Die Österreichische Post migriert ihr Business Warehouse auf SAP Hana.

Foto: Österreichische Post AG SAP Hana bei der Post: Datenverarbeitung und Analyse in Echtzeit Die Österreichische Post nutzt ab sofort die In-Memory-Plattform SAP Hana und ermöglicht so Datenanalysen in Echtzeit. Der IT-Dienstleister Atos ist mit seinem Partner SAP für die Projektumsetzung verantwortlich.
Mit dem rapide wachsenden Datenvolumen steigen auch die Anforderungen an Datenanalyse- und Reportingsysteme – vor allem hinsichtlich Flexibilität und Echtzeit-Fähigkeit. Die Post hat Ende des vergangenen Jahres die Entscheidung getroffen, ihr bestehendes, auf Unix basierendes SAP-System nachhaltig zu erneuern.
Der Hauptbedarf bestand darin, die Geschäftsprozesse (Business Warehouse-Themen) sowie Reportings und deren Verarbeitung zu beschleunigen. Vor allem im Berichtswesen konnte das alte System tägliche Abläufe nicht mehr zur vollsten Zufriedenheit erfüllen bzw. abarbeiten. Aufgrund der Ergebnisse eines Proof-of-Concepts fiel schlussendlich die Entscheidung, die bestehende Business Warehouse-Landschaft auf die Hana-Plattform zu migrieren. Auch im Performancetest mit anderen vergleichbaren Systemen konnte die Plattform überzeugen.
Auf eine intensive Vorbereitungs- und Testphase folgte der Migrationsprozess. Die SAP Consulting-Organisation zeichnete als Projektleitung für die Konzeption und Durchführung der Migration verantwortlich. Dabei erfolgte das Upgrade auf das neueste Business Warehouse-Release und die Migration auf Hana in einem Schritt mit einer Downtime pro System, was insbesondere den Testaufwand verringerte. Zudem wurde SAP IQ (vormals Sybase IQ) als Nearline
Storage-Lösung in einer virtualisierten Umgebung angebunden, um in Kombination mit der Echtzeit-Plattform eine Hot-/Cold-Data-Lösung zu schaffen. Das Hardwaredesign sowie der gesamte Beschaffungsprozess lagen im Aufgabenbereich von Atos. Dabei kamen Hardwaretechnologien von Hitachi zum Einsatz.
Mit der In-Memory-Technologie Hana kombiniert der Softwarekonzern aus Walldorf die Verarbeitung großer Datenvolumina mit Analysen in Echtzeit. Dadurch können geschäftskritische Planungs- und Optimierungsprozesse effektiver gestaltet werden.