Scoprite come LeverX ha supportato MAHLE nel ripristino di dati di esportazione completi e accurati in SAP Analytics Cloud. Il progetto ha garantito una reportistica affidabile e ha posto le basi per futuri miglioramenti.
Il contesto
MAHLE International GmbH è un produttore tedesco di componenti per auto con sede a Stoccarda. Fondata nel 1920, è cresciuta fino a diventare uno dei principali fornitori mondiali del settore automobilistico.
L'azienda opera in più di 30 Paesi e impiega oltre 72.000 persone. Le sue unità di business principali comprendono Powertrain e ricarica, Sistemi termici e fluidi e Ciclo di vita e mobilità. Nel 2022, MAHLE era al quarto posto tra i fornitori tedeschi di automobili, dopo Bosch, ZF e Continental, con prodotti utilizzati in circa la metà dei veicoli nel mondo.
La strategia a lungo termine di MAHLE, nota come Strategia 2030+, si concentra su tre direzioni: elettrificazione, gestione termica e carburanti alternativi come idrogeno e carburanti elettronici. L'azienda si sta gradualmente orientando verso soluzioni di mobilità sostenibile, pur continuando a sostenere le sue linee di prodotti tradizionali.
Questo cambiamento aumenta la richiesta di approfondimenti accurati e basati sui dati, soprattutto per quanto riguarda le prestazioni delle esportazioni, dove una reportistica tempestiva e affidabile diventa fondamentale per prendere decisioni aziendali informate.
La sfida
Nell'ambito delle normali attività di reporting, MAHLE utilizza SAP Analytics Cloud (SAC) per monitorare le prestazioni delle esportazioni. Uno dei cruscotti chiave utilizzati in questo processo, il cruscotto Tesla Export, mostrava occasionalmente dati incompleti o mancanti. Ciò comportava incongruenze e comprometteva l'affidabilità delle informazioni ricavate.
Il problema principale era che alcuni dati importati dal database SAP HANA non apparivano correttamente in SAC. In alcuni casi, mancavano dei record, i parametri erano errati o i dati storici non erano disponibili. Questi problemi rendevano difficile per gli analisti e i controller del cliente fidarsi dei dati o utilizzarli con sicurezza nei report.
Il nostro approccio
Il team LeverX è stato coinvolto per supportare MAHLE. Il loro obiettivo era identificare la causa delle incongruenze dei dati nel dashboard Tesla Export e proporre un modo affidabile per risolverle.
Poiché il sistema SAC era già attivo e in uso, il team ha dovuto lavorare all'interno dei vincoli di una configurazione esistente. Ciò ha richiesto una rapida analisi del modello di dati attuale, la comprensione del flusso di dati dal database SAP HANA al SAC e l'individuazione dei problemi senza interrompere le attività di reporting quotidiane.
Per rispondere alle esigenze del cliente, l'approccio si è concentrato sui seguenti obiettivi chiave:
- Analizzare la struttura del modello di dati SAC e il modo in cui è collegato al database HANA.
- Identificare le cause alla base dei dati mancanti o errati nel dashboard Tesla Export.
- Ripristinare la piena disponibilità dei dati, compresi i record storici, garantendo che nessun dato sia stato rifiutato durante l'importazione.
- Risolvere gli errori relativi ai parametri che influiscono sui risultati dei report.
- Proporre soluzioni a lungo termine che possano aiutare a evitare problemi simili in futuro.
Una proposta chiave riguardava l'implementazione di un meccanismo Delta per semplificare le future importazioni di dati da HANA a SAC. Questo meccanismo è stato presentato come potenziale miglioramento e sottoposto alla revisione del cliente.
La soluzione
Il progetto si è concentrato sui servizi di supporto di SAP Analytics Cloud (SAC) per il dashboard Tesla Export. Il team ha iniziato analizzando il modello di dati SAC e la sua connessione al database SAP HANA. Questa fase ha comportato l'esame del modo in cui i dati venivano trasferiti, dove si interrompevano e perché alcuni record mancavano o non venivano visualizzati correttamente.
Le azioni principali intraprese sono state
- Reimportare tutti i dati dal database HANA in SAC per garantire che il processo di importazione fosse completo e che nessun record venisse rifiutato.
- Correzione delle configurazioni dei lavori di SAC per eliminare i parametri errati nel dashboard e garantire la visualizzazione di informazioni accurate.
- Ripristino dei dati storici per garantire che i dati di esportazione degli anni attuali e precedenti fossero visibili e utilizzabili per l'analisi.
Per tutta la durata dell'incarico, il team ha seguito le migliori pratiche di gestione della qualità dei dati, garantendo che tutte le modifiche mantenessero l'integrità dei dati e fossero in linea con gli standard di reporting del cliente.
Alla fine dell'incarico, MAHLE aveva un cruscotto SAC perfettamente funzionante con una visibilità dei dati ripristinata. Gli analisti e i controller potevano ora contare su di esso per un reporting di esportazione accurato e tempestivo. Il cliente ha inoltre ricevuto chiare raccomandazioni per prevenire problemi simili in futuro.
I risultati
Il progetto ha risolto il problema principale del cliente: dati inaffidabili nel dashboard Tesla Export di SAP Analytics Cloud (SAC). Dopo aver completato le attività di supporto, il dashboard riflette dati di esportazione completi e accurati provenienti dal database SAP HANA, compresi i record degli anni precedenti.
I risultati principali sono stati:
- Reporting di esportazione accurato, senza record rifiutati o dati mancanti durante l'importazione.
- Gestione corretta dei parametri nei report SAC, con conseguente produzione coerente e affidabile.
- Ripristino della disponibilità dei dati storici, per un'analisi più completa delle prestazioni.
Questi miglioramenti hanno immediatamente aumentato l'affidabilità dei report e delle analisi di esportazione di MAHLE. Gli utenti aziendali, compresi gli analisti di dati e i controllori, hanno potuto lavorare con dati coerenti e prendere decisioni basate su informazioni accurate.
Oltre a risolvere i problemi immediati, il progetto ha gettato le basi per la stabilità futura. Il team di LeverX ha presentato due potenziali percorsi di miglioramento a lungo termine, tra cui l'implementazione di un meccanismo Delta per ottimizzare i processi di importazione dei dati. Queste proposte hanno fornito al cliente un percorso chiaro per l'ottimizzazione futura.