Schulung zu Echtzeit-Betriebsanalytics
Stand 2026-09-03
Die Entscheidung, die dieses Modul trainiert, ist unverblümt: welche der drei Latenzstufen — near-real-time (< 60 s, CDC-basiert), operativ (1-15 Min., Micro-Batch) oder analytisch (15 Min. bis stündlich, geplant) — ein gegebener Datenfluss tatsächlich braucht. In der einen Richtung falsch entschieden, vervielfacht sich der Capacity-Unit-Verbrauch ohne entscheidungsrelevanten Nutzen; in der anderen Richtung falsch entschieden, läuft das Supply-Chain-Dashboard oder der Joule-Assistent auf Daten, denen niemand vertraut. Der konkrete Test: kann man eine Streaming-Pipeline gegen einen angegebenen Durchsatz dimensionieren — 50.000 Events/Minute aus einer IIoT-Quelle ist der Arbeitsfall dieses Moduls — und eine Replication-Flow-Konfiguration, ein Data-Access-Control-Design und ein Governance-Runbook übergeben, das das eigene Team des Kunden ohne einen selbst betreiben kann. Berater, die das können, sind diejenigen, denen Kunden den Joule- und Automatisierungs-Ausbau anvertrauen — und entsprechend bepreisen.
Was Sie lernen
- Einen Kunden-Datenfluss der richtigen SAP-Latenzstufe zuordnen — Near-Real-Time-CDC über Replication Flow, Micro-Batch über Data Intelligence/BTP oder geplanter Data Flow — und die Zuordnung anhand der angegebenen Business-SLAs begründen
- Eine Streaming-Architektur für ein gegebenes Durchsatzbudget dimensionieren: die erforderliche Datasphere-Partitionierung berechnen, zwischen lokaler Tabelle und HANA-Cloud-Landing wählen und den Fehlerbehandlungspfad spezifizieren
- Ein Data-Access-Control-Schema entwerfen, das Rohstream-Zugriff von aggregiertem Modellzugriff trennt, und es ohne Performance-Regression auf einer Sub-60-Sekunden-Pipeline durchsetzen
- Ein Drei-Optionen-Executive-Brief erstellen, das ein Streaming-Architekturmuster empfiehlt, verworfene Alternativen benennt, Kosten- und Latenz-Abwägungen beziffert und ein Governance-Runbook liefert
Modulüberblick
Echtzeitdaten speisen Joule, treiben ereignisgesteuerte Automatisierung an und halten Supply-Chain- und Fertigungsdashboards ehrlich — aber sie vervielfachen auch die Kosten einer falschen Architekturentscheidung, denn eine Streaming-Pipeline, die dort gebaut wurde, wo ein geplanter Batch dem Geschäft genügt hätte, oder ein föderiertes Muster, das gebaut wurde, wo tatsächlich Replikation nötig gewesen wäre, ist teuer wieder rückgängig zu machen, sobald nachgelagerte Konsumenten davon abhängen. Dieses Modul gibt einem erfahrenen SAP-Analytics-Berater das Entscheidungsframework und das praktische Muster für die Auswahl, Dimensionierung und Governance von Echtzeit- und Streaming-Analytics innerhalb einer SAP-Landschaft.
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene praktische Erfahrung mit SAP-Analytics-Projekten
- Zunächst die Kernkonzepte wiederholen: C045, C087, C083
Lernergebnisse
- Ein realistisches Szenario durcharbeiten: Ein europäischer Automobil-Tier-1-Zulieferer benötigt innerhalb eines Quartals Anomalieerkennung auf der Fertigungslinie und Echtzeit-Bestandszuweisung über SAP Datasphere.
- Das Anti-Pattern erkennen und vermeiden: standardmäßig die schnellste verfügbare Stufe wählen — jeder Flow wird 'sicherheitshalber' near-real-time gebaut.
- Die Kernentscheidung des Moduls anwenden: Welche Latenzstufe benötigt dieser Datenfluss.
- Die Beherrschung mit der Kennzahl verfolgen: End-to-End-Latenz gegen SLA (Ziel: 95. Perzentil innerhalb der Obergrenze der zugewiesenen Stufe).
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.