SAP Cloud ALM – What’s New in Woche 38
Die SAP Cloud ALM entwickelt sich mit Verbesserungen weiter, die das KI-gestützte Monitoring, die operative Transparenz, die Nachverfolgbarkeit und die Benutzerfreundlichkeit auf der gesamten Plattform verbessern.
Das KW-38-Release erweitert die RISE with SAP Methodology um die neue App «AI Assistance for Innovation Adoption», während das SAP Business Transformation Center die Fehleranalyse und die Verwaltung von Transformationsmodellen verbessert. Service verbessert die Bearbeitung von Issues und Actions, und die Administration führt eine neue Transparenz für den Status der Datenerfassung ein.
Implementation stärkt das Testmanagement, die Transportverwaltung und die Job-Dokumentation, während Operations KI-gestützte Schwellenwerte, dynamische Monitoring-Funktionen, verbesserte Compliance-Prüfungen und eine breitere Service-Transparenz hinzufügt. Gemeinsam sorgen diese Updates für mehr Automatisierung, Transparenz und Effizienz in der gesamten SAP Cloud ALM.
SAP Business Transformation Center – Data Management, Modeling
Erweiterte Fehlerdetails für fehlgeschlagene Läufe im Data Management
Die App «Läufe verwalten» bietet nun detailliertere Fehlerinformationen, wenn ein Lauf fehlschlägt. Das erleichtert es, die Ursache einer nicht erfolgreichen Ausführung zu verstehen.
Mit der erweiterten Fehlerbehandlung können Nutzer direkt auf zusätzliche Fehlerdetails für fehlgeschlagene Läufe zugreifen, statt sich nur auf den allgemeinen Fehlerstatus zu verlassen. Das bietet mehr Kontext, um das zugrunde liegende Problem zu identifizieren und die passende Korrekturmassnahme zu bestimmen.
Die Erweiterung verbessert die Fehleranalyse im Data Management und kann helfen, den Aufwand für die Analyse und Behebung fehlgeschlagener Transformationsaktivitäten zu reduzieren.
TL;DR:
Die App «Läufe verwalten» bietet jetzt erweiterte Fehlerdetails für fehlgeschlagene Läufe, wodurch sich die Fehlerursachen einfacher identifizieren und beheben lassen.
Alle Transformationsmodell-Aktivitäten im Modeling gleichzeitig neu starten
Der Tab «Transformation Model Readiness» führt eine neue Restart-Schaltfläche ein, die den Neustart von Transformationsmodell-Aktivitäten vereinfacht.
Statt Aktivitäten einzeln neu zu starten, können Nutzer nun mit der neuen Aktion alle Transformationsmodell-Aktivitäten gleichzeitig neu starten. Das bietet eine effizientere Möglichkeit, das Modell erneut zu verarbeiten, wenn Aktivitäten erneut ausgeführt werden müssen.
Die Erweiterung vereinfacht die Verwaltung von Transformationsmodellen, besonders wenn mehrere Readiness-Aktivitäten nach Änderungen oder Korrekturen neu gestartet werden müssen.
TL;DR:
Eine neue Restart-Schaltfläche in Transformation Model Readiness ermöglicht es Nutzern, alle Transformationsmodell-Aktivitäten gleichzeitig neu zu starten. Das vereinfacht die erneute Verarbeitung und die Modellverwaltung.
RISE with SAP Methodology – Several Apps
Neue App «AI Assistance for Innovation Adoption»
Die App «AI Assistance for Innovation Adoption» ist jetzt unter RISE with SAP Methodology im SAP-Cloud-ALM-Launchpad verfügbar.
Die App nutzt KI-gestützte Analysen, um Organisationen zu helfen, ihre SAP-Landschaft zu überwachen, zu analysieren und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Die erzeugten Erkenntnisse werden über interaktive Dashboards dargestellt und bieten Transparenz über Key Performance Indicators (KPIs), Systemeinblicke, identifizierte Probleme und mögliche Verbesserungsbereiche.
Die App erfordert zusätzliche Setup-Voraussetzungen, bevor sie aktiviert und angezeigt werden kann. Die erforderliche Konfiguration ermöglicht es der SAP Cloud ALM, die relevanten Daten zu extrahieren, Erkenntnisse zu generieren und automatisierte Empfehlungen bereitzustellen.
TL;DR:
Die App «AI Assistance for Innovation Adoption» ist jetzt auf der RISE-with-SAP-Methodology-Seite im SAP-Cloud-ALM-Launchpad verfügbar.
Implementation – Analytics, Dokumente, Features, Libraries, Test Execution, Test Preparation
Erweiterte Testausführung und Fehleranalyse
Analytics bietet zusätzliche Transparenz sowohl über Defects als auch über Tester-Aktivitäten. Das erleichtert die Analyse des Testfortschritts und die Nachverfolgung von Issues bis zu den zugehörigen Features.
Die App Feature Traceability berücksichtigt nun auch Defects, die über zugehörige Testausführungen und deren Testpläne indirekt mit einem Feature verbunden sind. Bisher war die Traceability-Ansicht auf direkte Beziehungen beschränkt. Durch die Einbeziehung dieser indirekten Beziehungen ergibt sich ein vollständigeres Bild der mit einem Feature verbundenen Defects, und die Konsistenz über die Analytics-Apps hinweg wird verbessert.
Eine neue Ansicht «By Tester» steht sowohl in der App Test Execution Analysis als auch in der Test-Execution-Karte im Project Overview zur Verfügung. Testausführungen können dadurch nach dem zuständigen Tester gruppiert und analysiert werden, was eine zusätzliche Perspektive für die Nachverfolgung von Testaktivitäten und -fortschritt bietet.
TL;DR:
Analytics bietet jetzt eine vollständigere Defect-Traceability durch indirekte Zuordnungen sowie eine neue Ansicht «By Tester» zur Analyse von Testausführungen nach Tester.
Integration zwischen Job-Dokumenten und Job & Automation Monitoring
Die SAP Cloud ALM führt eine stärkere Verbindung zwischen Job-Dokumenten und Job & Automation Monitoring ein und ermöglicht eine direkte Nachverfolgbarkeit zwischen Implementierungsdokumentation und überwachten Jobs.
Für Dokumente vom Typ Job-Dokument steht eine neue Job-Monitoring-Beziehungstabelle zur Verfügung. Sie zeigt die zugewiesenen Jobs zusammen mit Informationen wie Job-Name, Job-Typ, Service und Status. Einem einzelnen Job-Dokument können mehrere Job-Monitoring-IDs zugeordnet werden.
Die Integration funktioniert auch direkt aus Job & Automation Monitoring heraus: Nutzer können dort ein neues Job-Dokument erstellen, ein bestehendes Dokument zuweisen oder eine Zuweisung entfernen. Die SAP Cloud ALM pflegt die Beziehung automatisch in beide Richtungen.
Das erleichtert es, das operative Job-Monitoring mit der entsprechenden Implementierungsdokumentation zu verknüpfen und diese Beziehungen konsistent zu pflegen.
TL;DR:
Job-Dokumente können jetzt direkt mit Jobs in Job & Automation Monitoring verknüpft werden, mit einer bidirektionalen Beziehungsverwaltung zwischen den beiden Anwendungen.
ATO-Transporte erstellen und zuweisen
Die App Features erweitert die Möglichkeiten der Transportverwaltung für SAP S/4HANA Cloud Public Edition um die Erstellung und Zuweisung modifizierbarer Adaptation-Transport-Organizer-(ATO)-Transporte.
Nutzer können nun ATO-Transporte erstellen und bestehende modifizierbare Transporte direkt im Rahmen der Feature-Verwaltung zuweisen. Falls kürzlich erstellte oder geänderte Transporte im Zuweisungsdialog nicht sichtbar sind, können die Transportinformationen über die Refresh-Funktion synchronisiert werden.
Die Funktion setzt voraus, dass die Transportverwaltung für SAP S/4HANA Cloud Public Edition mit ATO vorab konfiguriert wurde.
Diese Erweiterung stärkt die Verbindung zwischen Feature-Implementierung und Transportverwaltung, sodass die zugehörigen Entwicklungsänderungen und Transporte enger zusammen verwaltet werden können.
TL;DR:
Die App Features unterstützt jetzt das Erstellen und Zuweisen modifizierbarer ATO-Transporte für SAP S/4HANA Cloud Public Edition und verbessert damit die Integration zwischen Feature- und Transportverwaltung.
Löschstatus für verknüpfte Process-Hierarchy-Knoten
Die App Libraries verbessert die Transparenz für Beziehungen zwischen Library-Elementen und Process-Hierarchy-Knoten.
Für Process-Hierarchy-Knoten steht im Tab Relations von Library-Elementen eine neue Spalte Löschstatus zur Verfügung. Wurde ein verknüpfter Knoten in der App Process Hierarchy gelöscht, wird er eindeutig mit dem Status Gelöscht gekennzeichnet.
Das erleichtert es, veraltete Beziehungen zu erkennen, und verhindert, dass Nutzer fälschlicherweise annehmen, ein referenzierter Process-Hierarchy-Knoten sei noch aktiv.
TL;DR:
Library-Elemente zeigen jetzt den Löschstatus verknüpfter Process-Hierarchy-Knoten an, wodurch sich veraltete Beziehungen leichter erkennen lassen.
Verbesserte automatisierte Testsynchronisierung und manuelle Defect-Bearbeitung
Die App Test Execution führt Änderungen sowohl bei der automatisierten Testsynchronisierung als auch bei der Defect-Bearbeitung für manuelle Tests ein.
Offene automatisierte Testläufe werden nun automatisch mit den verbundenen Testautomatisierungs-Providern synchronisiert. Die SAP Cloud ALM ruft regelmässig aktualisierte Ausführungsstatus und Testergebnisse ab, wodurch Nutzer Testläufe seltener manuell aktualisieren müssen. Eine manuelle Aktualisierung bleibt verfügbar, wenn ein sofortiges Update benötigt wird.
Für manuelle Testfälle wurden die Defect-Aktionen aus der Test-Execution-Übersicht entfernt. Defects zu manuellen Tests werden jetzt direkt aus dem entsprechenden Testlauf heraus verwaltet, sodass die Defect-Bearbeitung im Kontext der tatsächlichen manuellen Ausführung bleibt. Für automatisierte Testfälle bleiben die Defect-Aktionen in der Übersicht weiterhin verfügbar.
Gemeinsam vereinfachen diese Änderungen die Testausführung, indem sie den manuellen Synchronisierungsaufwand reduzieren und die Bearbeitung von Defects für manuelle und automatisierte Tests klarer gestalten.
TL;DR:
Automatisierte Testläufe synchronisieren ihren Status und ihre Ergebnisse jetzt automatisch, während Defects zu manuellen Testfällen direkt im entsprechenden Testlauf verwaltet werden.
Select All für den Import automatisierter Testfälle in Test Preparation
Der Import automatisierter Testfälle in die SAP Cloud ALM wird durch eine neue Option Select All in der Importliste für automatisierte Testfälle vereinfacht. Nach dem Anwenden der gewünschten Filter können Nutzer alle vom aktuellen Filterkriterium zurückgegebenen Testfälle in einem Schritt auswählen, statt jeden Testfall einzeln auszuwählen.
Die Option steht zur Verfügung, wenn das gefilterte Ergebnis 100 oder weniger Testfälle enthält. Das macht Massenimporte kleinerer, gezielter Testfallmengen deutlich einfacher.
TL;DR:
Eine neue Option Select All ermöglicht es Nutzern, beim Import von Testfällen bis zu 100 gefilterte automatisierte Testfälle auf einmal auszuwählen.
Operations – Business Process Monitoring, Business Service Management, Configuration & Security Analysis – Validation, Health Monitoring, Job & Automation Monitoring, Real User Monitoring
Erweiterte KPI-Analyse, Navigation und KI-gestützte Schwellenwerte
Business Process Monitoring führt mehrere Erweiterungen ein, die die KPI-Konfiguration, -Analyse und -Navigation flexibler und effizienter machen.
Die Navigation innerhalb des Konfigurationsbereichs wurde verbessert: Direktlinks zu bestimmten Unterseiten und Abschnitten sind jetzt für Services / Systems, KPI Management und Prozesse verfügbar. Nutzer können die Browser-URL wiederverwenden, um direkt zu einer bestimmten Konfigurationsstelle zurückzukehren, was den Zugriff auf häufig genutzte Einstellungen erleichtert.
Auf der Monitoring-Seite können Nutzer nun einen oder mehrere Datenpunkte in einem Chart auswählen und Filter by Selection wählen. Die ausgewählten Werte werden anschliessend genutzt, um sowohl das Chart als auch die zugehörige Documents-Tabelle zu filtern, was einen schnelleren Fokus auf bestimmte Monitoring-Daten ermöglicht.
Die KPI-Visualisierung wurde zudem um prozentbasierte Daten erweitert. Custom KPIs können Percentage als Datentyp verwenden, während KPI-Ergebnisse als Tortendiagramme mit Prozentwerten dargestellt werden können. Das bietet eine intuitivere Sicht auf proportionale Monitoring-Daten.
Eine wichtige Ergänzung ist die Einführung KI-gestützter Schwellenwertempfehlungen. Die SAP Cloud ALM kann Dokumentenvolumen der letzten sieben Tage analysieren und Schwellenwerte für KPI-Ereignisse empfehlen. Empfehlungen können vor der Übernahme geprüft werden und stehen zur Verfügung, wenn ausreichend Monitoring-Daten vorliegen. Werden Filter verwendet, beeinflussen nur die als Group By konfigurierten Felder die Berechnung der Empfehlung.
Gemeinsam machen diese Verbesserungen Business Process Monitoring einfacher zu navigieren und zu analysieren und führen gleichzeitig KI-Unterstützung für die Festlegung datengestützter Monitoring-Schwellenwerte ein.
TL;DR:
Business Process Monitoring ergänzt Direktlinks zur Konfiguration, chartbasierte Filterung, prozentuale KPIs und Tortendiagramme sowie KI-gestützte Schwellenwertempfehlungen und verbessert damit sowohl die KPI-Analyse als auch die Monitoring-Konfiguration.
Erweiterte Transparenz für SAP Cloud ERP Public Services und Events
Business Service Management erweitert seine Integration mit SAP Cloud ERP public und bietet zusätzliche Transparenz sowohl über Business Services als auch über Service-Degradation-Events.
Von SAP erkannte Degradation Events für SAP Cloud ERP public werden nun im Event Calendar angezeigt. Für diese Events können Event Actions wie E-Mail-Benachrichtigungen, Chat-Benachrichtigungen und Ticker konfiguriert werden, sodass Teams proaktiv über Service-Beeinträchtigungen informiert werden. Service Level Reporting und Service Level Objectives gelten nicht für diese Events.
Zusätzlich werden im Rahmen von SAP Cloud ERP public erstellte Workforce-Management-Integrationen nun als Business Services in Business Service Management dargestellt. Diese Services können dem Monitoring-Umfang hinzugefügt werden, und ihre Events werden im Event Calendar angezeigt. SAP-verwaltete Status Events und SPC Events werden unterstützt, Custom Events dagegen nicht.
TL;DR:
Business Service Management erweitert die Transparenz für SAP Cloud ERP public um Degradation Events im Event Calendar sowie die Unterstützung von Workforce-Management-Integrationen als Business Services.
Flexiblere Umfangsdefinition und datumsbasierte Regeln für Custom Checks
Configuration & Security Analysis bietet mehr Flexibilität bei der Definition von Custom Checks – sowohl bei der Festlegung, welche Service-Instanzen bewertet werden sollen, als auch bei der Erstellung datumsbasierter Prüflogik.
Ein neuer Bereich Filter Rules ermöglicht es Nutzern, festzulegen, welche Service-Instanzen in einen Custom Check einbezogen werden. Eine Filterregel kombiniert einen Data Store, einen Filtertyp und Filterwerte. Nur Service-Instanzen, die den konfigurierten Kriterien entsprechen, werden geprüft, während die übrigen Instanzen vom Prüfumfang ausgeschlossen werden.
Validierungsregeln erhalten zudem zwei neue datumsbezogene Operatoren: Less Than Days Ago und More Than Days Ahead. Diese lassen sich in Compliance- und Non-Compliance-Regeln für Datumsfelder wie RELEASE_DATE und INITIAL_RELEASE_DATE verwenden.
Gemeinsam ermöglichen diese Erweiterungen eine präzisere Ausrichtung von Custom Checks und erleichtern die Definition von Compliance-Anforderungen auf Basis des Alters oder der verbleibenden Zeit bis zu konfigurationsbezogenen Daten.
TL;DR:
Custom Checks unterstützen jetzt serviceinstanzbezogene Filter Rules sowie neue datumsbasierte Validierungsoperatoren, was gezieltere und flexiblere Compliance-Prüfungen ermöglicht.
Dynamic Thresholds und neue Metriken für Document Management Service
Health Monitoring führt Erweiterungen ein, die sowohl das adaptive Performance-Monitoring als auch die Transparenz über SAP-Document-Management-Service-(DMS)-Instanzen verbessern.
Eine wichtige Neuerung sind Dynamic Thresholds, die Performance-Schwellenwerte automatisch anhand historischer Daten und Trendanalysen berechnen. Statt sich nur auf manuell konfigurierte statische Grenzwerte zu verlassen, lernt Health Monitoring das normale Verhalten einer Metrik und kann Abweichungen erkennen, die auf entstehende Performance-Probleme hinweisen können. Das kann helfen, den manuellen Konfigurationsaufwand und unnötige Alerts zu reduzieren, während das Monitoring stärker auf das tatsächliche Systemverhalten reagiert.
Dynamic Thresholds benötigen ausreichend historische Daten zum Lernen. Die Spalte Quality zeigt den aktuellen Status anhand von vier Klassifizierungen an:
- Predictive, wenn das Modell aktiv Schwellenwerte generiert
- Static, wenn das Verhalten der Metrik für eine zuverlässige Vorhersage zu konstant ist
- Learning, während zusätzliche Daten gesammelt werden
- Insufficient, wenn nicht genügend geeignete Daten für die prädiktive Modellierung vorliegen
Health Monitoring erweitert zudem die Abdeckung für Document Management Service um drei neue Metriken: Active Repositories, Repositories Pending Permanent Deletion und Total Storage Used. Diese bieten Transparenz über die Verfügbarkeit von Repositories, Repositories, die auf die endgültige Löschung warten, und den gesamten Speicherverbrauch innerhalb einer DMS-Service-Instanz.
Gemeinsam bieten diese Erweiterungen ein anpassungsfähigeres Performance-Monitoring und erweitern gleichzeitig die Bandbreite der über Health Monitoring beobachtbaren SAP-Services.
TL;DR:
Health Monitoring führt Dynamic Thresholds auf Basis des historischen Metrikverhaltens sowie neue DMS-Metriken für aktive Repositories, ausstehende Löschungen und die Speichernutzung ein und verbessert damit sowohl das proaktive Monitoring als auch die Service-Transparenz.
Überwachte Jobs und Automatisierungen mit Job-Dokumenten verknüpfen
Job & Automation Monitoring führt eine direkte Integration mit Job-Dokumenten ein und stärkt damit die Verbindung zwischen operativem Monitoring und Implementierungsdokumentation.
Auf der Seite Job Definitions können Nutzer nun einem überwachten Job oder einer Automatisierung ein Job-Dokument zuweisen oder die Zuweisung aufheben. Das ermöglicht den Zugriff auf die relevante Job-Dokumentation direkt im Kontext des überwachten Objekts.
Das ergänzt die im selben Release eingeführte neue Funktion Implementation Documents, bei der Job-Dokumente ihre zugehörigen überwachten Jobs anzeigen und die Beziehung in beide Richtungen pflegen.
TL;DR:
Überwachte Jobs und Automatisierungen können jetzt direkt mit Job-Dokumenten verknüpft werden, was eine bessere Nachverfolgbarkeit zwischen operativem Monitoring und Job-Dokumentation ermöglicht.
Alerts für vorhersehbare saisonale Change Points unterdrücken
Real User Monitoring verbessert die Anomalie-Alarmierung, indem Nutzer Alerts für Change Points unterdrücken können, die durch vorhersehbare saisonale Muster entstehen.
Muster wie wöchentliche Nutzungsspitzen oder Spitzen zum Quartalsende können auf natürliche Weise deutliche Veränderungen im überwachten Verhalten erzeugen, ohne notwendigerweise ein Problem darzustellen. Diese bekannten saisonalen Veränderungen können nun unterdrückt werden, sodass sie nicht fortlaufend unnötige Alerts erzeugen.
Das hilft, das Alert-Aufkommen zu reduzieren, und erlaubt es Monitoring-Teams, sich stärker auf unerwartete Abweichungen und Anomalien zu konzentrieren, die eine Untersuchung erfordern könnten.
TL;DR:
Real User Monitoring kann jetzt Alerts für vorhersehbare saisonale Change Points unterdrücken, wodurch das Alert-Aufkommen reduziert und die Aufmerksamkeit auf unerwartete Anomalien gelenkt wird.
Service – Issues and Actions Management
Erweiterte Detailseiten für Issues und Actions
Die Detailseiten für Issues und Actions erhalten mehrere Verbesserungen bei Benutzerfreundlichkeit und Workflow, mit denen Nutzer Issues und eigenständige Actions effizienter von einer einzigen Stelle aus verwalten können.
Nutzer können nun direkt von der Detailseite aus zum vorherigen oder nächsten Issue bzw. zur vorherigen oder nächsten eigenständigen Action navigieren. Das erleichtert es, mehrere Einträge nacheinander zu prüfen, ohne nach jedem Eintrag zur Liste Manage Issues oder Manage Standalone Actions zurückzukehren.
Zusätzliche Aktionen sind ebenfalls direkt von den Detailseiten aus verfügbar. Nutzer können nun Folgeaufgaben erstellen oder ein Issue bzw. eine eigenständige Action an ein externes System wie Jira oder ServiceNow weiterleiten, ohne zur entsprechenden Listenseite zurückzukehren.
Ein neuer Tab Customer and Service Information bietet zusätzlichen Kontext, unter anderem das Go-live-Datum des Kunden und, sofern zutreffend, Informationen zu Service, Session und Customer Contact. Der Tab bietet zudem External-Issue-Tracking-Informationen, einschliesslich Links zum externen System, an das ein Eintrag weitergeleitet wurde, sowie zugehörige Folgeaufgaben, sofern vorhanden.
Gemeinsam machen diese Verbesserungen die Detailseiten zu einem vollständigeren Arbeitsbereich für die Prüfung, Navigation und Bearbeitung von Issues und Actions.
TL;DR:
Die Detailseiten für Issues und Actions unterstützen jetzt die Navigation zum vorherigen/nächsten Eintrag, die Erstellung von Folgeaufgaben, die Weiterleitung an externe Systeme sowie zusätzliche Informationen zu Kunde, Service und externer Nachverfolgung.
Administration – Self-Monitoring
Neue Metrik Data Collection
Die App Self-Monitoring führt eine neue Metrik Data Collection ein, die Administratoren eine zentrale Übersicht über den Laufzeitstatus der Datenerfassung verwalteter Komponenten in den SAP-Cloud-ALM-Anwendungen bietet.
Die neue Data-Collection-Kachel zeigt die gesamte Gesundheit der Datenerfassung des Mandanten als Prozentwert, berechnet aus der Anzahl der Services mit aktiver Datenerfassung im Verhältnis zu allen konfigurierten Services. Sie zeigt zudem die Anzahl der Services in den Status Active und Error und hebt die fünf wichtigsten Services nach Laufzeitstatus und Kritikalität hervor. Die Ansicht kann nach Service Type oder Application kategorisiert werden.
Für eine detailliertere Analyse können Administratoren die Ansicht Data Collection Details öffnen, um alle konfigurierten Services und deren aktuellen Erfassungsstatus zu sehen. Die Informationen umfassen die zugehörige SAP-Cloud-ALM-Anwendung, den Laufzeitstatus, die überwachten Capabilities sowie den Status des Service über die letzten 30 Minuten. Der Verlauf der Datenerfassung steht für die letzten drei Stunden zur Verfügung, was hilft festzustellen, ob Erfassungsprobleme vorübergehend oder wiederkehrend sind.
Die Detailansicht bietet zudem Classic- und Visual-Filter mit Filteroptionen wie Service Name, Runtime Status, Application und Service Type. Das erleichtert es, Erfassungsprobleme auf eine bestimmte Anwendung, einen bestimmten Service oder einen bestimmten Typ verwalteter Komponente einzugrenzen.
Insgesamt bietet die neue Metrik einen zentralen Ausgangspunkt, um Probleme bei der Datenerfassung zu identifizieren und zu untersuchen, bevor sie die Monitoring-Transparenz in der SAP Cloud ALM beeinträchtigen.
TL;DR:
Die neue Metrik Data Collection bietet eine Übersicht über die Gesundheit der Datenerfassung und ermöglicht es Administratoren, einzelne Erfassungsinstanzen und deren Statusverlauf zu analysieren.
