Как обрабатывать большие файлы в SAP
Правильная обработка файлов для эффективной работы в SAP
В данной статье рассматривается, почему для эффективной работы в SAP желательно использовать необработанные текстовые данные, в чем их преимущества и почему их следует разбивать на более мелкие текстовые фрагменты, чтобы вести работу намного эффективнее.
Как обрабатывать большие файлы в SAP?
Большие данные — это огромнейшее количество информации, поступающей все большими порциями каждый день. Они поступают с каждого подключенного к сети смартфона, компьютера и даже бытовых устройств, вроде умных телевизоров и других смарт-систем, размещенных по всему миру. Это важная информация, позволяющая лучше понять устройство мира и, в частности, человека. Но также она используется и для улучшения маркетинговых стратегий, как, впрочем, и во многих других сферах.
Давайте начнем с того факта, что все файлы занимают определенное место в сети или на жестком диске компьютера, что означает, что они имеют некоторый объем или размер.
Проще говоря, большие данные более крупнее и более сложные наборы данных, особенно из нестандартных источников. Размер этих наборов данных настолько велик, что традиционные программы обработки не могут справиться с ними. Поэтому, работая с такими файлами, вам может понадобиться - ext file splitter Online.
Веб-мастерам, работающим с этой информацией, приходится в процессе своей работы создавать, хранить и пересылать объемные файлы, которые тяжело переслать и обработать в сыром виде. Для того, чтобы решить данную проблему, можно воспользоваться программами или сервисами, делающими разделение текстового файла онлайн.
Что такое SAP и как это используется в больших данных
Для анализа такого объема информации используются специальное ПО, называемое системой SAP. Существует множество предложений для работы с различными областями, специально изготавливаясь под неё и облегчая выполнение необходимых задач.
Среди этих областей, где применяются приложения для обработки данных, в первую очередь можно выделить такие отрасли применения Big Data и SAP:
- Финансовые структуры и бухгалтерия;
- Торговая отрасль и служба поддержки клиентуры;
- Административные структуры и отделы, занимающиеся персоналом;
- Отделы оценки рисков и планирования стратегий;
- В отделах логистики производства, складирования и перевозки;
- В системном администрировании, веб-сервисах и т.д.;
Среди SAP можно выделить приложения, которые работают только локально (т.н. классические), так и варианты, специализирующиеся на работе облачных систем. Тем не менее, практика показывает, что эффективнее во всех случаях разбивать большие файлы на меньшие, чтобы снизить вероятность ошибок и сброса данных в случае перебоев в сети и других непредвиденных ситуациях.
Кроме того, некоторые SAP не поддерживают экспорт данных в удобных форматах, для чего их нужно преобразовывать в Excel, HTML и др., ведь читать и работать с таким количеством данных в них - сложная, а иногда и невозможная работа.
Экспорт непреобразованных данных в SAP
Во многих случаях, причина, по которой в SAP не работает экспорт данных в форматах типа HTML или xls, заключается в нецелесообразности хранения такого объема данных используя эти типы записи. Наиболее практичным способом хранения и обработки данных при работе в SAP будет экспортировать данные в текст вместо Excel.
Хранение информации в виде непреобразованного текста или в CSV имеет множество преимуществ перед файлами Excel и другими преобразованными файлами. Это достигается за счет экономии максимального количества места, благодаря отсутствию необходимости держать в коде файла информации о том, как должны быть отформатированы данные и где они должны располагаться.
Основными преимуществами текстовых файлов перед Excel являются:
- CVS и текстовые файлы весят значительно меньше;
- Файлы формата CSV открываются значительно быстрее;
- Благодаря своей простоте файлы CSV и txt открываются и читаются почти на всех возможных цифровых устройствах;
- Данные форматы имеют большую популярность и поддерживаются почти всем ПО, работающим с редактированием данных.
Конечно, для работы с этими форматами намного удобнее пользоваться программами SAP, чем используя Excel и преобразованные файлы. Если вы еще не убеждены в том, что хранение о обработка файлов в виде непреобразованного текста значительно удобнее, работы с файлами в Excel, то вот несколько причин, по которым он значительно проигрывает работе с большими данными в SAP используя формат CSV:
- Excel жует числа, т.е. округляет числа, разделенные запятой посчитав их одним числом, из-за чего теряются важные данные;
- Большие числа, длинной более 15 символов Excel может возвести в экспоненциальную форму, данные теряются;
- Удаляют плюсы из начала строки, что в некоторых случаях приводит к проблемам в обработке данных;
- Также удаляет идущие в начале строки нули, что также приводит к проблемам и потерям данных;
- Файлы Excel могут быть повреждены или заблокированы, и требуется специальное программное обеспечение, такое как PassFab,
- А также портит данные множеством других своих способов.
К тому, для работы SAP желательно загружать данные небольшими порциями, что при использовании необработанного текста куда проще.
Почему лучше разбивать файлы на части при загрузке в SAP
Как уже упоминалось выше, Big Data — это невероятные объемы информации, которые занимают много места на носителях. При таких объемах очень сложно отправлять данные через сеть, т.к. перебои могут сбросить показатель загрузки до нуля и запустить повторное скачивание, что не только потратит трафик, но и отнимет много времени и вычислительных мощностей для повторной обработки и отправки файла. Для того, чтобы подобных проблем не возникало, очень полезно пользоваться сервисами для разделения текстового файла и получения нескольких копий, которые затем можно удобно просмотреть конечному пользователю.
Часто Задаваемые Вопросы
- Каковы лучшие практики для управления большими файлами данных в SAP для обеспечения производительности системы?
- Лучшие практики включают оптимизацию хранения данных, регулярное архивирование старых данных и использование эффективных методов поиска данных.
