Performance-Analyse für das Business Warehouse

Das Allgäuer Überlandwerk (AÜW) ist mit 94.000 betreuten Privat- und Geschäftskunden der größte regionale Stromanbieter im Allgäu. Der Energieversorger mit Sitz in Kempten setzte 2013 1.060,9 Mio. kWh Strom ab. Das Unternehmen beschäftigt 308 Mitarbeiter, davon nutzen 300 SAP ERP in Verwaltung und Vertrieb, Finanzwesen, Controlling, Einkauf, Materialwirtschaft, Energiedatenmanagement und im Bereich der Strom- und Gasabrechnung. Im Zuge der gesetzlich geforderten Trennung von Netz und Energievertrieb wurde 2005 die Allgäunetz GmbH & Co. KG gegründet.

Die Entflechtung von Netz und Energievertrieb machte darüber hinaus eine Trennung der IT-Systeme notwendig, die jedoch auf ein gemeinsames Business Warehouse (BW) zugreifen. Das dadurch stetig wachsende Datenaufkommen führte schließlich zu Performance-Problemen, die das Tagesgeschäft beeinträchtigten. „Die Datenladeprozesse aus dem ERP in unser BW-System dauerten zuletzt bis in den späten Vormittag hinein und auch die Antwortzeiten im Minutenbereich waren nicht mehr akzeptabel“, erläutert Reinhold Haibel, der bei dem Energieversorger das Business Warehouse betreut. Die IT-Abteilung suchte daher nach einer Lösung, mit der sie die Performance-Probleme schnell und ohne zusätzliche Investitionskosten selbst lösen könnte. Da Reinhold Haibel das Business Warehouse zum Projektstart allein betreute, war es zudem wichtig, den zeitlichen Aufwand so gering wie möglich zu halten.

IT-Systemanalyse im Hintergrund

Die Wahl fiel auf das Tool „BW Fitness Test“ des Software- und Beratungsunternehmen Datavard. „Das Angebot passte zu unseren Anforderungen: eine Performance-Analyse mit anschließenden Handlungsempfehlungen und Workshop bei uns vor Ort ohne Zusatzinvestition und mit wenig Zeitaufwand“, erläutert Haibel. Datavard entwickelte die Anwendung als Standardprodukt, um laufende SAP-BW-Systeme zu analysieren und zu verbessern. Das Tool kombiniert eine automatische Tiefenanalyse mit einem Benchmarking, das Daten aus über 250 SAP-Systemen internationaler Unternehmen enthält. Die Analyse identifiziert die Stärken und Schwächen des Business Warehouse und erstellt daraus umsetzbare Empfehlungen. Geprüft werden die Datenvolumen aller enthaltenen Daten, die Performance von Berichten und Queries sowie Datenqualität und Systemauslastung. Als Projektziel definierte AÜW, die Schwachstellen im System zu finden und zu beseitigen und dadurch die Antwortzeiten auf wenige Sekunden zu reduzieren. Auch die nächtlichen Datenladeprozesse sollten beschleunigt werden und möglichst bis sieben Uhr morgens abgeschlossen sein.

Zunächst führte der IT-Anbieter eine Tiefenanalyse der drei vom Energieversorger genannten kritischsten Prozessketten durch. Der Performance-Check lief über zwei Tage via OSS im Hintergrund, während die Mitarbeiter ihren gewohnten Tätigkeiten nachgingen. Im anschließenden dreitägigen Workshop vor Ort präsentierte man die Ergebnisse aus der Tiefenanalyse und gab konkrete Handlungsempfehlungen. Das Tool ermittelte beispielsweise, dass 33 Prozent der Daten aus den Info-Providern älter als zwei Jahre waren. Temporäre Daten wie PSA und Change Logs belegten darüber hinaus 35 Prozent der Systemgröße. Auch hinsichtlich der Housekeeping-Strategie und der Cube Compression identifizierte der BW-Test Verbesserungspotentiale. Die wichtigsten Empfehlungen setzte ein Berater gemeinsam mit Reinhold Haibel direkt im System um. Beispielsweise konnte die Datenbankgröße durch Cube-Komprimierung und PSA-Löschung schnell reduziert werden. Die weitere Umsetzung der Handlungsempfehlungen erfolgte dann in Eigenregie während des laufenden Geschäftsbetriebs. Insgesamt wurden fünf Arbeitstage auf das Projekt verwendet, einschließlich der Umsetzung eines Großteils der Verbesserungsvorschläge.

Verbesserungen dank BW-Test

Mithilfe der Analyse wurden die wichtigsten Langläufer identifiziert und schnelle Performance-Verbesserungen realisiert. „Die zentralen Queries konnten wir innerhalb einer Woche beschleunigen. Sie liegen nun im Sekundenbereich. Auch die nächtlichen Ladezeiten wurden um mehrere Stunden verkürzt“, berichtet Reinhold Haibel. Gleichzeitig fand ein nachhaltiger Wissenstransfer statt. „Da die Schulung direkt an unserem System erfolgte, konnten wir innerhalb kurzer Zeit viel Know-how dazugewinnen. Ich war überrascht, wie viel Einsparungspotential durch einfache Maßnahmen möglich ist“, resümiert Reinhold Haibel. Nach der Umsetzung der Handlungsempfehlungen kam der Test ein zweites Mal zum Einsatz, um die Auswirkungen auf das System zu überprüfen. Das Ergebnis: Mithilfe der bisher umgesetzten Maßnahmen konnten bereits zwölf Prozent der ungenützten Daten entfernt werden. Auch hinsichtlich der Cube Compression und der Zusammensetzung der Aggregate konnten Verbesserungen verzeichnet werden.

Das abschließende Urteil: „Der BW-Test hat bei geringem zeitlichen Aufwand einige Verbesserungen gebracht“, so Reinhold Haibel. „Wir wollen nun weiter am Ball bleiben, da wir noch nicht alle ermittelten Maßnahmen zur Performance-Verbesserung umsetzen konnten“. Geplant ist, eine nachhaltige Information-Lifecycle-Management-Strategie durchzusetzen. In deren Rahmen sollen Daten künftig konsequent gemäß ihrer Nutzung und Aussagekraft klassifiziert und überflüssige Daten regelmäßig entfernt werden.