Symbolbild: Muster

Business Analytics & KI im Mittelpunkt der neuen SAP Strategie:

SAP Business Data Cloud

Ein neues Zeitalter hat begonnen: Die SAP stellt Daten und KI in den Mittelpunkt ihrer Strategie. Die SAP Business Data Cloud verbindet nahtlos Business und Daten und eröffnet damit völlig neue Möglichkeiten für Ihre Unternehmenssteuerung.

Was ist die SAP Business Data Cloud?

Die SAP Business Data Cloud (BDC) ist eine vollständig verwaltete SaaS-Plattform, die die native Geschäftslogik der SAP beibehält und somit intensive Abstimmungen zwischen den Systemen vermeidet.

Durch die Integration mit Cloud ERP, SAP BW- und Nicht-SAP-Systemen bildet die BDC eine zentrale Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth). Die nahtlose Integration mit Databricks ermöglicht das Trainieren von ML-Modellen auf Basis von SAP Live-Daten und somit die Etablierung von Joule und Agentic AI im Unternehmen.

Kernservices der BDC sind die SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, SAP BW/4HANA und Databricks, die unter einem Dach vereint sind und somit die Herausforderungen von Datensilos auflösen. Die zentralen Komponenten sind:

  • Insight Apps: Insight Apps sind vordefinierte, leistungsstarke Dashboards für fachbereichsspezifische oder bereichsübergreifende Visualisierungen, die geschäftsbezogenen Rohdaten automatisiert in der BDC bereitstellen.
  • Datenprodukte: Hierbei handelt es sich vordefinierte Rohdaten die vollständig durch SAP verwaltet werden. Innerhalb der Datenprodukte sind die geschäftsbezogenen Daten semantisch so organisiert, dass der Kontext beibehalten wird.
  • Delta Sharing: Die Datenfreigabe über die Zero-Copy Funktionalität von Databricks (mithilfe des Objectstores) sorgt für bidirektionale Harmonisierung der Daten. Diese können zusammengeführt und angereichert werden, um KI-Anwendungen zu entwickeln und KI-gestützte Erkenntnisse zu gewinnen.
  • BW-Modernisierung: Es bestehen verschiedene Optionen die bestehende SAP BW-Investitionen in die BDC zu heben und mit leistungsstarken KI/ML-Funktionen anzureichern. Für BW 7.5 PCE wird zusätzlich das Wartungsende auf 2030 verschoben, BW/4 PCE bleibt unverändert bei 2040.
  • AI/ML-Modelle: Die SAP Business Data Cloud unterstützt fortschrittliche KI- und ML-Anwendungen in den Geschäftsprozessen – mit nativer Integration von Python- und R-Modellen und ganz ohne Datenreplikation.

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Aufbau der SAP Business Data Cloud:

Insight Apps & Business Data Fabric

BDC Architektur-Schaubild

Komponenten der SAP Business Data Cloud:

Die BDC integriert bereits existierenden SAP Lösungen und neue Elemente zu einer neuen Gesamtplattfom.

SAP Datasphere:

SAP Datasphere (DSP) ist die semantische Komponente der BDC zur Abbildung der Businesslogik als virtuelle Modelle oder mit Persistierung der Daten im Objectstore. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zentral zu verwalten, zu integrieren und bereitzustellen – in Echtzeit und in der Cloud. Sie ist der logische Nachfolger des SAP BW und kann dieses auch vollumfänglich ersetzen. Zusätzlich bietet sie den Fachbereichen die Möglichkeit, in einer zentral verwalteten Umgebung selbst Modelle und Analysen zu erstellen.

SAP Analytics Cloud:

SAP Analytics Cloud (SAC) ist die zentrale Lösung für Visualisierungen und Reporting sowie für die Planung, einschließlich Vorhersagen basierend auf KI-Modellen. Sie ermöglicht es, auf einer technologischen Plattform Datenmodelle zu konsumieren und basierend darauf Daten in integrierte Planungslösungen einzubinden. Mit SAC Seamless Planning wird nun die Möglichkeit geschaffen, direkt auf die Daten der SAP Datasphere zuzugreifen und die verarbeiteten Plandaten wieder direkt nach DSP zurückzuschreiben, ohne Datenhaltung in SAC-Modellen.

BW Modernisierung:

Hier steht ganz klar der Analytics-First-Ansatz im Mittelpunkt, mit dem Ziel, das BW-System vor der Transformation des ERP-Systems in die Cloud zu heben. Um diesen Ansatz zu beschleunigen, können BW-Systeme ab Version 7.5 in der BDC als Private Cloud Edition (PCE) betrieben werden. Somit kann das BW kontinuierlich durch die SAP Datasphere abgelöst werden und/oder es können über den Datenprodukt-Generator eigene, selbstverwaltete Artefakte der BDC zur Verfügung gestellt werden.

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SAP Databricks

SAP Databricks ist eine auf die BDC angepasste Databricks-Variante. Sie bringt viele Vorteile mit sich, insbesondere für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen wollen und SAP-Daten mit nicht-SAP-Daten zusammenführen möchten.

Integration von SAP- und Nicht-SAP-Daten

  • Verbindung von SAP-Daten (z. B. aus S/4HANA, BW/4HANA, HANA) mit Drittquellen wie IoT, CRM, Weblogs, Cloud-Datenbanken etc.
  • 360-Grad-Sicht auf Kunden, Prozesse, Lieferketten und Märkte.
  • Unterstützung hybrider Datenlandschaften und Reduzierung von Datensilos

Lakehouse-Architektur

  • Verbindung von Data Lake und Data Warehouse in einer Plattform.
  • Unterstützung strukturierter und unstrukturierter Daten sowie von Batch- und Streaming-Workloads
  • Zentrale Datenbasis für BI, Analytics und KI – mit konsistenter Governance

Skalierbarkeit & Performance

  • Cloud-native und elastisch skalierbar – ideal für große Datenmengen
  • Effiziente Verarbeitung von Echtzeit- und historischen Daten
  • Hohe Geschwindigkeit durch optimierte Spark-Engine und Delta Lake

Fortschrittliche Analytics & KI/ML

  • Native Unterstützung für Machine Learning, AI und Deep Learning
  • Data Scientists arbeiten mit Python, R, SQL, Scala direkt auf SAP-Daten
  • Einsatzbereiche: Prognosen, Anomalie-Erkennung, Prozessoptimierung, Personalisierung usw.

Self-Service Analytics & BI

  • Integration mit BI-Tools wie Power BI, Tableau, Looker
  • Self-Service-Zugriff für Analysten und Fachabteilungen
  • Schnellere Erkenntnisse ohne IT- oder SAP-Abhängigkeit

Sicherheit, Governance & Compliance

  • Unity Catalog für Datenkatalogisierung, Zugriffssteuerung, Lineage und Auditing
  • Unterstützung von Compliance-Vorgaben wie DSGVO, HIPAA, etc.
  • Integration mit SAP Data Custodian möglich für zusätzliche Sicherheitsanforderungen

Offene Plattform & Interoperabilität

  • Unterstützung offener Standards: Apache Spark, Delta Lake, Parquet, MLflow u.v.m.
  • Kompatibel mit modernen Toolchains (z. B. dbt, Airflow, Git, REST APIs)

Effizienz & Innovationsvorteile

  • Reduziert Datenbewegung und komplexe ETL-Prozesse
  • Schnellere Time-to-Insight und Entwicklung von datengetriebenen Lösungen
  • Förderung von agilen Arbeitsweisen und interdisziplinärer Zusammenarbeit

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SAP Databricks schafft eine leistungsstarke Datenplattform für Unternehmen, die SAP nutzen – mit einer offenen, skalierbaren und KI-fähigen Architektur. Es ist die Brücke zwischen klassischem ERP und moderner Data & AI-Welt – zentral, sicher und zukunftsfähig.

SAP Joule, der AI-Copilot der SAP

SAP Joule, der AI Copilot in der Business Data Cloud bringt viele Vorzüge mit, insbesondere wenn es darum geht, komplexe Daten für alle Mitarbeiter nutzbar zu machen – und nicht nur für Data Scientists!

Self-Service für alle – ohne IT-Abhängigkeit

  • Nutzer aus dem Fachbereich (z. B. Vertrieb, Controlling, Einkauf) können in natürlicher Sprache mit Daten arbeiten (z. B. „Wie hoch war der Umsatz Q1 in Süddeutschland?“)
  • Kein SQL-Wissen oder technisches Toolverständnis nötig
  • Reduziert Wartezeiten auf Reports oder Dashboards

Schnellere, datenbasierte Entscheidungen

  • Fachanwender erhalten sofortige Antworten, Visualisierungen oder Handlungsempfehlungen
  • Entscheidungen können schneller und fundierter getroffen werden – z. B. auf Basis von Echtzeitdaten
  • Hoher Nutzen im Tagesgeschäft & in Ad-hoc-Situationen

Mehr Eigenständigkeit im Fachbereich

  • Fachbereiche können eigene Analysen durchführen, KPIs überwachen und Hypothesen prüfen – ganz ohne technische Abhängigkeit
  • IT- und Daten-Teams werden entlastet
  • Fördert Agilität, Eigenverantwortung und Innovationsfähigkeit

Unterstützung durch KI – produktiver arbeiten

  • Copilot hilft beim Erstellen von SQL-Abfragen, Visualisierungen, Dashboards, u. v. m.
  • Automatisiert repetitive Aufgaben – mehr Zeit für Analyse, Strategie & Umsetzung
  • Unterstützt auch Data Analysts und Data Scientists bei komplexeren Fragestellungen

Brücke zwischen Fachbereich und Data Teams

  • Der Copilot kann automatisch SQL, Code oder Visualisierungen erzeugen, die gemeinsam weiterverwendet werden können
  • Bessere Kommunikation zwischen Fachbereich und Technik
  • Höhere Transparenz durch erklärbare Antworten, Datenquellen und Logik

Sicher, nachvollziehbar und skalierbar

  • Gibt nicht nur Antworten, sondern auch die Herleitung (z. B. SQL-Abfragen) aus – wichtig für Governance & Vertrauen
  • Unterstützt Richtlinien für Zugriff, Data Lineage und Compliance
  • Skalierbar vom kleinen Team bis zum globalen Fachbereich

Onboarding, Effizienz & Innovationsboost

  • Neue Mitarbeiter:innen können schnell produktiv werden – ohne lange Schulungen
  • Spontane Ideen oder Analysen direkt umsetzbar
  • Ermöglicht datengetriebene Innovation im Fachbereich – ohne große Hürden

Der AI Copilot in der BDC ist ein echter Gamechanger – besonders für den Fachbereich. Er macht Daten sofort nutzbar, fördert Eigenständigkeit und Geschwindigkeit und bringt IT, Data & Business auf eine gemeinsame, intelligente Plattform.

Document Grounding:

SAP Joule ermöglicht zudem unternehmenseigene AI-Applikationen durch das Feature Document Grounding:

Was ist Document Grounding?

  • Erweiterung der Q&A-Funktion von SAP Joule durch Nutzung eigener unstrukturierter oder semi-strukturierter Dokumente.
  • Verbindung mit bestehenden Repositories wie SharePoint möglich.
  • Nutzer erhalten schnell und zuverlässig Antworten aus eigenen Unternehmensdokumenten – ohne manuelles Durchsuchen.

Praxisbeispiel (Use Case: SAP SuccessFactors):

  • Mitarbeitende können z. B. direkt fragen: „Wie lange ist der Anspruch auf Elternzeit?“
  • Joule durchsucht automatisch hinterlegte HR-Richtlinien und liefert präzise Antworten.
  • Deutliche Verbesserung im Bereich Employee Self Service

Business Impact:

  • Intuitive Benutzererfahrung & hohe Effizienz im Self-Service.
  • Reduzierung der Betriebskosten (TCO) durch 24/7-Support.
  • 70 % Zeitersparnis für Mitarbeitende bei der Informationssuche (z. B. HR-Policies).
  • 81 % Zeitersparnis bei der Bearbeitung von HR-Tickets.
  • Übertragbar auf andere Bereiche: z. B. Sales (Produktinfos) oder Finance (Finanzrichtlinien).

Technologie hinter Document Grounding im SAP AI Hub:

  • Nutzt RAG (Retrieval-Augmented Generation) zur Kontextanreicherung für LLMs.
  • Indexing Pipeline: verarbeitet Datenquellen, zerlegt Dokumente, erstellt Vektor-Embeddings (SAP HANA Vector DB).
  • Vector Database: ermöglicht schnelle Suche durch Vektorvergleich.
  • Retrieval: Bei jeder Anfrage wird eine embedding-basierte Suche durchgeführt, um relevante Textstellen zu finden.

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