Seminar SAP HANA – Grundlagen und 360-Grad-Überblick

Die Plattform umfasst In-Memory-Datenbank, Mehrmandantenarchitektur, analytische Modellierung, Entwicklung, Integration, Betrieb und Cloud-Varianten. Die Schulung schafft ein gemeinsames Begriffs- und Prozessverständnis und verbindet die Komponenten in einem vollständigen Beispielszenario.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Architektur, Speicherprinzipien und zentrale Dienste von SAP HANA erklären
• Werkzeuge, Benutzer, Schemas, Tabellen, SQL und analytische Modelle sicher einordnen
• Betrieb, Sicherheit, Backup, Integration und Cloud-Optionen im Zusammenhang verstehen
• Für unterschiedliche Rollen einen belastbaren Vertiefungs- und Lernpfad ableiten

Zielgruppe

Neue SAP-HANA-Anwender, Key-User, Projektteams, Entwickler, Administratoren, Architekten, Data Engineers und technische Entscheider.

Voraussetzungen

Allgemeine IT- und Datenbankgrundkenntnisse. Tiefgehende SAP-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Einsatzfelder und Produktvarianten einordnen

   Operative und analytische Nutzung, SAP HANA Platform, SAP HANA Cloud, SAP BTP und typische Anwendungsszenarien werden voneinander abgegrenzt. Verantwortungsmodelle werden verglichen.

2. Schritt 2: Architektur und Dienste verstehen

   Systemdatenbank, Tenant-Datenbanken, Indexserver, Nameserver, Persistenz, Savepoints, Logs, Spalten- und Zeilenspeicher werden in einem Gesamtbild angeordnet.

3. Schritt 3: In-Memory- und Spaltenspeicherprinzip nachvollziehen

   Kompression, Dictionary Encoding, Parallelisierung, Delta Store und Merge werden mit kleinen Messbeispielen erklärt. Auswirkungen auf Modellierung und Betrieb werden abgeleitet.

4. Schritt 4: Werkzeuge und Zugriffswege kennenlernen

   SAP HANA cockpit, Database Explorer, SQL-Konsole, Entwicklungsumgebung und Client-Verbindungen werden ihrem Zweck zugeordnet. Sichere Zugänge werden praktisch geprüft.

5. Schritt 5: Datenbankobjekte und SQL nutzen

   Schema, Tabelle, View, Index, Sequenz, Rolle und Benutzer werden angelegt oder untersucht. Abfragen, Filter, Join und Aggregation bilden einen einfachen Datenprozess.

6. Schritt 6: Analytische Modellierung einordnen

   Calculation Views, Dimensionen, Fakten, Kennzahlen, Hierarchien und Verbrauchsschichten werden anhand eines überschaubaren Modells erklärt.

7. Schritt 7: Integration und Datenbereitstellung verstehen

   SDA, SDI, virtuelle Tabellen, Batch-Ladung und Replikation werden anhand von Latenz, Datenbewegung und Quellbelastung verglichen.

8. Schritt 8: Administration und Sicherheit überblicken

   Rollen, Berechtigungen, Audit, Parameter, Speicher, Sessions, Backup und Monitoring werden als wiederkehrende Betriebsaufgaben strukturiert.

9. Schritt 9: Verfügbarkeit und Lifecycle einordnen

   Backup/Recovery, System Replication, Hochverfügbarkeit, Updates, Upgrades und Migration werden in ein Resilienz- und Wartungsmodell eingeordnet.

10. Schritt 10: Cloud- und Daten-Tiering-Optionen bewerten

    HANA Cloud, Skalierung, Replikate, Native Storage Extension und Data Lake werden hinsichtlich Nutzen, Kosten und Verantwortung verglichen.

11. Schritt 11: End-to-End-Beispiel durchführen

    Daten werden geladen, per SQL geprüft, in einem Modell aufbereitet, berechtigt bereitgestellt und über Monitoring kontrolliert. Jeder Schritt enthält einen klaren Prüfpunkt.

12. Schritt 12: Persönlichen Vertiefungspfad ableiten

    Rollenbezogene Folgeseminare für Administration, Datenmodellierung, Entwicklung, Integration, Cloud und Betrieb werden aus vorhandenen Aufgaben abgeleitet.

Praxisübungen

• Architektur-Puzzle mit Zuordnung von Diensten, Werkzeugen und Verantwortlichkeiten
• Anlage und Abfrage eines kleinen Datenmodells mit Benutzer- und Rollenprüfung
• Durchgängiger Mini-Prozess von Datenbereitstellung bis Monitoring
• Erstellung einer rollenbasierten Lern- und Vertiefungsmatrix

Methodik

Begriffsklärung, Systemdemonstration und geführte Übungen wechseln sich ab. Das Seminar verwendet ein gemeinsames Datenbeispiel, das an jedem Themenblock erweitert und technisch geprüft wird.