Konzeptkarte

Data Lineage

Stand 2026-07-23

Redaktion: Cédric-Olivier Mâry, alleiniger Redakteur und verantwortlich für die Veröffentlichung — 27 Jahre im SAP-Ökosystem. Wie diese Seiten entstehen und wo Automatisierung eingesetzt wird.

Was ist Data Lineage?

Datasphere erfasst die Lineage für alles, was intern gebaut wird, automatisch, aber externe Quellen benötigen weiterhin manuelle Catalog-API-Einträge – wird das übersprungen, stimmt der Lineage-Graph still und leise nicht mehr, sobald ein Prüfer danach fragt.

Worum es geht

Data Lineage = der dokumentierte Fluss jedes Datensatzes vom Ursprung bis zum Konsum. Quellsystem → Ingestion (Replication Flow / Data Flow) → Modellierungsschicht (Views) → Semantische Schicht (Analytic Models) → Konsum (SAC Stories, Joule-Antworten, Excel-Pivots). Ohne Lineage ist jede Prüfung Archäologie; jede Änderung ein Münzwurf; jede regulatorische Anfrage dauert Wochen.

Warum Lineage 2026 wichtig ist.

DSGVO Art. 30 — das Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten erfordert eine Dokumentation des Datenflusses.
EU AI Act Art. 10 — die Governance von Trainingsdaten für Hochrisiko-KI-Systeme erfordert Lineage.
CSRD-Reporting — Nachhaltigkeitsangaben erfordern prüfbare Herleitungspfade.
Praktischer Betrieb — wenn sich eine Kennzahl unerwartet ändert, zeigt Lineage, welcher View, welche Transformation, welche Quelle die Ursache war.

Die automatisch erfasste Lineage von Datasphere. Jeder View, jedes Analytic Model und jeder Replication Flow registriert seine Quellen und Ziele automatisch im Catalog. Der Lineage-Graph lässt sich navigieren: ein Klick auf ein beliebiges Objekt zeigt vorgelagerte Quellen und nachgelagerte Konsumenten. Junior-Berater wissen oft nicht einmal, dass es das gibt; Senior-Berater behandeln es als Deliverable.

Warum es zählt

DSGVO Art. 30, EU AI Act Art. 10 und CSRD-Reporting verlangen heute alle eine prüfbare Datenflussspur, nicht nur ein funktionierendes Dashboard — Lineage ist ein Compliance-Deliverable, kein Nice-to-have.
Importierte flache Modelle unterbrechen die Lineage-Kette vollständig, denn SAC Stories erben Lineage nur automatisch, wenn sie an live Datasphere Analytic Models gebunden sind.
Einen View zu refaktorieren, ohne nachgelagerte Modelle zu aktualisieren, unterbricht die Lineage still und leise — ohne quartalsweise Hygiene-Reviews driftet der Lineage-Graph des Catalogs von der Realität ab und verliert das Vertrauen des Teams.

Kernpunkte

Datasphere erfasst DSP-interne Lineage automatisch
Manuelle Einträge für externe Quellen nötig
Verpflichtendes Vor-Zertifizierungs-Gate beim Go-live
Lineage im selben Commit wie das Code-Refactoring aktualisieren
Quartalsweise Hygiene erkennt Drift
Der Nachweis für Art. 10 erfordert Lineage-Dokumentation
Importierte flache Modelle unterbrechen die Kette
Owner + SLA + Quell-URL je externem Feed
Data Lineage ist erst gemeistert, wenn sie eine konkret benannte Buyer-Entscheidung verändert.
Beginnen Sie mit dem semantischen Vertrag und dem Kontrollmodell, bevor Sie das Tool vorführen.

Begriffe auf dieser Seite

Data Lineage: Dokumentierter Datenfluss von der Quelle bis zum Konsum
Automatisch erfasste Lineage: Integrierte Lineage von Datasphere für interne Objekte
Manueller Lineage-Eintrag: Catalog-API-Aufruf zur Registrierung externer Quellen
Lineage-Gate: Vorab-Zertifizierungsprüfung, dass alle Quellen dokumentiert sind
Lineage-Drift: Veraltete Lineage nach Refactoring ohne Aktualisierung
Hygiene-Review: Quartalsweiser Rhythmus zur Erkennung und Behebung von Drift
Art. 10: Artikel zur Governance von Trainingsdaten im EU AI Act
Lineage-Navigation: UI zum Durchqueren von vor- und nachgelagerten Objekten ausgehend von einem beliebigen Objekt

Quellen

Vollständige Karte für Mitglieder. Was die vollständige Karte ergänzt: den vollständigen Entscheidungsrahmen · den Vergleich SAP · Snowflake · Databricks · Fabric · die häufigen Fallstricke und ihre Behebung · die Kurzreferenz · die Architekturschemata · die Codeblöcke.

In der App öffnen →