کیس اسٹڈی: "مہینے کے آخر میں SAP سست کیوں ہو جاتا ہے؟" — Emulus Consulting کا ABAP سے Spark کا فیصلہ

13 Nov 202610 Min Readviews 0comments 0
SAP ABAP سے Spark — کنورژن ایکسلریٹر — Pulse Convert

کیس اسٹڈی: "مہینے کے آخر میں SAP سست کیوں ہو جاتا ہے؟" — Emulus Consulting کا ABAP سے Spark کا فیصلہ

― S/4HANA سے پہلے بھاری Z پروگرامز ERP سے باہر — کم کسٹم کوڈ، ہلکا سسٹم

ایک نظر میں (Executive Summary)

  • پلیٹ فارم: Innovational Office Solution
  • کلائنٹ: Emulus Consulting
  • دائرہ کار: [X] Z / Y پروگرامز کا تجزیہ؛ ان میں سے [X] رپورٹنگ اور پروسیسنگ پروگرامز Spark پر منتقل
  • خودکار درستگی: 70%–90%؛ باقی ABAP اور Spark دونوں کے ماہرین نے مکمل کیا
  • رابطہ: Admin@innovationalofficesolution.com
  • مفت POC: AnyBI to Power BI & AnyETL to Fabric صفحہ

1. دو مسئلے، ایک جڑ

Emulus Consulting کے مینوفیکچرنگ اور ٹیکسٹائل سے وابستہ SAP کلائنٹس کے سامنے دو بظاہر الگ مسئلے تھے۔

پہلا مسئلہ روزمرہ کا تھا: ہر مہینے کے آخری دنوں میں SAP سست ہو جاتا۔ گودام میں گڈز ایشو پوسٹ کرنے میں وقت لگتا، اکاؤنٹس کی ٹیم شکایت کرتی۔ وجہ تلاش کی گئی تو معلوم ہوا کہ اسی وقت درجنوں Z رپورٹس background jobs کے طور پر چل رہی تھیں — اسٹاک ایجنگ، پروڈکشن ویری اینس، کسٹمر وائز آؤٹ اسٹینڈنگ، ایکسپورٹ شپمنٹس کا خلاصہ — اور یہ سب ERP کے ڈیٹا بیس پر لاکھوں قطاریں پڑھ رہی تھیں۔

دوسرا مسئلہ آنے والا تھا: S/4HANA مائیگریشن۔ SAP ERP 6.0 کی mainstream maintenance 2027 کے آخر میں ختم ہو رہی ہے، اور اختیاری extended maintenance 2030 کے آخر تک ہے۔ مائیگریشن کے تخمینے میں سب سے بڑا حصہ کسٹم ABAP کوڈ کا تھا، کیونکہ S/4HANA میں ڈیٹا کا ڈھانچہ کئی جگہ بدلتا ہے اور ہر Z پروگرام کی جانچ اور ترمیم ضروری ہوتی ہے۔

دونوں مسئلوں کی جڑ ایک تھی: ایسے پروگرامز جو ERP کے اندر چل رہے تھے، حالانکہ ان کا ERP کے اندر چلنا ضروری نہیں تھا۔

2. SAP کی اپنی سفارش

SAP خود سفارش کرتا ہے کہ مائیگریشن سے کم از کم ایک سال پہلے production میں ABAP Call Monitor (SCMON / SUSG) سے یہ ڈیٹا جمع کیا جائے کہ کون سا کسٹم کوڈ واقعی چلتا ہے، اور جو نہیں چلتا اسے ہٹا دیا جائے — کیونکہ اوسط ECC سسٹم میں کسٹم کوڈ کا بڑا حصہ production میں کبھی چلتا ہی نہیں۔ SAP کا "clean core" تصور بھی یہی کہتا ہے: معیاری سسٹم کو کم سے کم بدلو، اور اضافی کام باہر رکھو۔

Emulus نے اسی سوچ کو ایک قدم آگے بڑھایا۔

3. ہر Z پروگرام کا فیصلہ

زمرہپہچانفیصلہ
ختم کرناproduction میں [X] ماہ سے نہیں چلاS/4HANA میں نہیں جائے گا
ERP میں رکھنادستاویزات بناتا یا بدلتا ہے، اسکرین enhancements، workflowS/4HANA کے لیے ترمیم (SAP ٹولز سے)
ERP سے باہر (اس کیس اسٹڈی کا موضوع)زیادہ تر پڑھنا، جمع کرنا، خلاصہ، رپورٹ یا بیرونی فائل بناناMicrosoft Fabric کے Spark پر منتقل

تیسرا زمرہ دو فائدے دیتا ہے: S/4HANA کے لیے ترمیم ہونے والے پروگرامز کم ہو جاتے ہیں، اور ERP پر سے رپورٹنگ کا بوجھ بھی اتر جاتا ہے۔

4. کنورژن کے پانچ قدم

قدم 1 — استعمال اور کوڈ

Production سے SCMON / SUSG ڈیٹا، background job ہسٹری (SM37) اور ABAP سورس کوڈ جمع کیا گیا۔ ہر پروگرام کی رن فریکوئنسی، دورانیہ، پڑھی جانے والی ٹیبلز اور ڈیٹا بیس میں تبدیلی کی موجودگی ایک فہرست میں آئی۔

قدم 2 — "باہر جا سکتا ہے؟" کا فیصلہ

AI ایکسلریٹر نے سورس کوڈ میں UPDATE / MODIFY / BAPI کالز، اسکرین پروسیسنگ اور صرف پڑھنے کی نوعیت کو جانچا۔ جو پروگرام صرف پڑھتے اور خلاصہ بناتے تھے، وہ امیدوار بنے۔

قدم 3 — ڈیٹا کی تیاری

ان پروگرامز کی پڑھی جانے والی SAP ٹیبلز OneLake میں لائی گئیں، اور Silver لیئر میں تاریخ، مقدار اور کرنسی کی اقسام درست کی گئیں اور production client (MANDT) کی فلٹرنگ کی گئی۔

قدم 4 — ABAP سے Spark (AI کے ذریعے)

  • SELECT … FOR ALL ENTRIES اور JOINs → Spark SQL joins
  • Internal tables پر LOOP اور READ TABLE → DataFrame joins، filters اور window functions
  • COLLECT اور SUM → groupBy().agg()
  • AT NEW / AT END OF (control break) → window functions
  • SELECT-OPTIONS / PARAMETERS → نوٹ بک پیرامیٹرز
  • ALV آؤٹ پٹ → Power BI رپورٹ یا Paginated Report
  • OPEN DATASET (بیرونی فائل) → OneLake یا SharePoint فائل
  • Background jobs → Data Factory پائپ لائن شیڈول

70%–90% کوڈ خودکار طور پر تبدیل ہوا۔

قدم 5 — موازنہ (PulseQA)

ایک جیسی selection شرائط پر ABAP پروگرام اور Spark نوٹ بک چلا کر آؤٹ پٹ کی قطاروں، مجموعوں اور تفصیلی ریکارڈز کا خودکار موازنہ کیا گیا۔ ABAP کے packed decimals (TYPE P) اور Spark کے DECIMAL کے ہندسے، اور خالی تاریخ (00000000) کی منطق پر خاص توجہ دی گئی۔

5. ABAP سے Spark: اجزاء کا نقشہ

ABAPSpark (Microsoft Fabric)
SELECT / JOIN / FOR ALL ENTRIESSpark SQL / DataFrame join
Internal tablesDataFrame
LOOP AT / READ TABLEjoins، filters، window functions
COLLECT / SUMgroupBy().agg()
AT NEW / AT END OFwindow functions (row_number، lag)
SORT / DELETE ADJACENT DUPLICATESorderBy / dropDuplicates
TYPE P (packed decimal)DecimalType (precision اور scale واضح)
SELECT-OPTIONS / PARAMETERSنوٹ بک پیرامیٹرز
ALVPower BI / Paginated Report
OPEN DATASETOneLake / فائل آؤٹ پٹ
Background job (SM36)Data Factory پائپ لائن

6. نتائج

  • [X] Z پروگرامز میں سے [X]% ختم، [X]% Spark پر منتقل؛ S/4HANA کے لیے ترمیم والے پروگرامز میں [X]% کمی
  • [X] رپورٹنگ پروگرامز 70%–90% خودکار درستگی کے ساتھ Spark میں تبدیل
  • مہینے کے آخر میں ERP کی سستی ختم؛ رات کی ERP لوڈ میں [X]% کمی
  • S/4HANA مائیگریشن کے کسٹم کوڈ تخمینے میں [X] person-months کی کمی
  • رپورٹنگ منطق اب Python اور SQL میں، ABAP ماہرین پر انحصار کم

سب سے بھاری Z پروگرام سے شروع کریں

اپنے 5 سب سے زیادہ وقت لینے والے ABAP پروگرامز بھیجیں — ہم Spark ورژن، رن ٹائم اور آؤٹ پٹ کا موازنہ مفت دکھائیں گے۔

مفت پروف آف کانسیپٹ (POC)
Microsoft Solution Partner

SAP ABAP رپورٹنگ کوڈ کو Spark نوٹ بکس میں منتقل کریں

S/4HANA مائیگریشن سے پہلے بھاری کسٹم Z پروگرامز کو ERP سے باہر نکال کر Spark (PySpark) پر لائیں۔ ERP کا بوجھ کم کریں اور پروسیسنگ اسپیڈ میں بے پناہ اضافہ پائیں۔

ابتدائی خودکار تبدیلی کی درستگی 70%–90%سب سے بھاری 5 Z رپورٹس اور بیچ پروگرامز پر مفت POCS/4HANA مائیگریشن کے کسٹم کوڈ اسکوپ میں نمایاں کمیمہینے کے اختتامی مالیاتی کلوز میں سسٹم کی رفتار برقرار
پیش کردہ: Office Solution AI Labs (Microsoft Solution Partner for Data & AI)
#اردو#SAP#ABAP#Apache Spark#PySpark#Microsoft Fabric#ایکسلریٹر#کیس اسٹڈی

Contact Us

Advance Analytics of next generation

We are an authorized implementation partner of Snowflake, Databricks, Amazon, Automation Anywhere, Denodo, DataDog, New Relic, and Elastic.

Copyrights © 2026 Office Solution AI Labs