Optimización de la carga de datos de versión

Cuando trabaja con modelos de datos, tanto si se crean para la visualización de datos como para la planificación, existen muchas mejores prácticas que se aplican a ambos. Por este motivo, es importante que haya completado la unidad Optimización del rendimiento en la carga de datos en el curso Optimización del rendimiento en el diseño de historias de SAP Analytics Cloud.

En esa unidad, exploramos cómo se cargan los datos en SAP Analytics Cloud desde una y varias fuentes de datos, las opciones de optimización de la carga de datos, el control de la carga de datos a nivel de widget con las opciones de actualización de datos y otras funciones y funcionalidades que pueden optimizar el rendimiento en la carga de datos.

En esta lección, nos centramos específicamente en la carga de datos de versión y en las formas en que puede optimizar el modelo de planificación.

Cuando inicia una sesión de entrada de datos por primera vez, los datos públicos se copian (en segundo plano) en una versión privada dedicada. Esta versión privada le permite modificar los datos sin interferir con la versión original hasta que se hayan publicado. El nombre, modo de edición, sugiere que está trabajando directamente en los datos públicos, pero en realidad está trabajando en una copia, una versión privada del contenedor de datos que solo es visible para usted. Estas versiones privadas, creadas de forma invisible durante un modo de edición pública, son fuentes conocidas para un consumo de memoria potencialmente alto y un procesamiento de consultas costoso debido a la gran cantidad de datos que se copian.

Si el estado de edición de una versión es demasiado grande, puede provocar que las operaciones, como publicar, alcancen los límites específicos de la operación, independientemente de la memoria general del sistema disponible. Es posible que tenga que deshacer los cambios en el historial de versiones, sin embargo, si la versión se vuelve tan grande que ya no es posible deshacer los cambios y generalmente no se puede utilizar, es posible que tenga que revertir la versión (para ediciones públicas) o eliminar la versión (para versiones privadas).

Es importante que los tamaños de versión se supervisen con la herramienta Estadísticas y análisis de versiones privadas. Esta herramienta muestra versiones por tamaño, lo que le permite hacer que los creadores de versiones conozcan el tamaño de sus versiones y el posible alto consumo de memoria que pueden causar.

Al realizar un seguimiento de los tamaños de las versiones, puede identificar y abordar patrones de crecimiento de datos, optimizar la limpieza e implementar estrategias de archivo o depuración de datos para garantizar una utilización eficiente del almacenamiento. Si falta memoria general del sistema, se deben borrar las versiones que no se necesitan. Las grandes versiones privadas creadas por otros usuarios también pueden afectar al rendimiento, por lo que una buena estrategia de limpieza es imprescindible. Eliminar regularmente las versiones privadas no utilizadas y revertir las ediciones, según sea necesario, ayudará a mantener la eficiencia del sistema.

Aunque la planificación en versiones privadas no está restringida, es posible que desee tener en cuenta otras formas de controlar mejor el rendimiento de estas versiones. Para empezar, tenga en cuenta el diseño del modelo, de modo que las versiones del modelo sean más pequeñas: comprenda el requisito, planifíquelo y, a continuación, créelo. Algunos consejos de mejores prácticas para optimizar el tamaño de la versión incluyen:

Utilice un área de planificación. Si los tamaños de las versiones públicas no se pueden reducir, se recomienda encarecidamente utilizar un área de planificación para las versiones de edición pública. Cubrimos las áreas de planificación en una lección separada, pero, en pocas palabras, las áreas de planificación se pueden configurar para reducir el tamaño de la versión colocando solo los datos del área de planificación en modo de edición, lo que reduce el uso de memoria.

Cree un parámetro de rendimiento. Configure un parámetro de rendimiento de versión privada. El parámetro predeterminado es 5 millones de registros de base de datos, pero se puede modificar para satisfacer sus necesidades. Si crea una instantánea de datos que supera el parámetro configurado, por ejemplo, al crear una versión privada o al empezar a editar una versión pública, se le notificará. Cubrimos esta parametrización en la lección sobre áreas de planificación.

Establezca los filtros antes de copiar. Para reducir el tamaño de la versión, cree una versión privada con los filtros adecuados antes de copiar los datos. Trabajar con este tipo de versión privada da como resultado mejoras de rendimiento notables al introducir datos nuevos, ya que solo se copia un subconjunto de datos, lo que da como resultado ganancias de rendimiento muy notables al introducir datos nuevos. Cuanto más discriminen estos filtros, mejor.

Utilice versiones separadas para los pasos del proceso. Utilice versiones más pequeñas y separadas para sus temas de planificación, por ejemplo, centro de coste y planificación de la cuenta de resultados. En lugar de ejecutar todos los pasos de planificación de un tema de planificación en una versión grande, utilice versiones separadas para la planificación optimista y pesimista, antes de copiar en su versión final que mejor represente su año planificado.

Planifique mejores acciones de datos. Repiense los diseños de acción de datos para que las acciones de datos creen menos registros. Cubriremos la optimización de acciones de datos más adelante en este curso.

Defina el control de acceso a datos de lectura en el modelo. Esto garantiza que los planificadores no administradores creen versiones privadas o editen versiones públicas con una instantánea de datos restringidos configurada. Cuanto más restrictivo sea el acceso a los datos de un usuario, mejor será el rendimiento, ya que la salida de la consulta solo devolverá los datos que un usuario puede ver o editar. Utilice el control de acceso a datos de lectura y las funciones de bloqueo para restringir las regiones de datos. Utilice Escribir en dimensiones solo cuando sea realmente necesario y seleccione Leer y Escribir sabiamente en versiones grandes (por ejemplo, datos reales) para menos usuarios.

Para obtener más información sobre el control de acceso a datos, consulte la unidad Protección de datos en SAP Analytics Cloud en el curso Gestión de seguridad y administración en SAP Analytics Cloud.