Hallo Zusammen,
In dem Teil möchte ich euch mehr über mein Praktikumsthema, meinen Alltag im Betrieb, sowie andere Interessante Sachen erzählen.
Meine Aufgabe hatte das Thema „Kundensegmentierung mit SAP HANA SQL“. Was ist jedoch SAP HANA?
SAP HANA ist eine Entwicklungs- und Integrationsplattform von SAP für Softwareanwendungen, die im Kern aus einem relationalen Datenbanksystem besteht und OLAP- und OLTP-Landschaften in einer gemeinsamen In-Memory Datenbank kombiniert. Mit Hilfe der In-Memory-Technik den gegenüber der Festplatte erheblich schneller zugreifbaren Arbeitsspeicher des Computers zur Datenspeicherung nutzt. Verglichen mit herkömmlichen Anwendungen ermöglicht sie Auswertungen großer Datenmengen mit höherer Performance (Wikipedia,2021). Das Besondere daran ist, dass SAP HANA noch recht neu ist. Somit war es für mich und meinen Betreuer im weiten Sinne eine neue Aufgabe die neuen Funktionen und Logiken zu erfassen und Dokumentieren. Die Arbeit mit SAP HANA fand die meiste Zeit innerhalb von Eclipse statt. Dort konnte man mit Hilfe von Skripten, Tabellenoperationen und Filtern alte SAP BW und ABAP Operationen nachmodellieren, welche nicht nur übersichtlicher wurden, sondern auch schneller.
Die zugehörige Aufgabe zu SAP HANA war eine Segmentierung der Kunden der Salzgitter Mannesmann Stahlhandel GmbH, die bislang mit klassischen BW-Werkzeugen implementiert wurde, zu erneuern. Dazu sollen neue Methoden direkt auf der HANA-Datenbank genutzt werden. Genauer heißt es wie vorhin erwähnt: Die alten SAP BW Modellierungen zu verstehen, zu analysieren, SAP HANA zu verstehen und sich eine Strategie erarbeiten wie man vorgeht. Anschließend galt es dies zu implementieren. Während der Implementierung gab es jedoch einige Komplikationen, da die SAP BW ABC-Analyse nicht so einfach umsetzbar ist, wie davor. Zuvor konnte man mehr als die A, B und C Segemente auswählen, womit anschließend die Kunden zugeordnet wurden. In der Standard ABC-Analyse von SAP HANA gab es jedoch nur maximal 3 Segmente. Somit galt es dafür eine Lösung zu finden. Die Lösung war diese ABC Analyse mit Ranking Funktionen, sowie mit Summierung Funktionen darzustellen, damit man eine gleiche Zuordnung erhält. Neben dieser großen Problemlösung gab es noch weitere kleine Probleme, welche man aber mit vielen möglichen Lösungen lösen konnte.
Die Arbeitsatmosphäre in der Abteilung war toll. Ich wurde an meinem ersten Tag herzlich empfangen und eingewiesen. Mein vorläufiger Büropartner war auch ein Praktikant. Wir haben uns direkt verstanden und hatten interessante Gespräche über unsere Studiengänge und Unis. Diesen Büroalltag konnte ich leider nicht allzu lang genießen, da die Verordnungen nur noch Homeoffice und Einzelbüros zugelassen haben, was die Etage recht leer machte. Nichtsdestotrotz war die Atmosphäre weiterhin herzlich. Die Arbeitszeiten waren zudem flexibel, womit ich diese optimal an meine Vorlesungen und Bachelorarbeitszeiten anpassen konnte.
In dem letzten Teil werde ich ein Fazit ziehen und gebe kleine Tipps, um einfacher den GESIS Alltag zu meistern.