Data Products & Studio
Stand 2026-09-03
Data Products sind die Kernabstraktion von BDC — ein gesteuertes, fachlich einsatzbereites, semantisch beschriebenes Datenpaket mit Schema, Owner, Qualitätserwartung und Verwendungsvertrag (das Gegenteil einer Rohtabelle). Der „Produkt"-Rahmen trägt fachlichen Kontext + einen Vertrag + Eigentümerschaft, weshalb SAC, Databricks ML und Joule dasselbe Produkt konsumieren und dieselbe Antwort erhalten können. SAP liefert vorgefertigte Foundation Data Products (Finance/HR/Procurement, Semantik intakt, über Upgrades hinweg gepflegt); Kunden bauen eigene in BDC Studio. Erfahrene Entscheidung pro Domäne: das SAP-Foundation-Produkt übernehmen, wo es passt, eigene bauen, wo der Bedarf spezifisch ist — nicht nachbauen, was SAP liefert. Verträge machen Self-Service sicher (mit Impact-Analyse M077 + Catalog M080). Das Data-Product-Portfolio zu entwerfen ist BDC-Architekten-Arbeit, die den Tagessatz bestimmt.
Was Sie lernen
- Die Kernkonzepte hinter Data Products & Studio verstehen
- Data Products in einem typischen SAP-Analytics-Engagement anwenden
- Die 3-5 häufigsten Fehler erkennen und wissen, wie man sie vermeidet
- Diese Fähigkeit in der eigenen persönlichen Marke und im Tagessatzgespräch positionieren
Modulüberblick
Data Products sind die Kernabstraktion von SAP Business Data Cloud, und zu verinnerlichen, was diese Abstraktion tatsächlich bedeutet — statt sie als umbenannte Tabelle zu behandeln —, ist der größte gedankliche Wechsel, den ein Berater mit traditionellem Datasphere- oder BW-Hintergrund vollziehen muss, um auf BDC wirklich gut zu designen statt nur Daten darauf abzulegen. Ein Data Product ist ein gesteuertes, geschäftsfertiges, semantisch beschriebenes Datenpaket mit definiertem Schema, einem namentlich benannten Owner, einer expliziten Qualitätserwartung und einem Verwendungsvertrag, auf den sich nachgelagerte Konsumenten verlassen können. Es ist bewusst das Gegenteil einer Rohtabelle, die irgendwo in einem Schema liegt, ohne dass jemand dafür verantwortlich ist, was sie enthält oder ob sie nächsten Monat noch genauso aussieht. SAP liefert eine erhebliche Menge vorgefertigter Foundation Data Products aus den eigenen Anwendungen — Finance, HR, Procurement und andere Kernbereiche des Geschäfts —, und Kunden erweitern dieses Fundament, indem sie in BDC Studio eigene Data Products für alles bauen, was der vorgefertigte Katalog noch nicht abdeckt.
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene praktische Erfahrung auf SAP-Analytics-Projekten
- Zunächst die Kernkonzepte durcharbeiten: C008, C006, C004
Lernergebnisse
- Ein realistisches Szenario durcharbeiten: ein Hersteller führt BDC ein, mit Finance- + Supply-Chain-Analytics-Bedarf, und ist versucht, seine alten Datasphere-Modelle unverändert innerhalb von BDC nachzubauen.
- Den Anti-Pattern erkennen und vermeiden: in Tabellen statt in Produkten zu denken — BDC wie ein Warehouse gebaut; die Governance-Dividende geht verloren.
- Die Kernentscheidung des Moduls anwenden: Produkt- vs. Tabellen-Denkweise — Data Products entwerfen (Kontext + Vertrag + Owner) wählen, nicht in Rohtabellen denken und BDC wie ein Warehouse bauen.
- Die Beherrschung mit dem KPI verfolgen: Product framing (Ziel: Daten als Produkte entworfen, nicht als Rohtabellen; Warnsignal: BDC wird als Tabellen-Warehouse genutzt).
Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.