Seminar SAP Datasphere – Business Builder und fachliche Modelle

Dieses Seminar vermittelt die fachorientierte Modellierung im Business Builder und ordnet sie gegenüber technischen Data-Builder-Modellen und Analytic Models ein. Geschäftliche Begriffe, Entitäten, Kennzahlen und Konsumsichten werden aus vorhandenen Datenmodellen zu verständlichen fachlichen Strukturen zusammengeführt.

Inhaltsverzeichnis

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

Zielsetzung

Inhaltsverzeichnis: fachliches Ziel · technisches Ziel · Qualität und Betriebsfähigkeit

Ziel ist eine konsistente fachliche Modellschicht, die technische Details reduziert, Geschäftsbedeutungen stabilisiert und wiederverwendbare Perspektiven für Analyseanforderungen bereitstellt.

Lernziele

Inhaltsverzeichnis: Einordnung · Umsetzung · Prüfung · Dokumentation

• die fachlichen und technischen Grundlagen zu Fachliche und technische Modellschichten, Business Entities, Faktmodelle und Kennzahlen 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

Fachliche Datenmodellierer, BI-Analysten, Data Stewards, Analytics-Architekten und Entwickler bestehender Business-Builder-Lösungen

Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis: Fachkenntnisse · technische Grundlagen · empfohlene Praxiserfahrung

Grundkenntnisse von Fakten, Dimensionen und Kennzahlen; vorbereitete Data-Builder-Objekte sind für die Übungen hilfreich

Seminarinhalte

Inhaltsverzeichnis: Fachliche und technische Modellschichten · Business Entities · Faktmodelle und Kennzahlen · Consumption Models · Perspektiven und zielgruppengerechte Sichten · Qualität und Governance fachlicher Modelle · Weiterentwicklung und Übergang zu Analytic Models

1. Fachliche und technische Modellschichten
2. Business Entities
3. Faktmodelle und Kennzahlen
4. Consumption Models
5. Perspektiven und zielgruppengerechte Sichten
6. Qualität und Governance fachlicher Modelle
7. Weiterentwicklung und Übergang zu Analytic Models

Modul 1: Fachliche und technische Modellschichten

Inhaltsverzeichnis: technische Persistenz, logische Datenmodelle und fachliche Modelle voneinander trennen · Aufgaben von Data Builder, Business Builder und Analytic Models vergleichen · fachliche Begriffe mit technischen Quellfeldern verknüpfen · Einsatzgrenzen und Migrationsbedarf bestehender Business-Builder-Inhalte bewerten

1. Schritt 1: technische Persistenz, logische Datenmodelle und fachliche Modelle voneinander trennen
2. Schritt 2: Aufgaben von Data Builder, Business Builder und Analytic Models vergleichen
3. Schritt 3: fachliche Begriffe mit technischen Quellfeldern verknüpfen
4. Schritt 4: Einsatzgrenzen und Migrationsbedarf bestehender Business-Builder-Inhalte bewerten

Praxis: Ein vorhandenes technisches Vertriebsmodell in fachliche Bausteine zerlegen

Modul 2: Business Entities

Inhaltsverzeichnis: Geschäftsobjekte und deren eindeutige Schlüssel definieren · Attribute, Texte und semantische Eigenschaften fachlich benennen · Quellmodelle als Datenbasis zuordnen und Feldzuweisungen prüfen · Wiederverwendung und Verantwortlichkeit einer Business Entity dokumentieren

1. Schritt 1: Geschäftsobjekte und deren eindeutige Schlüssel definieren
2. Schritt 2: Attribute, Texte und semantische Eigenschaften fachlich benennen
3. Schritt 3: Quellmodelle als Datenbasis zuordnen und Feldzuweisungen prüfen
4. Schritt 4: Wiederverwendung und Verantwortlichkeit einer Business Entity dokumentieren

Praxis: Kunde, Produkt und Organisation als Business Entities modellieren

Modul 3: Faktmodelle und Kennzahlen

Inhaltsverzeichnis: Geschäftsvorgänge und ihre Granularität eindeutig beschreiben · Fakten mit relevanten Business Entities verbinden · Kennzahlen, Einheiten und Aggregationslogik definieren · fachliche Plausibilität anhand kontrollierter Datensätze prüfen

1. Schritt 1: Geschäftsvorgänge und ihre Granularität eindeutig beschreiben
2. Schritt 2: Fakten mit relevanten Business Entities verbinden
3. Schritt 3: Kennzahlen, Einheiten und Aggregationslogik definieren
4. Schritt 4: fachliche Plausibilität anhand kontrollierter Datensätze prüfen

Praxis: Ein Faktmodell für Auftragspositionen mit Umsatz und Menge erstellen

Modul 4: Consumption Models

Inhaltsverzeichnis: fachliche Analyseanforderungen in ein Consumption Model überführen · Fakten, Dimensionen und Kennzahlen zielgerichtet zusammenstellen · Filter, Variablen und Navigationspfade nach Nutzungsszenario gestalten · Konsumsichten auf Verständlichkeit und Vollständigkeit prüfen

1. Schritt 1: fachliche Analyseanforderungen in ein Consumption Model überführen
2. Schritt 2: Fakten, Dimensionen und Kennzahlen zielgerichtet zusammenstellen
3. Schritt 3: Filter, Variablen und Navigationspfade nach Nutzungsszenario gestalten
4. Schritt 4: Konsumsichten auf Verständlichkeit und Vollständigkeit prüfen

Praxis: Ein Consumption Model für Vertriebssteuerung zusammenstellen

Modul 5: Perspektiven und zielgruppengerechte Sichten

Inhaltsverzeichnis: unterschiedliche Informationsbedarfe aus demselben Fachmodell ableiten · Perspektiven für Management, Controlling und operative Analyse abgrenzen · irrelevante Felder ausblenden und Begriffe vereinheitlichen · fachliche Beschreibungen und Verantwortlichkeiten ergänzen

1. Schritt 1: unterschiedliche Informationsbedarfe aus demselben Fachmodell ableiten
2. Schritt 2: Perspektiven für Management, Controlling und operative Analyse abgrenzen
3. Schritt 3: irrelevante Felder ausblenden und Begriffe vereinheitlichen
4. Schritt 4: fachliche Beschreibungen und Verantwortlichkeiten ergänzen

Praxis: Zwei Perspektiven für Management und Vertriebscontrolling erstellen

Modul 6: Qualität und Governance fachlicher Modelle

Inhaltsverzeichnis: Benennungs-, Definitions- und Freigaberegeln anwenden · Redundanzen und widersprüchliche Kennzahlendefinitionen erkennen · Abhängigkeiten zu technischen Modellen und Konsumenten dokumentieren · fachliche Abnahme mit Data Owner und Data Steward organisieren

1. Schritt 1: Benennungs-, Definitions- und Freigaberegeln anwenden
2. Schritt 2: Redundanzen und widersprüchliche Kennzahlendefinitionen erkennen
3. Schritt 3: Abhängigkeiten zu technischen Modellen und Konsumenten dokumentieren
4. Schritt 4: fachliche Abnahme mit Data Owner und Data Steward organisieren

Praxis: Ein Fachmodell mit Begriffs- und Qualitätscheckliste abnehmen

Modul 7: Weiterentwicklung und Übergang zu Analytic Models

Inhaltsverzeichnis: bestehende Business-Builder-Objekte inventarisieren · Nutzungsabhängigkeiten und Erhaltungsbedarf bewerten · Zielbilder für Koexistenz oder schrittweise Modernisierung formulieren · eine risikobasierte Umsetzungsreihenfolge festlegen

1. Schritt 1: bestehende Business-Builder-Objekte inventarisieren
2. Schritt 2: Nutzungsabhängigkeiten und Erhaltungsbedarf bewerten
3. Schritt 3: Zielbilder für Koexistenz oder schrittweise Modernisierung formulieren
4. Schritt 4: eine risikobasierte Umsetzungsreihenfolge festlegen

Praxis: Eine Modernisierungsplanung für ein bestehendes Business-Builder-Szenario erstellen

Praxisübungen

Inhaltsverzeichnis: Geschäftsentitäten und Faktmodell aus technischen Daten ableiten · Consumption Model und zielgruppenspezifische Perspektiven erstellen · Fachliche Freigabe sowie Modernisierungsbedarf dokumentieren

• Geschäftsentitäten und Faktmodell aus technischen Daten ableiten
• Consumption Model und zielgruppenspezifische Perspektiven erstellen
• Fachliche Freigabe sowie Modernisierungsbedarf dokumentieren