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Die SAP Business Data Cloud (BDC) gilt als nächste Evolutionsstufe der Business Data Fabric und führt mehrere bewährte SAP-Lösungen in einem Software-as-a-Service-Modell zusammen. Im Folgenden beleuchten wir die Top 10 Fakten über die BDC, um zu verstehen, wie SAP mit dieser Plattform Datenmanagement, Analytik und KI neu aufstellt.
1. Weiterentwicklung der Business Data Fabric – als voll verwaltetes SaaS-Modell
Die SAP Business Data Cloud (BDC) ist die Weiterentwicklung des bisherigen Business Data Fabric-Ansatzes. Darunter versteht SAP eine moderne Datenarchitektur, die Datensilos aufbricht und eine semantisch einheitliche Schicht über alle Daten legt. Die BDC übersetzt diese Vision in ein konkretes Produkt: SAP vereint hier SAP Datasphere (DSP), SAP Analytics Cloud (SAC) sowie Databricks und ermöglicht darüber hinaus die Integration bestehender BW-Systeme. Als fully managed SaaS verbindet die BDC somit alle geschäftskritischen Daten in einer heterogenen Systemlandschaft und schafft eine zentrale semantische Schicht.
2. Clean-Core-Strategie durch ausgelagerte Analytik und zentrale Semantik
SAP verfolgt mit der BDC konsequent die Clean-Core-Strategie: Analytische Logik und individuelle Auswertungen werden aus dem transaktionalen System (z. B. SAP S/4HANA) herausgelöst und in die BDC verlagert. Diese Auslagerung entlastet das operative System und erleichtert Updates und Upgrades, da weniger Custom-Code im Core verbleibt. Stattdessen werden die analytischen Fähigkeiten zentral in der BDC gebündelt. Dazu werden relevante Daten aus den Quellsystemen in die SAP-gemanagten Foundation Services der BDC repliziert. Dort liegen sie technisch harmonisiert und semantisch angereichert im Data Lake.
Auf dieser Grundlage entstehen sogenannte Datenprodukte - wiederverwendbare, standardisierte und leseoptimierte Datenartefakte -, die über einen zentralen Katalog bereitgestellt werden. Sie bilden eine einheitliche, zentral verwaltete semantische Schicht und dienen als Basis für analytische Auswertungen, Self-Service BI und Planungsanwendungen.
3. Vereinheitlichung von Daten, Anwendungen und KI auf einer Plattform
Ein zentrales Merkmal der BDC ist die Vereinheitlichung von Daten und fortgeschrittener KI innerhalb einer Plattform. Die BDC kombiniert Datenmanagement und Analytics nicht isoliert, sondern ermöglicht die Integration von Analysefunktionen, KI und fachlichen Anwendungen auf Basis harmonisierter Daten. Dadurch können Unternehmen Daten aus ihren Geschäftsanwendungen zusammenführen und direkt darauf aufbauende Insight Apps (analytische Anwendungen) mit eingebetteter KI nutzen. Für fortgeschrittene Anwendungsfälle im Bereich Künstliche Intelligenz und Data Science kann die BDC hierzu mit SAP Databricks verbunden werden. Hierbei kommt das Konzept des Delta Sharings zum Einsatz, das einen Zero-Copy-Zugriff auf die im Data Lake gespeicherten Daten ermöglicht. So können Daten ohne physische Replikation in Databricks konsumiert und weiterverarbeitet werden. Die Ergebnisse können anschließend in bestehende Datenprodukte überführt und in vorhandene Dashboards eingebunden werden. Dort stehen sie Fachbereichen und Entscheidungsträgern zur Verfügung, um operative wie strategische Entscheidungen fundiert zu unterstützen.
4. „Insight Apps“ als das Gesicht der BDC
Insight Apps stellen das zentrale Frontend der SAP BDC für Analyse- und Planungsszenarien dar. Sie bieten sofort nutzbare Inhalte für branchenspezifische und fachbereichsbezogene Anwendungsfälle und unterstützen sowohl Auswertungen als auch Planungsprozesse – ganz ohne tiefgehende Modellierung dank Low-Code/No-Code-Ansatz. Bei der Installation über das BDC-Cockpit werden alle erforderlichen Komponenten automatisch bereitgestellt: SAP Analytics Cloud Storys, SAP Datasphere-Modelle und vorkonfigurierte Datenprodukte. Diese lassen sich flexibel anpassen und erweitern und bilden die Basis für Self-Service-Analysen, individuelle Dashboards sowie Machine Learning-Anwendungen.
5. Zentrales BDC-Cockpit für Governance und Administration
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das BDC-Cockpit – die zentrale Verwaltungsoberfläche der BDC. Über dieses Cockpit wird die gesamte BDC-Umgebung administriert. Administratoren und Anwender finden hier viele Werkzeuge, um die integrierten Dienste zu steuern: Von der Konfiguration und Verwaltung der Insight Apps und Datenprodukte bis zur Konfiguration von Zugriffsrechten und Nutzerrollen erfolgt alles in einer einheitlichen Oberfläche. Das BDC-Cockpit liefert damit nicht nur ein zentrales Governance-Framework, sondern steuert zugleich die Provisionierung, den Betrieb, die Verwaltung und die Erweiterung des BDC-Ökosystems.
6. SAP Analytics Cloud als einheitliches Frontend für Analyse und Planung
In der BDC fungiert die SAP Analytics Cloud (SAC) als einheitliches Frontend für Reporting- und Planungsanwendungen. Dabei stellen die Insight Apps von SAP vorkonfigurierte analytische Inhalte in der SAC bereit, die basierend auf dem fachlichen Kontext entlang der Wertschöpfungskette und zentralen Module wie Finanzen, Vertrieb, Beschaffung und Personalwesen. Diese beinhalten unterschiedliche Visualisierungen. Für die Anwender ergibt sich daraus der Vorteil, dass sie sofort einsatzfähige analytische Anwendungen erhalten, die bei Bedarf erweitert werden können.
Darüber hinaus ermöglicht das Zusammenspiel von SAC und BDC, Planungsmodelle mit Echtzeitdaten aus der BDC zu speisen sowie Planungsvorgaben direkt in die Datenmodelle zurückzuschreiben. Diese Funktionalität gewinnt im Kontext von Seamless Planning zusätzliche Bedeutung, da sie eine nahtlose Integration zwischen SAC und SAP Datasphere ermöglicht.
7. SAP Datasphere als Integrations- und semantische Modellierungsschicht
Im Kern der BDC-Architektur übernimmt SAP Datasphere (DSP) die Rolle der Integrations-, Modellierungs- und semantischen Schicht. Sie verbindet unterschiedliche Quellsysteme und überführt heterogene Daten in harmonisierte, fachlich interpretierbare Modelle. Mit der Installation von Insight Apps werden automatisch entsprechende Datenmodelle in der DSP generiert, die als Grundlage für die zugehörigen SAP Analytics Cloud Storys oder Databricks-Anwendungen dienen. Zusätzlich können Datenanalysten eigene Modelle erstellen oder bestehende Modelle anpassen. Eine Besonderheit der DSP ist die Integration von Knowledge-Graph-Technologie. Sie stellt semantische Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten her und bildet so die Grundlage für kontextbezogene Abfragen. Diese semantische Vernetzung wird unter anderem vom KI-Assistenten Joule genutzt, um gezielt auf Geschäftsfragen zu antworten und auch komplexe Zusammenhänge über verschiedene Datenquellen hinweg zu verstehen.
8. Schrittweise Modernisierung von SAP BW – „Lift, Shift, Innovate“-Ansatz
Für bestehende SAP BW-Kunden bietet die SAP BDC einen klaren, schrittweisen Modernisierungspfad nach dem Prinzip „Lift, Shift, Innovate“. Ziel ist es, jahrzehntelange Investitionen in BW-Entwicklungen zu sichern und zugleich den Zugang zu modernen Cloud-Funktionen zu eröffnen – ohne disruptiven Umstieg.
- Lift: BW-Systeme („for“ oder „on“ HANA) können nahezu unverändert in die SAP Private Cloud der BDC überführt werden. SAP garantiert hierfür Wartung bis 2030 (BW 7.5) bzw. 2040 (BW/4HANA).
- Shift: Anbindung an die BDC-Datenarchitektur über dedizierte BW-Datenproduktgeneratoren. BW-Datenmodelle werden als Datenprodukte im zentralen Katalog verfügbar gemacht
- Innovate: Sukzessive Erweiterung des BW-Umfelds durch moderne Funktionen wie Self-Service-Analytics, Data Lake-Anbindung oder Machine Learning.
Die Migration erfolgt somit themenbezogen und kontrolliert. Somit bietet die BDC keine disruptive Ablösung, sondern eine geführte Evolution klassischer BW-Umgebungen.
9. Neues Abonnement-Modell mit Capacity Units statt Einzel-Lizenzen
Die Einführung der BDC geht einher mit einem neuen Lizenz- und Betriebsmodell. Das Resultat: Die BDC ist ausschließlich als Subscription-Abonnement verfügbar und basiert auf sogenannten Capacity Units (CU) als Abrechnungseinheit. Dieses Modell ersetzt die bisherigen separaten Lizenzen der Einzellösungen durch ein integriertes Kontingent. Konkret bedeutet das: Kunden erwerben eine bestimmte Anzahl von Capacity Units, die den Verbrauch von Ressourcen über alle BDC-Komponenten hinweg abdecken.
Traditionelle SAC-Nutzerlizenzen oder DSP -Kapazitäten gehen somit langfristig in den Capacity Units auf, sodass Standalone-Angebote dieser Produkte perspektivisch eingestellt werden. Bestehende Verträge werden voraussichtlich bei der nächsten Verlängerung der bestehenden Lizenzen auf das CU-Modell umgestellt. Die SAP verspricht mit der Abrechnung über Capacity Units eine flexiblere Allokation der Kapazitäten je nach Bedarf. Dies birgt aber auch die Notwendigkeit, das eigene Nutzungsverhalten im Blick zu behalten, um das richtige CU-Paket zu wählen.
Mithilfe des von SAP bereitgestellten CU-Rechners können sie Ihren voraussichtlichen Ressourcenbedarf und die damit verbundenen Lizenzkosten abschätzen: SAP Datasphere Capacity Unit Calculator
10. Roadmap 2025: Joule, BDC AI Agents, JustAsk-Integration
Der Roadmap Explorer für die SAP BDC zeigt eine klare Entwicklungsrichtung für 2025 und darüber hinaus. Der Fokus liegt im Jahr 2025 auf der Integration von Künstlicher Intelligenz, insbesondere durch das „Just Ask“-Feature und die tiefere Einbindung von Joule in SAC und DSP. Parallel wird die Nutzung von Datenprodukten gestärkt – etwa durch den BW-Datenproduktgenerator und Metadatenextraktion aus SAP BW/4HANA und SAP S/4HANA. Für das erste Halbjahr 2026 ist ein gezielter Ausbau der Planungsfunktionen und der Datenkataloge vorgesehen. Damit skizziert die Roadmap einen klaren Pfad hin zu einer KI-gestützten, flexibel integrierbaren und global skalierbaren Daten- und Planungsplattform innerhalb der BDC.
Fazit
Mit der SAP Business Data Cloud entsteht eine einheitliche Plattform, die Daten aus transaktionalen Anwendungen zentral zusammenführt und für analytische Dashboards sowie KI-gestützte Auswertungen bereitstellt. Dadurch werden Reibungsverluste zwischen operativen Systemen reduziert und isolierte Data Science-Silos im Unternehmen vermieden.
