Klare Arbeitsteilung in einer Unternehmensgruppe: Als Vertriebsgesellschaft der HEAG Südhessische Energie AG (HSE) und der Stadtwerke Mainz AG beliefert das Unternehmen ENTEGA Vertrieb GmbH & Co. KG nahezu eine Million Menschen im Rhein-Main-Gebiet mit Energie und Wasser. Eine Tochtergesellschaft, die ENTEGA Service GmbH in Darmstadt, übernimmt mit ihren 200 Mitarbeitern das Abrechnungs- und Forderungsmanagement sowie sämtliche Dienstleistungen rund um die Zähler, also das Ablesen, den Aus- und den Einbau, und ist darüber hinaus für die Betreuung der kompletten IT zuständig.
Die Vertrags- und Abrechnungsdaten der Kunden verwaltet ENTAGA Service mit der Branchenlösung SAP IS-U (heute: SAP for Utilities). Für die Berichterstellung werden diese Informationen in die Business-Warehouse-Funktionalität von SAP NetWeaver Business Intelligence (SAP NetWeaver BI) überführt und dort aufbereitet. Angesichts der großen Menge an Abrechnungsdaten, die bei einem Energieversorger anfallen, hat das Datenvolumen in SAP NetWeaver BI inzwischen einen beträchtlichen Umfang erreicht – das gilt vor allem für InfoCubes und die Datenbanktabellen der Persistent Staging Area (PSA). In der PSA werden die Abrechnungsbelege gespeichert; da pro Beleg mehrere Hundert Datensätze angelegt werden, kommt schnell eine sehr große Masse an Daten zusammen. Monatliche Zuwachsraten von bis zu 20 GB sind nicht ungewöhnlich.

Zeitverlust bei Abfragen und Backups

„SAP NetWeaver BI war bereits ziemlich ‚voll’. Wir brauchten hier dringend eine Lösung“, erinnert sich Jens Schwarz, der zuständige IT-Mitarbeiter. Verschärft wurde die Situation durch die Umstellung der Abrechnungs- und Datenaustauschprozesse auf das so genannte Mehrmandantenmodell, bei dem sich die Datenmenge verdoppelt, weil Netzabrechnungen sowohl für den Lieferanten als auch für den Kunden erstellt werden.
Diese Datenflut verursachte nicht nur einen großen und kostenintensiven Aufwand für die Speicherung, sondern war auch für Probleme bei der Administration verantwortlich. So mussten die Mitarbeiter permanent das Speichervolumen überwachen, um Engpässe bei den Simulationsläufen für die bilanzielle Abgrenzung zu vermeiden, mit denen der Verbrauch für das Kalenderjahr hochgerechnet wird. Außerdem machten dem Unternehmen die langen Laufzeiten bei Abfragen oder Backups zu schaffen, vor allem angesichts der begrenzten Kapazität für Backups, die es erforderlich macht, die Läufe innerhalb eines streng begrenzten Zeitfensters durchzuführen.

Auch archivierte Informationen abrufbar halten

Als Abhilfe war zunächst die Archivierungsanwendung von SAP im Gespräch. Allerdings bietet sie keinen unmittelbaren Zugriff auf die archivierten Daten. Stattdessen müssen sie ins Business Warehouse zurückgeladen werden, und das kostet viel Zeit. Damit schied die Lösung für ENTEGA aus: Als Energiedienstleister ist das Unternehmen gesetzlich verpflichtet, Daten über einen Zeitraum von zehn Jahren für die behördliche Prüfung zugänglich zu halten. Dies gilt vor allem für Angaben, die Jahresabschlüsse, Verkaufs- und Bestandsstatistiken sowie bilanzielle Abgrenzungen betreffen.
„Uns blieb nur die Wahl, alles online vorzuhalten und eine entsprechend große Datenbank zu schaffen oder eine Nearline-Lösung einzuführen. Wir haben uns für Letzteres entschieden“, berichtet Schwarz. Denn damit kann das Unternehmen Informationen, die im Alltagsgeschäft nicht mehr benötigt werden, aus der relationalen Online-Datenbank löschen und in den Nearline-Speicher auslagern.

Komprimierte Daten sparen Speicherplatz

Die Wahl fiel auf die von SAP zertifizierte Nearline-Lösung SAND/DNA Access des Hamburger Anbieters SAND Technology. Sie überzeugte vor allem dadurch, dass die Daten zwar kräftig komprimiert werden können, dennoch aber weiterhin zur Analyse oder als Grundlage für neue ODS-Objekte oder InfoCubes zur Verfügung stehen. Ein weiteres Plus war die einfache Implementierung dieser Speicherlösung. Bereits im Januar 2007, nur drei Monate nach dem Start der Einführung, war der Nearline-Speicher für SAP NetWeaver BI produktiv. Inzwischen nutzen rund 30 Mitarbeiter SAND/DNA Access. Bei Bedarf – etwa vor bilanziellen Abgrenzungsläufen – verlagern sie die Daten in den Nearline-Speicher.
Steht einmal eine Prüfung an, so können die Beschäftigten allerdings trotzdem ganz einfach auf die komprimierten Daten zugreifen – ein entscheidender Vorteil für das Unternehmen, wie Schwarz erläutert: „Wenn man Daten im SAP-Archiv archiviert, dauert es sehr lange, sie zurückzuladen. Außerdem muss in der Online-Datenbank der entsprechende Speicherplatz zur Verfügung stehen. Werden die Daten jedoch komprimiert und dabei zugänglich vorgehalten, ist dauerhaft mehr Speicherplatz da. Und falls es im Online-Bereich doch einmal eng werden sollte, kann man mit der Lösung zusätzlich weitere Daten komprimieren und hat auf diese Weise gleich wieder mehr Speicherplatz zur Verfügung.“

Geringere Kosten, mehr Leistung

Ein weiterer positiver Aspekt sind die zum Teil erheblichen Kosteneinsparungen. Da weniger Festplattenplatz benötigt wird, verkürzt sich die Dauer von Backups. Der Plattenplatz kann mit dem Einsatz der Nearline-Lösung nahezu konstant gehalten werden. Auch der Aufwand für die Administration fällt bei der nun schlankeren Datenbank deutlich geringer aus.
Gleichzeitig ist die Performance gestiegen, betont Schwarz: „Dank der kleineren InfoCubes sind auch die Reportingzeiten wesentlich besser. Derzeit halten wir in den InfoCubes jeweils die Daten von zwei Jahren vor, die Informationen aus dem Jahr davor verschieben wir in den Nearline-Speicher und löschen sie gleichzeitig aus dem InfoCube. Damit benötigen auch die wöchentlichen Aktivitäten, wie Indizes anlegen und löschen, wesentlich weniger Zeit. Auf einem so kleinen Datenbestand geht das natürlich wesentlich schneller.“
Doch vor allem kann ENTEGA Service die vorhandene Speicherkapazität nun viel effizienter nutzen. „Aus 100 Prozent Daten werden am Ende etwa fünf bis acht Prozent“, betont Schwarz. Dies wirkt sich vor allem positiv auf den Plattenplatz und die Laufzeiten der Backups aus, außerdem muss das Unternehmen deutlich seltener neue Hardware anschaffen. Die Schlankheitskur für die Datenbank hat sich also gelohnt.