SAP S/4HANA Finance
Starter Kit für SAP Datasphere
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In 10 Tagen zum einsatzbereiten Finance Data Product
Finanzdaten aus SAP für Reporting und Planung nutzbar zu machen, ist in vielen Unternehmen noch immer mit hohem technischem Aufwand verbunden: Komplexe Tabellenstrukturen, Hierarchien, Stammdaten und unterschiedliche Reporting-Anforderungen müssen für neue Analytics-Szenarien immer wieder aufbereitet werden.
Mit dem SAP S/4HANA Finance Starter Kit für SAP Datasphere verkürzen Sie diesen Weg deutlich: Durch das kompakte Einführungspaket entsteht ein standardisiertes Finance-Datenprodukt, das Sie als zentrale Basis für unterschiedliche Analytics- und Planungsszenarien nutzen können. SAP-Finanzdaten werden über freigegebene Standard-CDS-Views angebunden, in SAP Datasphere harmonisiert und über eine zentrale semantische Schicht einheitlich bereitgestellt. Dabei bleibt der S/4HANA-Kern unangetastet. Das Starter Kit folgt dem Clean-Core-Prinzip und schafft eine wiederverwendbare Finance-Datenarchitektur, die sich schrittweise erweitern lässt.
Ihre Ausgangssituation
- Finanzdaten aus SAP müssen für Reporting und Planung immer wieder aufwendig aufbereitet werden.
- Unterschiedliche Berichte und Tools verwenden teilweise eigene Datenmodelle und Semantiken.
- Bilanz-, GuV- und Kontenhierarchien werden mehrfach modelliert und gepflegt.
- Technische Besonderheiten von SAP, beispielsweise zusammengesetzte Schlüssel oder zeitabhängige Stammdaten, erhöhen die Komplexität.
- Reporting-Projekte benötigen viel Zeit für die Datenintegration, bevor fachlicher Mehrwert entsteht.
- Der SAP-Kern soll im Sinne einer Clean-Core-Strategie möglichst frei von individuellen Erweiterungen bleiben.
Was Sie bekommen
- Ein vorkonfiguriertes Finance Data Product auf Basis von SAP Datasphere
- Anbindung Ihres SAP S/4HANA-Systems über freigegebene Standard-CDS-Views
- Harmonisierte Finance-Semantik auf Basis eines Bronze-, Silver- und Gold-Layer-Ansatzes
- Dynamische Finanzhierarchien für unterschiedliche Bilanz- und GuV-Perspektiven
- Eine zentrale Datenbasis für Analytics, Planung und perspektivisch Business-AI-Anwendungen
- Offene Nutzung der Daten, beispielsweise in SAP Analytics Cloud, Board oder Microsoft Power BI
- Hands-on Enablement Ihres Teams direkt am eigenen System
- Begleitendes Remote Coaching, damit Ihr Team das Datenprodukt anschließend selbstständig weiterentwickeln kann
Inhalt des Starter Kits:
- Deployment & Systemanbindung (5 PT):
Technische Bereitstellung des Starter Kits im Ziel-Space, Mapping der Metadaten, Einrichtung und Validierung der SAP-Standard-CDS-Schnittstellen sowie Abstimmung von Buchungs- und Controllingkreisen. - Intensiv-Coaching vor Ort (2 PT):
Tag 1: Grundlagen, Architektur, Medallion-Ansatz, Data Builder und Clean Core.
Tag 2: Hands-on-Arbeit am eigenen System mit Kontenplänen, Buchungslogiken und Finanzhierarchien - Begleitete Einführung & Remote Coaching (3 PT):
Flexible Remote-Sessions zur gezielten Weiterentwicklung Ihres Finance-Datenprodukts, etwa für Erweiterungen des Datenmodells, Anbindung von Konsum-Tools, kundenspezifische Anforderungen sowie Architektur- und Modellierungsfragen.
Ihr Ergebnis:
Nach Abschluss des Starter Kits verfügen Sie nicht nur über ein technisches Template, sondern über ein einsatzbereites Finance-Datenprodukt in SAP Datasphere, das mit Ihrem SAP-System verbunden und auf Ihre Umgebung abgestimmt ist. Damit schaffen Sie eine zentrale Finance-Semantik, die Sie für unterschiedliche Reporting- und Planungsszenarien wiederverwenden können.
Statt Datenlogiken für jedes Frontend neu aufzubauen, greifen verschiedene Anwendungen auf dieselbe Grundlage zu. Dazu zählen insbesondere SAP Analytics Cloud, Board und Microsoft Power BI sowie relationale Schnittstellen für weitere Anwendungen. So reduzieren Sie wiederkehrenden Modellierungsaufwand, schaffen mehr Konsistenz über Ihre Analytics-Landschaft hinweg und legen gleichzeitig die Basis für weitere datengetriebene Anwendungsfälle.
Für wen eignet sich das Starter Kit?
Das Angebot eignet sich insbesondere für Unternehmen, die:
- SAP S/4HANA Finance einsetzen,
- SAP Datasphere als zentrale Daten- und Semantikschicht etablieren möchten,
- Finanzdaten schneller für Reporting und Planung bereitstellen wollen,
- ihre SAP-Landschaft nach Clean-Core-Prinzipien weiterentwickeln,
- redundante Datenmodelle und bestehende BI-Silos reduzieren oder
- eine wiederverwendbare Datenbasis für zukünftige Analytics- und AI-Szenarien schaffen wollen.

