2025 war das Jahr, in dem SAP seine Data & Analytics Landschaft neu sortiert hat. Mit der SAP Business Data Cloud (BDC) als neuem strategischen Datenkern und Weiterentwicklungen im Bereich Business AI schuf das Unternehmen die Grundlagen für sein nächstes Kapitel.
2026 ist nun das Jahr, in dem sich die neuen Konzepte in der Praxis beweisen müssen. Nach einer Phase der Ankündigungen und Architekturarbeit starten Kundinnen und Kunden damit, die Business Data Cloud und ihre zugehörigen Komponenten in eigenen Projekten zu erproben – sofern die Funktionen bereits verfügbar sind. Jetzt zeigt sich, welche Szenarien produktionsreif sind und implementiert werden können und wo es sinnvoll ist, zunächst Erfahrungen in Proof of Concepts zu sammeln.
Ich gliedere die Entwicklungen in drei Themenfelder:
- Erstens, die Business Data Cloud mit ihren diversen Komponenten und Themen wie Seamless Planning, Datasphere und der engeren Integration in die BTP
- Die Weiterentwicklung der AI‑Strategie mit Joule Studio, Agent Builder und der neuen Knowledge‑Graph‑Engine in der HANA Cloud.
- Der Bereich BI und Analytics, in dem BusinessObjects BI 2025 als Bestandteil eines hybriden Analyse‑Stacks bleibt.
Wo steht die SAP Business Data Cloud auf dem Weg zum Data & Analytics Backbone?
Mit der Business Data Cloud (BDC) hat SAP Anfang 2025 den zentralen Architekturbaustein seiner künftigen Data‑ und Analytics‑Landschaft vorgestellt. Ziel dieser Plattform ist es, Daten aus unterschiedlichen Vorsystemen zusammenzuführen und durch eine gemeinsame Semantik für analytische Nutzung zugänglich zu machen. Da viele SAP‑Kunden über heterogene Systemlandschaften verfügen, verfolgt SAP mit diesem Angebot auch den Weg zu einem offeneren und kooperationsorientierten Datenökosystem.
Ein wichtiges technisches Element dieses Ansatzes ist das Zero‑Copy‑Sharing, das SAP über die neue Technologie BDC Connect realisiert. Daten verbleiben in ihrem jeweiligen Ursprungssystem, können aber ohne physische Replikation in externe Plattformen publiziert und dort bidirektional genutzt werden. So rückt SAP von einem physisch zentrierten Datenmodell ab und zentralisiert stattdessen die Semantik, was Mehrfachhaltungen reduzieren und Kunden mittelfristig Kosten‑ und Integrationsvorteile bringen soll.
Parallel dazu baut SAP seine Partnerschaften mit führenden Datenplattform‑Anbietern aus. BDC Connect für Databricks ist seit Oktober 2025 offiziell verfügbar. Google BigQuery und Snowflake folgen in der ersten Jahreshälfte 2026, während Microsoft Fabric für das dritte Quartal 2026 vorgesehen ist. Diese Integrationen sollen Datenbewegungen reduzieren und gewährleisten, dass sich analytische Szenarien über Plattformgrenzen hinweg konsistent abwickeln lassen.
Die BDC verfügt nebst Datenmanagementkomponenten auch über ein Frontend. Die strategische CPM, BI & Analytics Plattform, SAP Analytics Cloud (SAC), ist nun Teil des BDC-Angebots. Die SAC verfügt aktuell noch über eine eigene Datenhaltung, nutzt aber zunehmend Speicheroptionen aus der BDC, konkret aus der Komponente Datasphere. Ziele sind, die mehrfache Datenhaltung zu reduzieren, die Rechenleistung der Datenplattform für rechenintensive Planungsszenarien zu nutzen und eine akzeptable Performance für die Fachanwender sicherzustellen.
Ein Meilenstein auf diesem Weg ist sicherlich Seamless Planning, das seit dem ersten Quartal 2025 allgemein verfügbar ist. Dabei nutzt die SAP Analytics Cloud die SAP Datasphere als Speicherort für Planungsdaten. Diese Architektur verbindet Datenhaltung und Planungslogik deutlich enger miteinander, während die SAP Analytics Cloud weiterhin das Frontend für Modellierung, Simulation und Visualisierung bildet. Bis Ende 2025 gab SAP zudem die Möglichkeit frei, Datasphere‑Fakten direkt in Planungsmodellen zu nutzen – ein weiterer Schritt zur Integration.
Die SAP Business Data Cloud soll auch Bestandskunden der etablierten SAP‑Plattformen, insbesondere SAP BW und SAP BW/4HANA, den Übergang in die BDC erleichtern. Ziel ist es, bestehende On‑Premise‑Umgebungen schrittweise in die Cloud zu überführen und dort im Rahmen einer Modernisierungsstrategie in BDC weiterzuentwickeln.
Ein Baustein hierfür ist der BW Data Product Generator, der klassische BW‑Modelle strukturiert in die BDC‑Welt überführt. Dieses Werkzeug, seit Anfang 2025 verfügbar, bildet die Grundlage, um bestehende SAP BW bzw. SAP BW/4HANA Plattformen in eine moderne Data‑Product‑Architektur zu transformieren und dabei implementierte Business Logik beizubehalten. Das Ziel ist ein technisch gestützter Migrationspfad, der Komplexität reduzieren und Investitionen schützen soll.
Davon zu unterscheiden ist der BW Data Product Generator mit dem Data Product Studio, das SAP als primäres Werkzeug vorsieht, um Data Products innerhalb der BDC zu erstellen und zu verwalten. Seine allgemeine Verfügbarkeit ist für die erste Jahreshälfte 2026 geplant – und es wird eine Schlüsselrolle bei der operativen Umsetzung des Data Product‑Ansatzes einnehmen.
Schließlich treibt SAP auch die Integration zwischen der Business Technology Platform (BTP) und der Business Data Cloud konsequent voran. Mit ersten SAP Build‑Integrationen sollen sich Data Products direkt in Anwendungen einbinden lassen oder in Automatisierungs‑ und Erweiterungsszenarien nutzen. Diese wachsende technische Verzahnung verdeutlicht, dass die BDC nicht als isolierte Plattform konzipiert ist, sondern als zentrales Fundament für datengetriebene Geschäftsprozesse und Anwendungen innerhalb des SAP‑Ökosystems. Auf dieser Basis schafft SAP Schritt für Schritt das „Data & Analytics Backbone“: die Plattformschicht, die künftig sämtliche Innovationen im Daten‑, Analyse‑ und AI‑Kontext tragen und verbinden soll.
Die Integration zwischen BTP und BDC ist nicht nur aus Datensicht relevant, sondern auch entscheidend, um die Business‑AI‑Strategie von SAP umzusetzen. Während die technologischen Grundlagen der AI-Strategie bisher überwiegend auf der BTP lagen, liefert die BDC nun die benötigten Daten, die Semantik und damit den fachlichen Kontext. Mit der HANA Cloud ergänzt der Knowledge Graph diese Architektur als technische Basiskomponente. SAP muss nun aus diesen Bausteinen eine echte Symbiose zwischen Plattformen, Daten, Semantik und Künstlicher Intelligenz schaffen.
Business AI bei SAP: Eigene Basistechnologien oder Ökosystem-Integration?
Mit Joule Studio (allgemein verfügbar seit dem zweiten Quartal 2025) und dem darin enthaltenen Agent Builder (seit Q4 2025 verfügbar) baut SAP seine Business‑AI‑Plattform weiter aus.
Joule Studio, eine Low‑Code‑/ No‑Code‑Funktion innerhalb von SAP Build, soll die Erstellung unternehmensspezifischer Joule‑Agenten und Skills ermöglichen. Diese sollen auf Daten aus der Business Data Cloud und dem Knowledge Graph zugreifen und so geschäftsrelevante Szenarien mit zusätzlichem semantischem Kontext anreichern.
Der integrierte Agent Builder erweitert dieses Konzept um eine entwicklerorientierte Ebene: Er soll die Erstellung komplexerer, kontextbewusster Agenten unterstützen, die mehrstufig planen, argumentieren und über SAP‑ sowie Nicht‑SAP‑Systeme hinweg agieren können. Über diese Kombination will SAP die Lücke zwischen visueller Modellierung und technischer Feinsteuerung schließen – ein ambitioniertes Vorhaben.
Für 2026 hat SAP weitere Funktionen angekündigt, darunter systemgetriggerte Agenten, Agent‑zu‑Agent‑Kommunikation (A2A) sowie eine Möglichkeit, bestehende Joule‑Agents um zusätzliche Vor‑ und Nachverarbeitungslogiken zu erweitern.
Eine weitere technische Komponente, die bei den Agenten ins Spiel kommt, ist der oben bereits erwähnte Knowledge Graph. Dieser ist technologisch auf einer weiteren Plattform – der HANA Cloud – angesiedelt. Der Graph dient als Fundament für semantische und wissensbasierte Datenmodelle. Er soll künftig die Verbindung zwischen Daten, Kontext und maschineller Intelligenz herstellen und sowohl die BDC als auch die BTP semantisch anreichern. Noch befindet sich die Vision einer durchgängigen Architektur aus Knowledge Graph, BDC und BTP in Entwicklung. Sie wird auch wichtig dafür sein, wie sich SAP im AI‑ und Datenkontext der kommenden Jahre positioniert.
Knowledge‑Graph‑Technologien zählen zu den Basiskomponenten im aktuellen AI‑Kontext. Neben diesem Ansatz arbeitet SAP an weiteren eigenen Basistechnologien wie einem Foundation Model für tabellarische Daten, einem Prompt Optimizer in der BTP sowie zusätzlichen AI‑Diensten, die die ursprüngliche Idee einer reinen „Business AI“ hinausgehen. Ziel scheint es zu sein, nicht nur bestehenden Technologien zu adaptieren, sondern eigene technologische Kernkompetenzen im AI‑Bereich zu entwickeln.
Strategisch stellt sich also die Frage: Wird SAP als Business‑Software‑Anbieter durch eigene AI‑Forschung tatsächlich mehr Wert schaffen als durch eine stärkere Einbindung in bestehende AI‑Ökosysteme?
Die Entwicklung hin zu eigenen Foundation Models und dem Ausbau semantischer Technologien wie dem Knowledge Graph zeigt Ambition, birgt jedoch die Gefahr, Ressourcen zu streuen und sich vom dynamischen AI-Markt abzukoppeln. SAP steht damit vor der Herausforderung, die eigene Stärke im Business-Software-Geschäft mit der Offenheit und Geschwindigkeit heutiger AI-Innovationen in Einklang zu bringen.
Neues Release in 2025: Welche Rolle spielt BusinessObjects BI 2025 neben SAP Analytics Cloud?
Da mir die Perspektive der Anwender besonders am Herzen liegt, möchte ich auch die Veröffentlichung der SAP BusinessObjects BI 2025 Edition hervorheben, die im Trubel der BDC-Ankündigungen fast unterging. Die Suite hat in ihrer langen Historie viele strategische und technologische Veränderungen durchlebt – mehr als fast jede andere BI-Plattform am Markt. Gleichzeitig ist ihre Rolle im SAP‑Portfolio heute klar definiert: Die SAP Analytics Cloud bildet das strategische Frontend für Planung und Analytics, spätestens seit SAP sie gemeinsam mit der Business Data Cloud bündelt.
BusinessObjects hingegen bleibt, entgegen vielen Erwartungen, ein Bestandteil des SAP Analytics‑Portfolios, den SAP weiterhin langsam, aber stetig weiterentwickelt. SAP konzentriert den Funktionsumfang inzwischen auf wenige zentral gepflegte Komponenten und entwickelt diese vor allem technisch, jedoch auch funktional weiter. Im aktuellen Release steht vor allem Web Intelligence (WebI) im Fokus, das unter anderem um einen Offline‑Modus erweitert wurde. Parallel dazu hat SAP die Maintenance bis Ende 2027 verlängert und plant für dasselbe Jahr das nächste Major‑Release. Das gibt Bestandskunden mehr Zeit und Planungssicherheit, um ihre Analytics‑Landschaften zu modernisieren.
Welche Roadmap-Versprechen werden zu produktionsreifen Lösungen?
Nachdem SAP 2025 die Architektur neu sortiert hat, stehen 2026 Kundentests im Mittelpunkt. Sie werden zeigen, ob die angekündigten Technologien ihre Versprechen einlösen. In den kommenden Monaten wird sich erweisen, welche Szenarien für die Business Data Cloud tatsächlich produktionsreif sind und wie sich ihre technische Öffnung in der Praxis bewährt.
Gleichzeitig bleibt das Umfeld der Künstlichen Intelligenz dynamisch: Wie weit wird SAP eigene Basistechnologien entwickeln, wo liegt der größte Mehrwert und wie adaptieren die Kunden die neuen Funktionen?
