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<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\nSAP BTP ist der Ort, an dem die Zukunft eines Composable ERP stattfinden kann, w\u00e4hrend der \u201etraditionelle\u201c ERP-Kern in Form von S\/4 zum stabilen System-of-Record wird. Doch diese sch\u00f6ne neue Welt des Composable ERP bringt massive technische und organisatorische Herausforderungen mit sich. SAP BTP ist kein monolithischer Block \u2013 manche meinen, nicht einmal eine Plattform \u2013, sondern ein heterogener Baukasten aus verschiedenen Laufzeitumgebungen wie Cloud Foundry, Kyma (Kubernetes) und der f\u00fcr SAP-Stammkunden besonders emotionalen Abap-Umgebung, die unter dem Codenamen \u201eSteampunk\u201c bekannt wurde.<\/p>\n\n\n\n
CAP, RAP und Governance<\/h2>\n\n\n\n
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F\u00fcr SAP-Bestandskunden bedeutet dies, dass sie nicht nur neue Programmiermodelle wie das Cloud Application Programming Model (CAP) oder das RESTful Application Programming Model (RAP) beherrschen m\u00fcssen, sondern auch eine v\u00f6llig neue Form der Governance etablieren m\u00fcssen, um in der Vielfalt der ERP-Services und Cloud-Angbeote (SAP und Hyperscaler) nicht die Kontrolle zu verlieren.<\/p>\n\n\n\n
Besonders kritisch wird in der Community die Datenstrategie von SAP diskutiert, die in der Ank\u00fcndigung der SAP Business Data Cloud (BDC) gipfelte. Die BDC soll das Datenchaos, das durch die Fragmentierung und Atomisierung der IT-Landschaften und die zahlreichen Zuk\u00e4ufe der SAP (wie SuccessFactors, Ariba, Concur) entstanden ist, orchestrieren und harmonisieren. Doch der Weg dorthin ist gepflastert mit den Ruinen vergangener Versuche. <\/p>\n\n\n\n
Lange Zeit versuchte SAP mit dem Produkt SAP Data Hub, die Datenintegrationsprobleme zu l\u00f6sen, doch das Konzept scheiterte in der Praxis oft an zu hohem Ressourcenverbrauch, technischer Komplexit\u00e4t und mangelnder Wirtschaftlichkeit. Als Nachfolger wurde die SAP Data Warehouse Cloud positioniert, die sp\u00e4ter in SAP Datasphere umbenannt wurde, um eine \u201eBusiness Data Fabric\u201c zu erm\u00f6glichen \u2013 eine Architektur, die Daten nicht mehr physisch kopiert, sondern virtuell und semantisch verkn\u00fcpft, unabh\u00e4ngig davon, wo sie liegen.<\/p>\n\n\n\n
Business Data Cloud<\/h2>\n\n\n\n
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Die Business Data Cloud (BDC) ist nun der neueste strategische \u00dcberbau, der Datasphere, SAP Analytics Cloud und \u2013 das ist die eigentliche Sensation \u2013 eine tiefe Integration mit externen Partnern wie Databricks und Snowflake vereint. An dieser Stelle wird die \u00d6ffnung der SAP-Strategie am deutlichsten, aber auch das Eingest\u00e4ndnis, dass man im Bereich Big Data und KI nicht mehr alles alleine stemmen kann.<\/p>\n\n\n\n
Die Partnerschaft mit Databricks, einem f\u00fchrenden Anbieter f\u00fcr Data-Lakehouse-Architekturen, ist ein zentraler Pfeiler der BDC. \u00dcber eine Schnittstelle namens \u201eZero-copy connectivity via Delta Sharing\u201c sollen SAP-Daten nahtlos in die Databricks-Plattform integriert werden, um dort mit leistungsf\u00e4higen KI- und Machine-Learning-Algorithmen bearbeitet zu werden, ohne dass die Daten das SAP-\u00d6kosystem technisch verlassen oder dupliziert werden m\u00fcssen. Kritiker bem\u00e4ngeln jedoch, dass die BDC in ihrer aktuellen Form noch Fragen offenl\u00e4sst und teilweise wie ein Marketing-Wrapper um bestehende Produkte wirkt, da wesentliche Fragen zur Lizenzierung und technischen Tiefe der Integration noch gekl\u00e4rt werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n
Neben Databricks spielt Snowflake eine entscheidende Rolle im modernen Datenmanagement der SAP-Bestandskunden. Obwohl Snowflake in gewisser Weise ein Wettbewerber zu SAPs eigenen Data-
Warehouse-L\u00f6sungen ist, erkennen viele Anwender die Vorteile der cloud-agnostischen Architektur von Snowflake. SAP hat reagiert und Partnerschaften etabliert, die einen bidirektionalen Datenaustausch erm\u00f6glichen sollen. Snowflake positioniert sich als die Plattform, die Datensilos aufbricht und SAP-Daten mit Non-SAP-Daten in einer performanten Cloud-Umgebung zusammenf\u00fchrt, was oft als Alternative zur reinen SAP-Datasphere-Strategie gesehen wird, insbesondere wenn Unternehmen eine Multi-Cloud-Strategie verfolgen.<\/p>\n\n\n\n
Auch Google Cloud ist ein m\u00e4chtiger Akteur in diesem Geflecht. Die Partnerschaft zwischen SAP und Google geht weit \u00fcber reine Infrastruktur (IaaS) hinaus. Mit dem Open-Data-Angebot zielen beide Konzerne darauf ab, SAP-Daten und Google-Daten (z. B. aus Google BigQuery) ohne Replikation zu vereinen, um KI-Szenarien zu erm\u00f6glichen. Dies ist f\u00fcr SAP \u00fcberlebenswichtig, da die eigenen KI-Ambitionen (Joule) massiv von der Rechenpower und den Modellen der Hyperscaler abh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n
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<\/figure>\n<\/div>\n\n\nDas SAP-Konzept \u201eClean Core\u201c ist entscheidend f\u00fcr den \u00dcbergang von ECC 6.0 auf S\/4 Hana. Zahlreiche Abap-Modifikationen haben in den vergangenen Jahren die SAP\u2018schen ERP-Systeme optimiert und individualisiert auch zu Lasten der Kompatibilit\u00e4t und Releasef\u00e4higkeit. F\u00fcr die stringente Weiterentwicklung des ERP (Cloud und On-prem) gilt es, ein neues Orchestrierungskonzept f\u00fcr Standards und Modifikationen zu erstellen: Clean Core ist der Anfang.<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Collibra und DataRobot erg\u00e4nzen dieses \u00d6kosystem als spezialisierte Partner f\u00fcr Data Governance und Advanced AI, um die L\u00fccken zu f\u00fcllen, die SAP im eigenen Portfolio hat, insbesondere im Bereich der Governance von heterogenen Datenlandschaften und der Operationalisierung von KI-Modellen. Unternehmen wie Accenture, Deloitte, Capgemini, PwC und EY haben massive Kapazit\u00e4ten aufgebaut, um die Transformation zur BTP und BDC zu begleiten. Accenture beispielsweise nutzt seine tiefe Partnerschaft mit SAP, um Branchenl\u00f6sungen auf der BTP zu entwickeln und die Clean-Core-Strategie bei gro\u00dfen Konzernen durchzusetzen, wobei oft auch Open-Source-Komponenten von Partnern wie Red Hat in die Architektur integriert werden.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n PwC hat nicht nur eine beratende Funktion, sondern setzt S\/4 Public Cloud und BTP intern f\u00fcr die eigene globale Organisation ein, was eine hohe Glaubw\u00fcrdigkeit in der Beratung verleiht. PwC nutzt den Joule Copilot und Business AI, um die eigenen Prozesse zu optimieren, und verkauft diese Erfahrung weiter. Capgemini fokussiert sich stark auf die Integration von S\/4 in komplexe, hybride Landschaften und entwickelt eigene Frameworks, um den Umstieg zu beschleunigen. <\/p>\n\n\n\n Atos und Cognizant positionieren sich ebenfalls stark im Bereich der Managed Services und der Transformation von Legacy-Systemen auf die neue SAP-Plattform, wobei sie oft die Br\u00fccke zwischen der alten On-prem-Welt und der neuen Cloud-Realit\u00e4t schlagen. Bluetree Solutions, spezialisiert auf Planung und Analytics, spielt eine Rolle bei der Umsetzung von Finanzplanungs- und Konsolidierungsl\u00f6sungen, die zunehmend auf der SAP Analytics Cloud und Datasphere basieren, auch wenn sie im Vergleich zu den \u201eBig 4\u201c granularer agieren.<\/p>\n\n\n\n Die Rolle von SAP Datasphere im Vergleich zur BDC und den Partnern l\u00e4sst sich wie folgt differenzieren: Datasphere ist das technische Produkt, die Evolution des Data Warehouse in der Cloud. Es bietet die Werkzeuge f\u00fcr Datenmodellierung, Virtualisierung und Katalogisierung. BDC hingegen ist das \u00fcbergeordnete SAP-L\u00f6sungskonzept, das Datasphere als Kernkomponente nutzt, aber durch die Integration von Databricks und anderen Services (wie SAP Analytics Cloud) zu einer umfassenden \u201eData Fabric\u201c erweitert wird.<\/p>\n\n\n\n W\u00e4hrend Datasphere versucht, die semantische Hoheit \u00fcber die SAP-Daten zu behalten (Business Context), bieten Databricks und Snowflake die rohe Rechenpower und die offenen Standards f\u00fcr Data Science und Big Data Analytics, die SAP nicht in dieser Tiefe liefern kann. Der \u00dcbergang vom gescheiterten Data Hub zu Datasphere und schlie\u00dflich zur BDC ist f\u00fcr SAP-Bestandskunden oft schmerzhaft und erfordert eine Migration der Denkweise: weg vom monolithischen ETL (Extract, Transform, Load) hin zur F\u00f6deration und Virtualisierung von Daten. <\/p>\n\n\n\n Damit dieser \u00dcbergang gelingt, m\u00fcssen Unternehmen ihre Datenarchitektur fundamental \u00fcberdenken und Datasphere nicht nur als neues BW, sondern als logische Schicht \u00fcber einer verteilten Datenlandschaft verstehen. Doch \u00fcber all diesen technischen Visionen schwebt das Damoklesschwert der Lizenzierung und der kommerziellen Rahmenbedingungen. Die lizenrechtlichen Herausforderungen f\u00fcr BTP und BDC sind immens und sorgen in der SAP-Community f\u00fcr gro\u00dfen Unmut. Das Modell Rise-with- SAP zwingt Bestandskunden faktisch in ein Subskriptionsmodell, bei dem sie das Eigentum an ihren Lizenzen aufgeben und zu Mietern degradiert werden.<\/p>\n\n\n Das klassische Datenmanagement hat bei SAP eine lange Tradition: Basierend auf den vorliegenden Quellen l\u00e4sst sich der Zusammenhang zwischen SAP Datasphere und dem Konzept der SAP Business Data Cloud (BDC) als eine evolution\u00e4re und hierarchische Beziehung beschreiben. Kurz gesagt: SAP Datasphere ist das technologische Herzst\u00fcck und die prim\u00e4re Datenmanagement-Engine innerhalb des \u00fcbergeordneten, strategischen L\u00f6sungsb\u00fcndels, das als SAP Business Data Cloud bezeichnet wird.<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Besonders kritisch ist die Metrik Full Use Equivalent (FUE), die die User-Lizenzierung in der Cloud regelt und oft intransparent wirkt. F\u00fcr SAP BTP existieren komplexe Verrechnungsmodelle wie das Cloud Platform Enterprise Agreement (CPEA) oder das neuere BTP Enterprise Agreement (BTPEA), bei denen Kunden \u201eCredits\u201c vorausbezahlen, die bei Nichtnutzung am Jahresende verfallen k\u00f6nnen. Dies f\u00fchrt zu einem hohen Druck, die Services auch tats\u00e4chlich zu nutzen, und erschwert die Kalkulation der Total Cost of Ownership (TCO). Ein weiteres Minenfeld ist die Indirect-Access-Problematik (Digital Access), die entsteht, wenn externe Systeme \u2013 etwa \u00fcber SAP BTP oder Schnittstellen von Drittanbietern \u2013 auf den digitalen Kern von S\/4 Hana zugreifen und Dokumente erzeugen.<\/p>\n\n\n\n Zudem fehlt eine klare Cloud-Exit-Strategie. Wer sich einmal voll auf Rise, BTP und BDC eingelassen hat, begibt sich in einen Vendor-Lock-in, aus dem es kaum ein Entrinnen gibt, da die Daten und die Logik (insbesondere bei Entwicklungen auf der BTP) eng mit einer SAP-Infrastruktur verwoben sind. Der EU Data Act versucht hier zwar, regulatorisch einzugreifen und Portabilit\u00e4t zu erzwingen, doch die technische Realit\u00e4t hinkt den juristischen Vorgaben weit hinterher.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die SAP-Community steht somit vor der paradoxen Situation, dass sie einerseits die modernen Plattformen wie BTP und BDC ben\u00f6tigt, um innovationsf\u00e4hig zu bleiben (KI, Automation, Integration), andererseits aber in ein kommerzielles Korsett gezwungen wird, das Flexibilit\u00e4t und Autonomie einschr\u00e4nkt. Die Antwort vieler Bestandskunden ist eine hybride Strategie: Sie nutzen SAP f\u00fcr den Kern (Clean Core), lagern aber Innovation und Datenanalyse zunehmend auf neutrale Plattformen oder Hyperscaler aus, um die Abh\u00e4ngigkeit zu managen. Auf dem Steampunk- und BTP-Summit der SAP-Community am 22. und 23. April in Heidelberg wird unter anderem eine alternative Datenplattform pr\u00e4sentiert und diskutiert. Das IT-Unternehmen Boomi bietet Integrationsszenarien und Plattformen inklusive Agentic AI an, die kompatibel zu SAP ERP\/ECC 6.0 und S\/4 Hana sind.<\/p>\n\n\n\n Die betriebswirtschaftlichen Herausforderungen einer SAP BTP liegen vor allem in der Rechtfertigung der Kosten. Die Plattform gilt als teuer, und der Business Case f\u00fcr die Migration von etablierten On-prem-Integrationsl\u00f6sungen (wie SAP PI\/PO) hin zur Integration Suite auf der BTP ist oft schwer darstellbar, wenn man nur die reinen Betriebskosten betrachtet. Auch hierzu kann Boomi auf dem Summit 2026 ad\u00e4quate Antworten liefern. Der Mehrwert muss \u00fcber Agilit\u00e4t, schnellere Time-to-Market und die Nutzung von KI-Services (wie dem GenAI Hub) argumentiert werden.<\/p>\n\n\n\n Technisch gesehen ist SAP BTP zwar m\u00e4chtig, aber auch komplex. Die Vielzahl der Services (\u00fcber 90) und die unterschiedlichen Umgebungen erfordern ein breites Skillset, das intern oft nicht vorhanden ist und teuer eingekauft werden muss. Organisatorisch zwingt die Plattform-Strategie die Unternehmen dazu, ihre IT-Abteilungen umzubauen: Weg von reinen SAP-Basis-Administratoren hin zu Cloud-Architekten und DevOps-Ingenieuren, die in der Lage sind, eine dynamische PaaS-Umgebung zu managen. Das sind naturgem\u00e4\u00df auch Aufgaben f\u00fcr das CCoE (Competence Center of Expertise). <\/p>\n\n\n\n F\u00fcr das Thema CCoE und SAP for Me gibt es am 10. und 11. Juni 2026 in Salzburg den Competence Center Summit. Sowohl in Heidelberg als auch in Salzburg wird SAP-Partner Snap einen KI-Erlebnisworkshop anbieten, um die M\u00f6glichkeiten mit KI auf den SAP-Plattformen auszuloten. Schritte im Prozess der Datenmigration und verantwortliche Rollen bei Neuimplementierung: Es werden ausschlie\u00dflich Stammdaten und offene Objekte aus Altsystemen \u00fcbernommen. Offene Belege m\u00fcssen teils vor oder nach dem Go-live verarbeitet werden. Cutover-Phasen mit Sperren oder eine doppelte Pflege werden erm\u00f6glicht. Das S\/4 Migration Cockpit unterst\u00fctzt die Migration, wobei historische Daten nicht migriert werden.<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Plattform-Strategie von SAP mit S\/4 Hana, BTP und BDC zwar technisch schl\u00fcssig ist und den Weg zum Intelligent Enterprise ebnet, aber f\u00fcr die SAP-Bestandskunden eine massive H\u00fcrde darstellt. Sie m\u00fcssen nicht nur ihre Technik modernisieren, sondern auch ihre Vertr\u00e4ge, ihre Organisation und ihre Denkweise komplett umstellen. Die Partner \u2013 seien es die Hyperscaler, die Daten-Spezialisten wie Databricks oder die gro\u00dfen Berater \u2013 sind dabei unverzichtbare Helfer, aber auch Profiteure dieser Komplexit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n Der Erfolg der SAP-Strategie wird davon abh\u00e4ngen, ob es gelingt, die Bestandskunden auf dieser Reise mitzunehmen, ohne sie durch Lizenzdruck und technische \u00dcberforderung zu verlieren. Die Vision ist klar: Ein modulares, datengetriebenes Unternehmen, das auf einer flexiblen Plattform \u2013 einem Composable ERP \u2013 l\u00e4uft. Die Realit\u00e4t ist jedoch noch oft ein harter Kampf mit Migrationen, Kosten und der Suche nach dem richtigen Architektur-Mix. <\/p>\n\n\n\n Im Detail betrachtet offenbart sich bei der Analyse der Business Technology Platform eine Dualit\u00e4t zwischen Versprechen und Verpflichtung. SAP positioniert BTP als das unverzichtbare Bindeglied zwischen dem Clean Core des ERP-Systems und der innovativen Au\u00dfenwelt. Technisch gesehen erm\u00f6glicht sie durch das Steampunk-Modell (SAP BTP Abap Environment) den Abap-Entwicklern, ihr Wissen in die Cloud zu transferieren, ohne den Kern des S\/4-Systems zu modifizieren. Dies ist essenziell f\u00fcr die Upgrade-F\u00e4higkeit der Cloud-ERP-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Doch die technische Freiheit hat ihren Preis: Die Lizenzierung von BTP-Services ist volatil. Das Pay-as-you-go-Modell bietet Flexibilit\u00e4t, kann aber bei unkontrollierter Nutzung zu explodierenden Kosten f\u00fchren, w\u00e4hrend das Subscription-Modell mit festen Kontingenten die Gefahr von Shelfware birgt oder \u2013 im Falle des BTPEA \u2013 zum Verfall von Guthaben am Jahresende f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n Business Data Cloud versucht, das historische Problem der SAP-Datenhaltung zu l\u00f6sen. Fr\u00fcher waren SAP-Daten in den propriet\u00e4ren Formaten der Applikationen gefangen. Mit BW und sp\u00e4ter BW\/4 Hana schuf SAP zwar m\u00e4chtige Data Warehouses, die jedoch oft als monolithische Silos endeten. Der SAP Data Hub war der Versuch, eine Orchestrierungsschicht \u00fcber diese Silos zu legen, scheiterte aber an der Komplexit\u00e4t der Container-Orchestrierung und der mangelnden Performance bei gro\u00dfen Datenmengen.<\/p>\n\n\n\n Datasphere, als Kern der BDC, geht nun den Weg der F\u00f6deration: Daten bleiben dort liegen, wo sie sind, und werden virtuell verkn\u00fcpft. Doch auch hier gibt es Grenzen, insbesondere wenn es um die Performance bei komplexen Joins \u00fcber Systemgrenzen hinweg geht. Genau hier setzt die Partnerschaft mit Databricks an: Durch die Zero-Copy-Replikation (basierend auf Delta Sharing) k\u00f6nnen die Daten physisch (aber effizient repliziert) im Data Lakehouse von Databricks analysiert werden, ohne die semantische Bedeutung aus dem SAP-Kontext zu verlieren. Dies ist ein strategisches Eingest\u00e4ndnis von SAP, dass spezialisierte Anbieter im Bereich Big Data Analytics oft leistungsf\u00e4higer sind. <\/p>\n\n\n\n Die Rolle von DataRobot und Collibra f\u00fcgt sich nahtlos in dieses Bild ein. DataRobot bringt automatisierte Machine-Learning-Funktionen (AutoML) ein, die es Fachanwendern erm\u00f6glichen, KI-Modelle auf SAP-Daten zu trainieren, ohne tiefe Data-Science-Kenntnisse zu haben. Collibra adressiert das massive Problem der Data Governance in verteilten Landschaften. Wenn Daten \u00fcber S\/4, Datasphere, Databricks und diverse Hyperscaler verstreut sind, verliert der Anwender schnell den \u00dcberblick \u00fcber Herkunft (Lineage), Qualit\u00e4t und Zugriffsberechtigungen. Collibra liefert hier die notwendige Metadaten-Schicht, um Compliance sicherzustellen.<\/p>\n\n\n W\u00e4hrend klassische SAP-Modellierung oft in einem geschlossenen \u00d6kosystem stattfand, ist die Business Data Fabric radikal offen. Sie integriert Daten aus SAP-Systemen (S\/4 und BW) nahtlos mit Daten von Hyperscalern (Google BigQuery, AWS, Azure) und spezialisierten Plattformen (Collibra, Databricks). BTP und BDC fungieren als strategisches Konstrukt, das die Ecosystem-Module verbindet, um eine einheitliche Sicht auf Unternehmensdaten zu erm\u00f6glichen.<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die gro\u00dfen Systemintegratoren haben ihre Portfolios entsprechend angepasst. Accenture betreibt beispielsweise massive Migration Factories, die den Umstieg auf S\/4 und BTP industrialisieren, um die Kosten zu dr\u00fccken. Deloitte fokussiert sich stark auf die betriebswirtschaftliche Transformation (Kinetic Enterprise), bei der BTP als Enabler f\u00fcr neue Gesch\u00e4ftsmodelle dient. Capgemini nutzt seine Multi-Pillar-S\/4-Architecture, um Kunden zu zeigen, wie sie SAP- und Non-SAP-L\u00f6sungen auf BTP integrieren k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Atos und Cognizant bringen ihre St\u00e4rken im Infrastruktur-Management ein, um den Betrieb der hybriden Landschaften zu stabilisieren. Bluetree Solutions, oft im Kontext von SAP Analytics und Planung genannt, unterst\u00fctzt Kunden spezifisch dabei, die L\u00fccke zwischen operativen Daten und strategischer Planung in der SAP Analytics Cloud (SAC) zu schlie\u00dfen. Lizenzrechtlich bleibt die Situation angespannt. Die Einf\u00fchrung von Rise-with-SAP hat das Lizenzmodell ver\u00e4ndert. Bestandskunden tauschen ihre \u201eewigen\u201c On-prem-Lizenzen gegen ein befristetes Abonnementrecht. Dies wird oft mit dem Versprechen von TCO-Reduktion und Innovation verkauft, doch Kritiker und der Anwenderverein DSAG warnen vor den langfristigen Kostensteigerungen. <\/p>\n\n\n\n Der Weg zur IT-Plattform-\u00d6konomie mit SAP ist vorgezeichnet, aber er ist kein Spaziergang. Er erfordert eine klare Architekturvision, ein robustes Lizenzmanagement und die Bereitschaft, alte Z\u00f6pfe abzuschneiden (Clean Core). BTP und BDC sind m\u00e4chtige Werkzeuge, aber sie entfalten ihren Wert nur, wenn sie nicht als reine Technik, sondern als Enabler f\u00fcr Business-Innovation (End-to-End-Prozesse) verstanden werden. Die Abh\u00e4ngigkeit von Partnern und Hyperscalern wird zunehmen, was das Management der Anbieter-Schnittstellen zu einer Kernkompetenz der IT-Abteilungen und des CCoE macht. Die SAP-Welt wird offener, aber auch komplexer und teurer \u2013 eine Realit\u00e4t, der sich jeder CIO stellen muss.<\/p>\n\n\n\n Die S\/4-Conversion ist eine technische Herausforderung, siehe Grafik. Sie erfordert aber ebenso Engagement f\u00fcr die ERP-Daten des Bestandskunden selbst: SAP Datasphere ist der Motor f\u00fcr das Datenmanagement, w\u00e4hrend die SAP Business Data Cloud das gesamte Fahrzeug ist, das zus\u00e4tzlich noch das Cockpit (SAC) und den Turbo (Databricks) enth\u00e4lt, um eine vollst\u00e4ndige Daten- und KI-Strategie f\u00fcr das Unternehmen abzubilden.<\/em><\/p>\n\n\n\n Business Data Fabric selbst ver\u00e4ndert die klassische Datenmodellierung grundlegend, indem sie den Fokus von der physischen Konsolidierung und Replikation von Daten (wie in klassischen Data Warehouses) hin zu einer virtuellen, semantisch vernetzten und dezentralen Datenarchitektur verschiebt. Dieser Paradigmenwechsel adressiert die Grenzen traditioneller Ans\u00e4tze, bei denen Daten aus ihren Quellsystemen extrahiert wurden und dabei oft ihren Gesch\u00e4ftskontext verloren.<\/p>\n\n\n\n In der klassischen Datenmodellierung mussten Daten mittels ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) aus operativen Systemen extrahiert und in einen zentralen Speicher (Data Warehouse oder Data Lake) geladen werden. Dies f\u00fchrte zu Redundanzen, Latenzzeiten und hohen Kosten f\u00fcr die Datenbewegung. Die Business Data Fabric hingegen setzt auf Datenf\u00f6deration und Virtualisierung. Anstatt Daten physisch zu verschieben, verbleiben diese an ihrem Ursprungsort, werden aber \u00fcber eine einheitliche semantische Schicht virtuell zug\u00e4nglich gemacht. <\/p>\n\n\n\n Ein technologischer Schl\u00fcsselfaktor ist hierbei die \u201eZero-Copy\u201c-Technik (z. B. via Delta Sharing in Partnerschaft mit Databricks oder Snowflake). Sie erm\u00f6glicht es, SAP- und Non-SAP-Daten gemeinsam zu nutzen und zu analysieren, ohne dass Duplikate erstellt werden m\u00fcssen. Ein Hauptproblem der klassischen Modellierung war der Verlust der \u201eBusiness Semantics\u201c, wenn Daten das ERP-System verlie\u00dfen. Technische Tabellennamen und Beziehungen (z. B. W\u00e4hrungsumrechnungen oder Hierarchien) wurden beim Export oft getrennt, was komplexe Wiederherstellungsprojekte im Data Warehouse erforderte. <\/p>\n\n\n\n Die Business Data Fabric, realisiert durch SAP Datasphere, beh\u00e4lt diesen Gesch\u00e4ftskontext bei. Sie nutzt eine semantische Schicht, die technische Datenstrukturen in verst\u00e4ndliche gesch\u00e4ftliche Begriffe \u00fcbersetzt und Beziehungen zwischen Datenobjekten (z. B. Bestellung, Kunde, Rechnung) aktiv verwaltet. Der SAP Datasphere Knowledge Graph automatisiert dies weiter, indem er Ontologien erstellt, die Beziehungen und den Kontext der Daten in der gesamten Landschaft darstellen, was KI-Modellen hilft, Halluzinationen zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n Klassische Ans\u00e4tze waren oft monolithisch und wurden von einer zentralen IT-Abteilung verwaltet, die zum Flaschenhals wurde. Die Business Data Fabric unterst\u00fctzt das Data-Mesh-Konzept, das die Verantwortung f\u00fcr Daten dezentralisiert. W\u00e4hrend klassische SAP-Modellierung oft in einem geschlossenen \u00d6kosystem stattfand, ist die Business Data Fabric radikal offen. Sie integriert Daten aus SAP-Systemen nahtlos mit Daten von Hyperscalern und spezialisierten Plattformen. BDC fungiert hierbei als strategisches Konstrukt.<\/p>\n\n\n\n \u3164<\/p>\n\n\n\n \u3164<\/p>\n\n\n\n Ein wesentlicher Aspekt der Business Technology Platform ist die Weiterentwicklung des ERPs aufgrund von Modifikationen. Dazu geh\u00f6ren das Schlagwort \u201eSteampunk\u201c und die Programmiermodelle CAP und RAP.<\/p>\n\n\n\n Florian Pohl, Jean-Francois Tate Tsiledze, Constantin Freiherr Teuffel von Birkensee, Raphael Witte \u3164<\/p>\n\n\n\n \u3164<\/p>\n\n\n\n SAP BTP ist ein Universum an Werkzeugen und IT-Funktionen. Die Herausforderungen reichen von Betriebswirtschaft \u00fcber KI bis hin zum Lizenzmanagement. Das SAP CCoE k\u00f6nnte in Zukunft die BTP-Stabsstelle sein.<\/p>\n\n\n\n Holger Seubert \u3164<\/p>\n\n\n\n \u3164<\/p>\n\n\n\n Als zweite Plattform im SAP\u2018schen ERP-Universum agiert neben BTP die SAP Business Data Cloud (BDC). Wo genau ein Daten-Management stattfinden wird, ist noch offen! Das Platform Mining betrifft BTP und BDC.<\/p>\n\n\n\n Dhirendra Gehlot, Jeff Gericke, Shibajee Dutta Gupta, Antony Isacc, Homiar Kalwachwala, Rick Markham, Asim Munshi, Chris SamNeues SAP-Partnersystem<\/h2>\n\n\n\n
In diesem komplexen Umfeld fungieren die gro\u00dfen Beratungsh\u00e4user und Systemintegratoren als unverzichtbare Navigatoren. <\/p>\n\n\n\nAnwendung und Beratung<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Grafik_s26.svg\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nPlattform-Metrik: FUE<\/h2>\n\n\n\n
Hybride Plattformstrategie<\/h2>\n\n\n\n
Das Customer Center of Expertise (CCoE) spielt in diesem Gef\u00fcge eine entscheidende, sich wandelnde Rolle. Es muss sich vom reinen Betriebs\u00fcberwacher zum Orchestrierer der hybriden Landschaft entwickeln. Es muss die Governance \u00fcber die BTP-Services sicherstellen, die Kosten (Credits) \u00fcberwachen und die Einhaltung der Sicherheitsstandards in der Cloud garantieren. Ohne ein starkes CCoE droht auf der BTP ein Wildwuchs an Applikationen und Kosten, der die Vorteile der Plattform zunichtemacht.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Grafik_s54.svg\")
<\/figure>\n\n\n\nOrganisation und Technik<\/h2>\n\n\n\n
BTP-Lizenzierung<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Grafik_s20.svg\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nPortfolios der SAP-Partner<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Grafik_s114.svg\")
<\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\nBusiness Data Fabric Platform und Ontologien<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\nE3-Leseempfehlung<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/SAP_BTP_PRogrammierung-1072x1530.jpg\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
2025, 538 Seite<\/em>n
ISBN 978-3-367-10819-0<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
2024, 550 Seiten <\/em>
ISBN 978-3-367-10055-2<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/SAP_BTP-1071x1530.jpg\"){kind=spacer}
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2026 , 400 Seiten<\/em>
ISBN 978-1-4932-2729-7<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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