Praxistipps und Lösungsansätze für Embedded Reporting

 „Embedded Reporting“ bietet bei der Finanzplanung erhebliche Vorteile, birgt aber auch gewisse Herausforderungen. Mit den richtigen Lösungsansätzen lassen sich die Fallstricke aber vermeiden und das Potenzial des Embedded Reportings ausschöpfen.

Embedded Reporting bezieht sich auf die Integration von Berichts- und Analysefunktionen direkt in eine Anwendung oder ein System. Dadurch lassen sich große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und auch komplexe Datenanalysen on-the-fly durchführen, also ohne das dauerhafte oder temporäre Speichern von Daten. Im Gegensatz zu traditionellen Reporting-Tools, bei denen Berichte häufig aus dem System exportiert und separat analysiert werden müssen, können Anwender mit Embedded Reporting direkt auf relevante Daten zugreifen und diese innerhalb der Anwendung visualisieren und analysieren.

Allerdings stellen sich bei dieser Technologie auch gewisse Herausforderungen: Ist die Businesslogik ineffizient gestaltet, wird der Datenbank-Optimizer bei der Cost-Based Optimization (CBO), mit der der optimale Plan durch Analyse und Vergleich der Ausführungskosten gefunden werden soll, überfordert. Die Folge ist eine erheblich schlechtere Performance oder sogar Memory-Dumps, bei denen alle Informationsinhalte im Arbeitsspeicher (Random-Access Memory, RAM) als Speicherauszeug auf ein Speicherlaufwerk geschrieben werden – das birgt Sicherheitsrisiken. Diese Fallstricke gilt es durch den effizienten Einsatz der Technologie zu vermeiden.

Embedded Reporting mit In-Memory-Datenbanken: schnell und skalierbar

Der Einsatz von Embedded Reporting empfiehlt sich in Kombination mit In-Memory Datenbanken wie SAP HANA. Denn diese Art Datenbanken speichert Daten im RAM und nicht auf Festplatten wie Solid State Drives (SSDs). Dadurch können sie erheblich schneller auf Daten zugreifen und komplexe Berechnungen in Echtzeit durchführen. Ganz konkret beträgt die Zugriffszeit für RAM etwa 60 Nanosekunden, moderne SSDs benötigen hingegen rund 250 Nanosekunden.
Die Zugriffszeit kann bei SSDs sogar noch höher sein, wenn der Cache überwältigt wird. RAM aber weist eine höhere konstante Bandbreite aus, sodass die Rechenleistung moderner Prozessoren (COUs) effizient ausgenutzt wird. Durch den schnellen Zugriff auf den Arbeitsspeicher können In-Memory Datenbanken Daten wesentlich schneller verarbeiten als traditionelle, auf Festplatten basierende Datenbanken – einschließlich solcher mit SSDs.

Darüber hinaus ermöglichen In-Memory-Datenbanken die Durchführung komplexer Analysen in Echtzeit. Dadurch lassen sich Finanzentscheidungen fundiert und schnell treffen und die Geschäftsergebnisse verbessern. Zusätzlich können Unternehmen mit In-Memory-Datenbanken mit wachsenden Datenmengen und gestiegenen Anwendungsforderungen Schritt halten, weil sich die Technologie leicht skalieren lässt.

Nur im Zusammenspiel mit einer In-Memory-Datenbank wie SAP HANA und modernen, leistungsstarken Prozessoren, ist es möglich, ein performantes Embedded Reporting mit komplexer Geschäftslogik umzusetzen. Durch die Integration von Reporting- und Analysefunktionen direkt in das ERP-System SAP S/4HANA können Benutzer auf Echtzeitinformationen zugreifen und fundierte Entscheidungen treffen, ohne auf externe Berichtswerkzeuge angewiesen zu sein. Gleichzeitig profitieren sie von der hohen Performance und Skalierbarkeit der In-Memory Datenbank, die eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung ermöglicht.

Ineffiziente Geschäftslogik und komplexe Logik vermeiden

Die Chancen des Embedded Reportings in In-Memory Datenbanken gehen allerdings auch mit gewissen Herausforderungen einher. Eine besteht darin, dass eine ineffiziente Geschäftslogik die Optimierung des Ausführungsplans einschränken kann. Ein Beispiel dafür sind Operationen wie String-Manipulationen. Durch die Änderung der Ausführungsengine wird die Optimierung des Ausführungsplans eingeschränkt. Insbesondere wenn nur die neue SAP HANA Execution Engine (HEX) genutzt wird, kann eine hervorragende Performance erzielt werden. Eine ineffiziente Geschäftslogik kann jedoch dazu führen, dass die Datenbank-Engine von der optimierten HEX auf eine weniger effiziente Verarbeitung wechselt. Das beeinträchtigt die Leistung und Effizienz des gesamten Systems.

Weitere Stolpersteine sind komplexe Logiken, die bei der Verwendung von Embedded Reporting in In-Memory Datenbanken zu Performanceproblemen führen können. Beispiele dafür sind:

• Hierarchiefunktionen: Diese Funktionen ermöglichen es, hierarchische Strukturen innerhalb von Daten abzubilden. Sie können jedoch bei großen Datenmengen und komplexen Hierarchien die Performance beeinträchtigen.
• Rekursive CTEs (Common Table Expressions): Rekursive CTEs sind eine mächtige Technik zur Implementierung von rekursiven Abfragen in SQL, können aber auch zu Performanceproblemen führen, wenn sie nicht sorgfältig optimiert und eingesetzt werden.
• Schwierige Joins auf Nicht-Schlüsselfeldern: Bei der Verwendung von Joins auf Nicht-Schlüsselfeldern kann es zu Performanceproblemen kommen, insbesondere wenn die Tabellen groß sind und die Anzahl der verknüpften Datensätze hoch ist.

SAP HEX nutzen und Optimierungsstrategien fahren

Um die Herausforderungen beim Einsatz von Embedded Reporting in In-Memory Datenbanken wie SAP HANA zu bewältigen und die Performance und Effizienz des Systems zu optimieren, können bestimmte Lösungsansätze und Best Practices angewendet werden. Zunächst gilt es, eine ineffiziente Geschäftslogik zu vermeiden, um die Optimierung des Ausführungsplans nicht einzuschränken. Es empfiehlt sich – wann immer möglich – die SAP HEX zu nutzen, um eine optimale Performance zu gewährleisten. Operationen, die zu einer Änderung der Engine während der Ausführung führen, sollten vermieden werden, da hierdurch die Planoptimierung unterbunden wird.

Um Performanceprobleme, die durch komplexe Logiken entstehen, zu vermeiden, helfen folgende Optimierungsstrategien:

• Hierarchiefunktionen: Hierarchiefunktionen sollten sparsam eingesetzt und deren Verwendung optimiert werden.
• Joins: Joins müssen effizient gestaltet sein. Es gilt zu überlegen, ob eine Neugestaltung der Tabellenstruktur oder die Verwendung von Indizes die Leistung verbessern kann.
• Gezielte Persistenz: Es ist empfehlenswert, gezielte Persistenz zu nutzen, wie beispielsweise durch die in SAP HANA 2.0 SPS07 eingeführten Snapshots für Calculation Views.
• Join-Pruning: Mit Referential Joins bei Calculation Views und der neuen Kardinalitäts-Syntax für ABAP CDS Views und ABAP SQL wird Join-Pruning ermöglicht.
• Union Pruning: Mit Union Pruning können komplexe Queries geschickt zerlegt werden. Dadurch werden unnötige Äste nicht ausgeführt.

Datenbank-Optimizer unterstützen, Monitoring durchführen, Entwickler schulen

Ein weiterer Lösungsansatz ist die Unterstützung des Datenbank-Optimizers. Diesem sollten genügend Informationen zur Verfügung gestellt werden, um optimale Ausführungsstrategien für Abfragen zu bestimmen. Beispielsweise kann die Verwendung von Statistiken und Histogrammen dem Optimizer dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die effizienteste Ausführung einer Abfrage zu treffen. Wichtig ist auch, die Perfomance des Systems regelmäßig zu überwachen, weil dadurch Engpässe und Probleme frühzeitig erkannt werden. Mit geeigneten Performance-Analysetools können die Ursachen von Performanceproblemen identifiziert und gezielte Optimierungsmaßnahmen durchgeführt werden.

Nicht zu vernachlässigen ist zudem der Wissenstransfer: Entwickler und Administratoren, die mit Embedded Reporting und In-Memory Datenbanken wie SAP HANA arbeiten, müssen über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um effiziente und performante Lösungen zu entwickeln und zu warten. Unternehmen sollten daher in Schulungen wie die „SAP Certified Application Associate – SAP HANA 2.0 (Modeling)“ und „SAP Certified Development Specialist – ABAP for SAP HANA 2.0“ investieren, um das Verständnis für Best Practices und Optimierungstechniken zu fördern.

Fazit
Embedded Reporting in In-Memory Datenbanken wie SAP HANA ist ein leistungsfähiges Instrument für Unternehmen, um schnelle und effiziente Datenverarbeitung, verbesserte Entscheidungsfindung und eine höhere Benutzerzufriedenheit zu erreichen. Die erfolgreiche Implementierung von Embedded Reporting erfordert jedoch, dass Entwickler und Administratoren bestimmte Best Practices und Optimierungstechniken anwenden, um die Leistungsfähigkeit ihrer Systeme zu maximieren. Mit der richtigen Umsetzung von Embedded Reporting in In-Memory Datenbanken bleiben Unternehmen wettbewerbsfähig und erfolgreich in der modernen, datengetriebenen Wirtschaft.

letzte Änderung M.F. am 03.01.2024 Autor:  Maximilian Flohr Bild:  Maximilian Flohr

Autor:in

Herr Maximilian Flohr Maximilian Flohr ist als Senior Berater bei CALEO angestellt. Hier betreut er die Themenbereiche Finanz- und Konzernberichterstattung in SAP S/4HANA for Group Reporting und SAP BW/4HANA. CALEO ist eine international tätige Unternehmensberatung mit Spezialisierung auf Enterprise Performance Management und Business Intelligence. Mit tiefem Verständnis für Finanzprozesse bietet CALEO das volle SAP-Portfolio für Finance. Das Angebot reicht von Konzeption über Implementierung, Rollout und Support.

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