auswertungsmöglichkeiten. „Die Anwender im Handelsunternehmen benötigen die Möglichkeit, flexibel Ad-hoc-Anfragen zu formulieren. Die Einschränkung des verfügbaren Datenbestandes kann da nur hinderlich sein. Besser wäre die Nutzung aller Daten des Unternehmens. Die Aufbereitung der Daten findet während der Ausführung der Ad-hoc-Anfrage mithilfe der In-memory-Technologien statt.“

Nach Weichels Auffassung wäre der Optimalzustand die Aufhebung der Trennung zwischen dem operativen Datenbestand des Unternehmens und dem dispositiven Datenbestand der BI-Lösungen. „Der Weg in diese Richtung ist beschritten, wie an der Behandlung der Kassendaten zu sehen ist. Mit POS DM werden die Kassendaten sowohl für die operative Abrechnung als auch für die Nutzung in den Auswertungen zur Verfügung gestellt. Die Trennung nach operativer Nutzung (OLTP) und Nutzung für Auswertungen (OLAP) entfällt. Bis es jedoch überall so weit ist, wird noch ein Stück des Weges zu gehen sein. Die Gültigkeit dieses Ansatzes wird sich mit der Bereitstellung der SAP Business Suite in Hana beweisen. Sobald das komplette operative System mit allen seinen Funktionen und Anwendungen wie FI, CO, SD, MM auf In-memory-Basis läuft, wird man die Data-Warehouse-Konzepte neu schreiben müssen.“

Lesen Sie auf dem QSC Blog auch:

Dieser Beitrag erschien in ähnlicher Fassung im September 2013 im „E3-Magazin“.

Beitragsbild auf der Blog-Titelseite und am Beginn des Artikels – „Cat hunts a computer mouse“: © plus69free – Fotolia.com

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