SAP Datasphere Consultant (Freelancer) für Endkunden – moderne Datenplattformen in SAP BTP

Wann ein SAP Datasphere Consultant sinnvoll ist

Viele Unternehmen stehen vor derselben Herausforderung: Daten sind vorhanden, aber verteilt. SAP BW/4HANA, S/4HANA, operative Quellsysteme, Cloud-Applikationen und externe Datenquellen liefern wertvolle Informationen – nur fehlt oft eine konsistente, performante und verständliche Schicht, die Analytics zuverlässig versorgt. Häufig entstehen Insellösungen, manuelle Exporte oder „Excel-Prozesse“, die Zeit kosten und Risiken erzeugen.

Als SAP Datasphere Consultant unterstütze ich Sie dabei, die Datenplattform strategisch aufzubauen: mit einem klaren Zielbild, einem robusten Schichtenmodell, Rollen- und Berechtigungskonzepten sowie einer Datenintegration, die sowohl schnelle Use Cases als auch langfristige Skalierbarkeit ermöglicht. Das Ziel ist nicht nur ein lauffähiges System, sondern eine nachhaltige Plattform, die Reporting, Planung und Data Products für Fachbereiche beschleunigt.

Wenn Sie zusätzlich ein robustes Reporting-Fundament benötigen, ist häufig eine Kombination mit SAP BW/4HANA oder eine Konsumschicht über SAP Analytics Cloud (SAC) sinnvoll.

Leistungen als SAP Datasphere Experte & Freelancer

Architektur & Zielbild (Data Platform Design)

Der wichtigste Hebel in Datasphere-Projekten ist ein sauberes Design: Welche Domänen gibt es? Wie werden Spaces strukturiert? Welche Namenskonventionen, Schichten und Verantwortlichkeiten sind nötig? Ich erarbeite gemeinsam mit IT und Fachbereichen ein Zielbild, das zu Ihrer Organisation passt – pragmatisch genug für schnelle Ergebnisse, aber stabil genug für Wachstum.

Datenintegration: SAP & Non-SAP Quellen sauber anbinden

In der Praxis entscheidet die Integration über Akzeptanz und Performance. Je nach Landschaft binde ich Quellen wie SAP BW/4HANA, S/4HANA, OData/ODP-Szenarien, Datenbanken oder Cloud-Systeme an und optimiere Flüsse hinsichtlich Latenz, Stabilität und Wartbarkeit. Als SAP Datasphere Freelancer bin ich dabei sowohl konzeptionell als auch hands-on in der Umsetzung.

Data Modeling & Semantik für Analytics

Daten werden erst dann wertvoll, wenn sie verstanden werden. Ich modelliere Daten so, dass Fachbereiche sie nutzen können: mit klarer Semantik, wiederverwendbaren Views, logischer Schichtung (Raw/Integration/Business) und konsistenten Kennzahlen. So entstehen belastbare Grundlagen für Dashboards, Self-Service Analysen und Data Products.

Governance, Berechtigungen & Betriebsfähigkeit

Endkunden erwarten Sicherheit und Verlässlichkeit: Rollenmodelle, Berechtigungs-Design, Data Ownership und Monitoring sind deshalb Teil meines Vorgehens. Ziel ist eine Plattform, die nicht nur „funktioniert“, sondern im Betrieb nachvollziehbar und auditierbar ist.

Vorgehen im Projekt: von Quick Wins zur skalierbaren Plattform

1) Discovery & Scope: Ziele, Stakeholder, Use Cases

Zu Beginn klären wir die wichtigsten Use Cases (z. B. Finance, Sales, Supply Chain), die Datenquellen und die Zielgruppen (Management, Fachbereich, Data Analysts). Daraus entsteht ein umsetzbarer Scope mit Prioritäten – ideal, um innerhalb kurzer Zeit erste Ergebnisse zu liefern und gleichzeitig die Gesamtarchitektur im Blick zu behalten.

2) Blueprint: Architektur, Schichtenmodell, Standards

Im Blueprint definieren wir das Zielbild: Space-Struktur, Namenskonventionen, Datenfluss, Governance und Berechtigungen. Das schafft Klarheit für alle Beteiligten und verhindert spätere Rework-Schleifen.

3) Implementierung: Integration, Model, Consumption

Anschließend setzen wir priorisierte Use Cases um: Datenanbindung, Modellierung, Validierung und Bereitstellung für Analytics. Wenn SAP Analytics Cloud (SAC) im Einsatz ist, unterstütze ich auch bei der Datenbereitstellung, KPI-Definition und Performance-Optimierung.

4) Enablement & Übergabe

Damit die Plattform intern weiterentwickelt werden kann, biete ich Enablement für IT und Fachbereiche: Guidelines, Schulung, Review-Prozesse und „Quality Gates“. So entsteht nicht nur ein Ergebnis, sondern Kompetenz im Unternehmen.

Typische Projektergebnisse (Deliverables)

• Architektur- und Governance-Konzept für SAP Datasphere (Spaces, Schichten, Standards)
• Integrierte Datenquellen (SAP + Non-SAP) inklusive stabiler Datenflüsse
• Business-orientiertes Datenmodell mit semantischen Schichten und KPI-Logik
• Consumption-Layer für Analytics (z. B. SAC) inklusive Performance-Optimierung
• Dokumentation, Übergabe & Enablement für den internen Betrieb

Zusammenarbeit: Endkundenfokus statt Vermittlerlogik

Ich arbeite bevorzugt direkt mit Endkunden und Projektverantwortlichen zusammen – IT-Leitung, Data Platform Owner, BI-Manager oder Fachbereichs-Stakeholder. Im Mittelpunkt stehen belastbare Ergebnisse, klare Kommunikation und eine saubere Umsetzung. Wenn Sie einen SAP Datasphere Freiberufler suchen, der sowohl Architektur als auch Umsetzung beherrscht, bin ich ein passender Ansprechpartner.

Projektformate sind flexibel: Remote-first, hybrid oder on-site in Deutschland. Wichtig ist eine pragmatische Arbeitsweise mit transparenten Deliverables, realistischen Roadmaps und einem Fokus auf Value.

FAQ: Häufige Fragen von Endkunden

Unterstützen Sie auch Migrationen von SAP BW/4HANA Richtung Datasphere?

Ja. Je nach Zielbild kann Datasphere bestehende BW-Strukturen ergänzen oder schrittweise ablösen. Ich unterstütze bei Migrationsplanung, Modell-Design und der pragmatischen Umsetzung entlang priorisierter Use Cases.

Ist SAP Datasphere auch ohne SAC sinnvoll?

Ja. Datasphere kann als zentrale semantische Schicht dienen, die verschiedene Consumption-Tools versorgt. Wenn SAC genutzt wird, ist die Integration allerdings besonders nahtlos.

Wie starten wir am besten?

In der Regel mit einer kurzen Discovery (Zielbild, Stakeholder, Datenquellen, Use Cases), danach Blueprint und iterative Umsetzung.