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Unternehmen produzieren heute mehr Daten denn je – doch Fragmentierung, Silos und doppelte Logiken bremsen operative Entscheidungen aus. Die SAP Business Data Cloud (BDC) schafft hier einen einheitlichen Ordnungsrahmen:
Das Ergebnis: Weniger Komplexität. Mehr Geschwindigkeit. Klare Verantwortlichkeiten. Zukunftssichere Datenprodukte.
Warum BDC? – In drei Sätzen erklärt
Die SAP Business Data Cloud (BDC) markiert hierbei keinen weiteren technologischen Trend, sondern einen notwendigen architektonischen Ordnungsrahmen, um die Konvergenz von Analytics, Planung und Artificial Intelligence (AI) beherrschbar zu machen.
SAP Business Data Cloud – eine technische und architektonische Einordnung aus BI-Sicht
Der Kern der Business Data Cloud ist ein fundamentaler Konzeptwechsel: der Bruch mit der klassischen BW-Denke. Anstatt Daten in starren technischen Objekten wie aDSOs oder CompositeProvidern zu "verwalten" , setzt die BDC auf das Prinzip der Data Products.
Was definiert ein Data Product in der BDC-Ära?
Ein Data Product ist kein bloßes Dataset, sondern ein vertraglich definiertes Datenangebot:
Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass die Business Data Cloud (BDC) bestehende SAP-Investitionen ersetzt. Tatsächlich dient sie der Absicherung vorhandener Systeme bei gleichzeitiger Skalierung und Erweiterung der analytischen Möglichkeiten.
BDC Cockpit
Die zentrale Steuereinheit für Administration, die Verwaltung von Inside-App-Abonnements und das Berechtigungsmanagement. Es bietet Überblick über Datenflüsse und Integrationen zwischen BW/4HANA, Datasphere, SAC und Databricks und stellt so eine konsistente und governance-konforme Datenlandschaft sicher.
SAP Datasphere
Datasphere übernimmt die Rolle der zentralen semantischen Integrationsschicht. Hier werden Daten aus S/4HANA, BW und Non-SAP-Quellen harmonisiert. Fachliche Logik wird in dieser Schicht cloud-fähig gemacht, sodass Unternehmen flexible, konsistente Datenmodelle für Reporting und Analyse erhalten.
SAP Analytics Cloud (SAC)
Die SAP Analytics Cloud dient als Self-Service- und Planungsplattform. Sie ermöglicht Business-Usern, Reports, Dashboards und Planungsmodelle direkt auf harmonisierten Daten zu erstellen. SAC unterstützt sowohl die Visualisierung als auch die Analyse von Daten aus BW/4HANA, Datasphere und externen Quellen – unter Beibehaltung der Governance und semantischen Konsistenz.
Databricks
Databricks wird nahtlos integriert, um Advanced Analytics und Machine Learning (Pro-Code) zu ermöglichen, ohne neue Datensilos zu schaffen. SAP übernimmt weiterhin die führende Rolle bei Semantik und Governance, während Databricks als leistungsstarke Engine für datenintensive AI-Szenarien dient.
SAP BW/4HANA (PCE)
BW/4HANA bleibt die stabile, transaktionsnahe Schicht für historisierte Datenbestände und strukturierte Kernprozesse. Es bildet weiterhin die Basis für zentrale Datenhaltung, ist jedoch nicht mehr der alleinige semantische Kern.
Fazit: Die SAP Business Data Cloud ist das Fundament für eine zukunftsorientierte Datenarchitektur. Wer sie bewusst nutzt, überführt verteilte Datenbestände in belastbare Entscheidungsgrundlagen und erhöht messbar die Innovationsgeschwindigkeit
Mit unserem SAP Business Data Cloud Service operationalisieren Unternehmen ihre Daten über alle Systeme, Prozesse und Fachbereiche hinweg. Wir verbinden Integration, Modellierung und Nutzung zu einem durchgängigen Datenstrom – bis in Analytics, Planung und AI.
Standardisierte Data Products und robuste semantische Modelle stellen sicher, dass Daten fachlich richtig, konsistent und audit‑sicher bleiben. So entsteht eine verlässliche Grundlage für Steuerung, Analysen und strategische Entscheidungen, die mit den Anforderungen der Zukunft wächst.
Orientierung schaffen. Architektur klären. Fundiert entscheiden.
Viele Unternehmen stehen aktuell vor ähnlichen Herausforderungen, wenn es um ihre Daten- und Analytics-Strategie im SAP-Umfeld geht. Häufig stehen grundlegende Fragen im Raum: Was passiert künftig mit dem bestehenden SAP BW? In welchen Szenarien bietet SAP Datasphere tatsächlich einen Mehrwert? Wie lassen sich neue Datensilos vermeiden, wenn mehrere Plattformen parallel genutzt werden? Und welche Use Cases lassen sich kurz- und langfristig realistisch umsetzen? Auch die Frage, wie sich Künstliche Intelligenz sinnvoll in eine bestehende Datenarchitektur integrieren lässt, gewinnt zunehmend an Bedeutung.
SAP Business Data Cloud Workshop
Genau an diesem Punkt setzt unser SAP Business Data Cloud Workshop an. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre bestehende Daten- und Systemlandschaft einzuordnen, Architekturfragen strukturiert zu beantworten und eine fundierte Entscheidungsbasis für zukünftige Entwicklungen zu schaffen.
Für wen ist der Workshop geeignet?
Der Workshop richtet sich insbesondere an Unternehmen, die bereits SAP BW oder BW/4HANA im Einsatz haben und ihre zukünftige Datenstrategie planen möchten. Ebenso profitieren Organisationen, die bereits mit SAP Datasphere oder SAP Analytics Cloud arbeiten, jedoch noch kein ganzheitliches Architektur- und Nutzungskonzept entwickelt haben. Darüber hinaus eignet sich der Workshop für Unternehmen, die vor strategischen Entscheidungen rund um Cloud-, Analytics- oder KI-Initiativen stehen und eine unabhängige Einschätzung ihrer Architektur suchen.
Ihr Mehrwert
Der Workshop schafft Klarheit in einem Umfeld, das häufig von Buzzwords und neuen Technologien geprägt ist. Statt isolierter Tool-Diskussionen steht eine ganzheitliche Architekturbetrachtung im Mittelpunkt. Unternehmen erhalten eine fundierte Entscheidungsgrundlage, um ihre Datenstrategie strukturiert weiterzuentwickeln – statt in einzelne Experimente zu investieren.
SAP Business Data Cloud
Richtig eingeordnet, sauber geplant und sinnvoll genutzt kann die SAP Business Data Cloud eine zentrale Rolle in einer modernen Datenarchitektur spielen und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten effizienter zu nutzen und neue Mehrwerte zu schaffen.
So läuft der Workshop ab
1. Vorgespräch (45 Minuten, kostenfrei)
Wir klären gemeinsam:
→ Ergebnis: Fokus & Ziele für den Workshop
2. Workshop (½ Tag)
Gemeinsam erarbeiten wir:
Status quo & Herausforderungen
Klare Einordnung der BDC
Optionen & Zielarchitekturen
Use-Case-Bewertung
3. Ergebnis & Empfehlung
Sie erhalten:
