Embedded Analytics mit CDS-Views

Embedded Analytics mit CDS-Views: Wie Echtzeitdaten zum Erfolgsfaktor im digitalen Kerngeschäft mit S/4HANA werden

Unternehmen müssen heute schneller und fundierter entscheiden als je zuvor. Doch klassische ERP-Auswertungen wie Listen, individuelle ABAP-Reports oder Excel-Analysen bremsen: Sie verursachen Medienbrüche, erzeugen parallele Datenlogiken und liefern nur zeitverzögerte Einblicke.

Speziell mit S4/HANA beginnt ein echter Paradigmenwechsel. Erstmals lassen sich Informationen direkt im operativen System analysieren – ohne Wartezeiten, ohne Umwege, ohne redundante Datenhaltung. Die Basis dafür bilden die ABAP Core Data Services (folgend CDS oder CDW-Views). Sie verarbeiten Daten dort, wo sie entstehen, und stellen sie konsistent für Reporting, Analysen, Monitoring oder Applikationslogik bereit. In aktuellen S/4HANA-Umgebungen sind CDS-Views „im Maschinenraum“ allgegenwärtig – Fachbereichen und speziell in der Analysenutzung – aber häufig unbekannt.

Dabei zeigt sich: Unternehmen, die CDS-Views gezielt auch für Entscheidungsunterstützung einsetzen erhöhen ihre Steuerungsfähigkeit deutlich: Schattenprozesse verschwinden, Datendefinitionen werden vereinheitlicht, und operative Entscheidungen stützen sich auf eine verlässliche, gemeinsame Datenbasis.

Dieses Paper zeigt praxisnah, wie CDS funktionieren, welche Vorteile diese bieten und wie Unternehmen mit klarer Governance und gezielter Erweiterung des SAP-Standards ein robustes Embedded-Analytics-Modell aufbauen können. Nach der (vorweggenommenen) Gesamteinschätzung fokussiert der Artikel dabei auf inhaltliche und technische Details die beim Einsatz von Embedded Analytics und Core-Data-Services zu beachten in folgenden Teilabschnitten:

Warum Datennutzung mit S/4HANA neu gedacht werden muss
Das semantische Rückgrat von S/4HANA. Aber wie genau?
CDS als Drehkreuz moderner Datenzugriffe jeglicher Art
Wo CDS im Tagesgeschäft glänzen – operative Szenarien im Überblick
SAP liefert viel – entscheidend ist, wie die Nutzung erfolgt
Berechtigungen im Fokus – denn auch „zu viel“ ist nicht gut
Ohne Architektur und Steuerung kein Erfolg
CDS sind stark – aber nicht allmächtig: Grenzen

Das Fazit direkt zu Beginn: CDS sind der technische Hebel zur Steuerung in Echtzeit

CDS sind weit mehr als eine Modellierungstechnik. Sie bilden das Fundament einer modernen, operativen Datenarchitektur, die es Unternehmen ermöglicht, Entscheidungen auf Basis aktueller, konsistenter und fachlich sauber definierter Informationen zu treffen. Die direkte Verzahnung von Transaktion und Analyse, die Echtzeitverfügbarkeit operativer Daten und die zentrale Verankerung fachlicher Logiken schaffen eine Transparenz, die klassische Reporting-Konzepte nie leisten konnten.

Richtig eingesetzt bieten CDS nicht nur Geschwindigkeit, sondern Struktur. Sie schaffen ein konsistentes Datenfundament, das sowohl operative Fachbereiche als auch strategische Steuerungseinheiten stärkt – und gleichzeitig die IT entlastet. Schattenprozesse verschwinden, Reporting-Logiken werden vereinheitlicht und wiederverwendbare Modelle ermöglichen eine effiziente, langfristig stabile Weiterentwicklung. Die Kombination aus SAP-Standard und einer gezielt aufgebauten kundenspezifischen Konsumschicht bietet dabei das optimale Verhältnis aus Stabilität, Flexibilität und Data Governance.

Zudem entfalten CDS ihren vollen Wert erst im Zusammenspiel mit einer Gesamtarchitektur. Sie arbeiten mit externe Plattformen wie z.B. SAP Business Data Cloud, snowflake, databricks, Google BigQuery oder SAP BW/4HANA, ideal zusammen: CDS liefert operative und semantisch aufbereitete Daten über standardisierte Schnittstellen und ist gleichzeitig in der Architektur die Umgebung in der Echtzeitanalysen durchgeführt werden. So entsteht eine harmonisierte Datenlandschaft, die fachlich stringent, technisch robust und zukunftssicher ist.

Organisationen, die CDS konsequent einführen und klare Architekturregeln, strukturierte Berechtigungskonzepte sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen etablieren, schaffen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Sie gewinnen Geschwindigkeit, erhöhen die Datenqualität, verbessern die Prozesssteuerung und legen die Grundlage für datengetriebene Innovationen im gesamten S4/HANA-Umfeld.

Embedded Analytics & Core Data Services sind somit ein zentraler Baustein, um das Potenzial eines modernen ERP-Systems voll auszuschöpfen – und ein entscheidender Schritt hin zu einer digitalen, analytisch gestützten Unternehmenssteuerung.

Warum Datennutzung mit S/4HANA neu gedacht werden muss

Über viele Jahre stützte sich das Reporting im SAP ERP auf transaktionale Listen, individuelle ABAP-Reports und umfangreiche Excel-Analysen. Diese Werkzeuge lieferten Ergebnisse, waren jedoch wenig flexibel, isoliert voneinander und nur durch hohen manuellen Aufwand aktuell zu halten. Parallel entstanden Schattenprozesse, weil operative Informationen nicht dort ausgewertet werden konnten, wo sie entstanden. BI-Systeme liefer(t)en zwar konsolidierte Sichten, jedoch zeitverzögert und damit ungeeignet für kurzfristige Entscheidungen im Tagesgeschäft.

Mit SAP HANA (sic!, die Datenbank) änderte sich diese Grundlage grundlegend. Erstmals konnten große Datenmengen speicherbasiert verarbeitet und analytische Berechnungen direkt in der Datenbank ausgeführt werden. Genau darauf bauen CDS-Views auf: eine Modellierungstechnologie, die Logiken aus dem Applikationsserver in die performante HANA-Datenbank verlagert und damit den Kern eines modernen, echtzeitfähigen Datenmodells bildet. Dabei gibt es zwei Teilarten von CDS-Views – HANA CDS-Views, die direkt in der Datenbankumgebung entwickelt werden sowie ABAP CDS-Views, welche über die Applikationslogik implementiert und verwaltet werden. In der Folge des Artikels fokussieren wir auf ABAP CDS-Views, und nutzen CDS-Views alleinstehend synonym dafür.

Unter S/4HANA sind CDS-Views vollständig im System verankert. Viele Fiori-Apps – insbesondere analytische List Pages, KPIs und Overview Pages – nutzen CDS als unmittelbare Datenquelle. Auch zentrale fachliche Sichten in Finance, Sales oder Materials Management basieren heute auf CDS-Modellen. Das verbessert nicht nur Performance und Flexibilität, sondern sorgt zusätzlich für eine gemeinsame semantische Basis zwischen Transaktion und Analyse.

Gleichzeitig ermöglicht CDS eine einheitliche Sicht auf Daten. Statt unterschiedlicher Logiken und inkonsistenter Datenzugriffe bietet CDS eine zentral definierte Semantik, die wiederverwendbar und systemweit stabil ist. Reporting im System oder in externen Tools, UI und operative Anwendungen greifen damit auf dasselbe Modell zu. So entsteht eine neue Ära im ERP: weg von fragmentierten Auswertungen, hin zu einer integrierten Echtzeit-Datenbasis, die Prozesse und Analytik nahtlos miteinander verbindet.

Das semantische Rückgrat von S/4HANA. Aber wie genau?

Core Data Services sind das zentrale Datenmodellierungswerkzeug in S4/HANA. Sie vereinen die Ausdruckskraft von SQL mit einer semantischen Ebene, die über klassische Datenbank-Views weit hinausgeht. Im Kern definieren CDS deklarative Datenmodelle, die präzise festlegen, wie Tabellen, Felder, Beziehungen und Berechnungen zusammenwirken. Genau diese Verbindung aus Datenbanknähe und fachlicher Struktur macht CDS zu einem entscheidenden Bestandteil moderner SAP-Architekturen.

CDS-Views verlagern Datenverarbeitung dorthin, wo sie am effizientesten ist: direkt in die HANA-Datenbank. Dort können Daten selektiert, verknüpft, angereichert und gefiltert werden, bevor sie eine Anwendung überhaupt erreichen. Das reduziert Datenmengen erheblich, steigert die Performance und schafft eine zuvor kaum erreichbare Konsistenz zwischen operativen Prozessen und analytischen Auswertungen. Statt große Datenpakete in den Applikationsserver zu laden, folgen die CDS-Views dem Code-to-Data-Prinzip und nutzt die Stärken der In-Memory-Verarbeitung optimal aus.

Der wahre Mehrwert, um aus Daten zu Informationsartefakte zu transformationen, entsteht durch Annotations. Sie definieren, wie Felder interpretiert werden, wie Views analytisch einzuordnen sind und wie sie in UI, OData, Security oder SAP BW genutzt werden. Eine einzige CDS-Definition kann damit gleichzeitig die Grundlage für eine Fiori-Anwendung, einen analytischen Cube, einen OData-Service oder eine Datenschnittstelle zu SAP BW sein. Diese Metadatentiefe erhöht die Wiederverwendbarkeit und reduziert Doppelentwicklungen erheblich.

Die Architektur von CDS folgt einem klaren Schichtenmodell, das sich u.a. am dem SAP VDM-Modell aber auch typischen BI-Modelleirungsansätzen orientiert. Basissichten bilden die strukturelle Grundlage und entsprechen erweiterten Tabellenprojektionen. Composite Views verknüpfen mehrere Basissichten, fassen Logiken zusammen oder ergänzen fachliche Berechnungen. Consumption Views bilden schließlich die Ebene, die von Anwendungen, Reportingtools oder externen Services konsumiert wird. Diese Struktur sorgt für klare Verantwortlichkeiten, gute Wartbarkeit und langfristige Stabilität der Modelle.

Für Sonderfälle stehen CDS Table Functions zur Verfügung, die in SQL-Script über AMDP implementiert werden. Sie ermöglichen imperative Logik oder speziellere Berechnungen, sollten jedoch bewusst und sparsam eingesetzt werden, um die deklarative Eleganz und Wartbarkeit des CDS-Modells nicht unnötig zu beeinträchtigen.

In Summe entsteht durch CDS ein semantisch einheitliches, performant aufgebautes und klar gegliedertes Datenmodell, das operative Anwendungen und analytische Werkzeuge gleichermaßen versorgt. Genau diese konsistente Datenbasis macht CDS zu einem zentralen Erfolgsfaktor für moderne, nachhaltige und zukunftsfähige S4/HANA-Systemlandschaften.

CDS als Drehkreuz moderner Datenzugriffe jeglicher Art

CDS-Views sind in S4/HANA weit mehr als reine Datenbankobjekte. Sie fungieren wie schon beschrieben als universelles Daten-Backend für eine Vielzahl von Anwendungen und Zugriffsszenarien – innerhalb des Systems genauso wie in externen Tools. Diese Vielseitigkeit macht CDS zu einem zentralen Baustein für Reporting, Analysen, UI-Entwicklung, Integration und technische Verarbeitung in vielen Szenarien:

Einige typische Einsatzszenarien für CDS-Views/ Embedded Analytics

Im SAP-Standard basieren zahlreiche Fiori-Anwendungen unmittelbar auf CDS Consumption Views. Vor allem analytische Apps wie Analytical List Pages, Overview Pages oder multidimensionale Berichte nutzen die Metadaten der Views, um Spalten, Filter, Labels oder Drilldowns automatisch zu erzeugen. Das schafft eine enge Verbindung zwischen Datenmodell und Benutzeroberfläche: Das UI bleibt konsistent, und Änderungen im Modell wirken sich systemweit aus, ohne dass mehrere Schichten gepflegt werden müssen.

Auch in kundenspezifischen Anwendungen spielen CDS eine tragende Rolle. Fiori Elements nutzt die Annotations, um Oberflächen weitgehend automatisch zu generieren, während klassische UI5-Anwendungen CDS als performante und strukturierte Datenquelle konsumieren. Entwickler profitieren davon, dass die Datenlogik sauber in CDS gekapselt ist und wiederverwendbar bleibt.

Extern wächst die Bedeutung von CDS durch die automatische Generierung von OData-Services. Sie ermöglichen den Zugriff über Power BI, Tableau oder andere Reportingplattformen – ohne zusätzliche Datenhaltung und mit vollständig durchgängigem Berechtigungskonzept. Die semantische Konsistenz des Modells bleibt auch außerhalb des SAP-Systems erhalten, was Integration deutlich vereinfacht.

In der SAP Analytics Cloud bilden CDS die Grundlage für Live-Datenzugriffe. SAC verarbeitet die Daten direkt aus dem S/4HANA-System, nutzt analytische Klassifizierungen wie Cubes oder Dimensionslogiken und vermeidet redundante Modellierung. Dadurch erhalten Anwender in SAC aktuelle Werte, während die technische Pflege minimal bleibt.

Auch im Embedded BW spielen CDS eine wichtige Rolle: Sie dienen als Basis für die Generierung analytischer BW-Objekte und ermöglichen BW-Queries ohne Persistenz. Das ist besonders nützlich für Anwender, die mit dem BW-Frontend vertraut sind, aber kein vollwertiges BW-System benötigen.

Schließlich lassen sich CDS wie virtuelle Tabellen im ABAP nutzen. Entwickler binden sie als zentrale Datenzugriffsschicht ein, wodurch komplexe Logiken in der Datenbank bleiben und ABAP-Code schlanker, wartbarer und performanter wird.

All diese Einsatzformen zeigen: CDS ist nicht nur ein Reporting-Werkzeug, sondern das universelle Datendrehkreuz von S4/HANA. Sie verbinden UI, Analytik, Integration und technische Prozesse in einer gemeinsamen, semantisch einheitlichen Datenlogik – und schaffen so eine robuste Grundlage für operativen und strategischen Mehrwert.

Wo CDS im Tagesgeschäft glänzen – operativer Szenarien im Überblick

CDS entfalten ihren größten Wert überall dort, wo operative Entscheidungen schnelle, präzise und konsistente Informationen erfordern. Sie bieten einen unmittelbaren Blick auf den aktuellen Geschäftsstatus und beheben zentrale Schwächen früherer Reportingansätze wie Zeitverzug, Medienbrüche oder fragmentierte Datenlogiken. Durch die Abbildung fachlicher Logiken direkt im Datenmodell entsteht eine Konsistenz, die zuvor nur durch aufwendige BI-Landschaften möglich. Folgende Grafik zeigt einige typische Beispiele von Einsatzszenarien

Typische Einsatzszenarien für Embedded Analytics (in S/4HANA)

Im Finance sorgt CDS für ein deutlich schärferes Bild der finanziellen Lage. Sachkonten-, P&L- und Cashflow-Analysen oder Offene-Posten-Auswertungen greifen unmittelbar auf die ACDOCA zu und bleiben stets aktuell. Drilldowns bis auf Belegebene, konsistente Währungslogiken und vereinheitlichte Kennzahlen verringern Fehlerquellen und steigern die Qualität des gesamten Reportings erheblich.

Im Controlling ermöglicht CDS eine selten erreichte Transparenz. Kostenstellen-, Profitcenter- oder Abweichungsanalysen können in Echtzeit durchgeführt werden. Die Vereinheitlichung von Organisations-, Perioden- und Bewertungslogiken reduziert manuelle Abstimmungen und macht Planungs- sowie Steuerungsprozesse schneller und fundierter.

Auch Materialwirtschaft und Logistik profitieren stark: Bestandssichten, Bewegungsanalysen und Reichweitenberechnungen stehen ohne Zeitverzug zur Verfügung. Die Möglichkeit, Stammdaten, Bewegungen und Bedarfe in einer konsistenten Sicht zu vereinen, erlaubt praxisnahe Anwendungen wie Reichweitenmonitore oder Engpassanalysen – echte operative Werkzeuge, die zuvor nur mit erheblichem Implementierungsaufwand – zum Beispiel in SAP BW möglich – waren.

Im Vertrieb werden End-to-End-Betrachtungen erheblich vereinfacht. Daten zu Aufträgen, Positionen, Lieferungen und Fakturen stehen in konsistenten Beziehungen, wodurch Auftragseingang, Bestände oder Lieferperformance klarer und zuverlässiger auszuwerten sind. Verantwortliche erhalten ein durchgängiges Prozessbild vom Auftrag bis zur Faktura.

In der Produktion ermöglicht CDS eine präzise Sicht auf Kapazitäten, Durchlaufzeiten, Rückmeldungen und Verbräuche. Abweichungen werden schneller erkennbar, und Ursachenanalysen lassen sich nahezu in Echtzeit durchführen. Das verbessert Steuerung und Reaktionsfähigkeit erheblich.

Das Qualitätsmanagement profitiert durch systematische Analysen von Prüflosen, Fehlercodes und Maßnahmen. Die Integration in Fiori erleichtert die visuelle Aufbereitung, sodass Qualitätsprobleme schneller identifiziert und adressiert werden können. Die Transparenz entlang des gesamten Qualitätsprozesses steigt deutlich.

Modulübergreifend ermöglichen CDS-Views erstmals konsistente End-to-End-Prozesse direkt im ERP – etwa Order-to-Cash, Purchase-to-Pay oder Produktionsdurchläufe. Die klare semantische Modellierung hebt frühere Systemgrenzen auf und schafft ein Gesamtbild, das operative Entscheidungen erheblich verbessert – wenn gleich in diesen Fällen Aspekte wie Datenvollständigkeit und Performance speziell zu berücksichtigen sind (siehe folgend).

Zusammengefasst entsteht der Wert von CDS nicht allein durch Technik, sondern durch das Zusammenspiel aus fachlicher Konsistenz, Datenqualität und Echtzeitverfügbarkeit. Unternehmen gewinnen Geschwindigkeit, Transparenz und Sicherheit im Tagesgeschäft – und reduzieren gleichzeitig den Aufwand für manuelle Analysen oder aufwendige Abstimmungen.

SAP liefert viel – entscheidend ist, wie die Nutzung erfolgt

SAP stellt mit S4/HANA eine große Bandbreite vordefinierter CDS-Views bereit: von einfachen Basissichten über semantisch angereicherte I-Views bis hin zu konsumierbaren C-Views und analytischen Cubes. Diese Modelle sind hochwertig, konsistent aufgebaut und eng mit der jeweiligen Domänenlogik verzahnt. Mit jedem Release wächst der Umfang weiter, da neue Fiori-Apps vollständig auf CDS basieren. Die Vielfalt ist ein klarer Vorteil – gleichzeitig aber eine Herausforderung für Anwender, die ohne Struktur schnell den Überblick verlieren. Zu den besonders ausgereiften SAP-Standardinhalten zählen etwa die ACDOCA-basierten Finanzsichten, zahlreiche Sales-Views und umfangreiche Material- und Bestandsmodelle, die häufig schon sehr nah an realen Anforderungen liegen.

Die ausgelieferten Views folgen einer erkennbaren Systematik in deren Namen: Interface-Views bilden Business-Objekte wie Einkaufsbelege, Finanzposten oder Materialstämme semantisch sauber ab und dienen als stabile Ausgangspunkte für weiterführende Modellierung. Consumption-Views hingegen sind exakt auf die Nutzung in Anwendungen ausgelegt und enthalten umfangreiche Annotationen für UI, Analytik oder OData. Ergänzt wird dies durch technische Basis-Views, die reine Strukturprojektionen liefern und als Bausteine für komplexere Modelle dienen.

In der Praxis zeigt sich jedoch schnell, dass der gesamte SAP-Standard für Endanwender (zu) schwer direkt nutzbar ist. Die Anzahl der vorhandenen Views ist zu groß, die Benennungen sind technisch, und die inhaltlichen Strukturen erschließen sich nur Personen, die tief im Datenmodell verankert sind. Deshalb empfiehlt es sich, zunächst zu analysieren, welche Views fachlich relevant sind und wie sie zusammenspielen. Werkzeuge wie der Query Browser, der View Browser oder die Fiori App Library helfen dabei, Abhängigkeiten und Konsumwege sichtbar zu machen. Die sich deshalb bewährte Vorgehensweise besteht darin, den SAP-Standard als Fundament zu nutzen und darauf eine kundeneigene Konsumschicht (Z-Schicht) aufzubauen. Sie kapselt relevante Standard-Views, harmonisiert Feldbenennungen, vereinheitlicht Kennzahlenlogiken und ergänzt kundenspezifische Stammdaten oder Geschäftsregeln. So entsteht ein verständliches, kuratiertes Datenmodell, das sowohl für den Fachbereich als auch für die IT leicht nutzbar und langfristig stabil ist. Anwender müssen sich nicht durch hunderte SAP-Views arbeiten, sondern erhalten gezielt die Sichten, die ihrem Bedarf entsprechen.

Typisierter Aufbau einer CDS-Schichtenarchitektur auf Basis des SAP Content

CDS View Extensions erleichtern zudem Erweiterungen erheblich: Zusätzliche Felder, spezielle Währungen, modulbezogene Logiken oder organisatorische Besonderheiten lassen sich integrieren, ohne den SAP-Standard zu verändern. Dadurch bleibt das System updatefähig, und individuelle Anforderungen können dennoch vollständig abgebildet werden.

Besonders wertvoll ist die klare Veröffentlichung von Stammdaten und Hierarchien in der eigenen Konsumschicht. Einheitliche Definitionen – etwa zu Konten, Produkten oder Organisationseinheiten – können dann in Fiori, SAC und externen Reporting-Tools gleichermaßen genutzt werden.

Mit einer durchdachten Mischung aus SAP-Standard und gezielten kundenspezifischen Erweiterungen entsteht ein CDS-Modell, das Entwicklung beschleunigt, Komplexität reduziert und konsistente Daten über sämtliche Werkzeuge hinweg bereitstellt – eine zentrale Voraussetzung für nachhaltige, wiederverwendbare und releasefeste Embedded Analytics mit S/4HANA.

Berechtigungen im Fokus – denn auch „zu viel“ ist nicht gut

Die Berechtigungssteuerung ist ein zentraler Erfolgsfaktor jeder CDS-Architektur. Sie definiert, wer welche Daten sehen darf, und stellt sicher, dass diese Regeln über alle Anwendungen hinweg konsistent wirken. CDS integrieren sich nahtlos in das SAP-Berechtigungskonzept und erweitern es gleichzeitig: Durch Berechtigungslogik direkt im Datenmodell wird eine Präzision erreicht, die weit über klassische Reportberechtigungen hinausgeht. Diese enge Verbindung von Datenmodell und Security macht CDS in sicherheitskritischen Szenarien besonders wirkungsvoll.

Herzstück sind die sogenannten DCL-Objekte. Sie legen fest, welche Einschränkungen für Felder wie Buchungskreis, Profitcenter, Werk oder Warengruppe gelten und wie diese mit bestehenden SAP-Berechtigungsobjekten oder zusätzlichen Berechtigungsobjekten zusammenwirken. Einmal definiert, greifen diese Regeln systemweit – egal ob die Daten über Fiori, SAC oder ein externes Reportingtool konsumiert werden. Das sorgt für eine durchgängige, zuverlässige Sicherheitslogik und reduziert Fehlerquellen deutlich.

Entscheidend ist, Berechtigungen von Anfang an in die Modellierung einzubeziehen. Fehlende oder zu spät ergänzte Berechtigungsfelder führen schnell zu komplexen Konstruktionen oder unnötigem Zusatzaufwand. Gleichzeitig sollten die Filterregeln klar, verständlich und performant bleiben. Eine zu feingranulare oder verschachtelte Logik kann die Systemleistung beeinträchtigen und die Pflege erschweren.

In der Praxis haben sich klare, rollenbasierte Zugriffskonzepte bewährt. Controller, Einkäufer, Produktionsplaner oder Vertriebsmitarbeiter erhalten genau jene Sichtrechte, die zu ihren Aufgaben und Organisationseinheiten passen. Die Kombination aus klassischen PFCG-Rollen, CDS-Filterlogiken und analytischen Einschränkungen ermöglicht eine präzise, nachvollziehbare Abbildung sowohl funktionaler als auch organisatorischer Anforderungen.

Ein großer Vorteil liegt in der systemübergreifenden Wirksamkeit von CDS-Berechtigungen. In heterogenen Reporting-Landschaften verhindert dies die typischen Inkonsistenzen, die entstehen, wenn Berechtigungen mehrfach gepflegt werden müssen. Stattdessen entsteht eine zentrale, transparente und wartungsarme Sicherheitsschicht, die alle angebundenen Tools zuverlässig absichert.

Die enge Verzahnung von Datenmodell, Organisationsstruktur und Berechtigungskonzept macht dieses Thema zu einem wesentlichen Qualitätskriterium jeder CDS-Architektur. Unternehmen profitieren nicht nur von rechtskonformer Datensicherheit, sondern auch von weniger Abstimmungsaufwand, höherer Transparenz und einer klaren, durchgängigen Governance über alle analytischen und operativen Anwendungen hinweg.

Ohne Architektur und Steuerung kein Erfolg

Eine nachhaltige CDS-Landschaft entsteht nicht durch das Erstellen einzelner Views, sondern durch ein durchdachtes, klar dokumentiertes Architekturmodell. Dieses legt fest, wie CDS-Views strukturiert, benannt, erweitert und miteinander verknüpft werden. Je klarer diese Leitlinien sind, je stabiler bleibt das Gesamtsystem – und umso leichter lässt es sich über Jahre hinweg erweitern und pflegen.

Das zentrale Element ist ein geschichtetes Modell: Basissichten schaffen den technisch sauberen Zugang zu Tabellen. Composite Views bündeln mehrere Basissichten, harmonisieren Logiken oder ergänzen fachliche Berechnungen. Consumption Views bilden schließlich die konsolidierte, anwenderorientierte Ebene, die von Fiori, SAC oder externen Reporting-Tools konsumiert wird. Dieses Layering hält Modelle übersichtlich und sorgt dafür, dass Anpassungen immer an der richtigen Stelle vorgenommen werden.

Ein klar definierter Namensraum ist ebenso wichtig. Einheitliche Benennungen erleichtern Entwicklern und Architekten die Orientierung, erhöhen die Wiederverwendbarkeit und verhindern redundante oder widersprüchliche Modelle. Viele Unternehmen setzen zusätzlich auf einen CDS-Katalog, der dokumentiert, welche Views existieren, welche Felder sie enthalten und wie sie zusammenhängen. Solche Kataloge bilden die Grundlage für Governance, Qualitätssicherung und eine strukturelle Weiterentwicklung der Architektur.

Auch technisch gibt es bewährte Regeln, die Wartbarkeit und Performance sichern: die bevorzugte Nutzung von Associations statt komplexer Joins, sprechende Feldnamen, sauber definierte Schlüssel und ein konsequenter Einsatz von Annotationen. Imperative Logik via SQL Script sollte nur dann eingesetzt werden, wenn deklarative Ansätze tatsächlich an Grenzen stoßen – und diese müssen bei Einsatz klar dokumentiert werden.

Performanceoptimierung ist ein weiterer Erfolgsfaktor. Selbst eine leistungsfähige HANA-Datenbank kommt an Grenzen, wenn Views falsch modelliert sind. Besonders bei großen Tabellen oder stark genutzten Modulen sind frühe Filter unerlässlich. Organisationsstrukturen wie Buchungskreise, Werke oder Einkaufsbereiche sollten bereits in Basissichten oder Composite Views berücksichtigt werden, damit HANA die Datenmenge früh reduzieren kann. Frühzeitiges Filtern ist einer der zuverlässigsten Wege, um Antwortzeiten niedrig und Systemlast gering zu halten.

Nicht jede Sicht muss das vollständige Datenuniversum eines Moduls abbilden. Oft sind gezielte Subsets – etwa nur offene Bewegungen, aktuelle Belege oder aktive Materialien – sinnvoller. Je präziser ein Modell die fachliche Fragestellung abdeckt, desto performanter und verständlicher wird es.

Governance spielt eine weitere entscheidende Rolle. Unternehmen benötigen klare Regeln, wann neue Views erstellt werden, wie sie in die Architektur eingeordnet werden und wie Erweiterungen vorzunehmen sind. Dazu gehören Freigabeprozesse, Qualitätschecks, Namenskonventionen und definierte Richtlinien für kundenspezifische Erweiterungen. Werden diese Prinzipien konsequent gelebt, entsteht eine CDS-Landschaft, die wartungsarm, stabil und zukunftssicher bleibt.

In Summe gilt: Nur mit sauberer Architektur, Modellierungsdisziplin und einem bewussten Umgang mit Performance entfalten CDS ihr Potenzial. Unternehmen erhalten ein skalierbares, verlässliches Datenmodell im Herzen ihres ERP – die Grundlage für dauerhaft erfolgreiche Embedded Analytics.

CDS sind stark – aber nicht allmächtig: Grenzen

CDS sind ein leistungsfähiges Werkzeug, doch sie besitzen natürliche Grenzen, die in einer Gesamtarchitektur bewusst berücksichtigt werden müssen. Sie bieten weder persistente Historisierung noch die Integration mehrerer Systeme oder tiefgehende Datenharmonisierung. Auch für langfristige Trendanalysen oder die Einbindung externer Datenquellen sind sie nicht ausgelegt. Für strategische, historisierte oder systemübergreifende Analysen bleibt ein Data Warehouse/ Data Lakehouse wie Datasphere, BW/4HANA (um nur SAP-Alternativen aufzuzählen) daher unverzichtbar.

Ihre Stärke liegt klar im operativen Bereich. CDS ermöglichen die unmittelbare Auswertung aktueller Transaktionsdaten, liefern eine konsistente semantische Grundlage und bieten schnellen Zugriff auf zentrale Geschäftsobjekte im S/4HANA-Kern. Für Echtzeitanalysen oder prozessnahe Auswertungen sind sie klassischen Reporting-Mechanismen deutlich überlegen.

Gleichzeitig sind CDS weit mehr als ein Reporting-Instrument. In der ABAP-Entwicklung fungieren sie zunehmend als modernes API-Layer, das Datenzugriffe kapselt und fachliche Logik zentralisiert. Anwendungen greifen damit auf getestete, wiederverwendbare und sauber strukturierte Modelle zu, was Code vereinfacht und Architekturen schlanker macht. Auf der Business Technology Platform dienen CDS darüber hinaus als verlässliche Grundlage für Side-by-Side-Erweiterungen, indem sie Kernobjekte des ERP als klar definierte, interpretierbare Services bereitstellen.

Im Zusammenspiel mit analytischen Plattformen wie BW/4HANA spielen CDS ebenfalls eine wichtige Rolle. Über ODP können sie als deltafähige Extraktionsobjekte verwendet werden und liefern die operative Echtzeitsicht, die in modernen, hybriden Architekturen häufig benötigt wird. BW-Modelle profitieren davon, dass Konsistenz und fachliche Logik bereits im CDS-Modell angelegt sind, was eine sinnvolle Lastverteilung zwischen S/4HANA und BW/HANA ermöglicht.

Damit werden CDS zu einem zentralen Baustein integrierter Datenarchitekturen: Sie liefern operative Echtzeitinformationen und eine semantisch saubere Datenbasis im ERP, während Systeme wie BW/4HANA die historisierte, systemübergreifende und strategische Perspektive abdecken. Wo CDS an Grenzen stoßen, ergänzen sich beide Welten ideal – ohne redundante Modellpflege.

CDS ersetzen damit weder Data Warehouse noch Integrationsplattform. Sie sind jedoch ein hoch performantes Werkzeug für operative Analysen, moderne Anwendungsentwicklung und stabile Datenzugriffe in Erweiterungsszenarien. In Kombination mit einer durchdachten Gesamtarchitektur entsteht eine Datenlandschaft, die sowohl operative als auch strategische Anforderungen moderner Unternehmen erfüllt und langfristig zukunftssicher ist.

Autor: Michael Natterer

Embedded Analytics mit CDS-Views