![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/banner_bdc_2026_1200x150.jpg\")
<\/a><\/div><\/div>\nDie Ergebnisse, die in diesem Artikel genannt werden, basieren auf zahlreichen automatisierten Analysen von produktiven Business-Ware\u00adhouse-Systemen, welche wir im Jahr 2012 im Rahmen des DataVard SAP BW Fitnesstest durchf\u00fchrten. Die Systeme stammen von Unternehmen aus verschiedenen Branchen und Gr\u00f6\u00dfen, von Chemie bis Utilities, von KMU bis DAX.<\/p>\n
Der Durchschnittstyp<\/h3>\n
Unser Bernd Weber, also das absolut durchschnittliche SAP BW, hat eine Systemgr\u00f6\u00dfe von circa 4,2 Terabyte. Unser \u00dcberblick zeigt, dass mit 46 Prozent fast die H\u00e4lfte aller Systeme ebenfalls im Bereich zwischen einem und f\u00fcnf Terabyte liegt.<\/p>\n
Weitere 31 Prozent, also immerhin jedes dritte System, sind sogar kleiner als ein Terabyte. Zehn Prozent der Systeme sind f\u00fcnf bis zehn Terabyte gro\u00df und lediglich 13 Prozent aller von uns analysierten Systeme \u00fcberspringen die Zehn-Terabyte-Grenze.<\/p>\n
Im Angesicht der aktuellen Big-Data-Diskussion fragen wir uns, woher dieses Trendthema im Kontext von SAP BW kommt, sind die meisten Systeme doch anscheinend gar nicht so gro\u00df. Ein wichtiges Indiz f\u00fcr Big Data ist unserer Meinung nach aber nicht die reine Systemgr\u00f6\u00dfe, sondern das Datenvolumen, welches in einer Query abgefragt werden muss.<\/p>\n
In unserem Durchschnittssystem liegen weniger als ein Drittel der Daten in der Reporting-Schicht. Des Weiteren besteht das System meist zu \u00fcber 40 Prozent aus tempor\u00e4ren und sonstigen Daten.<\/p>\n
Unter sonstigen Daten verstehen wir alles au\u00dfer Stamm-, Cube-, ODS-, PSA-Daten sowie ChangeLogs. H\u00e4ufig stellen wir fest, dass die gr\u00f6\u00dften Tabellen in dieser Gruppe die BW-Statistiken sind. Der Rest des BW-Systems setzt sich aus den Datenaufbereitungsschichten und den Stammdaten zusammen.<\/p>\n
Die Gr\u00f6\u00dfe eines BW-Systems l\u00e4sst wenig R\u00fcckschl\u00fcsse auf Herausforderungen der Zukunft zu. Ein wichtiger Indikator ist daf\u00fcr das Wachstum. Unser Bernd Weber hat eine Wachstumsrate von stolzen 30 Prozent im Jahr!<\/p>\n
Wachstumsschmerzen bleiben hier nat\u00fcrlich nicht aus. Nach zwei bis drei Jahren hat sich das System in seiner Gr\u00f6\u00dfe verdoppelt. Auf der einen Seite sinken die Kosten f\u00fcr bestehende Speichertechnologien und k\u00f6nnen damit einen Teil des Wachstums zumindest finanziell auffangen.<\/p>\n
Auf der anderen Seite sehen wir aber aktuelle Entwicklungen, wie In-memory Computing, welche die Kosten pro Gigabyte wieder in die H\u00f6he treiben. Wachsende Datenbest\u00e4nde f\u00fchren neben einer steigenden TCO (Total Cost of Ownership) auch zu Herausforderungen f\u00fcr die Performance.<\/p>\n
Das Durchschnittssystem hat eine Weighted Query Step Runtime von 14 Sekunden. Dieses Ergebnis erkl\u00e4rt so manchen Frust auf der Anwenderseite. Das blasse Auftreten unseres Durchschnittstypen liegt nicht nur an seinen unauff\u00e4lligen Eigenschaften, wie seiner Gr\u00f6\u00dfe und seiner Performance, sondern auch an seinem letzten Upgrade.<\/p>\n
Bernd Weber ist ein BW-System auf dem NetWeaver Release 7.01. Lediglich neun Prozent der Systeme laufen auf 7.30 und h\u00f6her. Dies ist besonders interessant im Zusammenhang mit Hana, denn f\u00fcr einen Umstieg auf diese Technologie ist mindestens dieses Release vonn\u00f6ten.<\/p>\n
Der Klassenprimus<\/h3>\n
Im Gegensatz zu unserem unauff\u00e4lligen Durchschnittsystem ist der Klassenprimus eine schillernde Pers\u00f6nlichkeit. Den gro\u00dfen Unterschied finden wir in seiner Statur und Fitness. Er ist athletisch und schnell.<\/p>\n
Im Gegensatz zu den 14 Sekunden Weighted Query Step Runtime des Durchschnittstypen ist der Primus in vier Sekunden ins Ziel gekommen \u2013 und das ganz ohne Hana. Interessant ist auch der K\u00f6rperfettanteil des Primus: Die tempor\u00e4ren und Systemdaten machen hier nur noch 20 Prozent des Gesamtsystems aus.<\/p>\n
Des Weiteren ist die Datenhaltung schlanker, da nur aktuelle Daten in den Infoprovidern vorgehalten werden und \u201ekalte\u201c Daten regelm\u00e4\u00dfig ausgelagert werden. Es gibt sicherlich viele Gr\u00fcnde f\u00fcr diese gute Performance, drei stellen wir hier kurz vor:<\/p>\n
1. Die Nutzung seiner guten Veranlagung, der Bordmittel eines BW-Systems, sind hier ein wichtiger Erfolgsfaktor. Das Datenmodell ist zugriffszeitenoptimiert \u2013 der Leseaufwand pro Query ist gering. Wir berechnen die Anzahl der zu lesenden Zeilen pro ausgegebene Zeile, um dies zu messen.<\/p>\n
Im Durchschnittssystem kommen auf eine angezeigte Zeile 57 gelesene Datens\u00e4tze. Bei den Topsystemen sind es lediglich drei bis f\u00fcnf Zeilen. Eine solche Optimierung des BW-Systems ist ohne externe L\u00f6sungen zu schaffen.<\/p>\n
2. Die besten Systeme haben ein gutes Housekeeping gemeinsam, durch welches Daten, die f\u00fcr Reporting und Datenaufbereitung nicht n\u00f6tig sind, ausgemistet werden. Die f\u00fchrenden Systeme arbeiten hier mit voll automatisierten L\u00f6sungen, um Nachhaltigkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n
Im Gegensatz zu diesen Systemen stellen wir bei der Untersuchung vieler normaler BW-Systeme fest, dass Statistik- und Log-Tabellen zu den gr\u00f6\u00dften im System geh\u00f6ren. Hier dr\u00e4ngt sich die Frage auf, ob die drei Jahre alte Query-Zugriffsstatistik ebenso werthaltig ist wie die Auftragseing\u00e4nge des Vortags.<\/p>\n
3. Beim Klassenprimus werden au\u00dferdem die Daten nach H\u00e4ufigkeit des Zugriffs aufgeteilt, um Reportingzeiten zu optimieren \u2013 dies wird typischerweise \u00fcber Zeitscheiben realisiert. Die Reportingzeit wird deshalb optimiert, weil die Datenmenge, auf die zugegriffen wird, reduziert ist.<\/p>\n
Wir beobachten hierf\u00fcr zwei Vorgehensweisen: Partitionierung und Archivierung\/NearLine Storage. Bei der Partitionierung werden die Infoprovider h\u00e4ufig noch manuell aufgespalten. Das kann zum Beispiel hei\u00dfen, dass die Auftragsdaten eines jeden Gesch\u00e4ftsjahrs in einem eigenen Infoprovider liegen.<\/p>\n
Bei der Archivierung beziehungsweise dem NearLine Storage (NLS) werden die Daten automatisch nach Ablauf einer Aufbewahrungszeit aus dem aktiven Infoprovider herausgeladen. SAP hat durch die NLS-Schnittstelle die M\u00f6glichkeit geschaffen, die Daten trotzdem im vollen Zugriff der Benutzer zu halten.<\/p>\n
NLS ist dabei nicht gleichbedeutend mit Sybase IQ: Die Daten werden je nach eingesetzter L\u00f6sung direkt im SAP-System hochkomprimiert gespeichert oder in eine separate Datenhaltung geladen. Der Vorteil gegen\u00fcber der Partitionierung ist, dass das System weniger Ballast enth\u00e4lt, da die alten Daten einen geringeren Teil des Systems ausmachen.<\/p>\n
Fazit<\/h3>\n
Wie wir gesehen haben, unterscheiden sich BW-Systeme in gro\u00dfem Ausma\u00df. Besonders die Performance kann in durchschnittlichen und unterdurchschnittlichen Systemen schnell zu Frust auf der Anwenderseite f\u00fchren.<\/p>\n
Hana hilft hier nur eingeschr\u00e4nkt: Durch einen Technologiewechsel wird ein schlechtes Datenmodell nicht auch gleich besser. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, um das System auf Vordermann zu bringen. Eine detaillierte Analyse des BW-Systems ist der beste Start, um die richtigen Ansatzpunkte hierf\u00fcr zu finden.<\/p>\n
Der SAP BW Fitnesstest von DataVard bietet neben einer Analyse des Ist-Zustandes auch ein Benchmarking mit \u00fcber 100 produktiven BW-Systemen. So ist auf einen Blick ersichtlich, in welchen Bereichen das eigene Business Ware\u00adhouse Verbesserungspotenziale besitzt.<\/p>\n 65 BW-Systeme wurden im vergangenen Jahr auf ihre Fitness hin untersucht. Die Ergebnisse sind aufschlussreich und bieten die M\u00f6glichkeit einer Standortbestimmung. Worin unterscheiden sich BW-Systeme und wie bringt man sie in H\u00f6chstform?<\/p>\n","protected":false},"author":1784,"featured_media":60576,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,31690],"tags":[1446,65,3569],"coauthors":[31957,31982],"class_list":["post-60673","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-1304","tag-datavard","tag-hana","tag-kmu","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",400,155,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-768x297.jpg",768,297,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-100x39.jpg",100,39,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-480x186.jpg",480,186,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-640x248.jpg",640,248,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-720x279.jpg",720,279,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-960x372.jpg",960,372,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",18,7,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",1000,387,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",600,232,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013.jpg",600,232,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2013-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" 65 BW-Systeme wurden im vergangenen Jahr auf ihre Fitness hin untersucht. Die Ergebnisse sind aufschlussreich und bieten die M\u00f6glichkeit einer Standortbestimmung. Worin unterscheiden sich BW-Systeme und wie bringt man sie in H\u00f6chstform?<\/p>\n","category_list_v2":"Business-Management<\/a>, MAG 13-04<\/a>","author_info_v2":{"name":"Joseph O\u2019Leary","url":"https:\/\/e3mag.com\/de\/author\/joseph-oleary\/"},"comments_num_v2":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/60673","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1784"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=60673"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/60673\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/60576"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=60673"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=60673"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=60673"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=60673"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Datavard](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/datavard_infografik.jpg\")