Datenzugang und Integration: SAP richtet KI-Strategie neu aus

Vielleicht hat sich SAP lange in einem Selbstverständnis gut aufgehoben gefühlt, das Nvidia-CEO Jensen Huang einmal treffend formulierte: „SAP sitzt auf einer Goldgrube an Unternehmensdaten, die in maßgeschneiderte Gen-AI-Agenten umgewandelt werden können, um Kunden bei der Automatisierung ihrer Geschäftsabläufe zu unterstützen.“ Diese richtige Einschätzung greift zu kurz: Bei Weitem nicht alle geschäftskritischen Daten großer Konzerne, die für KI-Projekte relevant sind, liegen in SAP-Umgebungen.

Akquisitionen verschieben KI-Fokus

Mit den jüngsten Akquisitionen scheint SAP die bislang nur begrenzt erfolgreiche KI-Strategie neu auszurichten. Der Fokus verschiebt sich stärker auf die der eigentlichen KI-Nutzung vorgelagerte Arbeit: die Nutzbarmachung unternehmenseigener Daten. Erste Ansätze dafür existierten bereits mit BDC Connect – einer Schnittstellentechnologie, die Zero-Copy-Inte­grationen mit Plattformen wie Snowflake, Data­bricks, Microsoft Fabric oder Google BigQuery ermöglicht und damit die gleichberechtigte Verarbeitung von SAP- und Non-SAP-Daten erlaubt.

Mit den Übernahmen von Reltio und Dremio zieht SAP diesen Cross-Silo-Datenzugang nun deutlich stärker in das eigene Portfolio. Vor allem Reltio passt strategisch gut in diese Neuausrichtung. Der Cloud-Spezialist für MDM, Entity Resolution und Golden Records sorgt dafür, dass Unternehmen konsistente und vertrauenswürdige Stammdaten besitzen – also einheitliche Kunden-, Produkt-, Lieferanten- oder Finanzdaten über Systemgrenzen hinweg.

Noch klarer wird diese Stoßrichtung bei Dremio. Das Unternehmen bringt moderne Lakehouse- und Datenföderations-Technologien in den SAP-Stack, insbesondere rund um Apache Iceberg, föderierte Queries und den direkten Zugriff auf verteilte Datenquellen ohne klassische Replikation. Technologisch ist das ein bedeutender Schritt, denn moderne AI- und Analytics-Architekturen entstehen zunehmend außerhalb klassischer ERP-Datenmodelle.

Ergänzt wird die Strategie durch Prior Labs. Das Ende 2024 in Freiburg gegründete Startup entwickelt KI-Modelle, die gezielt auf strukturierte Unternehmensdaten optimiert sind. Während klassische LLMs primär sprachbasiert arbeiten, fokussiert sich Prior Labs auf Tabellen, relationale Datenstrukturen, Zeitreihen und ERP-Logiken – also genau jene Datenwelten, in denen SAP traditionell stark ist. Entsprechend konsequent ist SAPs Zusage, in den kommenden vier Jahren mehr als eine Milliarde Euro zu investieren, um Prior Labs zu einem weltweit führenden Frontier-AI-Labor für strukturierte Daten auszubauen.

Reltio und Dremio erinnern an frühere Entwicklungen rund um Signavio und Celonis. Celonis galt lange als technologisch führend im Process Mining, wurde für SAP jedoch zu teuer. Stattdessen übernahm SAP Signavio und etablierte damit ein eigenes, tief integriertes Gegenmodell. Ein ähnliches Muster könnte sich nun im Data- und AI-Umfeld wiederholen – da Reltio und Dremio mit ihren Plattformen in direkte Konkurrenz zu strategischen SAP-Partnern wie Databricks, Snowflake oder Google BigQuery treten.

Für Kunden ergeben sich so erneut strategische Richtungsentscheidungen. Viele Unternehmen haben in moderne Lakehouse-Architekturen investiert und stehen nun vor der Frage, ob zusätzlich SAP-eigene Datenplattformen aufgebaut werden sollen. Vorteile liegen in tieferer Integration, geringerer Schnittstellenkomplexität und zentraler Governance – langfristig wächst jedoch auch der Vendor Lock-in.

Auswirkungen auf SAP-Servicepartner

Lösungspartner erhalten damit erneut das Signal, dass SAP attraktive Wachstumsmärkte selbst besetzen will, was das Potenzial für eigenständige Data-Integration-Services mittelfristig begrenzen könnte. Für das SAP-Servicepartner-Ökosystem könnte sich mittelfristig zudem das Potenzial für komplexe Data-Integration-Services reduzieren, wenn SAP versucht, größere Teile der Datenarchitektur als Standard-Feature direkt in die eigene Plattform zu integrieren.

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