Como lidar com arquivos grandes no SAP?

Manuseio de arquivos correto para trabalho eficiente no SAP

Este artigo discute por que é desejável usar dados de texto bruto para trabalhos eficientes na SAP, quais são suas vantagens, e por que ela deve ser dividida em fragmentos de texto menores, a fim de trabalhar muito mais eficiência.

Como lidar com arquivos grandes no SAP?

Big Data é uma enorme quantidade de informações chegando em cada vez mais pedaços todos os dias. Eles vêm de todos os smartphones, computador e até mesmo dispositivos consumidores, como TVs inteligentes e outros sistemas inteligentes localizados em todo o mundo. Esta é uma informação importante que permite compreender melhor a estrutura do mundo e, em particular, humanos. Mas também é usado para melhorar estratégias de marketing, como, de fato, em muitas outras áreas.

Vamos começar com o fato de que todos os arquivos ocupam um determinado local na rede ou no disco rígido do computador, o que significa que eles têm algum volume ou tamanho.

Em termos simples, o Big Data é de dados maiores e mais complexos, especialmente de fontes não padrão. O tamanho desses conjuntos de dados é tão grande que os programas de processamento tradicionais não podem lidar com eles. Portanto, ao trabalhar com esses arquivos, você pode precisar - o divisor de arquivos Ext online.

No decorrer de seu trabalho, os webmasters trabalhando com essas informações precisam criar, armazenar e enviar arquivos grandes que são difíceis de enviar e processar em sua forma bruta. Para resolver esse problema, você pode usar programas ou serviços que dividam um arquivo de texto on-line.

O que é SAP e como é usado em grandes dados?

Para analisar um volume de informações, o software especial chamado  SAP system   é usado. Existem muitas sugestões para trabalhar com diferentes áreas, personalizados para ele e facilitando a realização das tarefas necessárias.

Entre essas áreas onde os aplicativos para processamento de dados são usados, antes de um, pode-se destacar as seguintes indústrias para usar grandes dados e SAP:

• Estruturas financeiras e contabilidade;
  
• Indústria comercial e atendimento ao cliente;
  
• Estruturas administrativas e departamentos que lidam com o pessoal;
  
• Avaliação de riscos e departamentos de planejamento de estratégia;
  
• Nos departamentos de logística de produção, armazenagem e transporte;
  
• Na administração do sistema, serviços da Web, etc.;
  

Entre a SAP, pode-se distinguir aplicativos que funcionam apenas localmente (os chamados clássicos) e as opções que se especializam no trabalho dos sistemas de nuvem. No entanto, a prática mostra que é mais eficiente em todos os casos para dividir grandes arquivos em menores, a fim de reduzir a probabilidade de erros e despejos de dados em caso de interrupções de rede e outras situações imprevistas.

Além disso, alguns SAP não suportam dados de exportação em formatos convenientes, para os quais precisam ser convertidos em Excel, HTML, etc., porque ler e trabalhar com tantos dados neles é um trabalho difícil e às vezes impossível.

Exportando dados não convertidos para a SAP

Em muitos casos, a razão pela qual a exportação de dados em formatos, como HTML ou XLS, não funciona no SAP é que ela é incorreta para armazenar esse volume de dados usando esses tipos de registro. A maneira mais prática de armazenar e processar dados ao trabalhar no SAP seria exportar os dados para o texto em vez do Excel

Armazenar informações como texto não convertido ou CSV tem muitas vantagens sobre o Excel e outros arquivos convertidos. Isso é conseguido economizando o máximo possível de espaço, pois não há necessidade de manter informações no código de arquivo sobre como os dados devem ser formatados e onde ele deve ser localizado.

As principais vantagens dos arquivos de texto sobre o Excel são:

• CVS e arquivos de texto são significativamente mais leves;
  
• Arquivos CSV abrem muito mais rápido;
  
• Devido à sua simplicidade, os arquivos CSV e TXT podem ser abertos e lidos em quase todos os dispositivos digitais possíveis;
  
• Esses formatos são muito populares e são suportados por quase todos os softwares de edição de dados.

Claro, é muito mais conveniente usar programas SAP para trabalhar com esses formatos do que usar arquivos Excel e convertidos. Se você ainda não estiver convencido de que o armazenamento e processamento de arquivos na forma de texto não convertido é muito mais conveniente do que trabalhar com arquivos no Excel, então aqui estão algumas razões pelas quais é significativamente inferior a trabalhar com grandes dados no SAP usando o formato CSV:

• Excel mastiga números, isto é, os números separados por vírgulas em um número, e é por isso que os dados importantes são perdidos;
• Números grandes com mais de 15 caracteres que o Excel pode exponencial, os dados são perdidos;
• Remover vantagens desde o início de uma linha, que em alguns casos leva a problemas de processamento de dados;
• Também remove os principais zeros, que também leva a problemas e perda de dados;
• Os arquivos do Excel podem ser corrompidos ou bloqueados, e um software especial necessário como PassFab,
  
• Também estraga dados de muitas outras maneiras.

Além disso, para o SAP funcionar, é desejável carregar dados em pequenas porções, o que é muito mais fácil ao usar o texto bruto.

Por que é melhor dividir arquivos em partes ao fazer o upload para o SAP

Como mencionado acima, grandes dados são uma quantidade incrível de informação que ocupa muito espaço de armazenamento. Com tais volumes, é muito difícil enviar dados pela rede. As interrupções podem redefinir a taxa de download para zero e desencadear re-downloads, que não apenas desperdiça o tráfego, mas também leva muito tempo e processando o poder de reprocessar e enviar o arquivo. Para evitar esses problemas, é muito útil usar serviços para dividir um arquivo de texto e obter várias cópias, que podem ser convenientemente visualizadas pelo usuário final.

Perguntas Frequentes

Quais são as melhores práticas para gerenciar grandes arquivos de dados em SAP para garantir o desempenho do sistema?

As práticas recomendadas incluem otimizar o armazenamento de dados, arquivar regularmente dados antigos e usar métodos eficientes de recuperação de dados.