Die Art und Weise, wie Unternehmen Datenarchitekturen gestalten, befindet sich in einem grundlegenden Wandel. Über viele Jahre hinweg war SAP BW das zentrale Rückgrat für Reporting, Planung und analytische Auswertungen. Die Architektur war stabil, zentralisiert und stark kontrolliert – ideal für eine Welt mit klar definierten Datenquellen und stabilen Geschäftsprozessen. Doch genau diese Eigenschaften werden in einer modernen, cloudbasierten und KI-getriebenen Unternehmenswelt zunehmend zum Problem.
Heute entstehen Daten in Echtzeit, in einer Vielzahl von Systemen und in unterschiedlichen Geschäftsdomänen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit. Klassische BW-Architekturen stoßen hier an strukturelle Grenzen: Neue Anforderungen benötigen lange Umsetzungszyklen, Daten werden mehrfach repliziert, und Fachbereiche sind stark von zentralen IT-Teams abhängig.
Die Ursache liegt weniger in der Technologie selbst als im Architekturprinzip: Daten werden als zentrale, monolithische Objekte modelliert und in einem Data Warehouse konsolidiert. Studien zur SAP-Datenverarbeitung zeigen, dass insbesondere ETL-Prozesse und Datenextraktion zu den größten Engpässen moderner Analytics-Landschaften zählen und Innovation erheblich verlangsamen können.
Vor diesem Hintergrund etabliert sich ein neues Paradigma: Data Products. Statt Daten zentral zu modellieren, werden sie in fachlich abgegrenzte, wiederverwendbare Einheiten zerlegt. Ein Data Product ist dabei kein technisches Artefakt im klassischen Sinne, sondern ein fachlich definiertes Datenprodukt mit klarer Semantik, Governance und Nutzungskontext.
Die folgende Abbildung verdeutlicht diesen grundlegenden Architekturwechsel:
Der Unterschied ist fundamental: Während im klassischen Business Warehouse Daten zentral zusammengeführt und stark transformiert werden, entsteht im Data Product-Ansatz eine modulare Architektur aus unabhängigen, fachlich verantworteten Datenprodukten.
Um diesen Wandel richtig einzuordnen, ist eine klare architektonische Trennung wichtig. Die SAP Business Data Cloud ist keine einzelne Anwendung, sondern eine übergeordnete Plattformarchitektur, die verschiedene Komponenten integriert und orchestriert. Dazu gehören unter anderem Datenintegration, Analytics-Services, KI-Funktionen und Governance-Mechanismen.
Im Zentrum der Datenmodellierung steht jedoch SAP Datasphere. Hier werden Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert, semantisch angereichert und als Data Products bereitgestellt. Datasphere bildet damit die eigentliche „Data-Product-Ebene“ innerhalb der Business Data Cloud.
Dieser Aufbau ist entscheidend, da er zwei bisher getrennte Welten verbindet: technische Datenintegration und fachliche Datenlogik. Statt Daten nur zu speichern, wird ihre Bedeutung direkt im Modell verankert.
Ein wesentlicher Unterschied zur klassischen BW-Welt liegt im Umgang mit Daten selbst. Während Daten früher extrahiert, transformiert und physisch in ein zentrales System geladen wurden, setzt der moderne Ansatz stärker auf virtuelle Integration und Data Sharing.
Daten bleiben dabei möglichst nahe an ihrer Quelle und werden nicht unnötig repliziert. Stattdessen werden sie über semantische Modelle zugänglich gemacht. Das reduziert nicht nur Speicher- und Integrationsaufwand, sondern erhöht auch die Aktualität und Konsistenz der Daten.
Fachliche Analysen moderner SAP-Datenarchitekturen zeigen, dass genau dieser Shift von physischer Replikation hin zu semantischer Integration ein zentraler Treiber für skalierbare Datenplattformen ist.
Ein zentraler Vorteil des Data-Product-Ansatzes liegt in der veränderten Verantwortungsstruktur. Im klassischen BW-Modell liegt die Datenmodellierung überwiegend in der IT. Fachbereiche formulieren Anforderungen, die technisch umgesetzt werden müssen – ein Prozess, der häufig langsam und iterativ ist.
Im Data Product-Modell verschiebt sich diese Logik grundlegend. Fachbereiche übernehmen die Verantwortung für ihre Datenprodukte selbst und definieren:
Die IT stellt dabei die Plattform, Integration und Governance sicher. Dadurch entsteht eine klare Trennung zwischen fachlicher und technischer Verantwortung, die gleichzeitig eng verzahnt bleibt.
Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt in der Modularität. Während klassische BW-Systeme auf zentralen, komplexen Datenmodellen basieren, besteht die moderne Architektur aus vielen kleinen, unabhängigen Data Products.
Diese Modularität führt zu einer deutlich höheren Flexibilität:
Gerade in dynamischen Szenarien – etwa bei KI-gestützten Analysen oder Echtzeit-Entscheidungen – ist diese Flexibilität ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Die SAP Business Data Cloud erweitert diesen Ansatz über SAP-Systemgrenzen hinaus. Unternehmen nutzen heute eine Vielzahl von Datenquellen – von ERP- und CRM-Systemen bis hin zu externen Cloud- und IoT-Plattformen.
SAP Datasphere ermöglicht die Integration dieser heterogenen Datenlandschaften in eine gemeinsame semantische Schicht. Dadurch entsteht ein offenes Datenökosystem, das nicht mehr system-, sondern domänenorientiert funktioniert.
Die Business Data Cloud fungiert dabei als verbindende Plattform, die Daten, Anwendungen und KI-Szenarien zusammenführt.
Ein häufiges Missverständnis bei flexiblen Datenarchitekturen ist die Annahme, dass mehr Dezentralisierung automatisch weniger Kontrolle bedeutet. Genau hier setzt das Data Product-Konzept an.
Data Governance ist kein nachgelagerter Prozess, sondern Bestandteil jedes Data Products. Dazu gehören definierte Datenqualität, Zugriffsrechte, semantische Standards und nachvollziehbare Datenherkunft. Dadurch wird sichergestellt, dass Flexibilität nicht zu Inkonsistenz führt.
Der Übergang von SAP BW zu einer Data Product-basierten Architektur ist kein rein technisches Upgrade, sondern eine tiefgreifende Transformation. Unternehmen müssen nicht nur Systeme modernisieren, sondern auch organisatorische Strukturen anpassen.
Typische Herausforderungen sind:
Zudem entwickelt sich die Plattformlandschaft rund um SAP Datasphere und die Business Data Cloud kontinuierlich weiter, wodurch sich Best Practices laufend verändern.
Der Wandel von SAP BW hin zu Data Products in SAP Datasphere innerhalb der SAP Business Data Cloud ist kein inkrementelles Update, sondern ein struktureller Paradigmenwechsel.
Statt zentraler, monolithischer Datenmodelle entsteht eine modulare, domänenorientierte Architektur, in der Daten als Produkte gedacht und bereitgestellt werden.
Die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes sind klar:
Damit wird deutlich: Die Zukunft der SAP-Datenarchitektur liegt nicht in einem neuen Data Warehouse, sondern in einem Plattform-Ökosystem aus Data Products – umgesetzt in SAP Datasphere als zentraler Datenebene der Business Data Cloud.
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