{"id":4675,"date":"2025-09-22T07:30:00","date_gmt":"2025-09-22T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orbis.de\/blog\/?p=4675"},"modified":"2026-01-30T10:39:44","modified_gmt":"2026-01-30T09:39:44","slug":"sap-databricks-in-sap-bdc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/prozesse\/analysen\/sap-databricks-in-sap-bdc\/","title":{"rendered":"SAP Business Data Cloud (BDC): Warum SAP Databricks mehr ist als ein weiteres Analytics-Tool"},"content":{"rendered":"\n

Nach dem \u00dcberblick zur BDC aus dem ersten Blogbeitrag<\/a>, fokussiert dieser zweite Blogbeitrag die Rolle der Plattform SAP Databricks. Sie erweitert und erg\u00e4nzt die BDC um ein Data-Lakehouse f\u00fcr die Integration und das Data-Engineering von SAP- und Non-SAP-Daten sowie um GenAI- \/ ML-Modelle und Serverless-SQL f\u00fcr die Echtzeitanalyse.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Unternehmen, die SAP-Software wie SAP S\/4HANA (Cloud) einsetzen, kann der Zugriff auf SAP-Daten auch mit modernen Analytics<\/a>– und KI-Tools mitunter komplex sein. <\/a>Die Daten m\u00fcssen h\u00e4ufig aufwendig in externe Plattformen exportiert, dort bereinigt, transformiert und speziell im Fall von Plandaten wieder zur\u00fcck \u00fcbertragen (ETL-Prozess) werden. Da zugleich Non-SAP-L\u00f6sungen genutzt werden, sind auch diese Daten f\u00fcr Analysen verf\u00fcgbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n

Die negativen Folgen sind bekannt: Die Daten sind redundant und inkonsistent sowie zum Zeitpunkt der Analyse meist veraltet, was Data-Governance-Risiken birgt. Und durch die zeitaufwendigen ETL-Prozesse dauert auch die Erstellung von Custom-KI-Anwendungen oft Wochen, und nicht selten Monate. Die zentrale Frage ist daher, wie eine in die SAP-Landschaft integrierte einheitliche Datenhaltung f\u00fcr Analytics- und KI- \/ ML-Szenarien gelingt. Die passende Antwort darauf bietet SAP mit der modularen SaaS-L\u00f6sung<\/strong> SAP Business Data Cloud (SAP BDC)<\/a> als Daten\u00f6kosystem.<\/p>\n\n\n\n

SAP Databricks: Data-Lakehouse f\u00fcr alle Datentypen<\/h2>\n\n\n\n

Eine Kernkomponente der BDC ist SAP Databricks<\/strong>, eine speziell f\u00fcr diese SaaS-L\u00f6sung angepasste Version der Databricks-Plattform f\u00fcr Data Engineering<\/strong>, Data Science, Datenaufbereitung und Analyse. Ihre offene und leistungsstarke Data-Lakehouse-Architektur erm\u00f6glicht die Integration aller Arten von Daten: von strukturierten Daten aus SAP- und Non-SAP-Software sowie von unstrukturierten aus IoT-L\u00f6sungen, E-Mails oder PDF-Dateien.<\/p>\n\n\n\n

Der entscheidende Unterschied zu bisherigen Integrationsans\u00e4tzen liegt im \u201eZero-Copy“-Verfahren per Delta Sharing. Live-Daten aus SAP-Datenprodukten, Custom-Datenprodukten beispielsweise aus BW-Daten, Non-SAP-Systemen und externen Quellen lassen sich so ohne physisches Kopieren in SAP Databricks f\u00fcr Analytics und KI <\/strong>bidirektional verf\u00fcgbar machen und einheitlich verwalten \u2013 Stichwort \u201eSingle Source of Truth\u201c. Die SAP-Datenprodukte m\u00fcssen aber aktiviert sein, damit automatisch ein Delta Share erstellt wird und um sie in den Unity Catalog von SAP Databricks einzubinden.<\/p>\n\n\n\n

Unity Catalog f\u00fcr zentrale Data Governance<\/h3>\n\n\n\n

Als Data-Governance-Tool und zentrales Repository vereinheitlicht der Unity Catalog die Verwaltung von Daten, KI-Assets und Analytics \u00fcber verschiedene Clouds und IT-Systeme hinweg. Den sicheren, nachvollziehbaren Datenzugriff gew\u00e4hrleisten Funktionen f\u00fcr zentrale Zugriffssteuerung, Auditing, Datenherkunft und -\u00fcbermittlung sowie eine dreistufige Hierarchie (Katalog, Schema, Tabelle).<\/p>\n\n\n\n

KI-gest\u00fctzte Datenanalysen „out of the box“<\/h2>\n\n\n\n

All das erm\u00f6glicht Data-Science-Analysen quasi \u201eout of the box\u201c. SAP Databricks bietet daf\u00fcr schlagkr\u00e4ftige Data-Science-, Data-Engineering- und ML \/ KI-Funktionen sowie mit Mosaic AI ein Framework zur Entwicklung individueller KI-L\u00f6sungen und -Agenten<\/strong>, die direkt auf Gesch\u00e4ftsdaten trainiert werden. Notebooks vereinfachen das Erstellen von Custom-KI- \/ ML-L\u00f6sungen und von Data-Engineering-Aufgaben durch vollst\u00e4ndig verwaltete Workflows.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus lassen sich in SAP Databricks Ad-hoc-Explorationen in SAP-Datenprodukten, skalierbare Serverless-SQL-Echtzeitabfragen mit interaktiven Dashboards und Analysen per Data-Stream-Processing auf kontinuierliche Datenstr\u00f6me durchf\u00fchren, wie sie etwa IoT-Sensoren liefern.<\/p>\n\n\n\n

Use Cases mit gesch\u00e4ftlichem Mehrwert<\/h2>\n\n\n\n

Die Integration von SAP Databricks in die BDC er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten, Daten aus SAP-Systemen (SAP Data Products), Non-SAP-L\u00f6sungen und sonstigen externen Quellen zu verkn\u00fcpfen und effizient zu nutzen. Den gesch\u00e4ftlichen Nutzen zeigen folgende Anwendungsf\u00e4lle (Use Cases) auf, wie in der Abbildung zu sehen:<\/p>\n\n\n\n

\"SAP<\/figure>\n\n\n\n

1. Kreditrisiken reduzieren, Working Capital optimieren<\/h3>\n\n\n\n

Die exakte Bewertung von Kreditrisiken ist gesch\u00e4ftskritisch. Da sich mit SAP Databricks Zahlungsstr\u00f6me, offene Posten und Vertragskonditionen aus SAP mit externen Bonit\u00e4ts- und Finanzdaten sowie Daten aus sozialen Medien kombinieren lassen, kann das Zahlungsverhalten anhand von KI-Analysen zuverl\u00e4ssig prognostiziert werden. Risikobehaftete Kunden und Lieferanten werden somit schnell erkannt und in Folge Ausfallrisiken und Forderungsverluste reduziert, was das Nettoumlaufverm\u00f6gen (Working Capital) erh\u00f6ht.<\/p>\n\n\n\n

2. Lieferanten- und Marktrisiken zeitnah erkennen<\/h3>\n\n\n\n

Lieferketten reagieren st\u00f6ranf\u00e4llig auf Marktver\u00e4nderungen und geopolitische Ereignisse und k\u00f6nnen rei\u00dfen. Werden Kreditratings, Finanzberichte und Zahlungshistorien von Lieferanten mit SAP Databricks KI-gest\u00fctzt laufend \u00fcberwacht und bewertet, erh\u00e4lt man eine klare Sicht auf ihre finanzielle Stabilit\u00e4t und kann ein proaktives Risikomanagement etablieren, um Br\u00fcche in der Supply Chain<\/a> zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n

3. Verzahnung von Produktionsplanung und Predictive Maintenance<\/h3>\n\n\n\n

Durch die Kombination von KI-\/ML-Modellen aus SAP Databricks mit SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud<\/a> lassen sich Produktionsplanung und vorausschauende Instandhaltung verzahnen. Dadurch ist es m\u00f6glich, in einem einzigen Dashboard Fertigungspl\u00e4ne mit IoT-Daten zu verkn\u00fcpfen und so eine Echtzeitsicht auf den Zustand von Maschinen zu liefern. Damit kann ihre Ausfallwahrscheinlichkeit exakt prognostiziert werden und Wartungen lassen sich gezielt planen. Das reduziert Stillstandzeiten, spart Reparaturkosten, verl\u00e4ngert die Lebensdauer der Anlagen und verbessert im Ergebnis die Betriebseffizienz und die Rendite des Anlageverm\u00f6gens.<\/p>\n\n\n\n

4. Betrugserkennung nahezu in Echtzeit<\/h3>\n\n\n\n

In der Finanz- und Versicherungsbranche lassen sich durch automatisierte KI-Analysen von Transaktions- und Kundendaten mit SAP Databricks verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten oder Betrugsversuche umgehend erkennen und finanzielle Sch\u00e4den deutlich begrenzen.<\/p>\n\n\n\n

Genau deshalb ist SAP Databricks mehr als ein weiteres Analytics-Tool in der SAP Business Data Cloud (BDC)<\/h2>\n\n\n\n

All das zeigt: Mit der Integration von SAP Databricks in die BDC erhalten Unternehmen wichtige Hebel, um die Effizienz, Sicherheit und Resilienz ihrer Prozesse zu erh\u00f6hen und eine digitale Datenstrategie zu realisieren, aus der sie vielf\u00e4ltigen gesch\u00e4ftlichen Mehrwert ziehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Davon profitieren auch Firmen, die SAP-Cloudl\u00f6sungen wie SAP S\/4HANA Cloud<\/a> (Public\/Private Edition) oder SAP SuccessFactors<\/a> nutzen und die BDC einf\u00fchren wollen, aber bereits eine Databricks-L\u00f6sung in der Cloud betreiben. In absehbarer Zukunft wird es m\u00f6glich sein, die eigene Databricks-Instanz direkt in die BDC zu integrieren, was bestehende Investitionen sch\u00fctzt und Mehrkosten vermeidet.<\/p>\n\n\n\n

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