Com gestionar fitxers grans a SAP?

Gestió de fitxers correctes per al treball eficient en SAP

Aquest article discuteix per què és convenient utilitzar dades de text en brut per a treballs eficients a SAP, quins són els seus avantatges i per què s'ha de trencar en fragments de text més petits per tal de treballar molt més eficientment.

Com gestionar fitxers grans a SAP?

Les grans dades són una gran quantitat d'informació que arriba cada dia cada dia. Vénen de tots els telèfons intel·ligents, ordinador i fins i tot de consumidors, com ara televisors intel·ligents i altres sistemes intel·ligents situats a tot el món. Aquesta és la informació important que us permet entendre millor l'estructura del món i, en particular, dels éssers humans. Però també s'utilitza per millorar les estratègies de màrqueting, com, de fet, en moltes altres àrees.

Comencem amb el fet que tots els fitxers ocupin un lloc determinat a la xarxa o al disc dur de l’ordinador, cosa que significa que tenen algun volum o mida.

En termes senzills, Big Data és de dades més grans i més complexes, especialment de fonts no estàndard. La mida d’aquests conjunts de dades és tan gran que els programes de processament tradicionals no poden gestionar -los. Per tant, quan treballeu amb aquests fitxers, és possible que necessiteu - Ext File Splitter en línia.

En el curs del seu treball, WebMasters que treballen amb aquesta informació han de crear, emmagatzemar i enviar fitxers grans que són difícils d'enviar i processar en la seva forma crua. Per tal de resoldre aquest problema, podeu utilitzar programes o serveis que dividiu un fitxer de text en línia.

Què és SAP i com s'utilitza en grans dades?

Per analitzar aquest volum d'informació, s'utilitza el programari especial anomenat SAP System. Hi ha molts suggeriments per treballar amb diferents àrees, fetes a mida per a això i fer que sigui més fàcil realitzar les tasques necessàries.

Entre aquestes àrees on s'utilitzen aplicacions per al processament de dades, en primer lloc, es pot definir les següents indústries per utilitzar grans dades i SAP:

• Estructures financeres i comptabilitat;
  
• Indústria comercial i atenció al client;
  
• Estructures administratives i departaments relacionats amb el personal;
  
• Avaluació de riscos i departaments de planificació de l'estratègia;
  
• En els departaments de logística de producció, emmagatzematge i transport;
  
• En administració del sistema, serveis web, etc.;
  

Entre SAP, es poden distingir aplicacions que només funcionen localment (l'anomenat clàssic), i les opcions que s'especialitzen en el treball de sistemes de núvols. No obstant això, la pràctica demostra que és més eficient en tots els casos dividir fitxers grans en els més petits per tal de reduir la probabilitat d'errors i abocaments de dades en cas de les interrupcions de xarxa i altres situacions imprevistes.

A més, alguns SAP no admeten l'exportació de dades en formats convenients, per als quals cal convertir-los en Excel, HTML, etc., perquè la lectura i la feina amb tantes dades en elles és un treball difícil i, de vegades impossible.

Exportació de dades no convertits a SAP

En molts casos, la raó per la qual l'exportació de dades en formats com HTML o XLS no funciona en SAP és que és inexpedient per emmagatzemar aquest volum de dades mitjançant aquests tipus de registre. La forma més pràctica d'emmagatzemar i processar dades quan es treballa a SAP seria exportar les dades al text en lloc d'Excel.

L'emmagatzematge d'informació com a text no convertat o CSV té molts avantatges sobre Excel i altres fitxers convertits. Això s'aconsegueix estalviant tant l'espai com sigui possible, ja que no cal mantenir la informació en el codi de fitxer sobre com s'han de formatar les dades i on s'hauria de localitzar.

Els principals avantatges dels fitxers de text sobre Excel són:

• Els fitxers CVS i el text són significativament més lleugers;
  
• Els fitxers CSV obren molt més ràpids;
  
• A causa de la seva senzillesa, els fitxers CSV i TXT es poden obrir i llegir en gairebé tots els dispositius digitals possibles;
  
• Aquests formats són molt populars i són compatibles amb gairebé tots els programes d'edició de dades.

Per descomptat, és molt més convenient utilitzar programes SAP per treballar amb aquests formats que utilitzar fitxers Excel i convertits. Si encara no esteu convençuts que l'emmagatzematge i el processament de fitxers en forma de text no convertits és molt més convenient que treballar amb fitxers a Excel, aquí teniu alguns motius pels quals és significativament inferior a treballar amb grans dades en SAP mitjançant el format CSV:

• Números de mastegar Excel, és a dir, ronda els números separats per comes en un nombre, per la qual cosa es perden dades importants;
• Es perden dades grans de més de 15 caràcters Excel poden exponencial;
• Elimineu els avantatges des del principi d'una línia, que en alguns casos condueix a problemes de processament de dades;
• També elimina els zeros principals, que també condueixen a problemes i pèrdues de dades;
• Els fitxers d'Excel es poden malmetre o bloquejar, i un programari especial necessari com PassFab,
  
• També fa malbé les dades de moltes altres maneres.

A més, per a SAP per treballar, és convenient carregar dades en petites porcions, que és molt més fàcil en utilitzar text cru.

Per què és millor dividir fitxers en parts quan es carrega a SAP?

Com es va esmentar anteriorment, les grans dades són una quantitat increïble d'informació que ocupa un munt d'espai d'emmagatzematge. Amb aquests volums, és molt difícil enviar dades sobre la xarxa. Les interrupcions es poden restablir la taxa de descàrrega a zero i desencadenar re-descàrregues, que no només perden trànsit, sinó que també triga molt de temps i processament de processament per tornar a processar i enviar el fitxer. Per tal d'evitar aquests problemes, és molt útil utilitzar serveis per dividir un fitxer de text i obtenir diverses còpies, que es poden veure convenientment per l'usuari final.

Preguntes Més Freqüents

Quines són les bones pràctiques per gestionar fitxers de dades grans a SAP per assegurar el rendiment del sistema?

Les bones pràctiques inclouen optimitzar l’emmagatzematge de dades, arxivar regularment dades antigues i utilitzar mètodes de recuperació de dades eficients.