Autor: Dennis Slanar

Die technische Migration von Exit-Variablen endet nicht mit der Umstellung auf das BAdI-Framework. Erst die neue Instanziierungslogik macht deutlich, warum bisher stabile Entwicklungen plötzlich inkonsistente Ergebnisse liefern. Der Beitrag beleuchtet typische Fehlerbilder, erklärt die Bedeutung statischer Attribute und zeigt bewährte Vorgehensweisen für eine robuste BW/4HANA Conversion.

Die Migration nach SAP BW/4HANA betrifft nicht nur Datenmodelle und Prozesse, sondern auch kundeneigene Variablenlogiken. Teil 1 dieser Beitragsserie erläutert die Ablösung des Customer Exit RSR00001 durch das BAdI RSROA_VARIABLES_EXIT_BADI, beschreibt die wesentlichen Architekturänderungen in BW/4HANA und vergleicht zwei etablierte Migrationsansätze für bestehende Exit-Variablen.

Der Wandel von SAP BW zu Data Products markiert einen grundlegenden Architekturwechsel in modernen Datenplattformen. Der Beitrag zeigt, wie SAP Datasphere innerhalb der SAP Business Data Cloud eine modulare, domänenorientierte Datenarchitektur ermöglicht, Datenreplikationen reduziert und Fachbereiche stärker in die Datenverantwortung einbindet. Unternehmen schaffen damit die Grundlage für skalierbare Analytics-, Governance- und KI-Szenarien.

Der Artikel beleuchtet praxisnah den Umstieg von SAP BW/4HANA zur SAP Datasphere. Er erklärt, warum die Transformation notwendig ist, stellt Migrationswege wie Remote Conversion, Shell Conversion, Greenfield und Hybrid vor und gibt Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung. Zielgruppe sind IT-Verantwortliche, Data Architects und Entscheider, die eine zukunftsfähige, cloudbasierte Datenarchitektur aufbauen wollen.

Der Beitrag zeigt, wie Unternehmen ihr bestehendes SAP BW in die SAP Business Data Cloud überführen können – ohne auf Stabilität und vorhandene Modelle zu verzichten. Die Modernisierung bringt mehr Flexibilität, Self-Service und Offenheit. SAP stellt dafür mit Datasphere, BW Bridge und SAC eine umfassende Plattform bereit.

Die SAP Datasphere ist eine cloudbasierte Datenplattform, die Banken eine zentrale, flexible und sichere Integration sowie Analyse von SAP- und Non-SAP-Daten ermöglicht. Sie unterstützt Self-Service BI, Echtzeit-Datenzugriff und hybride Datenlandschaften. Damit schafft sie die Basis für eine moderne, datengetriebene Entscheidungsfindung im Finanzsektor.

Data Lakehouses ermöglichen es, die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses zu vereinen. Das Data Lakehouse bietet eine vielseitige und skalierbare Lösung für moderne Datenanforderungen und wird zunehmend in Unternehmen eingesetzt, die ihre Datenlandschaft vereinheitlichen und die Wertschöpfung aus Daten maximieren möchten. Mit Data Lakehouses können Unternehmen ihre bestehende BI-Landschaft modernisieren, effizienter arbeiten und besser auf dynamische Marktanforderungen reagieren, um ein zukunftssicheres, kundenorientiertes Serviceangebot zu schaffen.