Datenprodukte

5-Sekunden-Erklärung:

Ein Datenprodukt ist ein Datenobjekt (z. B. eine CDS-View), das um fachliche Metadaten wie Kontextinformationen, Verantwortlichkeiten, Qualitätsinformationen oder Nutzungsregeln, angereichert wurde. Über eine Plattform wie einen Data Catalog wird es Fachanwender*innen damit unkompliziert zugänglich gemacht.

‍Ein Beispiel:
‍Die CDS-View ZCDS_KUNDENUMSATZ bündelt bereits die relevanten Felder aus den Tabellen VBAK (liefert die Umsatzdaten aus den Verkaufsbelegen) und KNA1 (liefert die Regionsinformationen aus den Kundenstammdaten). Erst durch die Beschreibung, die Verantwortlichkeit und die Nutzungsregeln wird daraus letztlich das Datenprodukt „Kundenumsatz nach Region – Q3".

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Warum ist das wichtig?

• Selbstständige Nutzung ohne IT-Abhängigkeit: Datenprodukte übersetzen technische Strukturen (z. B. aus SAP S/4HANA oder SAP Datasphere) in verständliche, geschäftsrelevante Informationen. Beispiel: Ein Vertriebscontroller möchte offene Forderungen je Kunde analysieren. Anstatt die SAP-Tabelle BSID zu kennen, greift er auf das Datenprodukt „Offene Posten Kunden" zu. Dieses enthält klare Feldbezeichnungen wie „Fälligkeitsdatum" oder „Rechnungsbetrag" anstelle technischer Feldnamen.
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• Auffindbarkeit über den Data Catalog: Gut beschriebene Datenprodukte sind zentral katalogisiert und lassen sich per Suche oder Klassifikation auffinden – ähnlich wie Produkte in einem Onlineshop, nur eben für Daten. Ein Beispiel: Eine Suche nach „Lagerbestand" im Data Catalog liefert das Datenprodukt „Bestandsübersicht Materialwirtschaft" (Quelle: SAP MM), inklusive Beschreibung, Aktualisierungsrhythmus und Verantwortlichem.
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• Qualität durch klare Verantwortlichkeit: In der Regel hat jedes Datenprodukt einen Data Owner, der für die Aktualität, Richtigkeit und Dokumentation verantwortlich ist. Dies ist ein zentraler Baustein funktionierender Data Governance. Ein Beispiel: Für das Datenprodukt „Mitarbeitendenstammdaten" (aus SAP HR) übernimmt die Personalabteilung die Rolle des Data Owners und definiert, wer bei Auffälligkeiten kontaktiert wird.
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• Grundlage bilden gute Metadaten: Ein Datenprodukt ist ohne technische und fachliche Metadaten nicht verständlich oder auffindbar. Metadaten sind sozusagen das „Etikett", das ein Datenprodukt erst nutzbar macht. Ein Beispiel: Eine Tabelle mit Werten aus BSEG, darunter Beträge, Belegnummern und Datumsfelder ohne weiteren Kontext, sagt einer Fachperson zunächst wenig. Erst die Angabe „Offene Forderungen nach Fälligkeit, Aktualisierung täglich um 6 Uhr, Quelle: SAP FI, Owner: Finanzabteilung" macht daraus ein verständliches und vertrauenswürdiges Datenprodukt.

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