Globaler FinTech-Anbieter steigerte Anaplan-Performance durch Speicherplatzoptimierung

Problemstellung

Das Geschäftsmodell des Kunden umfasste sieben Schlüsselfaktoren, die jeweils eine sorgfältige Prüfung und Finanzplanung über mehrere Abteilungen hinweg erforderten. Diese Faktoren stellten eine dynamische Herausforderung dar, da die spärlichen Datenpunkte analysiert werden mussten. Der bisherige Ansatz erwies sich als unproduktiv, und der Kunde konnte die richtigen Kombinationen für die Planung nicht effektiv identifizieren. In Phasen hoher Auslastung stieß der Kunde zudem auf Probleme mit der Plattformleistung, was ein reibungsloses und simultanes Arbeiten im Modell nahezu unmöglich machte.

Wichtigste Herausforderungen

• Die maximale Modellgröße betrug fast 120 GB und erreichte damit die Arbeitsbereichsschwelle von 130 GB.
• Aufgrund der Datenlücken im Modell kam es zu einer verzögerten und ineffizienten Planung, was eine geringere Produktivität und einen fehlerhaften Dateneingabeprozess zur Folge hatte.
• Aufgrund der Modellgröße und der räumlichen Beschränkungen können keine neuen Kosten- und Gewinnzentren hinzugefügt werden.
• Eine fortgeschrittene Optimierung des Speicherplatzes ist erforderlich, da das bestehende Modell die Skalierbarkeit sowie regelmäßige Erweiterungen und Aktualisierungen einschränkt.

Lösungsrahmen

• Identifizierte spezifische Positionen, die einen erheblichen Anteil der gesamten Berechnungszeit in Anspruch nahmen, und fasste sie zusammen, ohne die Datenzuverlässigkeit zu beeinträchtigen und mehr Speicherplatz zu sichern.
• Durch die enge Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen und die Ermittlung der geeigneten Dimensionskombinationen mittels logischer Argumentation wurde eine bessere Modellstruktur, Echtzeit-Zusammenarbeit und Effizienz ermöglicht.
• Durchführung umfassender Analysen zur Bewertung und Minimierung der Anzahl umfangreicher und volumenreicher Aktionen pro Prozess, wodurch letztendlich die Laufzeitoptimierung verbessert wird.
• Überprüfung des Modells gemäß den Best-Practice-Richtlinien und Implementierung einer weiteren Komprimierung der Modellgröße und Verbesserung der Modellleistung.