Lineage- und Impact-Analyse
Stand 2026-09-03
Lineage beantwortet „woher kommt diese Zahl?" (rückwärts); die Impact-Analyse beantwortet „was bricht, wenn ich das ändere?" (vorwärts). SAP Datasphere stellt beides über Impact and Lineage Analysis als Abhängigkeitsgraphen dar. Objektebene ist die Grundlage; Spaltenebene ist der Standard, den Regulatoren (BCBS 239) und GxP-Pharma benötigen — die Granularität nach dem Compliance-Bedarf wählen. Die Impact-Analyse ist die Änderungssicherheits-Grundlage, die in Change Management (M084) und Cutover (M075) einfließt. Aktive Metadaten (live aus Modelldefinitionen abgeleitet) schlagen ein veraltetes Tabellenkalkulations-Diagramm und sind das Fundament, auf dem ein Catalog (M080) aufbaut. Ehrliche Grenze: Logik außerhalb der Plattform ist eine Lineage-Lücke — sie sichtbar machen. Glaubwürdig „jede Zahl ist nachvollziehbar" versprechen zu können, ist das Senior-Tagessatz-Unterscheidungsmerkmal.
Was Sie lernen
- Lineage (rückwärtsgerichtete Provenienz) von Impact-Analyse (vorwärtsgerichteter Blast-Radius) unterscheiden und mit dem Werkzeug Impact and Lineage Analysis von SAP Datasphere einen KPI bis zur Quelle zurückverfolgen und eine Quellspalte vorwärts zu jedem nachgelagerten Konsumenten verfolgen
- Die Lineage-Granularität (Objektebene vs. Spaltenebene) anhand des Compliance-Bedarfs des Projekts entscheiden — Spaltenebene für BCBS-239-Risikoreporting oder GxP-validierte Pharma-Analytics anwenden, ansonsten Objektebene
- Vor jeder Quell-, Transformations- oder Modelländerung eine Impact-Analyse ausführen, um jeden nachgelagerten Konsumenten zu erfassen — eine Änderung in eine Vor-Änderungs-Checkliste statt in eine Monatsend-Überraschung verwandeln
- Einen Ansatz zur Erfassung aktiver Metadaten-Lineage entwerfen (automatisch aus live Modelldefinitionen abgeleitet) und Lineage-Lücken außerhalb der Plattform (Tabellenkalkulations-Sprünge, undokumentiertes ABAP, manuelle Uploads) ausdrücklich registrieren, statt das Diagramm eine falsche Vollständigkeit suggerieren zu lassen
Modulüberblick
Lineage- und Impact-Analyse beantworten die beiden Fragen, die jeder governance-gebundene Analytics-Bestand auf Verlangen beantworten muss: „woher kommt diese Zahl?" (Lineage, rückwärts) und „was bricht, wenn ich das ändere?" (Impact, vorwärts). In einem regulierten Bestand sind das keine Nice-to-haves — sie sind der Unterschied zwischen einem sauberen Audit und einem Befund (Begleitmodul M097 Banking BCBS 239; Begleitmodul M100 Pharma ALCOA+). In jedem Bestand sind sie der Unterschied zwischen einer sicheren Änderung und einem Freitagabend-Incident.
Lineage ist rückwärtsgerichtete Traversierung; Impact ist vorwärtsgerichtet. Von einem KPI in einer SAC-Story ausgehend zurück durch das Analytic Model, die Views, die Data Products, die Quelltabellen laufen — das ist Lineage (Provenienz). Von einer Quellspalte ausgehend vorwärts zu jedem Modell, jeder Story und jedem Bericht laufen, der sie konsumiert — das ist Impact-Analyse. SAP Datasphere liefert ein Werkzeug namens Impact and Lineage Analysis, das beides als Abhängigkeitsgraphen darstellt; die Senior-Fähigkeit besteht darin, diese Graphen zu lesen, um sichere Änderungsentscheidungen zu treffen — nicht nur das Diagramm zu bewundern.
Voraussetzungen
- Mittlere praktische Erfahrung in SAP-Analytics-Projekten
- Zunächst Kernkonzepte durchgehen: C037, C040, C038
Lernergebnisse
- Den Unterschied zwischen Lineage und Impact-Analyse erklären und beides mit dem Werkzeug Impact and Lineage Analysis von SAP Datasphere demonstrieren.
- Die richtige Lineage-Granularität (Objekt- vs. Spaltenebene) für einen gegebenen Compliance-Kontext auswählen und die Wahl begründen.
- Eine Vor-Änderungs-Impact-Analyse ausführen und vor einer Quell- oder Modelländerung eine Checkliste nachgelagerter Konsumenten erstellen.
- Durch Logik außerhalb der Plattform entstandene Lineage-Lücken identifizieren und registrieren, und erklären, warum aktive Metadaten nötig sind, um Lineage-Nachweise vertrauenswürdig zu halten.
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.