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SAP Business Data Cloud Einführung: Ihr Weg in die Cloud

Stefan Kerl
Juni 4, 2026
11 Minuten

Was ist die SAP Business Data Cloud?

Daten sind das Rückgrat moderner Unternehmen, doch in vielen Organisationen schlummern sie verteilt in Silos, isoliert voneinander in verschiedenen Systemen und Abteilungen. SAP-Transaktionsdaten hier, Analytics-Ergebnisse dort, externe Marktdaten irgendwo dazwischen. Das Ergebnis: langwierige Abstimmungsprozesse, widersprüchliche Kennzahlen und Entscheidungen auf unvollständiger Grundlage.

Dabei hätte KI längst das Potenzial, Prognosen zu automatisieren, Anomalien zu erkennen und Handlungsempfehlungen zu generieren. In der Praxis scheitert ihr Einsatz jedoch häufig an genau diesen fragmentierten Datenlandschaften. Klassische Data Warehouses liefern zwar konsolidierte Berichte, sind aber zu starr, zu langsam und zu weit vom operativen Geschehen entfernt, um KI-Modelle mit den kontextreichen, aktuellen und semantisch verknüpften Daten zu versorgen, die sie wirklich brauchen.

Genau hier setzt die SAP Business Data Cloud (BDC) an. Die BDC wurde am 13. Februar 2025 offiziell gestartet und ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte SaaS-Datenplattform, die Unternehmensdaten aus SAP-Anwendungen und Drittquellen in einer einheitlichen Umgebung zusammenführt. Technologisch ist sie auf der SAP Business Technology Platform (SAP BTP) aufgebaut und nahtlos in die SAP Business Suite integriert.

Architektonisch vereint die BDC mehrere koordinierte Komponenten unter einem gemeinsamen Konzept:

SAP Datasphere übernimmt das Datenmanagement, die semantische Modellierung und die Datenvirtualisierung.
SAP Analytics Cloud (SAC) ermöglicht Self-Service-Reporting, integrierte Planung und KI-gestützte Analysen.
SAP Databricks als nativer Bestandteil beschleunigt KI- und Machine-Learning-Workloads auf SAP-Daten.
SAP Object Store stellt eine kosteneffiziente Speicheroption für analytische Daten bereit als Alternative zur reinen In-Memory-Haltung.
Das BDC Cockpit bildet die zentrale Steuerungsebene für Governance, Zugriffskontrolle und den Betrieb der gesamten Plattform.

Dabei geht die BDC bewusst über die Grenzen des SAP-Ökosystems hinaus. Über native Integrationen mit führenden Drittanbieterplattformen wie Snowflake, Databricks oder Collibra lassen sich bestehende Investitionen in Data Lakes, ML-Plattformen und Data-Governance-Lösungen nahtlos einbinden, statt sie zu ersetzen.

Unternehmen müssen also nicht zwischen ihrem gewachsenen Technologie-Stack und einer modernen SAP-Datenstrategie wählen, die BDC verbindet beides zu einer durchgängigen Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, von der operativen bis zur strategischen Ebene.

Was macht die BDC besonders? Statt Daten aus verschiedenen Quellen mühsam zu kopieren oder zu replizieren, ermöglicht sie den Zugriff auf ein konsistentes, semantisch angereichertes Datenmodell in Echtzeit und unternehmensübergreifend. Hinzu kommen native KI-Funktionen, eine enge Integration in das SAP-Ökosystem und ein klares Governance-Framework, das Datensicherheit und Compliance von Anfang an mitdenkt.

Welche Voraussetzungen gibt es für die Einführung?

Die Einführung der SAP Business Data Cloud ist kein rein technisches Projekt, sie stellt Unternehmen vor strategische, organisatorische und infrastrukturelle Anforderungen, die frühzeitig geklärt sein sollten. Wer diese Voraussetzungen im Blick hat, legt den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung.

Technische Anforderungen

Da die SAP BDC als SaaS-Angebot bereitgestellt wird, rücken klassische Infrastrukturfragen in den Hintergrund. Für eine vollständige Nutzung aller BDC-Komponenten sind jedoch Anforderungen an die einzubindenden Systeme zu berücksichtigen: So setzt die Nutzung von SAP-managed Data Products oder Intelligent Applications ein SAP S/4HANA Cloud System zwingend voraus (in der Private oder Public Edition). Für On-Premise-S/4HANA-Systeme gelten diese Voraussetzungen nur eingeschränkt.

Bestehende Kunden von SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud können ihre Dienste ohne Unterbrechung weiterführen. Bestehende SAP BW/4HANA PCE-Kunden können die BDC anbinden.

Lizenzierung

Frühzeitig zu klären ist, welche (u.a. Größe, Leistung und Komponenten) zum eigenen Bedarf passt und wie bestehende SAP-Verträge etwa für S/4HANA, Datasphere oder SAC in das neue Lizenzmodell integriert werden können. Eine Abstimmung mit SAP oder einem zertifizierten Partner ist dabei empfehlenswert.

Organisation und Rollen

Eine erfolgreiche Einführung setzt eine klare Datenstrategie sowie die richtigen Rollen im Projekt voraus: Data Owner aus den Fachbereichen, BTP-Administratoren und Analytics-Experten. Ohne diese Verantwortlichkeiten bleibt selbst die beste Technologie wirkungslos.

Datenlandschaft

Vorab sollte geklärt werden, welche Quellsysteme angebunden werden sollen und wie es um die Datenqualität bestellt ist. Wer bereits SAP Datasphere im Einsatz hat, startet dabei mit einem klaren Vorteil.

Schritt-für-Schritt zur SAP Business Data Cloud

Die SAP Business Data Cloud zeichnet sich durch hohe Flexibilität aus, sowohl bei der Aktivierung einzelner Komponenten als auch im Hinblick auf unterschiedliche Ausgangslagen und in den Unternehmen. Entsprechend vielfältig sind die möglichen Wege hin zur BDC. Im Folgenden stellen wir fünf typische Szenarien vor.

Proof of Concept (PoC)

Ziel: Schnell Mehrwert demonstrieren, ohne große Vorabinvestitionen.

Ein PoC dauert typischerweise ein bis sechs Monate und umfasst das technische Setup, erste Use Cases sowie die Integration bestehender Modelle. Typische PoC-Szenarien sind:

Anbindung eines S/4HANA-Systems an Datasphere und Visualisierung eines einzelnen Fachbereichs (z. B. Vertrieb oder Einkauf) in SAC
Nutzung vorgefertigter Data Products (z. B. Delivery Analysis oder Inventory) ohne eigene Modellierung
Test von BDC Connect für Databricks oder Snowflake im Zero-Copy-Ansatz

Nutzung von Data Products und Intelligent Applications

Ziel: Out-of-the-box-Mehrwert nutzen, ohne komplexe Eigenentwicklung.

Jede Intelligent Application in der SAP BDC basiert auf kuratierten, governed Data Products (strukturierten Geschäftsdaten mit Metadaten), die entwickelt wurden, um Use Cases zu beschleunigen und den Integrationsaufwand zu reduzieren. Ein konkretes Beispiel:

Finance Intelligence gibt CFOs und Finance-Teams KI-gestützte Echtzeitanalysen zur Liquidität durch Harmonisierung von SAP- und Drittanbieterdaten, inklusive Cashflow-Prognosen und Liquiditätsrisikobewertung auf Basis externer Kreditdaten.

Weitere Intelligent Applications umfassen unter anderem Customer Intelligence, Spend Intelligence und Supply Chain Intelligence. SAP plant die Anzahl von Data Products stark auszubauen, die das gesamte SAP Business Suite abdecken.

BDC als zentrale Daten-und Analyseplattform (Greenfield oder Erweiterung)

Ziel: Die BDC als strategische Datendrehscheibe etablieren auch parallel zu bestehenden Systemen.

Die Business Data Cloud kann als geschäftskontextbewusste Datenbasis für analytische und KI-Use-Cases dienen, wobei Daten teils im SAP Object Store gespeichert werden, dies ist kosteneffizienter als reine In-Memory-Haltung. Typische Maßnahmen in diesem Szenario:

Integration von SAP- und Non-SAP-Quellen über Datasphere
Aufbau eines semantischen Layers als unternehmensweite „Single Source of Truth“
Einbettung von Data Products in eigene Applikationen oder Nutzung in Automatisierungs- und Extension-Szenarien über SAP Build
Aufbau unternehmensspezifischer Joule-Agents über Joule Studio (Low-Code/No-Code), die auf BDC-Daten und dem Knowledge Graph (aktuell noch in Entwicklung) zugreifen

SAP BW-Ablösung (Lift, Shift, Innovate)

Ziel: Bestehende BW-Systeme modernisieren und schrittweise ablösen.

Die Mainstream Maintenance für SAP BW 7.5 endet am 31. Dezember 2027; eine kostenpflichtige Extended Maintenance verlängert den Support bis Ende 2030. Für BW/4HANA gilt eine eigene Roadmap mit Wartungszusage bis mindestens 2040, da es eng an die S/4HANA-Strategie geknüpft ist.

Das empfohlene Vorgehen für BW 7.5-Kunden folgt drei Phasen:

Lift: Das bestehende BW-System wird in die Private Cloud Edition (PCE) überführt und damit in die BDC-Formation integriert. Dieser Schritt verlängert die Mainstream Maintenance bis 2030 und schafft Handlungsspielraum für die weitere Transformation.

Shift: Schrittweise Migration bestehender BW-Artefakte in Customer-managed Data Products. Der dafür vorgesehene BW Data Product Generator wird von SAP ab 2026 bereitgestellt. Er ermöglicht es, bestehende BW-Daten temporär als Datenprodukte in SAP Datasphere bereitzustellen und kann mit der BDC-Formation verbunden werden.

Innovate: Durch die Erstellung und Nutzung von Custom Data Products aus Ihren BW-Daten sowie die zunehmende Nutzung von SAP-managed Data Products und Intelligent Applications können Sie Ihr SAP-BW-System im Laufe der Zeit außer Betrieb nehmen und KI, Planung und Self-Service nutzen. Für BW/4HANA-Kunden in der PCE besteht die Möglichkeit, ohne sofort vollständig umsteigen zu müssen. BW/4HANA PCE-Systeme bleiben dabei weiterhin als Datenquelle erhalten und können schrittweise in die BDC-Architektur überführt werden.

Offene Datenarchitektur und KI-Plattform (Beyond BW)

Ziel: Die BDC als Fundament für Advanced Analytics, Generative KI und eine offene Multi-Cloud-Strategie nutzen.

Zero-Copy-Daten- und Metadatenaustausch über BDC Connect mit Partnern wie Google BigQuery, Snowflake und Microsoft Fabric Integration ohne Datenbewegung
Deployment der BDC auf den führenden Hyperscalern: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure
Aufbau eines Open Lakehouse auf Non-SAP-Stacks (Databricks, Snowflake, BigQuery) für maximale architektonische Freiheit sowie neue Standards in Governance und Analytics
Entwicklung eigener ML-Modelle auf SAP-Daten via SAP Databricks, das nativ in die BDC integriert ist
Nutzung des integrierten Agent Builders für komplexe, kontextbewusste Agenten, die Multi-Step-Prozesse planen und über SAP- und Non-SAP-Systeme hinweg agieren können

Welche Erfolgsfaktoren und Stolpersteine gibt es bei der Einführung von SAP BDC?

Die Einführung der SAP Business Data Cloud bietet erhebliches Potenzial, doch wie bei jeder strategischen Plattformentscheidung, entscheiden nicht allein die technischen Fähigkeiten über den Projekterfolg. Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass es einige wenige, aber zentrale Faktoren gibt, die den Unterschied zwischen einem nachhaltigen Mehrwert und einem stockenden Rollout ausmachen.

Erfolgsfaktoren

Klare Datenstrategie von Anfang an

Unternehmen, die mit der BDC erfolgreich sind, haben eines gemeinsam: Sie starten nicht mit der Technologie, sondern mit der Frage, welche Geschäftsentscheidungen durch bessere Daten verbessert werden sollen. Eine klar definierte Datenstrategie mit priorisierten Use Cases, messbaren Zielen und einem realistischen Stufenplan ist die Voraussetzung dafür, dass die Plattform nicht zum Selbstzweck wird.

Frühzeitige Einbindung der Fachbereiche

Die BDC entfaltet ihren Mehrwert dort, wo Fach- und IT-Seite gemeinsam denken. Data Owner aus den Fachbereichen sollten von Beginn an eingebunden sein nicht erst bei der Abnahme, sondern bereits bei der Definition von Data Products und Governance-Regeln. Nur so entsteht ein semantisches Datenmodell, das die Realität des Unternehmens tatsächlich abbildet.

Iteratives Vorgehen statt Big Bang

Ein schrittweises Vorgehen (z. B. über einen PoC) reduziert das Projektrisiko erheblich und schafft frühzeitig sichtbare Ergebnisse. Gerade bei der BDC lohnt es sich, klein anzufangen: Ein einzelner Fachbereich, ein konkreter Use Case, eine messbare Verbesserung. Dieser Erfolg wird zum Ausgangspunkt für die schrittweise Ausweitung auf weitere Bereiche.

Investition in Datenqualität

Eine Plattform ist immer nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet. Wer die Datenqualität in den Quellsystemen nicht adressiert, wird auch mit der BDC keine verlässlichen Analysen erhalten. Eine frühzeitige Bestandsaufnahme, welche Daten in welcher Qualität vorliegen und welche Bereinigungsmaßnahmen nötig sind, zahlt sich in jeder Projektphase aus.

Klare Governance-Strukturen

Die BDC bietet ein leistungsfähiges Framework für Datensicherheit, Zugriffskontrolle und Compliance. Dieses Framework muss jedoch aktiv mit Leben gefüllt werden: durch klar definierte Rollen, verbindliche Prozesse für die Datenpflege und eine Governance-Organisation, die auch nach Go-live Bestand hat.

Stolpersteine

Unterschätzter Lizenz- und Architekturaufwand

Die Lizenzstruktur der SAP BDC ist komplex, insbesondere wenn bestehende Verträge für S/4HANA, Datasphere oder SAC integriert werden müssen. Wer diesen Aspekt zu spät klärt, riskiert unerwartete Kosten oder Verzögerungen im Projektablauf. Gleiches gilt für die Architekturentscheidungen rund um Datenhaltung, Integration und den Umgang mit bestehenden Systemen diese sollten frühzeitig und mit ausreichend Expertise getroffen werden.

Fehlende Verantwortlichkeiten im Betrieb

Ein häufiges Muster in gescheiterten Datenprojekten: Die Plattform wird eingeführt, aber niemand fühlt sich dauerhaft verantwortlich. Ohne klare Ownership für einzelne Data Products, für die Governance-Prozesse und für die Weiterentwicklung der Plattform verliert die BDC schnell an Relevanz und Akzeptanz im Unternehmen.

Technische Schulden aus der Vergangenheit

Bestehende BW-Strukturen, gewachsene Datenmodelle oder historisch entstandene Systemlandschaften können die Migration zur BDC erheblich verlangsamen. Wer diese Altlasten nicht systematisch adressiert, idealerweise im Rahmen des Lift-Shift-Innovate-Ansatzes, trägt sie in die neue Plattform mit hinein, anstatt sie hinter sich zu lassen.

Integrationsaufwand nicht unterschätzen

Die Anbindung einzelner Systeme an die SAP BDC ist technisch anspruchsvoller als sie auf den ersten Blick erscheint. Nicht alle Integrationsszenarien sind selbsterklärend, und der Aufwand für die Einbindung bestehender Quellsysteme wird in der Projektplanung häufig unterschätzt.

Das „Double Migration Dilemma“ bei parallelen Transformationsprojekten

Viele Unternehmen stehen gleichzeitig vor einer BW-Migration und einem S/4HANA-Projekt. Ohne eine koordinierte Roadmap besteht die Gefahr, dass beide Vorhaben sich gegenseitig blockieren: Analytische Strukturen werden auf Basis veralteter ECC-Tabellen aufgebaut, die nach dem S/4HANA-Wechsel neu aufgesetzt werden müssen. Eine frühzeitig abgestimmte Datenstrategie, die beide Migrationspfade berücksichtigt, ist hier entscheidend.

Vernachlässigung des Change Managements

Neue Datenplattformen verändern Arbeitsweisen, Zuständigkeiten und Entscheidungsprozesse. Dieser kulturelle Aspekt wird in technologiegetriebenen Projekten häufig unterschätzt. Ohne gezielte Kommunikation, Schulungsmaßnahmen und die aktive Einbindung der Nutzerinnen und Nutzer bleibt selbst eine technisch gelungene BDC-Implementierung ohne nachhaltige Wirkung.

Fazit

Die SAP Business Data Cloud ist eine leistungsfähige Plattform aber kein Selbstläufer. Mit dem Start im Februar 2025 hat SAP ein strategisch durchdachtes Angebot auf den Markt gebracht, das Datenintegration, Governance, Analyse und KI unter einem gemeinsamen Architekturkonzept vereint. Die Roadmap ist ambitioniert: Hunderte von Data Products, neue Intelligent Applications und die Verfügbarkeit auf allen führenden Hyperscalern zeigen, dass SAP die BDC konsequent weiterentwickelt.

Wer strategisch plant, Verantwortlichkeiten klar regelt und den Menschen im Mittelpunkt behält, schafft die Voraussetzungen dafür, dass die Technologie ihr volles Potenzial entfalten kann.

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