Vom BW zu intelligenten Datenlösungen - KI und Machine Learning mit SAP Business Data Cloud und SAP Databricks

Das traditionelle SAP BW war über viele Jahre hinweg das Rückgrat der Unternehmensberichterstattung. Es ermöglichte strukturierte Datenintegration, standardisierte Reports und eine zentrale Datenhaltung. Doch mit der zunehmenden Datenvielfalt und den steigenden Anforderungen an Echtzeit-Analysen stößt dieses Modell an seine Grenzen.

Unternehmen müssen heute nicht nur strukturierte Daten aus ERP-Systemen analysieren, sondern auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sensordaten einbeziehen. Gleichzeitig wächst der Bedarf an:

• Echtzeit-Analysen
• Self-Service BI
• Predictive Analytics
• KI-gestützten Entscheidungsprozessen

Das klassische BW ist für diese Anforderungen nur bedingt ausgelegt. Es fehlt häufig an Flexibilität, Skalierbarkeit und der Fähigkeit, moderne Datenverarbeitungs- und KI-Workloads effizient zu unterstützen.

Die Transformation vom klassischen Data Warehouse hin zu einer intelligenten Datenplattform bedeutet einen grundlegenden Perspektivwechsel. Daten werden nicht mehr nur gesammelt und ausgewertet, sondern aktiv genutzt, um Vorhersagen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen.

Im Zentrum dieses Wandels stehen zwei Konzepte:

1. Data Fabric und Data Mesh
Diese Ansätze ermöglichen eine dezentrale, aber dennoch integrierte Datenarchitektur. Daten bleiben dort, wo sie entstehen, werden aber über intelligente Schichten zugänglich gemacht.

2. KI- und ML-Integration
Datenplattformen müssen heute in der Lage sein, Machine-Learning-Modelle zu trainieren, bereitzustellen und in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Genau hier setzen moderne SAP-Lösungen an.

Die SAP Business Data Cloud stellt eine evolutionäre Weiterentwicklung der bisherigen SAP-Datenlandschaft dar. Sie kombiniert Funktionen aus Data Warehousing, Data Lake, Datenintegration und Analytik in einer einheitlichen Cloud-Plattform.

Ein zentraler Vorteil ist die nahtlose Integration mit bestehenden SAP-Systemen. Unternehmen können ihre bestehenden BW-Daten weiterhin nutzen, gleichzeitig aber neue Datenquellen und moderne Analyseverfahren einbinden.

Die Plattform bietet unter anderem:

• Eine einheitliche Datenbasis für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Skalierbare Cloud-Infrastruktur
• Integrierte Datenintegration und -virtualisierung
• Erweiterte Analyse- und Planungsfunktionen

Besonders relevant ist die Fähigkeit, Daten nicht nur zu speichern und auszuwerten, sondern sie für KI-Anwendungen zugänglich zu machen. Damit wird die Data Cloud zur Grundlage für intelligente Datenlösungen.

Während die Business Data Cloud die Datenbasis schafft, kommt SAP Databricks ins Spiel, wenn es um fortgeschrittene Analytik und Machine Learning geht.

Databricks basiert auf einer offenen Plattform für Datenverarbeitung und KI. Es ermöglicht Data Scientists, Data Engineers und Analysten, gemeinsam an Datenprojekten zu arbeiten. Dabei stehen insbesondere folgende Funktionen im Fokus:

• Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data)
• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen
• Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen wie Python und Scala
• Kollaborative Arbeitsumgebungen (Notebooks)

Die Integration mit SAP-Systemen sorgt dafür, dass Unternehmensdaten direkt für KI-Anwendungen genutzt werden können – ohne aufwendige Datenmigrationen.

Der eigentliche Mehrwert entsteht durch das Zusammenspiel von SAP Business Data Cloud und SAP Databricks. Unternehmen sollten daher beide Plattformen nicht isoliert betrachten, sondern ihre jeweiligen Stärken gezielt miteinander verbinden.

Während die Business Data Cloud als zentrale Datenbasis und Integrationsplattform fungiert, übernimmt Databricks die Rolle der Innovationsschicht für fortgeschrittene Analysen, Machine Learning und KI.

Für eine zukunftsfähige Datenarchitektur empfiehlt es sich daher:

• Daten aus verschiedenen Quellen zentral zusammenzuführen und verfügbar zu machen
• Skalierbare Analyse- und Verarbeitungskapazitäten für unterschiedliche Use Cases bereitzustellen
• KI- und Machine-Learning-Modelle gezielt mit Geschäftsdaten zu verbinden und in Geschäftsprozesse zu integrieren
• Fachbereiche und IT bei der Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Use Cases enger zusammenzubringen

So lassen sich bestehende BI-Strukturen schrittweise weiterentwickeln und gleichzeitig neue Möglichkeiten für Analytics, KI und Machine Learning erschließen.

Die Einsatzmöglichkeiten für KI und ML im SAP-Umfeld sind vielfältig. Besonders spannend sind Szenarien, in denen Daten nicht nur analysiert, sondern aktiv genutzt werden, um Entscheidungen zu verbessern.

Predictive Maintenance
Maschinendaten werden analysiert, um Wartungsbedarfe frühzeitig zu erkennen. Dadurch lassen sich Ausfallzeiten reduzieren und Kosten sparen.

Demand Forecasting
Verkaufs- und Marktdaten werden genutzt, um zukünftige Nachfrage präzise vorherzusagen. Das verbessert die Planung und reduziert Lagerkosten.

Anomalieerkennung
Ungewöhnliche Muster in Finanz- oder Produktionsdaten können automatisch erkannt werden, was insbesondere für Compliance und Risikomanagement relevant ist.

Personalisierung
Kundendaten ermöglichen individuelle Angebote und personalisierte Nutzererlebnisse.

Diese Anwendungsfälle zeigen, dass KI nicht nur ein technologisches Thema ist, sondern direkten geschäftlichen Mehrwert liefert.

Herausforderungen bei der Transformation

So vielversprechend die neuen Möglichkeiten auch sind – der Weg vom klassischen BW zu einer intelligenten Datenplattform ist mit Herausforderungen verbunden.

Datenqualität und Governance
Ohne saubere und konsistente Daten können auch die besten KI-Modelle keine verlässlichen Ergebnisse liefern.

Komplexität der Architektur
Die Integration verschiedener Systeme und Technologien erfordert ein durchdachtes Architekturkonzept.

Fachkräftemangel
Data Scientists und KI-Experten sind gefragt, aber nicht immer leicht zu finden.

Change Management
Die Einführung neuer Technologien erfordert auch ein Umdenken in den Fachbereichen.

Unternehmen sollten diese Herausforderungen frühzeitig adressieren und eine klare Strategie entwickeln.

Damit die Transformation gelingt, sind einige zentrale Erfolgsfaktoren entscheidend.

Zunächst ist eine klare Zieldefinition notwendig. Getreu dem Prinzip „Erst grübeln, dann dübeln“ sollten Unternehmen sich zunächst darüber klar werden, welche Anwendungsfälle sie mit KI und ML adressieren möchten. Eine rein technologiegetriebene Einführung führt selten zum Erfolg. Wie dieser Gedanke auf eine zukunftssichere Business-Intelligence-Strategie übertragen werden kann, beschreibt Christoph Bauer in seinem Buch Bank im Wandel – Lösungsmodelle für eine zukunftssichere Business-Intelligence-Strategie und im dazugehörigen Blogbeitrag.

Ebenso wichtig ist eine schrittweise Vorgehensweise. Statt das gesamte BW auf einmal abzulösen, empfiehlt sich ein hybrider Ansatz. Bestehende Systeme werden weiter genutzt, während neue Technologien gezielt für innovative Use Cases eingeführt werden.

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen. Nur wenn beide Seiten gemeinsam an Lösungen arbeiten, können echte Mehrwerte entstehen.

Schließlich spielt auch die Wahl der richtigen Plattform eine entscheidende Rolle. Die Kombination aus SAP Business Data Cloud und SAP Databricks bietet hier eine zukunftssichere Grundlage.

Die Entwicklung hin zu intelligenten Datenlösungen ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein langfristiger Wandel. Unternehmen, die heute in moderne Datenplattformen und KI investieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Das klassische Business Warehouse wird dabei nicht verschwinden, sondern sich weiterentwickeln. Es bleibt ein wichtiger Bestandteil der Datenarchitektur, wird aber durch neue Technologien ergänzt.

Die Zukunft gehört hybriden Plattformen, die das Beste aus beiden Welten vereinen: stabile, zuverlässige Datenhaltung und flexible, innovative Analysefähigkeiten.

Der Übergang vom klassischen SAP BW zu intelligenten Datenlösungen markiert einen entscheidenden Schritt in der digitalen Transformation. Mit der SAP Business Data Cloud und SAP Databricks stehen leistungsfähige Werkzeuge zur Verfügung, um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten.

Unternehmen profitieren von einer modernen, skalierbaren Datenplattform, die nicht nur Analysen ermöglicht, sondern aktiv zur Wertschöpfung beiträgt. KI und Machine Learning werden dabei zu integralen Bestandteilen der Datenstrategie.

Wer diesen Wandel frühzeitig angeht, schafft die Grundlage für datengetriebene Innovationen und nachhaltigen Geschäftserfolg. Die Kombination aus bewährten SAP-Technologien und modernen KI-Ansätzen eröffnet neue Perspektiven – und macht aus Daten echte Wettbewerbsvorteile.

Mit unserem Dienstleistungsangebot zur Modernisierung der SAP BW-Landschaft begleiten wir Unternehmen bei den ersten Schritten in Richtung SAP Business Data Cloud. Zwei Impulsvorträge schaffen zunächst ein gemeinsames Verständnis für Technologie, Möglichkeiten und konkrete Anwendungsszenarien. In einem anschließenden Workshop wird gemeinsam die individuelle Ausgangssituation betrachtet und diskutiert, welche Modernisierungsoptionen und nächsten Schritte für das Unternehmen sinnvoll sind.

So entsteht aus ersten Impulsen ein konkretes Bild davon, wo die eigene Datenlandschaft heute steht, welche Potenziale SAP Business Data Cloud bietet und wie der nächste Schritt aussehen kann.

Wer diesen Wandel frühzeitig angeht, schafft die Grundlage für datengetriebene Innovationen und nachhaltigen Geschäftserfolg. Die Kombination aus bewährten SAP-Technologien und modernen KI-Ansätzen eröffnet neue Perspektiven – und macht aus Daten echte Wettbewerbsvorteile.