SAP-Migration zu Azure Databricks – Analyse und Umsetzung

Contracting⏱ 1 Jahr++🚀 Start: 01.01.2027 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen SAP-Spezialisten für ein umfassendes Migrationsprojekt. Sie werden die Analyse und Umsetzungsplanung einer komplexen SAP-Landschaft verantworten und diese von einer etablierten On-Premise-Infrastruktur in eine moderne Cloud-Plattform überführen.

Ihre Aufgaben umfassen die detaillierte Analyse bestehender SAP-Systeme, insbesondere der Datenflüsse und Geschäftslogiken. Sie führen Use-Case-Analysen durch, erstellen technische Spezifikationen und planen die schrittweise Umsetzung mit realistischen Aufwandsschätzungen. Dabei konfigurieren Sie Datenreplikationslösungen, modellieren Datenstrukturen auf der Zielplattform und implementieren komplexe Transformationslogiken.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Qualitätssicherung: Sie entwickeln umfassende Teststrategien, führen Tests über alle Stufen durch und analysieren Fehler systematisch. Sie begleiten Deployments in verschiedenen Umgebungen und unterstützen die Abnahme durch den Auftraggeber.

Zum Abschluss des Projekts führen Sie den Wissenstransfer durch und stellen Early-Life-Support bereit.

Sie bringen mehrjährige Erfahrung in der SAP-Programmierung (ABAP), tiefes Verständnis von SAP-Datenstrukturen und Datenflüssen mit. Sie kennen sich mit Datenreplikationslösungen aus und haben praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Datenplattformen. Ihre Fähigkeiten in SQL-Optimierung und Performance-Analyse sind ausgeprägt. Sie arbeiten agil, kommunizieren klar und können komplexe technische Inhalte verständlich vermitteln.

Das Projekt läuft über mindestens ein Jahr und bietet die Chance, eine bedeutende digitale Transformation aktiv zu gestalten.

Anforderungen

Rollenfamilie: Entwicklung

Projekt

Projektart: Migration / Modernisierung
Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

ABAP: Programmiersprache von SAP zur Entwicklung von Geschäftsanwendungen und Erweiterungen im SAP-ERP-System.
ABAP OO: Objektorientierte Programmierung in ABAP, der Programmiersprache des SAP-Systems, zur Entwicklung von Geschäftsanwendungen.
SAP BW: Business-Warehouse-Lösung von SAP zur Sammlung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Reporting und Entscheidungsfindung.
SAP BW/4HANA: SAP-Lösung für Business Intelligence und Data Warehousing mit moderner In-Memory-Technologie zur Analyse großer Datenmengen.
SAP S/4HANA: Modernes ERP-System von SAP auf In-Memory-Datenbank-Basis für Unternehmensressourcenplanung und Geschäftsprozesse.
SAP-Datenstrukturen: Aufbau und Organisation von Daten im SAP-System, einschließlich Tabellen, Felder und deren Beziehungen.
Data Dictionary: Dokumentation und Katalog, der Struktur, Bedeutung und Verwendung von Datenelementen in einem System oder einer Datenbank beschreibt.
Debugging: Prozess der Fehlersuche und -behebung in Programmcode durch systematische Analyse, um Ursachen von Fehlverhalten zu finden.
Tracing: Technik zur detaillierten Verfolgung und Protokollierung von Programmabläufen oder Netzwerkpaketen für Debugging und Analyse.
Performance-Analyse: Verfahren zur Messung und Bewertung von Geschwindigkeit, Effizienz und Ressourcennutzung von Systemen oder Anwendungen.
InfoProvider: Dienst oder Plattform, die strukturierte Informationen und Daten für andere Systeme oder Anwendungen bereitstellt.
Transformationen: Umwandlung von Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes; wird bei Datenmigration, Integration oder Verarbeitung eingesetzt.
DTPs: Abkürzung für Desktop Publishing Systeme oder möglicherweise Data Transfer Protocols; Systeme zur Erstellung und Verwaltung von Druckdokumenten oder Datenübertragungsverfahren.
Oracle SQL: Datenbanksprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Oracle-Datenbanksystemen; wird verwendet, um Daten zu extrahieren, zu ändern und zu analysieren.
Views: Darstellungsebenen oder Perspektiven in Softwaresystemen, die unterschiedliche Sichten auf Daten oder Funktionen für verschiedene Nutzer bereitstellen.
SAP SLT: SAP-Tool für Echtzeitreplikation von Daten aus verschiedenen Quellsystemen in SAP-Umgebungen; wird zur Datensynchronisation und zum Datenabgleich eingesetzt.
Azure Databricks: Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
Spark/SQL: Apache Spark ist ein Framework für verteilte Datenverarbeitung, SQL ist die Abfragesprache für Datenbanken. Zusammen ermöglichen sie schnelle Analyse großer Datenmengen.
PySpark: Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Azure Storage: Cloud-Speicherdienst von Microsoft zur Ablage und Verwaltung von Daten, Dateien und Backups über das Internet.
Cluster-Konfiguration: Einrichtung und Verwaltung von mehreren Computern oder Servern, die zusammen als ein System arbeiten. Wird für Hochverfügbarkeit, Lastverteilung und Datenverarbeitung genutzt.
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Datenintegration: Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.
Datenaufbereitung: Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Transformation von Rohdaten in ein nutzbares Format; wird durchgeführt, um Daten für Analyse, Reporting oder weitere Verarbeitung vorzubereiten.
DevOps: Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Deployment: Prozess der Bereitstellung und Installation von Software oder Anwendungen in Produktionsumgebungen.
Testfallentwicklung: Prozess der systematischen Erstellung von Testszenarien und -fällen, um Software auf Funktionalität und Fehlerfreiheit zu überprüfen.
Regressionstests: Softwaretests, die überprüfen, ob bereits getestete Funktionen nach Änderungen oder Updates noch fehlerfrei funktionieren.
Impact Analyse: Systematische Untersuchung der Auswirkungen von Änderungen auf bestehende Systeme, Prozesse oder Geschäftsbereiche.
Agile: Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
User Stories: Agile Methode zur Beschreibung von Anforderungen aus Nutzersicht in kurzen, verständlichen Formulierungen für die Softwareentwicklung.

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