SAP Business Data Cloud: Warum eine vertrauenswürdige Datenbasis für KI entscheidend ist

Die SAP Business Data Cloud verbindet dafür unterschiedliche Komponenten. SAP Datasphere unterstützt die Integration und Organisation von Daten. SAP Analytics Cloud stellt Funktionen für Analyse und Planung bereit. Über SAP Databricks können umfangreiche und unterschiedlich strukturierte Daten unter anderem für Data Engineering, Machine Learning und KI-Anwendungen verarbeitet werden.

Damit entsteht eine Datenbasis, auf der Fachbereiche, Datenteams und IT gemeinsam arbeiten können.

Der Wert einer Datenplattform zeigt sich nicht allein daran, wie viele Datenquellen technisch angebunden werden können. Entscheidend ist, ob die bereitgestellten Daten verständlich, vertrauenswürdig und für konkrete Geschäftsfragen nutzbar sind.

Kuratierte Datenprodukte können beispielsweise Informationen aus Finanzwesen, Einkauf, Vertrieb oder Produktion in einer definierten fachlichen Struktur zusammenführen. Anwender:innen müssen dadurch nicht bei jeder Analyse neu klären, was eine Kennzahl bedeutet oder aus welchem System die zugrunde liegenden Daten stammen.

Für KI-Anwendungen wird dieser Geschäftskontext besonders relevant. Modelle und KI-Anwendungen benötigen nicht nur Daten, sondern auch die fachliche Einordnung dieser Daten.

Damit verändert sich die Diskussion über KI. Im Mittelpunkt steht nicht mehr nur die Wahl eines KI-Modells. Entscheidend wird das Zusammenspiel aus Datenqualität, Geschäftskontext, Datenarchitektur, Governance und konkreten Business Use Cases.

Bei klassischen Integrationskonzepten werden Daten für unterschiedliche Anwendungen häufig kopiert und in weitere Systeme übertragen. Dadurch entstehen zusätzliche Datenbestände, Schnittstellen und Governance-Aufwand.

Zero-Copy-Konzepte ermöglichen es, Daten zu teilen, ohne für jede Nutzung neue physische Kopien und zusätzliche Datenpipelines zu erzeugen. Der Datenaustausch ohne unnötige Replikation gehört zu den Merkmalen, die im Ausgangstext zur SAP Business Data Cloud hervorgehoben werden.

Die Technologie allein löst jedoch nicht alle Herausforderungen. Unternehmen müssen weiterhin festlegen, welche Daten verwendet werden dürfen, wer darauf zugreifen kann und wie Datenqualität, Sicherheit und Governance gewährleistet werden.

Ein konkretes Einsatzgebiet der SAP Business Data Cloud ist die datengetriebene Unternehmensplanung.

In vielen Organisationen basiert Planung noch auf Informationen aus unterschiedlichen Systemen, manuellen Exporten und zahlreichen Abstimmungsschleifen. Eine integrierte Daten- und Planungsebene kann dagegen Finanz- und operative Daten gemeinsam nutzbar machen.

Fujitsu zeigt beispielsweise einen End-to-End-Finanzplanungsansatz, bei dem Einflussfaktoren auf zentrale Kennzahlen in die digitale Finanzplanung einbezogen werden.

Der Mehrwert liegt damit nicht in einem weiteren Dashboard, sondern in einer engeren Verbindung von Unternehmensdaten, Analytics, Planung und Entscheidungen.

Für viele SAP-Kunden stellt sich gleichzeitig die Frage, wie bestehende SAP-BW-Landschaften weiterentwickelt werden sollen.

Diese Diskussion sollte nicht ausschließlich als technische Migration geführt werden. Unternehmen müssen klären, welche Rolle SAP künftig in ihrer Datenarchitektur übernimmt, wie SAP- und Non-SAP-Daten zusammengeführt werden und wie Analytics, Planung und KI zusammenspielen sollen.

Viele Organisationen haben bereits in Datenplattformen investiert. Deshalb sollte SAP BDC nicht isoliert betrachtet werden. Eine tragfähige Zielarchitektur muss die vorhandene IT- und Datenlandschaft ebenso berücksichtigen wie die Geschäftsstrategie.

Eine in den internen Unterlagen vorhandene PAC-Einschätzung sieht SAP Business Data Cloud insbesondere in SAP-zentrierten Umgebungen und für bestehende BW-Kunden ohne definierten Migrationspfad als relevant. Hervorgehoben werden dort unter anderem die Einbindung von Non-SAP-Daten über Databricks und die Erweiterung um KI-Funktionen.

Die Einführung einer modernen Datenplattform ist keine rein technische Aufgabe. Sie erfordert sowohl ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse als auch Daten- und Architekturkompetenz.

ERP-Consulting kennt Prozesse, Abhängigkeiten und fachliche Anforderungen. Data-&-Analytics-Expert:innen bringen Know-how zu Datenmodellen, Integration, Governance und KI ein.

Diese Verbindung ist auch bei der Auswahl von KI-Anwendungsfällen entscheidend. Nicht jeder technisch interessante Use Case erzeugt automatisch einen relevanten Geschäftsnutzen.

Fujitsu nutzt die SAP Business Data Cloud auch im eigenen Unternehmen. Eine vertrauenswürdige und kontextreiche Datenbasis wird dabei als strategische Voraussetzung für skalierbare Analytics, Automatisierung und KI betrachtet.

Für Unternehmen bietet sich ein schrittweises Vorgehen an: