Wie gelingt ein Umstieg vom SAP BW/4HANA in die SAP Datasphere – der Weg zur modernen Datenarchitektur

Der technologische Wandel macht auch vor den Datenarchitekturen in Unternehmen keinen Halt. Mit der SAP Datasphere – der Weiterentwicklung der SAP Data Warehouse Cloud – bietet SAP eine moderne Plattform für Datenmanagement und Datenanalyse in der Cloud an. Gleichzeitig setzen viele Unternehmen noch auf etablierte Systeme wie SAP BW/4HANA, das als zentrales Reporting- und Analysewerkzeug über Jahre hinweg gewachsen ist. Die Frage, die sich viele Verantwortliche jetzt stellen: Wie gelingt der Umstieg von SAP BW/4HANA in die SAP Datasphere – ohne Investitionen zu verlieren und das operative Geschäft zu gefährden?

In diesem Beitrag geben wir einen praxisorientierten Überblick über die Migrationsmöglichkeiten, zentrale Erfolgsfaktoren und den Mehrwert, den eine Transformation in die Datasphere langfristig bringt.

Warum eine Transformation überhaupt notwendig ist

SAP BW/4HANA war und ist eine leistungsstarke Plattform für das Enterprise Data Warehousing. Doch mit der zunehmenden Verlagerung in Richtung Cloud-basierter Datenarchitekturen, der Notwendigkeit zur Integration heterogener Datenquellen und dem Wunsch nach Self-Service-Analysen, stößt BW/4HANA an gewisse Grenzen. Die SAP Datasphere schließt hier die Lücke: Sie ermöglicht moderne, skalierbare Datenlandschaften, in denen sowohl SAP- als auch Non-SAP-Daten flexibel eingebunden und analysiert werden können – und das vollständig cloudbasiert oder in hybriden Szenarien.

Zudem hat SAP selbst angekündigt, die zukünftigen Innovationen im Bereich Business Intelligence und Datenmanagement vorrangig in der Datasphere voranzutreiben. SAP BW/4HANA wird noch bis 2040 unterstützt, aber wer langfristig moderne Anwendungsfälle wie Machine Learning, Echtzeit-Analytik oder KI-gestützte Prognosen nutzen will, sollte frühzeitig auf die neue Plattform setzen.

Die SAP Datasphere im Überblick

Die SAP Datasphere ist eine cloud-native Lösung für das Management und die Integration von Daten aus verschiedensten Quellen. Sie verbindet klassische Data Warehouse-Funktionalität mit modernen Konzepten wie Datenvirtualisierung, semantischer Modellierung und Self-Service-BI.

Ein zentraler Vorteil ist die Möglichkeit, bestehende BW-Modelle weiterzuverwenden – mithilfe der sogenannten SAP BW Bridge. Diese Funktionalität erlaubt es, klassische BW-Objekte wie InfoProvider, CompositeProvider oder Queries in die Datasphere zu übertragen und dort zu betreiben.

Damit ergeben sich verschiedene Wege für die Umstellung von SAP BW/4HANA in die Datasphere – je nach Bedarf, Ausgangslage und Zielbild.

Migrationswege von BW/4HANA in die Datasphere

SAP bietet Unternehmen mehrere Optionen, ihre BW-Datenmodelle und -Prozesse in die SAP Datasphere zu überführen. Grundsätzlich lassen sich vier Strategien unterscheiden:

1. Remote Conversion mit BW Bridge

Bei der Remote Conversion werden bestehende BW/4HANA-Modelle eins-zu-eins in die BW Bridge der Datasphere übertragen, inklusive aller Transformationen, Datenflüsse und Business Logik. Die Bridge fungiert dabei als technischer Layer innerhalb der Datasphere, der es ermöglicht, klassische BW-Modelle in der Cloud weiter zu nutzen.

Diese Methode eignet sich besonders für Unternehmen mit einem komplexen, stark genutzten BW-System, die ihre vorhandenen Modelle nicht neu entwickeln wollen.

Vorteile:

Schnell umsetzbar
Investitionsschutz
Nutzung bewährter BW-Funktionalitäten

Nachteile:

Eingeschränkte OLAP-Funktionalität in der Bridge
Datenmodell bleibt technisch BW-lastig

2. Shell Conversion

Bei der Shell Conversion wird nur die Struktur der BW-Modelle, also Metadaten wie InfoProvider, Queries und CompositeProvider, in die BW Bridge übertragen. Die Daten selbst werden nicht mitmigriert. Das bietet mehr Flexibilität bei der Integration von neuen Datenquellen oder beim Re-Design der ETL-Prozesse.

Diese Variante eignet sich für Unternehmen, die Teile ihrer bisherigen BW-Lösung übernehmen möchten, aber offen für Modernisierung sind.

Vorteile:

Strukturübernahme ohne Datenballast
Ideal für selektive Migrationen

Nachteile:

Zusätzlicher Aufwand für Datenintegration
Teilweise manuelle Nacharbeit nötig

3. Greenfield-Ansatz (Neuaufbau)

Im Greenfield-Ansatz erfolgt die komplette Neumodellierung der Datenarchitektur direkt in der SAP Datasphere – ohne Nutzung der BW Bridge. Hier kommen moderne Tools wie der Data Builder, Business Builder und Data Flows zum Einsatz. Daten aus SAP- und Non-SAP-Quellen werden über standardisierte Schnittstellen integriert.

Diese Methode ist besonders sinnvoll für Unternehmen, die BW nur begrenzt nutzen oder ohnehin einen Neustart planen – etwa im Rahmen eines S/4HANA-Projekts oder einer umfassenden Cloud-Transformation.

Vorteile:

Moderne Datenarchitektur ohne Altlasten
Voller Zugriff auf Datasphere-Funktionalitäten
Flexible Nutzung von SQL, Python, SAC etc.

Nachteile:

Höherer initialer Aufwand
Kein direkter Investitionsschutz für alte BW-Modelle

4. Hybride Szenarien – das Beste aus beiden Welten

Für viele Unternehmen ist eine schrittweise Migration der realistischste Weg. Dabei werden SAP BW/4HANA und SAP Datasphere parallel betrieben und über Konnektoren wie Remote Tables oder Data Marketplace miteinander verbunden. Fachbereiche können sukzessive ihre Reports, Queries oder Dashboards in die neue Plattform überführen – ohne dass das bestehende BW-System sofort abgeschaltet werden muss.

Dieses hybride Szenario bietet maximale Flexibilität und reduziert das Risiko eines zu großen Projektumfangs auf einmal.

Mehrwert und Vorteile der SAP Datasphere

Die SAP Datasphere ist nicht nur ein neuer Technologie-Stack – sie bietet auch strategische Vorteile, die weit über die reine Datenintegration hinausgehen:

Cloud-native Skalierbarkeit: Rechenleistung und Speicher lassen sich flexibel anpassen, ohne Infrastrukturkosten.
Self-Service und Kollaboration: Fachbereiche können eigene Datenmodelle bauen, ohne IT-Abhängigkeit.
Integration heterogener Quellen: SAP, Non-SAP, on-premise und Cloud – alles auf einer Plattform.
Governance und Sicherheit: Spaces, Rollen, Data Catalog und Lineage-Tracking sorgen für Transparenz.
Erweiterbarkeit: Nahtlose Anbindung an SAP Analytics Cloud, KI-Tools, Databricks, Snowflake oder Google BigQuery.

Insbesondere in Kombination mit der SAP Analytics Cloud (SAC) als Reporting-Frontend entsteht ein zukunftsfähiges Analytics-Ökosystem.

Empfehlungen für die Umstellung

Eine erfolgreiche Transformation von SAP BW/4HANA in die SAP Datasphere ist nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung. Folgende Schritte haben sich in der Praxis bewährt:

Analyse des Ist-Zustands: Welche BW-Objekte werden produktiv genutzt? Welche Datenmodelle sind kritisch?
Definition des Zielbilds: Sollen alle Inhalte übernommen werden? Gibt es neue Anforderungen, z. B. Self-Service oder KI?
Auswahl des Migrationspfads: Remote, Shell oder Greenfield – je nach Systemkomplexität, Zeitrahmen und Zielarchitektur.
Pilotphase durchführen: Ein konkreter Use Case (z. B. Vertriebsanalyse) eignet sich hervorragend zum Einstieg.
Schulung und Enablement: Fachbereiche müssen mit den neuen Werkzeugen umgehen können – insbesondere im Self-Service-Kontext.
Governance und Dokumentation etablieren: Eine einheitliche Semantik, Namenskonventionen und Rollenmodelle sichern Nachhaltigkeit.

Fazit: Schritt für Schritt in die Zukunft

Die Umstellung von SAP BW/4HANA in die SAP Datasphere ist kein Selbstläufer – aber mit der richtigen Strategie und Tools wie der BW Bridge sehr gut machbar. Unternehmen haben die Wahl zwischen einem schrittweisen, sanften Übergang und einem vollständigen Neustart in der Cloud.

Wichtig ist dabei vor allem: Frühzeitig beginnen und sorgfältig abwägen, welche Strategie oder Kombination von Szenarien für Sie am besten geeignet ist. Eine gründliche Analyse der bestehenden Datenlandschaft ist entscheidend. Wer jetzt in die Datasphere investiert, legt den Grundstein für eine moderne, skalierbare und zukunftssichere Datenplattform, die mehr kann als klassisches Reporting – und die Business, IT und Analytics wirklich zusammenbringt.

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Über den Autor

Dennis Slanar

Dennis Slanar ist Managing Consultant bei der movisco AG und verfügt über 9 Jahre Berufserfahrung im Projektmanagement, sowie der Umsetzung und Migration von (SAP) DWH-Lösungen. Dabei ist er mit allen Phasen eines Projektes von der Initiierung über die Analyse & Konzeption, logische und physische Datenmodellierung, Entwicklung und Testdurchführung bis zur Produktivsetzung vertraut. Er besetzt in seinen Projekten unterschiedliche Rollen und berät die Kunden in den Themen Datenmanagement, Datenintegration, Data Warehousing, Anforderungsanalyse, Reporting und Projektmanagement gestützt auf SAP und Non-SAP Systeme. Infolgedessen bringt er Erfahrung im LSA und LSA++ und modellgetriebenen Architekturansatz (HANA SQL DWH) mit. Ferner sind ihm hybride DWH-Lösungen geläufig.