Visão Geral

Este curso aprofunda o uso de Placeholders no SAP SAP HANA, com foco específico em modelagem de dados analíticos e Calculation Views. O treinamento aborda como projetar modelos dinâmicos e reutilizáveis por meio de Input Parameters, variáveis e filtros em tempo de execução.

Os participantes aprenderão a estruturar Calculation Views parametrizadas, implementar filtros dinâmicos eficientes, criar derived parameters e aplicar placeholders em cenários analíticos complexos. O curso também cobre impactos em performance, governança e boas práticas de design em ambientes corporativos SAP.

Objetivo

Após realizar este curso SAP HANA Placeholders para Modelagem de Dados, você será capaz de:

• Compreender o papel dos placeholders na modelagem analítica
• Criar Calculation Views parametrizadas
• Projetar Input Parameters eficientes
• Implementar filtros dinâmicos
• Utilizar derived parameters
• Construir modelos reutilizáveis
• Aplicar placeholders em cenários analíticos
• Evitar armadilhas comuns de modelagem
• Analisar impactos em performance
• Aplicar boas práticas de design

Publico Alvo

• Modeladores SAP HANA
• Consultores SAP
• Arquitetos de dados
• Analistas de BI
• Desenvolvedores SAP
• Profissionais de analytics

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de SAP HANA
• Fundamentos de SQL
• Noções de modelagem de dados
• Experiência básica com Calculation Views (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Placeholders in Data Modeling

1. Role of placeholders in analytics
2. Dynamic modeling concepts
3. Placeholder vs variables
4. Use cases in Calculation Views
5. Design considerations

Module 2: Input Parameters Deep Dive

1. Parameter types
2. Mandatory vs optional
3. Default values
4. Parameter dependencies
5. Best practices

Module 3: Calculation Views Parametrization

1. Binding placeholders
2. Dynamic filters
3. Parameter mapping
4. Semantic layer interaction
5. Practical modeling scenarios

Module 4: Derived & Dynamic Parameters

1. Derived parameters concept
2. Parameter chaining
3. Conditional logic
4. Dynamic value generation
5. Real-world examples

Module 5: Advanced Filtering Strategies

1. Static vs dynamic filters
2. Pushdown optimization
3. Multi-parameter filters
4. Performance-aware filtering
5. Query behavior analysis

Module 6: Reusable Model Design

1. Modular view design
2. Parameter standardization
3. Reusability strategies
4. Maintenance reduction
5. Governance alignment

Module 7: Performance Considerations

1. Filter pushdown
2. Avoiding full scans
3. Query optimization
4. Execution plan awareness
5. Performance pitfalls

Module 8: Troubleshooting & Best Practices

1. Common modeling mistakes
2. Debugging parameters
3. Data type mismatches
4. Stability strategies
5. Enterprise best practices