SAP Datasphere vs. SAP BW: Wo liegt der wahre Unterschied?

Mit SAP Datasphere – als zentralem Baustein der SAP Business Data Cloud – verfolgt SAP einen deutlich anderen Ansatz. Gemeinsam mit der SAP Analytics Cloud (SAC) bildet sie eine moderne, cloudnative Plattform für Datenintegration, Modellierung, Analyse und Planung. Doch eines ist sie ausdrücklich nicht: ein neues Applikations-Framework für fachliche Entscheidungslogik.

Die Business Data Cloud lässt sich vereinfacht in zwei Rollen fassen:

• SAP Datasphere als semantischer Datenlayer und Data Fabric, der über Quellsysteme gelegt wird.
• SAP Analytics Cloud als Frontend für Analytics und Planning, das diese semantisch angereicherten Daten konsumiert.

Die Leitidee: Daten kommen fachlich korrekt aus den Quellsystemen an, werden in Datasphere harmonisiert und modelliert – und in SAC analysiert oder geplant. Fachliche Entscheidungslogik soll dort aber nicht neu erfunden oder tief eingebaut werden. Was im klassischen BW selbstverständlich war („wenn im Quellsystem die Logik fehlt, modellieren wir sie eben im BW nach“), ist im Cloud-Paradigma bewusst nicht vorgesehen.

Der eigentliche Bruch zwischen SAP BW und SAP Datasphere ist damit weniger eine technische, sondern eine konzeptionelle Veränderung.

Im SAP BW gilt:

• Fachliche Logik ist erlaubt und etabliert.
• ABAP-Routinen, Exits, Prozessketten, Planungsfunktionen und weitere Mechanismen werden genutzt, um Geschäftslogik abzubilden.
• BW ist Teil der Fachprozesslandschaft und übernimmt in vielen Unternehmen aktiv fachliche Entscheidungen – etwa bei der Berechnung von Kennzahlen, Verteilungen oder Abgrenzungen.

In der SAP Business Data Cloud gilt:

• Fachliche Entscheidungslogik ist explizit nicht die Aufgabe von Datasphere oder SAC.
• Modellierung bedeutet hier: Strukturen, Beziehungen und Semantik abbilden, nicht Geschäftsregeln ausführen.
• Transformationen sollen Daten korrekt abbilden, nicht im Analytics-Layer über deren „Wahrheit“ entscheiden.

Die Vorteile dieses Paradigmas liegen auf der Hand: klare Zuständigkeiten, besser wartbare Lösungen, weniger redundante Logik und eine Architektur, die skalierbar in der Cloud betrieben werden kann.

Für Fachbereiche wie Controlling, Sales oder Produktion bedeutet das jedoch einen mentalen Shift: Was früher „mal eben im BW“ modelliert wurde, muss heute konsequenter ins Quellsystem (z. B. S/4HANA) oder in klar abgegrenzte Fachanwendungen verlagert werden.

Eine pragmatische Unterscheidung, die wir in Kundenprojekten häufig verwenden, lautet:

• SAP BW sagt in vielen Szenarien: „Ich berechne fachliche Wahrheit und liefere sie aus.“
• SAP Business Data Cloud sagt: „Ich zeige fachliche Wahrheit, die anderswo definiert wurde.“

In der Kombination aus Datasphere und SAC soll diese fachliche Wahrheit idealerweise bereits im Quellsystem oder in vorgelagerten Anwendungen entstehen. Datasphere stellt dann eine konsistente, semantische Sicht auf diese Daten bereit, macht sie über Spaces und Business Layer transparent und zugreifbar, während SAC darauf aufbauend Visualisierungen, Stories und Dashboards liefert.

Eine wichtige Ausnahme bildet die Planung in SAP Analytics Cloud. Hier darf und soll fachliche Logik an bestimmten Stellen existieren – allerdings in einem eng abgegrenzten Kontext:

• Planerinnen und Planer erfassen Daten, verändern sie, rechnen Szenarien und verwalten Versionen.
• Diese Logik bleibt innerhalb des Planungsmodells und ist nicht darauf ausgelegt, als generisches Regelwerk für alle Geschäftsprozesse zu fungieren.
• Es gibt keinen generischen Zugriff auf technische Objekte wie in BW-IP, kein integriertes Stammdatenmanagement und keine beliebig erweiterbare Programmierplattform.

Planung ist damit eine isolierte Fachfunktion, sehr mächtig für Szenario-Rechnungen, What-if-Analysen und Budgetprozesse, aber kein Ersatz für das breite Spektrum an Regelwerken, das viele Jahre in BW-Planungslösungen gewachsen ist.

SAP hat die in BW historisch vereinten Rollen bewusst entflechtet. Vereinfacht lassen sich heute drei Schichten unterscheiden:

• Fachliche Prozesslogik gehört in die Quellsysteme (z. B. S/4HANA, branchenspezifische oder Line-of-Business-Applikationen).
• Datenintegration und Semantik gehören in eine Plattform wie SAP Datasphere.
• Analyse und Planung gehören in ein Tool wie SAP Analytics Cloud.

Damit verfolgt SAP eine zentrale Leitlinie:

• Datasphere ist keine Business-Logic-Engine.
• SAC ist keine generische Applikationsentwicklungsplattform.
• Cloud Analytics soll fachliche Logik konsumieren, nicht erzeugen.

Die praktische Konsequenz: SAP möchte verhindern, dass Analytics-Systeme wieder zu „Mini-ERPs“ werden, in denen jede Organisation ihre eigene Fachwelt mit individueller Logik nachbaut. Das wäre schlecht für Skalierbarkeit, Wartbarkeit und die Konsistenz einer globalen Cloud-Plattform.
Ergänzen um KI

Vor diesem Hintergrund ist eine zentrale Botschaft wichtig: SAP BW – insbesondere moderne Ausprägungen wie BW/4HANA – ist nicht plötzlich obsolet, nur weil es SAP Datasphere gibt.

BW bleibt die richtige Plattform für Unternehmen, die:

• komplexe Transformationen und kundenspezifische Logik im Analytics-Layer benötigen,
• historisch gewachsene, geschäftskritische BW-Szenarien betreiben,
• tiefe Integration in bestehende ABAP-basierte Prozesse und Erweiterungen nutzen,
• integrierte, BW-basierte Planungsmodelle im Einsatz haben.

Gerade in Finance-Landschaften, in denen zentrale Kennzahlen und Abläufe (z. B. Monatsabschluss, GuV-Strukturen, interne Leistungsverrechnungen) über viele Jahre in BW verankert wurden, ist BW/4HANA eine sinnvolle Option zur „Laufzeitverlängerung“. Statt alles auf einmal in die Cloud zu heben, kann BW – modernisiert und konsolidiert – auch in den nächsten Jahren eine tragende Rolle spielen.

Zusätzlich ist jedoch wichtig: Ein klassisches BW, so leistungsfähig es als Enterprise Data Warehouse auch ist, wurde technologisch nicht dafür entworfen, Daten für moderne, agentenbasierte KI-Szenarien bereitzustellen. KI-Agenten verlassen sich blind auf konsistente, semantisch klar modellierte Datenprodukte und können „spontan“ keine manuelle Nacharbeit, Plausibilisierung oder Excel-Korrektur leisten. Genau hier stößt ein traditionelles BW-Design an Grenzen, weil es nicht auf Zero-Copy-Datenbereitstellung, flexible Data-Products, Knowledge-Graph-Ansätze und KI-getriebene Workflows ausgelegt wurde.

SAP Business AI braucht daher eine andere Datengrundlage: SAP Business Data Cloud.

SAP BDC is von Beginn an auf die Versorgung von Business-AI-Szenarien und KI-Agenten ausgelegt – inklusive Joule, intelligenten Anwendungen und der Möglichkeit, eigene Agenten auf standardisierte Datenprodukte aufzusetzen. BW bleibt damit wichtig als Quelle und Bewahrer historischer Logik, wird aber zunehmend Teil einer größeren Daten- und KI-Architektur, nicht mehr deren Endpunkt.

SAP Datasphere positioniert sich dagegen als semantische Schicht bzw. Business Layer, der über Ihre Quellsysteme gelegt wird. Die Idee:

• Der Geschäftskontext bleibt dort, wo er entsteht – typischerweise in S/4HANA oder anderen Fachanwendungen.
• Datasphere sorgt dafür, dass diese fachlich definierten Daten harmonisiert, verknüpft und in verständlichen Geschäftsobjekten bereitgestellt werden.
• Über Spaces und einen Business Layer können unterschiedliche Verantwortliche (z. B. Finance, Controlling, Management Reporting) ihre Sichten strukturieren, ohne die zugrunde liegende Logik neu zu kodieren.

Leitprinzipien wie „Keep the business context at the source“ und „Avoid re-implementing application logic in the analytics layer“ sind dabei mehr als Schlagworte: Sie verhindern, dass Sie dieselben Regeln mehrfach pflegen müssen – einmal im ERP, einmal im DWH, einmal im Reporting.

Für Finance heißt das beispielsweise: Stammdatenlogik, Kontenverhalten und Prozessregeln sollten möglichst im fachlich führenden System sauber modelliert sein; Datasphere stellt diese Logik dann „nur noch“ dar.

Zusätzlich ist Datasphere die zentrale Datenbasis für Business AI und KI-Agenten. SAP positioniert die Business Data Cloud als Plattform, auf der vorkonfigurierte Joule-Agenten sowie kundenspezifische Agenten auf hochwertige, semantisch beschriebene Unternehmensdaten zugreifen können – etwa im Finanzwesen für automatisierte Analysen, Anomalie-Erkennung oder predictive Forecasting.

Statt aller Datenflüsse manuell zu modellieren, liefern intelligente Applications und Embedded Analytics in S/4HANA fertige Datenmodelle, Datenprodukte und Berichte, die per Knopfdruck installiert, automatisch mit Delta beladen und von SAP dauerhaft gewartet werden. Neue Anforderungen werden damit zur „kaufen oder selber bauen“-Entscheidung.

In Projekten erleben wir immer wieder ähnliche Erwartungshaltungen:

• „Datasphere wird bestimmt irgendwann alles können, was unser BW heute kann.“
• „SAC wird sicher zu einer Art BW-Nachfolger mit Programmierlogik.“

Beides ist – Stand heute und absehbar – nicht das Ziel der Plattformstrategie. Die Einschränkungen sind kein Mangel, der „bestimmt noch behoben wird“, sondern bewusst gesetzte Architekturgrenzen.

SAP möchte, dass Analytics-Systeme fokussiert bleiben: Daten integrieren, semantisch aufbereiten, analysieren und planen – aber keine vollständigen Business-Applikationen mit beliebiger Logik beherbergen.

Gerade Unternehmen, die ihr BW über Jahrzehnte sehr kreativ zur „Regelmaschine“ ausgebaut haben, kollidieren hier mit der Cloud-Strategie.

Die Kunst der nächsten Jahre besteht darin, bestehende Stärken von BW gezielt zu nutzen und gleichzeitig den Übergang in eine klar getrennte, cloudfähige Rollenarchitektur einzuleiten.