SAP Consulting

Optimice el
rendimiento
de su SAP

Nuestro servicio de consultoría se enfoca en identificar áreas de oportunidad y presentar recomendaciones específicas que lleven a una mejora significativa en el rendimiento de SAP.

Disponible para SAP HANA SAP R3 SAP B1

Análisis de rendimiento

SAP HANA · Memoria por servicio

Anomalía
Pico fuera de patrón

Host

CPU · Disco · RAM

Memoria

Crecimiento anormal

SQL

Sentencias costosas

Threads

Esperas y saturación

🛡️

Cero invasivo

Sin riesgo de afectar la configuración ni la operación.

📊

Data que ya existe

Trabajamos con indicadores de rendimiento que SAP ya almacena.

🤖

Machine Learning

Algoritmos propios y modelos de ML para detectar anomalías.

🎯

Causa raíz

Hallazgos, recomendaciones y un plan de acción concreto.

Cómo funciona

De los datos de SAP a un
plan de acción

Un proceso claro y seguro: usted nos comparte información que su sistema ya genera, y nosotros la convertimos en hallazgos accionables.

Servicio cero invasivo

Trabajamos únicamente con la información que usted nos proporciona. Sin ningún riesgo de afectar la configuración ni la operación de su SAP.

  1. 01

    Trabajamos con la data que SAP ya almacena

    Utilizamos los datos e indicadores de rendimiento que su sistema registra de forma nativa.

  2. 02

    Le indicamos las tablas que requerimos

    Definimos las tablas específicas según su versión: HANA, R3 o B1.

  3. 03

    Usted nos proporciona la data

    Su equipo extrae la información requerida y nos la comparte.

  4. 04

    Análisis con algoritmos propios y machine learning

    Analizamos recursos de hardware, uso de memoria, sentencias SQL, threads y esperas, entre otros indicadores. Ver detalle →

  5. 05

    Cruzamos fuentes e identificamos anomalías

    Correlacionamos la data de las distintas fuentes para detectar comportamientos fuera de lo normal.

  6. 06

    Determinamos la causa raíz

    Analizamos cada anomalía para encontrar el origen real del problema de rendimiento.

  7. 07

    Informe de hallazgos y recomendaciones

    Generamos y presentamos un informe con hallazgos y recomendaciones específicas.

  8. 08

    Plan de acción con acompañamiento Opcional

    Presentamos un plan de acción y, si lo desea, lo acompañamos en su ejecución.

Qué analizamos

Indicadores que revelan el origen del problema

Ponemos especial atención en cuatro familias de indicadores, entre otros, y cruzamos la información para encontrar patrones que no son visibles por separado.

🖥️

Recursos de hardware

Utilización de recursos del host.

CPU Disco Memoria
🧠

Uso de memoria

  • → Incrementos anormales de uso
  • → Patrones de crecimiento
  • → Servicios con consumo elevado
🗄️

Datos SQL

  • → Tiempos de ejecución y consumo de recursos
  • → Cantidad de ejecuciones
  • → Sentencias SQL de alto costo
🔀

Threads y esperas

  • → Cantidad de threads y actividad de ejecución
  • → Esperas y situaciones de saturación
  • → Patrones anormales de concurrencia

…entre otros indicadores, según la versión y los datos disponibles en su SAP.

Ejemplo · SAP HANA

Esquema básico de una implementación HANA

Tablas de SAP HANA que alimentan el detector de anomalías, basado en algoritmos de machine learning como Isolation Forest y Autoencoder.

Host data

M_HOST_RESOURCE_UTILIZATION

Métricas de uso de recursos del host (CPU, memoria, disco, etc.).

Memory data

M_SERVICE_MEMORY

Información de memoria de los servicios de SAP HANA.

SQL data

M_EXPENSIVE_STATEMENTS

Sentencias SQL costosas y de alto consumo.

Thread / Wait data

M_SERVICE_THREADS

Hilos de ejecución y esperas (threads/waits).

Python / Pandas

Carga de datos y análisis inicial.

Feature Engineering

Creación de variables y preparación de los datos para el modelo.

Isolation Forest

  • → Detecta patrones anómalos en los datos.
  • → Muy efectivo para valores atípicos (outliers).

Autoencoder

  • → Aprende el comportamiento normal.
  • → Detecta desviaciones (anomalías) en la reconstrucción.

Anomalía detectada

Se detectan patrones fuera de lo normal.

XGBoost

Clasifica y prioriza las anomalías según su impacto y probabilidad.

Causa raíz probable

Identifica la causa raíz más probable del problema de rendimiento.

Beneficios

Mejores datos, mejores decisiones, mayor rendimiento

Detección temprana de problemas

Mayor estabilidad del sistema

Menos tiempo de inactividad

Rendimiento óptimo de SAP

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