GreenOps & nachhaltige Analytics
Stand 2026-09-03
GreenOps erzwingt eine ehrliche Abgrenzung des Umfangs: Ein Berater kann den Strommix, die PUE oder die Hardware-Generation eines Hyperscalers nicht ändern, wohl aber die Rechenarbeit steuern, die von der Plattform verlangt wird — und genau dort entweicht sowohl Geld als auch CO2. Datasphere-Landschaften verbrennen routinemäßig 40-60 % der Produktivrechenleistung auf rund um die Uhr laufenden Dev-/Test-Umgebungen, und das Verlagern kalter HANA-Cloud-Daten auf Objektspeicher senkt den Energieverbrauch pro Gigabyte-Jahr um etwa das 10- bis 100-Fache — und senkt gleichzeitig die Rechnung. CSRD macht das ab dem Geschäftsjahr 2024 für große EU-Unternehmen messbar, doch das Rechenzentrum macht bei einem großen Unternehmen typischerweise unter 0,5 % der Emissionen nach Gewicht aus — ein Berater, der Plattform-Nachhaltigkeit als die CSRD-Antwort verkauft, übersteht die Finanzabteilung des Kunden nicht. Stand 2025-2026 ist das keine eigene Satzposition; es ist ein Glaubwürdigkeits-Multiplikator innerhalb eines Senior-Architektur- oder Migrationsmandats, und eines der wenigen technischen Argumente, das der Regulierung voraus ist, statt auf sie zu reagieren.
Was Sie lernen
- Präzise abgrenzen, was ein Datenplattform-Berater in Bezug auf den CO2-Fußabdruck beeinflussen kann und was nicht, und die dominanten Treiber (Rechenzentrums-PUE, Netzintensität, Hardware-Generation) gegenüber Kunden-Stakeholdern erklären
- Techniken der Datenminimierung, des Aggregation-Pushdowns, der Partitionierung und des Tierings in Datasphere- und HANA-Cloud-Architekturen anwenden, um den Rechen- und Speicherverbrauch messbar zu reduzieren
- SAP Sustainability Footprint Management (Berichterstattung über Geschäftsemissionen) von der Nachhaltigkeit der Analytics-Plattform unterscheiden und beides klar gegenüber Fach- und IT-Zielgruppen erklären
- Die Nachhaltigkeitsaussagen eines Cloud-Migrationsvorschlags bewerten, indem die Netz-CO2-Intensität der BTP-Region geprüft und mit dem aktuellen Rechenzentrum des Kunden verglichen wird, unter Verwendung der CO2-Rechner-Tools der Hyperscaler
Was ein Datenberater beeinflussen kann und was nicht
Am Anfang steht Ehrlichkeit über den Umfang. Die Nachhaltigkeit einer Datenplattform wird überwiegend von drei Faktoren bestimmt: dem Energiemix des Rechenzentrums, das die Workload betreibt, der Hardware-Generation der Server und der Power Usage Effectiveness (PUE) der Anlage. Ein SAP-Analytics-Berater kontrolliert keinen dieser Faktoren direkt. Der Hyperscaler oder Colocation-Anbieter kontrolliert sie. Was ein Berater kontrollieren kann, ist die Rechenarbeit, die von der Plattform verlangt wird — und die Reduzierung unnötiger Rechenarbeit ist der praktische Hebel, der in jedem Projekt zur Verfügung steht.
Das ist kein kleiner Hebel. Ineffiziente Datenmodellierung, unnötige vollständige Tabellenscans, redundante Datenkopien und dauerhaft laufende Workloads, die nachts niemandem dienen, machen einen erheblichen Anteil der Plattform-Rechenleistung aus. Eine Datasphere-Umgebung, in der drei Teams jeweils ihre eigene Kopie desselben Kundenstamms pflegen, weil niemand eine gemeinsame semantische Schicht etabliert hat, betreibt die dreifache Replikation, die dreifache Query-Verarbeitung und den dreifachen Speicher-I/O für dieselbe Geschäftsinformation. Das ist ein Modellierungsproblem mit einer Nachhaltigkeitsdimension, nicht umgekehrt.
Voraussetzungen
- Zunächst die Kernkonzepte durcharbeiten: C100, C087, C083
Lernergebnisse
- Ein realistisches Szenario durcharbeiten: Ein EU-Industrieunternehmen mit 1,2 Mrd. EUR Umsatz ist ein CSRD-Mid-Cap (erster Bericht fällig für GJ2025) und befindet sich mitten in einer Datasphere-Migration.
- Das Anti-Pattern erkennen und vermeiden: SAP Sustainability Footprint Management mit Plattform-Nachhaltigkeit zu vermischen — Der Kunde glaubt, die Implementierung von SFM habe die Datasphere-/BTP-Umgebung grüner gemacht.
- Die Kernentscheidung des Moduls anwenden: Wo GreenOps in einem Datasphere- oder BW/4HANA-Mandat zu positionieren ist — entscheiden Sie sich dafür, es als Hebel für betriebliche Exzellenz mit einem echten CO2-Zusatznutzen in das Architektur-Review zu integrieren.
- Den Lernerfolg mit dem KPI verfolgen: Anteil von Dev/Test an der gesamten Rechenleistung der Landschaft (Ziel: <= 25 % der rollierenden 30-Tage-Rechenstunden; Warnsignal: > 40 % bedeutet, dass Non-Prod wie Produktion dimensioniert ist und rund um die Uhr läuft).
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.