Seminar SAP Datasphere – Integration mit SAP Analytics Cloud

Dieses Seminar verbindet SAP Datasphere mit SAP Analytics Cloud zu einer durchgängigen Analysearchitektur. Semantisch vorbereitete Modelle, Live-Zugriff, Berechtigungen, Performance und die Umsetzung eines ersten Berichts- beziehungsweise Story-Szenarios stehen im Mittelpunkt.

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 klar abgegrenzte Verantwortungsverteilung zwischen Datenplattform und Analysewerkzeug sowie eine stabile, sichere und performante Bereitstellung analytischer Modelle.

Lernziele

Inhaltsverzeichnis: Einordnung · Umsetzung · Prüfung · Dokumentation

• die fachlichen und technischen Grundlagen zu Gemeinsame Architektur, Verbindungs- und Vertrauenskonzept, Konsumfähige Modelle vorbereiten 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

Datasphere-Modellierer, SAP-Analytics-Cloud-Entwickler, BI-Architekten, Analytics-Verantwortliche und technische Administratoren

Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis: Fachkenntnisse · technische Grundlagen · empfohlene Praxiserfahrung

Grundkenntnisse in SAP Datasphere oder SAP Analytics Cloud; Verständnis von Dimensionen, Kennzahlen und Berechtigungen

Seminarinhalte

Inhaltsverzeichnis: Gemeinsame Architektur · Verbindungs- und Vertrauenskonzept · Konsumfähige Modelle vorbereiten · Modelle in SAP Analytics Cloud nutzen · Story- und Dashboard-Muster · Berechtigungen und Datenfilter · Performance und Betriebsübergabe

1. Gemeinsame Architektur
2. Verbindungs- und Vertrauenskonzept
3. Konsumfähige Modelle vorbereiten
4. Modelle in SAP Analytics Cloud nutzen
5. Story- und Dashboard-Muster
6. Berechtigungen und Datenfilter
7. Performance und Betriebsübergabe

Modul 1: Gemeinsame Architektur

Inhaltsverzeichnis: Aufgaben von Datasphere und SAP Analytics Cloud voneinander abgrenzen · Live-Zugriff, semantische Modelle und analytischen Konsum einordnen · Verantwortung für Berechnung, Filter und Präsentation festlegen · einen End-to-End-Datenweg von Quelle bis Story dokumentieren

1. Schritt 1: Aufgaben von Datasphere und SAP Analytics Cloud voneinander abgrenzen
2. Schritt 2: Live-Zugriff, semantische Modelle und analytischen Konsum einordnen
3. Schritt 3: Verantwortung für Berechnung, Filter und Präsentation festlegen
4. Schritt 4: einen End-to-End-Datenweg von Quelle bis Story dokumentieren

Praxis: Eine Zielarchitektur für ein Vertriebsdashboard skizzieren

Modul 2: Verbindungs- und Vertrauenskonzept

Inhaltsverzeichnis: technische Voraussetzungen beider Tenants erfassen · Verbindung und Authentifizierungsweg vorbereiten · Benutzeridentitäten und Berechtigungsweitergabe prüfen · Verbindungsfehler nach Konfiguration, Identität und Modellzugriff unterscheiden

1. Schritt 1: technische Voraussetzungen beider Tenants erfassen
2. Schritt 2: Verbindung und Authentifizierungsweg vorbereiten
3. Schritt 3: Benutzeridentitäten und Berechtigungsweitergabe prüfen
4. Schritt 4: Verbindungsfehler nach Konfiguration, Identität und Modellzugriff unterscheiden

Praxis: Eine Live-Verbindung einrichten und mit zwei Benutzerprofilen testen

Modul 3: Konsumfähige Modelle vorbereiten

Inhaltsverzeichnis: Analytic Models auf Granularität und semantische Vollständigkeit prüfen · Kennzahlen, Einheiten, Hierarchien und Texte verständlich exponieren · technische Hilfsfelder aus der Konsumsicht entfernen · Modellvorschau mit fachlichen Erwartungswerten abgleichen

1. Schritt 1: Analytic Models auf Granularität und semantische Vollständigkeit prüfen
2. Schritt 2: Kennzahlen, Einheiten, Hierarchien und Texte verständlich exponieren
3. Schritt 3: technische Hilfsfelder aus der Konsumsicht entfernen
4. Schritt 4: Modellvorschau mit fachlichen Erwartungswerten abgleichen

Praxis: Ein vorhandenes Modell für den SAC-Konsum überarbeiten

Modul 4: Modelle in SAP Analytics Cloud nutzen

Inhaltsverzeichnis: eine Datenquelle auf Basis des Datasphere-Modells auswählen · Dimensionen und Kennzahlen in einer ersten Analyse verwenden · Filter, Eingabesteuerungen und Hierarchien testen · Ergebnisse mit den Datasphere-Kontrollwerten vergleichen

1. Schritt 1: eine Datenquelle auf Basis des Datasphere-Modells auswählen
2. Schritt 2: Dimensionen und Kennzahlen in einer ersten Analyse verwenden
3. Schritt 3: Filter, Eingabesteuerungen und Hierarchien testen
4. Schritt 4: Ergebnisse mit den Datasphere-Kontrollwerten vergleichen

Praxis: Eine Analyse mit Umsatz, Marge, Zeit und Region erstellen

Modul 5: Story- und Dashboard-Muster

Inhaltsverzeichnis: Informationsbedarf in Seiten, Visualisierungen und Navigation gliedern · geeignete Diagramm- und Tabellenformen nach Aussageziel auswählen · Filterinteraktionen und Drill-down schrittweise konfigurieren · fachliche Lesbarkeit und Kennzahlenkonsistenz prüfen

1. Schritt 1: Informationsbedarf in Seiten, Visualisierungen und Navigation gliedern
2. Schritt 2: geeignete Diagramm- und Tabellenformen nach Aussageziel auswählen
3. Schritt 3: Filterinteraktionen und Drill-down schrittweise konfigurieren
4. Schritt 4: fachliche Lesbarkeit und Kennzahlenkonsistenz prüfen

Praxis: Eine kompakte Management-Story mit Detailnavigation aufbauen

Modul 6: Berechtigungen und Datenfilter

Inhaltsverzeichnis: Plattformrollen, Modellzugriff und zeilenbezogene Filter unterscheiden · Data Access Controls aus Datasphere im Konsumszenario testen · Sichtbarkeit von Modellen und Daten mit Testidentitäten vergleichen · unerwartete Leer- oder Mehrergebnisse systematisch analysieren

1. Schritt 1: Plattformrollen, Modellzugriff und zeilenbezogene Filter unterscheiden
2. Schritt 2: Data Access Controls aus Datasphere im Konsumszenario testen
3. Schritt 3: Sichtbarkeit von Modellen und Daten mit Testidentitäten vergleichen
4. Schritt 4: unerwartete Leer- oder Mehrergebnisse systematisch analysieren

Praxis: Regionale Datenzugriffe für zwei Testbenutzer nachweisen

Modul 7: Performance und Betriebsübergabe

Inhaltsverzeichnis: Modellbreite, Filter, Hierarchien und Berechnungen als Laufzeitfaktoren bewerten · Abfragen schrittweise vereinfachen und Engpässe lokalisieren · Änderungs- und Abnahmetests zwischen beiden Plattformen festlegen · Betriebszuständigkeit und Fehleranalyse in einem gemeinsamen Runbook dokumentieren

1. Schritt 1: Modellbreite, Filter, Hierarchien und Berechnungen als Laufzeitfaktoren bewerten
2. Schritt 2: Abfragen schrittweise vereinfachen und Engpässe lokalisieren
3. Schritt 3: Änderungs- und Abnahmetests zwischen beiden Plattformen festlegen
4. Schritt 4: Betriebszuständigkeit und Fehleranalyse in einem gemeinsamen Runbook dokumentieren

Praxis: Eine langsame Analyse optimieren und den Übergabeprozess dokumentieren

Praxisübungen

Inhaltsverzeichnis: Live-Verbindung und Identitätswirkung kontrolliert testen · Analytic Model für SAC aufbereiten und fachlich validieren · Story mit Berechtigungs- und Performanceprüfung erstellen

• Live-Verbindung und Identitätswirkung kontrolliert testen
• Analytic Model für SAC aufbereiten und fachlich validieren
• Story mit Berechtigungs- und Performanceprüfung erstellen