Live data
Het rapporteren op live data kent voordelen ten opzichte van fysieke data zoals toegang tot de meest recente data of het minimaliseren van data-loads. Een live data connectie maakt het mogelijk om ‘on-the-fly’ data te berekenen in een rapport doordat data vaak van tevoren virtueel gemodelleerd. Live data vergen dan wel weer extra rekenkracht van je hardware. Gelukkig kunnen we dit tegenwoordig laten doen door krachtige database engines, zoals HANA, die uitblinken in berekeningen om live data mogelijk te maken en zo performance te garanderen.
Performance issues
Toch zien we bij veel bedrijven dat de overstap naar live data rapportages niet vlekkeloos gaat. Trage laadsnelheden, filtering en interactiviteit tussen tabellen en grafieken laten soms te wens over. Ook zien we dat users steeds hogere verwachtingen krijgen. Ze willen bijvoorbeeld kunnen doorklikken van geaggregeerd niveau naar gedetailleerde analyses om oorzaken te achterhalen. Om dit op te zetten met live data is uitdagend aangezien operationele en analytische data moet worden gecombineerd en dit veel rekenkracht kost.
SAC-architectuur
Maar dat moet mogelijk zijn toch? We hebben immers krachtige database engines die om kunnen gaan met live data. Klopt. Maar we moeten ook kijken hoe er in de architectuur van SAP Analytics Cloud wordt omgegaan met berekeningen. Voor virtueel gemodelleerde data uit een databron wordt een database engine gebruikt, welke zeer snel is. Wil je de data verrijken in SAC door het maken van nieuwe calculaties, delta & tresholds of visualisaties – dan wordt dit uitgevoerd door je eigen laptop of device. Zo garandeert SAC dat bedrijfsgevoelige data beperkt blijft tot je eigen apparaat, maar daarmee ook de dataprocessing en dus snelheid.
Nadenken over het gebruik van Live data
Zouden we dan live data links moeten laten liggen? Zeker niet, maar het is zaak om zorgvuldig te zijn in waarvoor we het gebruiken en hoe we rapporten ontwerpen in SAC. Vaak kan er met verschillende functionaliteit eenzelfde soort rapport worden gebouwd – maar kan de snelheid aanzienlijk verschillen.
Hoe garanderen we performance?
Voor betere performance moeten we goed nadenken over de meest efficiënte manier qua dataprocessing en rapport ontwerp. Idealiter, laten we zoveel mogelijk data berekeningen door de database engine uitvoeren en vermijden we lokale calculaties. Om dat te realiseren is zowel kennis nodig over de werking van SAC-functionaliteit, als het virtueel modelleren van data in de backend.
