Seminar SAP Datasphere – Kompaktseminar

Das Kompaktseminar vermittelt in drei Tagen einen zusammenhängenden Einstieg in Architektur, Administration, Datenintegration, Modellierung, Semantik, Sicherheit und analytischen Konsum mit SAP Datasphere. Ein durchgängiges Fallbeispiel ersetzt eine bloße Funktionsübersicht.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxisübungen

Zielsetzung

Inhaltsverzeichnis: fachliches Ziel · technisches Ziel · Qualität und Betriebsfähigkeit

Ziel ist ein praxistaugliches Gesamtverständnis, mit dem ein kleiner Pilot selbstständig strukturiert, umgesetzt, getestet und für weiterführende Spezialisierungen vorbereitet werden kann.

Lernziele

Inhaltsverzeichnis: Einordnung · Umsetzung · Prüfung · Dokumentation

• die fachlichen und technischen Grundlagen zu Architektur, Rollen und Arbeitsbereiche, Space und Verbindung vorbereiten, Daten virtuell und repliziert anbinden sicher einordnen
• Anforderungen in nachvollziehbare Konfigurations-, Integrations- oder Modellierungsschritte überführen
• einen durchgängigen Praxisfall mit kontrollierten Zwischenschritten umsetzen
• Datenqualität, Berechtigungen, Abhängigkeiten und Laufverhalten mit festgelegten Prüfkriterien bewerten
• die Lösung dokumentieren, deployen und für einen geregelten Betrieb beziehungsweise die weitere Nutzung vorbereiten

Zielgruppe

Inhaltsverzeichnis: Rollen · Aufgabenbereiche · Projektbezug

Projektteams, Datenmodellierer, BI-Entwickler, Administratoren, Architekten und fachliche Datenverantwortliche mit Bedarf an einem kompakten Gesamtüberblick

Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis: Fachkenntnisse · technische Grundlagen · empfohlene Praxiserfahrung

Grundkenntnisse zu Datenbanken, Data Warehousing oder Business Intelligence; keine vertieften Datasphere-Vorkenntnisse erforderlich

Seminarinhalte

Inhaltsverzeichnis: Architektur, Rollen und Arbeitsbereiche · Space und Verbindung vorbereiten · Daten virtuell und repliziert anbinden · Grundmodell im Data Builder · Transformation und Pipeline · Semantik und Analytic Model · Rollen und Datenzugriff · Katalog, Governance und Konsum · Deployment, Monitoring und nächste Schritte

1. Architektur, Rollen und Arbeitsbereiche
2. Space und Verbindung vorbereiten
3. Daten virtuell und repliziert anbinden
4. Grundmodell im Data Builder
5. Transformation und Pipeline
6. Semantik und Analytic Model
7. Rollen und Datenzugriff
8. Katalog, Governance und Konsum
9. Deployment, Monitoring und nächste Schritte

Modul 1: Architektur, Rollen und Arbeitsbereiche

Inhaltsverzeichnis: SAP Datasphere in die Unternehmensarchitektur einordnen · Tenant, Spaces, Connections, Data Builder, Catalog und Konsumebene unterscheiden · administrative, technische und fachliche Rollen zuordnen · einen realistischen Pilotumfang und Verantwortungsrahmen festlegen

1. Schritt 1: SAP Datasphere in die Unternehmensarchitektur einordnen
2. Schritt 2: Tenant, Spaces, Connections, Data Builder, Catalog und Konsumebene unterscheiden
3. Schritt 3: administrative, technische und fachliche Rollen zuordnen
4. Schritt 4: einen realistischen Pilotumfang und Verantwortungsrahmen festlegen

Praxis: Eine Pilotarchitektur mit Rollen- und Space-Zuordnung entwerfen

Modul 2: Space und Verbindung vorbereiten

Inhaltsverzeichnis: einen Space nach Namens- und Ressourcenregeln planen · Benutzer und benötigte Rollen kontrolliert zuordnen · eine vorhandene Verbindung prüfen und einem Space bereitstellen · Zugriff auf Quellmetadaten mit einem dokumentierten Test validieren

1. Schritt 1: einen Space nach Namens- und Ressourcenregeln planen
2. Schritt 2: Benutzer und benötigte Rollen kontrolliert zuordnen
3. Schritt 3: eine vorhandene Verbindung prüfen und einem Space bereitstellen
4. Schritt 4: Zugriff auf Quellmetadaten mit einem dokumentierten Test validieren

Praxis: Einen arbeitsfähigen Modellierungsbereich für das Fallbeispiel vorbereiten

Modul 3: Daten virtuell und repliziert anbinden

Inhaltsverzeichnis: Remote Tables aus einer Quelle importieren · virtuellen Zugriff und Replikation nach Aktualität und Last vergleichen · eine Initialladung durchführen und Datenmengen prüfen · Aktualisierung und Fehlerstatus nachvollziehen

1. Schritt 1: Remote Tables aus einer Quelle importieren
2. Schritt 2: virtuellen Zugriff und Replikation nach Aktualität und Last vergleichen
3. Schritt 3: eine Initialladung durchführen und Datenmengen prüfen
4. Schritt 4: Aktualisierung und Fehlerstatus nachvollziehen

Praxis: Stamm- und Bewegungsdaten mit zwei unterschiedlichen Zugriffsmustern bereitstellen

Modul 4: Grundmodell im Data Builder

Inhaltsverzeichnis: Tabellen und Views nach Quell-, Harmonisierung- und Konsumschicht ordnen · Filter, Join und berechnete Felder in einer grafischen View verwenden · Schlüssel, Granularität und Kardinalität kontrollieren · Zwischenergebnisse mit Datenvorschau und Kontrollsummen prüfen

1. Schritt 1: Tabellen und Views nach Quell-, Harmonisierung- und Konsumschicht ordnen
2. Schritt 2: Filter, Join und berechnete Felder in einer grafischen View verwenden
3. Schritt 3: Schlüssel, Granularität und Kardinalität kontrollieren
4. Schritt 4: Zwischenergebnisse mit Datenvorschau und Kontrollsummen prüfen

Praxis: Kunden, Produkte und Auftragspositionen zu einem Vertriebsmodell verbinden

Modul 5: Transformation und Pipeline

Inhaltsverzeichnis: eine Bereinigungs- und Harmonisierungsschicht definieren · geeigneten Flow-Typ für die persistierte Verarbeitung auswählen · Lauf ausführen und Zielbestand validieren · Ablauf mit einer einfachen Orchestrierung wiederholbar machen

1. Schritt 1: eine Bereinigungs- und Harmonisierungsschicht definieren
2. Schritt 2: geeigneten Flow-Typ für die persistierte Verarbeitung auswählen
3. Schritt 3: Lauf ausführen und Zielbestand validieren
4. Schritt 4: Ablauf mit einer einfachen Orchestrierung wiederholbar machen

Praxis: Rohdaten bereinigen und als wiederholbaren Ladeprozess ausführen

Modul 6: Semantik und Analytic Model

Inhaltsverzeichnis: Fakt- und Dimensionssemantik korrekt zuweisen · Kennzahlen, Einheiten und Assoziationen definieren · ein Analytic Model mit verständlichen Attributen aufbauen · Aggregation und Navigation mit Erwartungswerten testen

1. Schritt 1: Fakt- und Dimensionssemantik korrekt zuweisen
2. Schritt 2: Kennzahlen, Einheiten und Assoziationen definieren
3. Schritt 3: ein Analytic Model mit verständlichen Attributen aufbauen
4. Schritt 4: Aggregation und Navigation mit Erwartungswerten testen

Praxis: Umsatz, Menge und Marge in einem konsumfähigen Modell bereitstellen

Modul 7: Rollen und Datenzugriff

Inhaltsverzeichnis: globale und scoped Rollen voneinander abgrenzen · Space-Zugriffe nach Aufgabenprofil vergeben · zeilenbezogene Anforderungen mit Data Access Controls einordnen · Zugriff mit zwei Testbenutzern positiv und negativ prüfen

1. Schritt 1: globale und scoped Rollen voneinander abgrenzen
2. Schritt 2: Space-Zugriffe nach Aufgabenprofil vergeben
3. Schritt 3: zeilenbezogene Anforderungen mit Data Access Controls einordnen
4. Schritt 4: Zugriff mit zwei Testbenutzern positiv und negativ prüfen

Praxis: Regionale Datenfreigabe für das Fallbeispiel testen

Modul 8: Katalog, Governance und Konsum

Inhaltsverzeichnis: Modellobjekte beschreiben und Verantwortlichkeiten ergänzen · Lineage und Abhängigkeiten für eine Änderung nachvollziehen · ein Datenangebot als Data-Product-Kandidat strukturieren · Konsum in einem analytischen Werkzeug konzeptionell und praktisch prüfen

1. Schritt 1: Modellobjekte beschreiben und Verantwortlichkeiten ergänzen
2. Schritt 2: Lineage und Abhängigkeiten für eine Änderung nachvollziehen
3. Schritt 3: ein Datenangebot als Data-Product-Kandidat strukturieren
4. Schritt 4: Konsum in einem analytischen Werkzeug konzeptionell und praktisch prüfen

Praxis: Das Fallbeispiel katalogisieren und eine erste Analyse erstellen

Modul 9: Deployment, Monitoring und nächste Schritte

Inhaltsverzeichnis: Objekte in korrekter Reihenfolge deployen · Laufstatus, Aktualität und typische Fehlerbilder kontrollieren · Änderungs-, Test- und Betriebscheckliste für den Pilot erstellen · fachliche und technische Vertiefungen nach Rollen priorisieren

1. Schritt 1: Objekte in korrekter Reihenfolge deployen
2. Schritt 2: Laufstatus, Aktualität und typische Fehlerbilder kontrollieren
3. Schritt 3: Änderungs-, Test- und Betriebscheckliste für den Pilot erstellen
4. Schritt 4: fachliche und technische Vertiefungen nach Rollen priorisieren

Praxis: Einen Vertiefungsplan nach Rollen und Qualifikationsbedarf erstellen

Praxisübungen

Inhaltsverzeichnis: Durchgängigen Pilot von Quellanbindung bis Analytic Model umsetzen · Rollen-, Zugriffs-, Katalog- und Qualitätskontrollen integrieren · Deployment- und Betriebscheckliste für die weitere Einführung erstellen

• Durchgängigen Pilot von Quellanbindung bis Analytic Model umsetzen
• Rollen-, Zugriffs-, Katalog- und Qualitätskontrollen integrieren
• Deployment- und Betriebscheckliste für die weitere Einführung erstellen