UD4D — Pomáháme měnit data v užitečné informace

Snížení nákladů na cloudovou datovou platformu o více než 40 %

Optimalizovali jsme nejnáročnější datové procesy a datový model platformy tak, aby výrazně klesly náklady na cloudový provoz, aniž by došlo k omezení reportingu.

Kontaktujte nás Stáhnout PDF
Snížení nákladů na cloudovou datovou platformu o více než 40 %

O klientovi

Nadnárodní farmaceutický výrobce, který provozuje plánování a řízení provozu založené na systému SAP ve více než 140 zemích.

Výzva

Klient potřeboval snížit provozní náklady platformy Snowflake a současně zachovat stávající možnosti reportingu i prostor pro budoucí růst.

  • Datové toky nebyly optimalizovány z hlediska výkonu, spotřebovávaly významnou část výpočetních zdrojů Snowflake a zvyšovaly provozní náklady platformy
  • Reportovací pohledy poskytovaly koncovým uživatelům nízký výkon a zároveň spotřebovávaly neúměrné množství výpočetních zdrojů
  • Raw Data Vault pro zdroje SAP IBP a SAP S/4HANA nebyl optimalizován pro paralelní zpracování v architektuře MPP. Kvůli architektonickým nedostatkům navíc přinášel byznysu jen omezenou hodnotu
  • Nedostatečný přehled o hlavních zdrojích nákladů komplikoval stanovení priorit jednotlivých optimalizací

Řešení

UD4D zahájilo vícefázovou optimalizaci zaměřenou na nejnákladnější části datové platformy.

  • Analyzovali jsme spotřebu výpočetního výkonu napříč jednotlivými procesy datového skladu
  • Optimalizovali jsme nejnáročnější datové pipeline a reportovací pohledy
  • Identifikovali a odstranili jsme nepoužívané Data Vault objekty
  • Refaktorovali jsme navazující objekty a jejich závislosti
  • Zavedli jsme optimalizovaný model Raw Data Vaultu, který zlepšil efektivitu zpracování a umožnil opakované využití dat napříč dalšími řešeními

Dopad na byznys

  • Více než 40 %

    nižší spotřeba výpočetního výkonu

    Denní spotřeba ve Snowflake klesla ze 70 na 40 kreditů, což vedlo k přímému snížení provozních nákladů platformy.

  • 44 000 USD

    roční úspora nákladů

    Odhadovaná roční úspora při zachování plné funkčnosti řešení pro byznys.

  • 80

    optimalizovaných reportovacích pohledů

    Ve fázi 1 jsme refaktorovali 43 pohledů a ve fázi 2 dalších 37. Zaměřili jsme se především na pohledy s nejvyšší spotřebou výpočetního výkonu a jejich navazující závislosti.

  • 15

    tabulek SAP přestavěných v Raw Data Vaultu

    Nejnáročnější tabulky jsme přepracovali tak, aby se omezilo redundantní zpracování a data bylo možné opakovaně využívat v navazujících řešeních.

Časté dotazy

Jaký byl cíl?

Snížit provozní náklady platformy Snowflake při zachování možností reportingu a podpoře budoucího růstu.

Jak UD4D náklady snížilo?

Vícefázovou optimalizací, která zahrnovala analýzu spotřeby výpočetního výkonu, optimalizaci nejnáročnějších datových pipeline a reportovacích pohledů, odstranění nepoužívaných Data Vault objektů a zavedení optimalizovaného modelu Raw Data Vaultu.

Jaké technologie byly použity?

Snowflake, zdroje SAP IBP a SAP S/4HANA, modelování metodikou Data Vault a Snowflake Dynamic Tables.

Jaké byly výsledky?

Denní spotřeba ve Snowflake klesla ze 70 na 40 kreditů, tedy o více než 40 %, což představuje přibližně 44 000 USD ročně. Optimalizováno bylo 80 reportovacích pohledů a 15 tabulek SAP bylo přestavěno v Raw Data Vaultu, aniž by došlo ke změně reportingu.

Související případové studie