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Die Bedeutung von Big Data und In-Memory Technologie
im Finance & Controlling
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Die Bedeutung von Big Data und In-Memory Technologie im Finance & Controlling
Einleitung
Die Schlagworte „Big Data“ und „In-memory-Technologie“
sind in aller Munde und werden viel diskutiert. Grundsätzlich
betrachtet handelt es sich dabei um ein sehr technisches
Thema: Es geht darum die Daten in den Arbeitsspeicher
auszulagern und die Verarbeitung der Daten nicht mehr
zeilenorientiert sondern spaltenorientiert durchzuführen.
Durch diese beiden Änderungen werden die Daten um ein
vielfaches schneller verarbeitet.
Da sich in den vergangenen Jahren die Hardwarekosten
entsprechend nach unten entwickelt haben, kann mittlerweile
jedes Unternehmen von der neuen Technologie profitieren.
Entsprechend beschäftigen sich auch viele Softwarehäuser
seit geraumer Zeit mit diesem Thema, so auch SAP. Die
entsprechende Technologie Plattform bezeichnet die SAP als
HANA (High performance analyticvappliance).
Mittelfristig wird HANA die heutige Client-Server Technologie
ablösen und dann als neuer Datenbank-Standard den Einzug
halten. Da dieser Wandel mit Investitionen in Projekte und
Hardware verbunden ist, bemüht sich die SAP den Übergang
für die Kunden möglichst sanft zu gestalten. Konkret bedeutet
dies, dass es nicht notwendig ist im „Big-Bang“ Verfahren in
eine neue Datenbank-Umgebung einzuziehen, ein schrittweiser
Übergang ist möglich.
Praktische Einsatzbereiche
Das Konzept der SAP sieht vor in gewissen Bereichen des
Rechnungswesens, wie die Übersicht deutlich macht, eine
beschleunigte Verarbeitung zu ermöglichen. Dazu werden Teile
der existierenden Datenbank auf eine HANA Datenbank
dupliziert und über sogenannte „HANA Accelerators“
beschleunigt verarbeitet.
Marktsegmentrechnung (CO-PA) kombiniert werden. Eigens
dafür optimierte Lesebausteine können sowohl auf die
bisherigen Strukturen als auch auf die Einzelposten der InMemory Datenbank zugreifen. Dadurch werden sowohl die
Auswertungen als auch die Transaktionen im Abschluss
(Umlage, Verteilung) um ein vielfaches beschleunigt.
Dabei kann die klassische Datenbank und die In-Memory
Datenbank beispielsweise für Prozesse der Ergebnis- und
CO-PA
Daten
SD
FI
OM
PC
OBJ
CRM
….
Delta
Reporting Tool
Aufbau
Kontinuierliche
Ergebnissbereich Aktualisierung
KoKrs
CO-PA
LeseBaustei
n
Datenbanken
K4
K3
K1
Kostl 1 Kostl 2 Kostl 3
K2
Umlage
Klassische DB
In-Memory DB
CO-PA Einzelposten
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Top Down
Verteilung
Innenaufträge
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Neben dem Einsatzbereich im CO-PA sind auch bereits viele
Funktionalitäten im Gemeinkosten-Controlling auf die neue
Datenbanktechnologie hin optimiert.
So wurde beispielsweise ein Einzelpostenmonitor entwickelt,
mit dem sehr schnell der gesamte Buchungsstoff des
Gemeinkosten-Controlling durchsucht werden kann. Auch die
performance-kritischen Transaktionen wie Abgrenzungsund
Zuschlagsermittlung wurden für HANA optimiert und bringen
einen echten Vorteil im Abschlussprozess.
Die klassischen Prozesse im Finanzwesen bieten ebenfalls
viele Ansatzpunkte zur beschleunigten Verarbeitung. Die
folgende Tabelle zeigt in der Übersicht in welchen Bereichen
des Finanzwesens bereits heute eine Optimierung mit HANA
möglich ist.
Beschleunigung FI - Prozesse
Organisation
Finanzwesen
Performance
Buchhaltung und
Abschluss
Rechnungswesen
Treasury & FinanzRisikomanagement
Gemeinsame
FinanzTransaktionen
Managen von
Unternehmensrisiken und
Compliance
Entwicklung und
Übersetzungsstrategie
Finanzbuchhaltung
Zahlungen und
Banken
Kommunikation
Forderungsmanagement
Unternehmenssteuerung, Risiko
und Compliance
Planung
Budgetierung und
Vorhersage
Konzernabschluss
Cash und
Liquiditätsmanagment
Gemeinschaftliche
Zahlung
Eingangsrechnung
Acces
Risikomanagemen
t
Verbindlichkeiten
und Inovationsstrategien
Gesellschaftszusammenschluss
Verbindlichkeiten
und Inovationsstrategien
Reisemanagement
Globale
Handelsregeln
Überwachung und
Berichtwesen
Berichtswesen und
Jahresabschluss
Risikomanagemen
t Finanzwesen
Shared Services
Rahmenkonzept
NachhaltigkeitsBerichte
Steuerung und
Finanzabschluss
Risikomanagemen
t Wirtschaftsgüter
Zum Autor
Uli Müller | Partner
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