Interview zum SAP BDC Handbuch über Business AI und Datenkultur

"Es braucht einen Kulturbruch"

Fünf SAP Analytics Beraterinnen und Berater von valantic haben gemeinsam das kürzlich bei SAP Press (Rheinwerk Verlag) erschienene Buch „SAP Business Data Cloud – Das umfassende Handbuch“ geschrieben: Marcel Beckmann, Head of SAP BDC, Stefan Blinkmann, Head of SAP Analytics, Manuel Essers, SAP Analytics Manager & CoE Lead of SAP Planning & Analytics, Victoria-Sophie Marx, SAP Analytics Consultant, und Jessica Schmidtke, SAP Analytics Consultant.

Im Interview erläutern sie, warum SAP BDC gerade jetzt die Analytics-Welt verändert, was sie zum Schreiben gebracht hat und wie Leserinnen und Leser konkret davon profitieren können.

Stefan, du begleitest SAP Analytics-Projekte seit vielen Jahren. Was war für dich ausschlaggebend bei der Entscheidung, ein Buch zu verfassen?

Stefan Blinkmann: IT-Manager sagen gerne: Wir brauchen die Daten nicht in der IT, wir verantworten nur die IT-Landschaft. Aber aus unserer Sicht sind Daten, Datenqualität und Datenkultur ein Team, das nur gemeinsam zum Erfolg führt. Genau diese Verantwortungsfrage haben wir in unseren Projekten immer wieder erlebt, lange bevor es SAP BDC gab. Das Buch ist unser Versuch, diese Erfahrung strukturiert weiterzugeben.

SAP BDC: Grundannahmen über Datenarchitektur infrage stellen

Marcel, du hast das Buch mit angestoßen. Was hat dich dazu bewegt, ein 600-Seiten-Werk über SAP BDC zu schreiben?

Marcel Beckmann: Ich habe gemerkt: Es braucht nicht nur bessere Technologie. Es braucht einen Kulturbruch. Die SAP Business Data Cloud ist die technische Erlaubnis für dieses Buch. Aber nur wenn Architekten, Consultants und Unternehmen verstehen, dass sie nicht einfach ihre alte Denke in neue Cloud-Tools packen dürfen, funktioniert der Wandel. Sie müssen ihre Grundannahmen über Datenarchitektur infrage stellen. Das klingt provokant, vielleicht sogar ketzerisch. Aber genau das ist der Punkt: Ohne diesen Bruch bleibt BDC eine weitere Plattform unter vielen.

Kommen wir zur Kernfrage, die uns bei valantic aktuell in fast jedem Kundengespräch begegnet: Warum ist SAP BDC gerade jetzt der zentrale Enabler für Business AI?

Victoria-Sophie Marx: Weil Business AI drei Dinge voraussetzt, die BDC als Erstes adressiert: hohe Datenqualität, einen klar definierten fachlichen Kontext und belastbare Data-Governance-Prozesse. Ohne diese Basis bleibt jedes KI-Projekt ein Pilot. Wir sehen in Projekten immer wieder: Schlechte Datenqualität ist selten ein technisches Problem. Es ist ein Prozess- und Verantwortlichkeitsthema. Genau da setzt BDC an.

Marcel Beckmann: Und BDC macht mit dem Konzept der Datenprodukte etwas, das vorher gefehlt hat: Es verbindet die technische Bereitstellung von Daten mit einer eindeutigen betriebswirtschaftlichen Bedeutung. Ein Datenprodukt ist nicht nur eine Tabelle, sondern ein Objekt mit Kontext, Verantwortlichkeit und Qualitätsanspruch. Das ist die Grundlage, auf der Business AI überhaupt konsistent arbeiten kann. Ohne robuste Datenbasis und gemeinsame Semantik funktioniert kein Business-AI-Szenario nachhaltig, egal wie gut das Sprachmodell dahinter ist.

Wie migrieren? Die richtige Antwort hängt der jeweiligen Systemlandschaft ab

Marcel, du bringst viel Migrationserfahrung aus bestehenden SAP BW Landschaften mit. Womit kämpfen Unternehmen dort am meisten?

Marcel Beckmann: Mit der Frage, wann sich eine Migration überhaupt lohnt. Viele Unternehmen haben über Jahre in SAP BW 7.5, BW/4HANA oder Embedded BW investiert, und die Systeme laufen. Die eigentliche Herausforderung ist die Architekturentscheidung: On-Premises, Cloud oder hybrid, und mit welchem Vorgehen: Lift, Shift oder Innovate. Im Buch geben wir dafür konkrete Entscheidungskriterien statt einer pauschalen Empfehlung, weil die richtige Antwort von der jeweiligen Systemlandschaft abhängt.

Manuel, du bist im Buch für die Themen rund um SAP Analytics Cloud stark vertreten. Was bedeutet SAP BDC für Reporting und Planung im Alltag?

Manuel Essers: Statt komplexer Schnittstellen, Excel-Zusammenführungen oder isolierter Datentöpfe werden operative Daten in der SAP BDC zusammengeführt, harmonisiert und semantisch angereichert. Reporting in SAP Analytics Cloud baut so auf integrierten, konsistenten und aktuellen Daten auf. Auch in der Planung greift man auf eine aktuelle und vollständige Datengrundlage zu, die jederzeit Forecasts ermöglicht. Dadurch werden Szenarien und Simulationen realistischer – und die Datenbasis ermöglicht Erweiterungen durch ML- und KI-Use Cases.

Jessica, ein Kapitel widmet sich der KI-gestützten Stammdatenharmonisierung. Warum ist das gerade im BDC Kontext relevant?

Jessica Schmidtke: Weil Stammdaten das stille Fundament jeder Business-AI-Initiative sind. Ein Modell kann noch so gut trainiert sein, wenn Kunden- oder Materialstammdaten in drei Systemen unterschiedlich gepflegt sind, entstehen falsche Schlüsse. KI-Methoden helfen heute dabei, Duplikate zu identifizieren und Stammdaten zu gruppieren und zuzuordnen, deutlich schneller als frühere regelbasierte Ansätze. Aber auch das ersetzt keine klare Verantwortlichkeit für die Datenpflege.

Kombination aus Architekturwissen und gelebter Projekterfahrung

Zurück zur Buchidee: Was macht euren Ansatz anders als eine reine Produktdokumentation?

Manuel Essers: Wir übersetzen typische Herausforderungen aus echten, anonymisierten Kundenprojekten in realistische Einsatzszenarien: eine gewachsene Best-of-Breed-Analytics-Landschaft, eine an ihre Grenzen stoßende Excel-Planung, ein etabliertes SAP BW 7.5, das modernisiert werden soll, oder ein bestehendes Databricks-Setup. Für jedes Szenario zeigen wir konkrete Entscheidungskriterien für Migration, Architektur und Governance, mit Handlungsempfehlungen statt Marketingversprechen.

Victoria-Sophie Marx: Das Buch entsteht in der frühen Marktphase von SAP BDC. Wir ordnen deshalb auch angekündigte Funktionen ein und geben einen Ausblick, wohin sich die Plattform als Datenbasis für Business AI entwickelt. Diese Kombination aus Architekturwissen und gelebter Projekterfahrung, jenseits einzelner Kundennennungen, ist das, was fünf SAP Analytics-Beraterinnen und Berater von valantic hier zusammentragen.

Letzte Frage an euch alle: Was soll bei den Leserinnen und Lesern hängen bleiben?

Stefan Blinkmann: Dass Datenqualität keine IT-Aufgabe allein ist, sondern eine gemeinsame. Wer das verinnerlicht, hat die wichtigste Voraussetzung für Business AI schon erfüllt.

Marcel Beckmann: Und dass SAP BDC nur dann wirkt, wenn der Kulturbruch mitgedacht wird. Neue Plattform, alte Denke, das geht nicht auf.

Jessica Schmidtke: Im besten Fall nehmen unsere Leserinnen und Leser sowohl Orientierung als auch konkrete Lösungsstrategien mit, die ihnen helfen, SAP BDC strategisch sinnvoll im eigenen Unternehmen einzusetzen.

Victoria Marx: Die Leserinnen und Leser sollten auf jeden Fall gesehen haben, dass die SAP BDC alle Voraussetzungen mitbringt, um Unternehmensdaten ganzheitlich zu verbinden, zu verwalten und für KI sowie Analytics nutzbar zu machen.

Manuel Essers: Die SAP Business Data Cloud wird ihren vollen Nutzen entfalten, wenn Unternehmen begleitend eine klare Datenstrategie formulieren und Governance mit eindeutigen Rollen (z. B. Product Owner für Datenprodukte) etablieren, die eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen regeln und fördern.

Danke euch fünf für die spannenden Einblicke!

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