Ursprünglich veröffentlicht am 25. November 2025.
Verfasst von: Anja Kaup (PR und Marketing Managerin) – anja.kaup@infocient.de
Die InCon Webinar-Serie der SAP Consultants von Infocient rund um SAP Analytics startet in diesem Jahr mit dem Webinar „SAC goes BDC“. Jörg Diekemper, Customer Solution Advisor bei SAP, präsentiert eindrucksvoll, wie sich die SAP Analytics Cloud durch Integration in die Business Data Cloud (BDC) wandelt und welche strategischen Potenziale daraus entstehen. Erfahren Sie in dieser Zusammenfassung, wie Evolution statt Revolution die neue SAP Datenwelt prägt und wie KI, Datenprodukte und intelligente Applikationen zu greifbaren Mehrwerten führen.
Motivation – warum eine neue Strategie?
Die Einführung der SAP Business Data Cloud ist keine Revolution, sondern eine logische Evolution der bestehenden SAP-Strategie. Der Haupttreiber für diesen Paradigmenwechsel ist die rasant wachsende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Data- und Analytics-Kontext.
Die Art und Weise, wie wir mit Informationen umgehen, hat sich grundlegend gewandelt – von der reinen Suche hin zu KI-gestützten Abfragen und Analysen. Die BDC ist die Antwort der SAP darauf und schafft die notwendige Datenbasis für KI-assistierte Prozesse.
Jörg Diekkämper illustriert dies in einem Live-Szenario: Ein Logistik-Analyst namens Michael wird von einem KI-Agenten proaktiv über ungewöhnlich hohe Auftragseingänge informiert. Über ein Dashboard in SAP Analytics Cloud (SAC)-Optik kann Michael nicht nur die Daten überblicken, sondern erhält direkt eine Risikoanalyse (z. B. durch Zölle oder Lieferengpässe). Er kann Lösungsszenarien (z. B. Weitergabe der Zollerhöhung an Kunden oder Anpassung des Sales-Mix) simulieren und die gewählte Maßnahme über einen Planning Agenten in der SAC in das operative System zurückspielen, um Preise anzupassen.
Abb. 1: Screenshot zur Alarmmeldung eines AI Agenten, Quelle. SAP SE
Abb. 2: Screenshot des Dashboards, das Risiken aufzeigt, Quelle. SAP SE
Abb. 3: Screenshot der Simulation von Optionen, Quelle. SAP SE
Strategie: Die Business Data Cloud als Motor
SAP positioniert das Thema Data & Analytics mit der Business Data Cloud nun noch prominenter und zentraler in ihrer Business Suite. Die BDC dient als der Motor für alle SAP-Lösungen (HCM, CX, Supply Chain, etc.), da Daten in jedem Geschäftsbereich essentiell sind.
Abb. 4: Struktur der SAP Business Suite, Quelle. SAP SE
SAP BDC ist mehr als nur eine Plattform, sie ist eine dreigeteilte Architektur:
Abb. 5: Architektur der SAP BDC, Quelle. SAP SE
- Data Products & Harmonized Data Models: Die unterste Schicht, in der Daten von SAP- und Non-SAP-Quellen in einem physischen Object Store gesammelt werden.
- Business Data Fabric: Die zentrale Ebene, die vertraute Komponenten wie SAP Analytics Cloud und SAP Datasphere mit dem klassischen BW sowie neuen Playern wie SAP Databricks und AI Services (aus der BTP) vereint.
- Intelligent Applications: Der oberste Layer mit vordefinierten, fertigen Applikationen für verschiedene Lines of Business.
Die 5 Kernfähigkeiten der SAP BDC
Die BDC bringt fünf zentrale Neuerungen und Vorteile für Unternehmen mit sich:
1. BW-Modernisierung und verlängerte Wartung
- Klassische BW-Systeme (NetWeaver) erreichen Ende 2027 das offizielle Wartungsende.
- Die BDC ermöglicht einen „Lift and Shift“ in eine BW Private Cloud Edition (PCE). Dies verlängert die Wartung bis Ende 2030.
- Über einen Data Product Generator können BW-Informationen in die neuen Data Products umgewandelt und in SAP Datasphere überführt werden. Dies verschafft Kunden Zeit, das BW sukzessive abzuschalten und die relevanten Daten in der BDC zu konsolidieren.
2. Einführung von Data Products
- Data Products (Datenprodukte) sind standardisierte, eindeutige Business Data Sets inklusive Beschreibung, Semantik und Governance.
- SAP Managed Data Products (z. B. Sales Orders, Revenue) werden direkt von der SAP aus den Quellsystemen (z. B. S/4HANA, SuccessFactors) erstellt, gehostet und automatisch gewartet (SaaS-Prinzip), sodass der Kunde nichts tun muss.
- Sie dienen als valide Grundlage für KI-gestützte Systeme, um die Gefahr von KI-Halluzinationen zu vermeiden.
- Kunden können diese nutzen oder eigene Custom Data Products (z. B. für Non-SAP-Systeme) oder Derived Data Products ableiten.
Abb. 7: Data Products als standardisierte Business Data Sets inkl. Semantik, Quelle. SAP SE
Abb. 8: Data Products organisieren Daten
3. Intelligent Applications
- Hierbei handelt es sich um vordefinierte, fertige Dashboards und Scorecards (zukünftig auch Planungsszenarien) auf Basis der Data Products.
- Sie bieten einen schnellen Mehrwert für spezifische Lines of Business. Beispiele sind Working Capital Insights (für S/4HANA) und People Intelligence (für SuccessFactors – Skills und Recruiting).
- Die Apps bestehen aus Datenquellen, Data Products, dem analytischen Modell in Datasphere und den Stories/Szenarien in der SAC („Pre-packaged“).
- Kunden können diese Apps jederzeit kopieren, ableiten und anpassen.
4. Integration von SAP Databricks
- Für Data Scientists ist nun ein OEM Bundle mit SAP Databricks in der BDC verfügbar.
- Dies ermöglicht den direkten Zugriff auf die Data Products im Object Store über den BDC Connect, ohne dass Daten kopiert oder hin- und her transferiert werden müssen (Zero-Copy, Bi-Directional Sharing).
5. Vereinfachtes Lizenzmodell
- Die BDC wird einheitlich über Capacity Units lizenziert, was die bisherigen Named User-Lizenzen der SAC ablöst.
- Dieses Modell vereinfacht die Nutzung und Zuweisung von Kapazitäten für alle BDC-Komponenten.
Was ist neu in SAP Analytics Cloud?
SAP Analytics Cloud (SAC) bleibt ein essenzieller Bestandteil der Business Data Cloud. Die Entwicklung wird konsequent vorangetrieben, insbesondere im Hinblick auf Business AI (Stichwort: Joule), die durch den Object Store als zentrale Datendrehscheibe stärker integriert werden kann.
Abb. 12: SAC – Stand und Vision,, Quelle. SAP SE
Wichtige Neuerungen sind:
- Home Screen Renewal: Neuer und verbesserter Startbildschirm mit neuen Funktionen und Optionen. Das Layout des SAC Startbildschirms kann angepasst werden und Startbildschirmkarten bieten einfachen Zugriff auf Tools, Aufgaben, Ressourcen oder Einblicke, die für die Rollen der Benutzer relevant sind.
- Data Analyzer: bietet die Möglichkeit für Ersteller einer Story, einen Hyperlink zur Visualisierung des Story-Diagramms hinzuzufügen, um zu einer Datenanalysefunktion zu springen. Es gibt Konfigurationsoption zum Öffnen der Datenanalysefunktion in einem neuen Tab oder Story-Overlay (wenn die Option deaktiviert ist). Das Anwenden des Filterkontexts ist nur für ausgewählte Dimension oder für alle Filter anwendbar, die sich auf die Visualisierung auswirken. Der Hyperlink kann in der Kopfzeile, der Fußzeile und der Datenpunkt-Auswahl des Diagramms hinzugefügt werden.
Abb. 13: Screenshot des Data Analyzers, Quelle. SAP SE
- Zentrale Watchlist (MyMetrics): Ein neues Feature, das es Anwendenden ermöglicht, Kennzahlen (Metrics) aus verschiedenen Stories zu sammeln und in einer zentralen Watchlist zu überwachen.
Abb. 14: Screenshot der Zentralen Watchlist, Quelle. SAP SE
- Seamless Planning: Die integrierte Unternehmensplanung bleibt ein strategischer Schwerpunkt.
- KI-gestützter Storybau (Lab): In der Zukunft wird es möglich sein, den gesamten Berichtsbau an die KI auszulagern: Der Nutzer beantwortet Fragen nach Adressat, Kennzahlen und Vergleichen, und die KI generiert den fertigen Bericht.
Live-Demo
Die Live Demo gewährte einen Blick auf das Business Data Cloud Cockpit, den neuen zentralen Einstiegs-punkt in die BDC-Umgebung.
Im Cockpit können die User:
- Verfügbare Intelligent Applications (z. B. Working Capital Insights) und Data Packages einsehen.
- Den Installationsstatus und den Ablageort in der Datasphere prüfen.
- Eine Intelligent Application direkt starten, wobei die SAC-Story geöffnet wird und die Datasphere das analytische Modell im Hintergrund füttert.
Der große Vorteil der vorgedachten Data Products in der BDC wurde hier ersichtlich: Sie ermöglichen die einfache Kombination von Zahlen aus heterogenen Systemen (z. B. Finance-Daten aus S/4HANA mit Personaldaten aus SuccessFactors) in einem einzigen Dashboard. Diese konsolidierte Datenbasis ist die Grundlage für eine proaktive Überwachung durch KI-Agenten, die Schwellwerte permanent kontrollieren und bei Abweichungen alarmieren.
Ausblick
Die Entwicklung geht weiter: Mitte November steht das nächste Release an. Themen wie die vollständige Integration von Joule, intelligente Planungsszenarien mit Compass sowie ein BDC Connect für Snowflake rücken auf die Roadmap.
Fragen und Antworten
- “Wie werden die möglichen Szenarien zur Mitigation von Risiken identifiziert und wie wird die Wahrscheinlichkeit zur Lösung ermittelt?”
Die möglichen Szenarien zur Risikominderung werden durch eine Abweichungsanalyse identifiziert, indem überwachte Kennzahlen mit festgelegten Schwellwerten verglichen werden, wobei im Hintergrund mathematische Modelle laufen, die auf historischen Verläufen der Kennzahlen basieren. Die Festlegung und Auswertung dieser Schwellwerte sowie die Wahrscheinlichkeitsberechnung geschieht in der Regel automatisiert mit Plattformen wie Databricks, indem historische und aktuelle Daten analysiert werden. Zusätzlich werden Newsfeeds miteinbezogen, um Frühindikatoren für Risiken (z.B. politische Ereignisse) zu erkennen und einzubeziehen. Die Wahrscheinlichkeit für Lösungen wird also datenbasiert und modellgestützt, unter Einbeziehung sowohl interner Messwerte als auch externer Informationen, bestimmt. - „Was ist Snowflake Extension für BDC?“
Die Snowflake Extension für die SAP Business Data Cloud (BDC) ist eine neue, für das erste Halbjahr 2026 angekündigte Integration, die den bidirektionalen und „zero-copy“-Datenaustausch zwischen Snowflake und BDC ermöglicht. Dadurch können Datenprodukte aus BDC sowohl von Snowflake gelesen als auch in Snowflake geschrieben werden. Unternehmen erhalten so die Möglichkeit, se-mantisch angereicherte SAP-Daten in Echtzeit mit Snowflake zu verarbeiten und KI-, Analyse- und Datenapplikationen plattformübergreifend zu nutzen, ohne Daten duplizieren zu müssen. Ziel ist es, die Interoperabilität zwischen SAP BDC und Snowflake für offene, skalierbare und KI-fähige Datenlandschaften zu schaffen.
Weiterführende Informationen
Fazit
SAP Business Data Cloud ist die strategische Antwort auf die wachsende Bedeutung von KI-gestützter Analyse. Sie ist kein radikaler Neustart, sondern ein zukunftsorientierter Entwicklungspfad.
Sie verbindet alle relevanten, SAP- und Nicht-SAP-Datenquellen, bietet einen zentralen Zugriff mit konsistenten, semantisch angereicherten Daten und macht diese direkt für intelligente Anwendungen und KI nutzbar. Unternehmen profitieren davon, dass alle Daten harmonisiert und stets im Geschäftskontext verfügbar sind – das vereinfacht Analysen, reduziert Zeit- und Kostenaufwände und sorgt für schnelle, fundierte Entscheidungen in Echtzeit.
Ein besonderer Vorteil ist die Flexibilität: Sowohl Bestandskunden mit BW/4HANA als auch Nutzer von Cloud- und hybriden Szenarien können ihre Datenlandschaften sukzessive modernisieren und KI-gestützte Lösungen aufbauen. Die Plattform fördert Collaboration, Innovation und datengesteuerte Geschäftsprozesse – von automatisierten Risikoanalysen bis hin zur Simulation komplexer Planungs- und Vertriebsmodelle.
Durch die Integration von Services wie Databricks und die Möglichkeit, eigene sowie SAP-verwaltete Datenprodukte zu nutzen, entsteht ein offenes, skalierbares Ökosystem. Unternehmen erhalten Planungssicherheit, Innovationsfreiräume und die Grundlage, individuelle Insight-Apps, KI-Modelle und datengestützte Anwendungen für ganz unterschiedliche Geschäftsfelder bereitzustellen.
SAP BDC integriert bewährte Tools wie SAC und Datasphere mit neuen Konzepten wie Data Products und SAP Databricks. Sie bietet einen klaren Weg, um Ihre Datenlandschaft zu modernisieren und fit für die Zukunft zu machen. Mit BDC als flexiblem Datenhub, intelligenter KI-Unterstützung und innovativen Nutzungskonzepten legt SAP den Grundstein für einfachere, leistungsfähigere und kollaborative Datennutzung in allen Unternehmensbereichen.
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