"Effektives SAP SAC Design: Best Practices und hilfreiche Tipps für Entwickler

Einleitung

In meiner jüngsten Rolle als SAP BW-/BI-Entwickler war ich mit der Herausforderung konfrontiert, ein effizientes und benutzerfreundliches Design für SAP Analytics Cloud (SAC) zu erstellen. Das Ziel war es, ein Design zu erstellen, das eine intuitive Benutzererfahrung bietet und gleichzeitig eine präzise Datenvisualisierung und -analyse ermöglicht.

Hauptteil

Ein effektives Design in SAC erfordert die Berücksichtigung von mehreren Aspekten, einschließlich der Nutzererfahrung, der Performance und der Datenqualität. Wie können wir also ein solches Design erzielen? Hier sind einige Best Practices und Tipps, die ich in meiner Arbeit gefunden habe.

1. Berücksichtigung der Nutzererfahrung: Wir müssen uns immer daran erinnern, dass unsere Endbenutzer das Design nutzen werden. Daher sollte es so einfach und intuitiv wie möglich sein. Ein effektiver Ansatz besteht darin, Dashboards und Berichte zu erstellen, die leicht zu verstehen sind und schnelle Einblicke geben. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von KPI-Kacheln, die eine schnelle Übersicht über die Leistung bieten.


/* Ein einfaches Beispiel für eine KPI-Kachel in SAC */
{
  "type": "tile",
  "title": "Gesamtumsatz",
  "measure": {
    "name": "Net Revenue",
    "aggregation": "SUM"
  },
  "dimension": {
    "name": "Year",
    "value": "2021"
  },
  "format": "currency"
}

2. Optimierung der Performance: Die Performance ist ein entscheidender Faktor für die Nutzererfahrung. Um eine optimale Performance zu gewährleisten, sollten wir die Menge der geladenen Daten begrenzen und den Gebrauch von komplexen Berechnungen minimieren. Ein praktischer Tipp ist die Verwendung von Aggregationen auf der BW-Seite, statt sie in SAC durchzuführen.

3. Sicherstellung der Datenqualität: Die Qualität unserer Daten beeinflusst die Genauigkeit unserer Analysen und Berichte. Daher sollten wir sicherstellen, dass die Daten korrekt, aktuell und konsistent sind. Ein effektiver Ansatz ist die Verwendung von Datenqualitätsregeln und -prüfungen in unserem BW-System.


/* Ein einfaches Beispiel für eine Datenqualitätsregel in BW */
DATA: lv_rule TYPE rs_rule.
lv_rule = rs_c_rule=>create( i_name = 'Check Revenue' ).
lv_rule->add_check( i_type = rs_c_check=>gc_type_range,
                    i_field = 'Net Revenue',
                    i_low = '0' ).
lv_rule->activate( ).

Fazit

Effektives SAC-Design erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein Verständnis für die Endbenutzer und ihre Bedürfnisse. Durch die Berücksichtigung der Nutzererfahrung, der Optimierung der Performance und der Sicherstellung der Datenqualität können wir ein Design erstellen, das sowohl effizient als auch benutzerfreundlich ist. Und vergessen Sie nicht: Ein gut gestaltetes SAC kann den Unterschied in der Nutzung und Akzeptanz der Lösung durch die Endbenutzer ausmachen.

Loloba