... ein klarer Governance Rahmen
für Verantwortlichkeit, Transparenz und Datensicherheit sorgt.
TRANSKRIPT
Wie die Business Data Cloud den Zugang zu Daten verändert - SAP und KI im Realitätscheck
Andreas:
Hallo zusammen zu unserem Podcast AI or Die.
Heute liegt eine Frage auf dem Tisch: KI und SAP. Alle reden über KI, jeder will erste Anwendungsfälle umsetzen. Gleichzeitig heißt es oft: Wir sind aber ein SAP-Haus. Da läuft alles etwas langsamer, da ist alles etwas anders. Wir haben unsere SAP-Systeme, unser ERP und viele gewachsene Strukturen.
SAP und KI klingt für manche deshalb fast wie ein Widerspruch.
Ich habe dich, Christian, angeschaut und gefragt: Wie siehst du das als Berater? Ich hatte die SAP hier zu Gast, und dort hieß es natürlich: Alles ist machbar, alles ist fantastisch.
Also dachte ich: Machen wir einen Realitätscheck.
Hallo Christian, schön, dass du da bist. Wie sieht es aus: SAP und KI?
Christian:
Hallo Andreas, grüß dich.
SAP sagt natürlich: Alles kein Problem, alles machbar. Grundsätzlich stimmt das auch, wenn alles so vorbereitet ist, wie man es sich wünschen würde.
Darüber sprechen wir ja schon seit einigen Folgen: Es beginnt im Keller. Die Basis muss vorhanden sein.
Ganz unabhängig davon, ob wir über SAP-Daten oder generell über KI-Applikationen sprechen: Die meiste Zeit geht häufig dafür drauf, überhaupt erst das Datenfundament herzustellen und Zugriff auf die Daten zu bekommen.
Und da muss man ehrlich sagen: Mit der SAP Business Data Cloud hat sich wirklich einiges verändert.
Im Gegensatz zu manchen früheren Änderungen, die eher wie ein Releasewechsel wirkten, ist die Business Data Cloud tatsächlich eine neue Art, mit SAP-Daten zu arbeiten, wenn man es richtig angeht.
Was sich mit der Business Data Cloud verändert
Andreas:
Du hast erst einmal neutral gesagt: Es hat sich etwas verändert.
Was genau hat sich verändert? Und wie geht man das richtig an, wenn man sagt: Wir wollen SAP-Daten für KI oder moderne Analytics nutzen?
Lass uns erst einmal technisch bleiben.
Christian:
Wenn wir über die Basis sprechen, kommt es nicht sofort auf den einzelnen Use Case an.
Früher war SAP oft ein sehr gekapseltes System. Ich erinnere mich noch an erste Machine-Learning-Projekte, bei denen wir SAP-Geschäftsdaten mit Cloud-Funktionalitäten zusammenbringen wollten.
Das war ein enormer Aufwand. Daten mussten extrahiert, transformiert, manuell abgezogen, harmonisiert und anschließend in eine Cloud-Umgebung übergeben werden. Erst dort konnte dann die eigentliche Arbeit beginnen.
Natürlich versucht SAP jetzt auch wieder zu sagen: Wir können vieles innerhalb der SAP-Welt abbilden.
Aber der entscheidende Punkt ist: Mit der Business Data Cloud bekommen wir offenere Standards und ganz neue Möglichkeiten, mit SAP-Daten zu arbeiten.
Wir bewegen uns weg von einem gekapselten ABAP-System, für das du in einigen Jahren kaum noch ausreichend Fachkräfte findest, hin zu einem offeneren System, in dem du mit Daten moderner weiterarbeiten kannst.
Besonders spannend ist, dass man neben den eigentlichen SAP-Daten auch die Metadaten und Kontextinformationen besser nutzen kann. Dadurch entsteht ein Weg von der alten Arbeit mit SAP-Daten hin zu modernen Datenprodukten.
Mehr zur Business Data Cloud haben wir auch in unserem Webinar zusammengefasst
Datenprodukte: Was SAP jetzt anders macht
Andreas:
Diese Denkweise rund um Datenprodukte finde ich sehr spannend.
Für alle, die mit dem Begriff nicht so vertraut sind: Datenprodukte bedeuten, dass Daten wie Produkte bereitgestellt werden. Die Empfänger sind gewissermaßen die Kunden. Es gibt Verantwortlichkeiten, Product Owner und eine klare Vorstellung davon, wofür diese Daten genutzt werden.
SAP interpretiert das teilweise etwas anders. Dort klingt es oft so: Wir haben bestimmte Datenprodukte schon vorgedacht, ihr könnt sie kaufen, einsetzen und bekommt damit direkt Use Cases aus der Business Data Cloud.
Ist das aus deiner Sicht gut?
Christian:
Es ist gut, wenn du ein stark standardisiertes SAP-System hast.
Aber wir wissen beide: Bei fast allen Kundensystemen im Analytics-Bereich läuft wenig im reinen Standard.
Natürlich kannst du diese vorgedachten Datenprodukte nutzen. Aber bei vielen Kunden hat die „andere Welt“, also die moderne Cloud- und Datenwelt, die SAP-Welt in vielen Bereichen bereits überholt.
Viele Unternehmen arbeiten schon seit Jahren mit Datenprodukten. Dort gibt es etablierte Strukturen, Data Products, moderne Architekturen und Cloud-Plattformen.
Die große Chance der SAP Business Data Cloud liegt für mich darin, dass Daten, die früher stark gekapselt waren, jetzt in diese moderne Welt eingebunden werden können.
Ein zentraler Punkt ist dabei Databricks. Dass die BDC Databricks ein Stück weit im Bauch hat, ist für mich einer der größten Vorteile.
Viele Unternehmen, die sich ernsthaft mit modernen Datenszenarien beschäftigen, haben Databricks bereits irgendwo im Einsatz. Jetzt gibt es endlich eine Möglichkeit, SAP-Daten damit besser zusammenzuführen, zu automatisieren und daraus eigene Datenprodukte zu bauen.
Für mich ist das der größere Gewinn als die fertigen Datenprodukte aus der Box: Unternehmen bekommen die Möglichkeit, ihre Geschäftsdaten aus SAP in ihre moderne Datenarchitektur mitzunehmen.
Der alte Schmerz: SAP-Daten zugänglich machen
Andreas:
Das ist genau dieser klassische Schmerzpunkt.
Früher war oft die Frage: Wie bekommen wir SAP-Daten so heraus, dass ein anderes Tool sie nutzen kann?
Dann gab es Projekte, in denen am Ende CSV-Dateien oder Excel-Abzüge gebaut wurden, die anschließend in eine Cloud hochgeladen wurden.
Jetzt gibt es deutlich bessere Schnittstellen und Möglichkeiten.
Gleichzeitig wird dadurch auch sichtbar, wie gut oder schlecht das alte Datenfundament aufgebaut war. Wenn das Fundament schlecht ist, hilft auch die beste KI nicht. Dann ist auch nicht SAP schuld, wenn es am Ende nicht funktioniert.
Christian:
Genau.
Die meiste Arbeit lag früher oft im Datenzugriff. Dieses leidige Thema mit Flatfile-Uploads, manuellen Tätigkeiten und fehlender Automatisierung war ein riesiger Aufwand.
Dieser Aufwand kann jetzt deutlich reduziert werden. Man hat die Möglichkeit, automatisiert und prozessual sauber an Daten zu kommen und sie weiterzuverarbeiten. Das ist ein großer Schritt.
Dadurch können auch Power User aus dem Fachbereich mit einer kleineren Infrastruktur erste Versuche starten. Man braucht nicht sofort ein riesiges Projekt, um zu prüfen, ob ein Use Case funktioniert.
Wenn die Daten verfügbar sind, kann jemand mit Datenverständnis ein Notebook öffnen, Python nutzen und erste Analysen oder Prototypen bauen.
Diese Geschwindigkeit gab es früher bei SAP-Daten in dieser Form nicht.
Use Cases: Von Dashboards zu AI Analytics
Andreas:
Was sind konkrete Use Cases, die Kunden jetzt machen wollen?
Die Business Data Cloud macht den Datenzugriff einfacher, Daten werden durchgängiger, SAP-Kerndaten sind besser nutzbar. Das klingt alles gut.
Aber was passiert damit konkret?
Aus meiner alten Beraterwelt wäre das Erste: Endlich vernünftiges Monitoring und Dashboarding ohne WebI-Abzug, Excel und manuelle Workarounds.
Christian:
Das ist auf jeden Fall möglich.
Spannenderweise geht es inzwischen aber oft weniger in Richtung klassisches Dashboarding und stärker in Richtung Chatbot-Nutzung.
Wir sehen sehr konkrete Fragestellungen auf SAP-Daten. Diese können ausgewertet werden und führen schnell zu Ergebnissen.
Andreas:
Also eher interaktive Analytics?
Ich stelle Fragen an die BDC, sie greift auf die Daten zu, erkennt Zusammenhänge und gibt mir Vorschläge zurück. Man könnte das AI Analytics nennen.
Christian:
Ja, wobei man zwei Dinge unterscheiden muss.
Auf der einen Seite gibt es KI-Lösungen, die wir als Unternehmenslösungen implementieren. Auf der anderen Seite gibt es Werkzeuge wie Joule, die einzelne Nutzerinnen und Nutzer verwenden können, um Informationen zu bekommen, sofern sie diese Informationen sehen dürfen.
Bei konkreten Use Cases ist Forecasting weiterhin ein großes Thema. Besonders spannend sind Liquiditätsforecasts oder Finanzforecasts, bei denen Businessdaten mit Währungsdaten oder Prognosen aus externen Quellen zusammengebracht werden.
Ein weiteres starkes Szenario ist die Verbindung von SAP-Abrechnungsdaten mit CRM-Daten. Damit lassen sich Vertriebsplanung, Produktplanung und Kundenanalysen deutlich besser unterstützen.
Der große Vorteil ist: Man kommt besser an die Daten, kann sie besser harmonisieren und sich daraus Vorschläge erarbeiten lassen.
Planung und Forecasting werden dynamischer
Andreas:
Ich hatte neulich Kollegen von Board zu Gast. Die haben über Agentic AI gesprochen und darüber, wie sich Planungsprozesse verändern.
Früher war Planung oft Jahresplanung. Daten wurden gesammelt, Workflows durchlaufen, Freigaben eingeholt.
Heute reden wir stärker über Dynamic Forecasting. Die aktuelle Weltlage verändert sich so schnell, dass klassische Jahresplanung oft nicht mehr reicht.
Was bietet die BDC in Richtung Forecasting, Planung oder Agenten?
Christian:
In diesem Bereich haben wir bisher häufig mit externen Datenquellen gearbeitet.
Ein gutes Beispiel ist ein Energieversorger oder Energiehändler. Dort geht es um die Frage, wann Strom zugekauft werden muss.
Dazu braucht man verschiedene Daten: regenerative Energien, Wetterdaten, Sonneneinstrahlung, Windprognosen und Marktinformationen. Diese Daten kann man aus externen Quellen ziehen und mit den eigenen Geschäftsdaten verbinden.
Mit dem richtigen Modell kann dann berechnet werden, wann wie viel Strom möglichst günstig zugekauft werden sollte.
Solche Szenarien haben wir bereits umgesetzt. Und genau hier wird es spannend, wenn SAP-Daten und externe Daten einfacher zusammengeführt werden können.
Andreas:
Das zeigt gut, wohin die Reise geht.
SAP tritt vielleicht nicht an und sagt: Wir sind ab morgen das beste Planungstool der Welt. Aber die BDC verändert die Grundlage, auf der solche Prozesse möglich werden.
Früher fragte man: Kann ich das mit der SAC planen? Heute reden wir stärker darüber, welche Daten über die BDC bereitgestellt werden können und wie verschiedene Systeme zusammenspielen.
Data Literacy, Power User und neue Rollen
Andreas:
Wie nehmt ihr Mitarbeitende dabei mit?
Vor einiger Zeit war Data Literacy noch ein großes Thema. Manchmal war es schon schwierig, Menschen zu erklären, wie man Filter in einem Dashboard richtig setzt.
Jetzt sollen Menschen mit Daten sprechen, Prompts formulieren und Ergebnisse richtig einordnen.
Wie schult ihr Mitarbeitende für diese neue Welt?
Christian:
Die neuen Möglichkeiten sind vor allem für Power User relevant.
Also für Menschen, die mit Daten arbeiten, die Daten verstehen und tiefer einsteigen wollen.
Der typische Dashboard-Konsument muss nicht unbedingt tief in dieses Thema einsteigen. Wenn jemand ein Management-Dashboard mit ein paar Kennzahlen konsumiert, verändert sich für diese Person erst einmal nicht so viel.
Wirklich spannend wird es für diejenigen, die mit Daten arbeiten, Analysen vertiefen und eigene Fragestellungen entwickeln.
Dort helfen uns offene Standards. Viele dieser Menschen kennen sich bereits mit modernen Tools aus. Sie müssen gar nicht komplett neu befähigt werden, sondern bekommen endlich besseren Zugriff auf SAP-Daten.
Andreas:
Ich glaube, da verändert sich gerade grundsätzlich etwas.
Früher hieß es: Wir müssen alle zu einer Data Driven Company machen. Alle müssen über Daten sprechen, alle müssen Daten verstehen.
Ich habe inzwischen den Eindruck, dass Expertentum im Umgang mit Daten wieder wichtiger wird.
Vielleicht müssen wir gar nicht mehr jeden Menschen tief in Daten ausbilden. Stattdessen brauchen wir starke Expertinnen und Experten mit Domainwissen, die mit Daten und KI arbeiten können und daraus echte Handlungsempfehlungen ableiten.
Die Maschine übernimmt Teile dessen, was früher Data Scientists oder Data Engineers viel Zeit gekostet hat. Dadurch werden analytische Fähigkeiten und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine noch wichtiger.
Es geht nicht mehr darum, dass jeder 20 Drilldowns in einem Dashboard bedienen kann. Entscheidend ist, dass die richtigen Menschen die richtigen Fragen stellen und Ergebnisse einordnen können.
Christian:
Das ist definitiv ein Paradigmenwechsel.
Man sieht das in vielen Unternehmen. Auch Data Governance und Datenarchitekturen verändern sich. Wir bewegen uns stärker in Richtung Domänendesign.
Das bedeutet: Die Verantwortung für Daten liegt bei den Menschen, die diese Daten wirklich verstehen.
In den letzten zwei bis drei Jahren sehen wir immer häufiger, dass Power User und Fachbereiche in Projekten und Ausschreibungen stärker eingebunden sind. Es sind mehr Menschen dabei, die den Business Value aus Daten ziehen.
Das ist gut, denn am Ende sind Daten ein Mittel zum Zweck. Es geht darum, Geschäftserfolg zu generieren.
Die Anzahl der reinen Konsumenten kann gleich bleiben. Aber die Gruppe der Menschen, die tief mit Daten, Strukturen und Prozessen arbeitet, wird wichtiger.
Wie sieht die Arbeit mit der BDC aus?
Andreas:
Wie sehen die Oberflächen der Business Data Cloud aus?
Wenn ich als User damit arbeiten möchte: Läuft das über einen Chatbot? Klicke ich mich durch eine Oberfläche? Kann ich Dinge anpassen?
Wie sieht der Einstieg aus?
Christian:
Das hängt davon ab, wie man damit arbeitet.
Grundsätzlich gibt es eine Weboberfläche. Man kommt auch mit relativ wenig Coding voran.
Ich selbst bin kein Entwickler und sehe es meistens eher von der Konsumentenseite. Deshalb ist für mich manchmal gar nicht entscheidend, ob ich am Ende einen SAC-Bericht sehe oder nativ in der Business Data Cloud arbeite.
Aus der Arbeit mit unseren Kolleginnen und Kollegen höre ich aber, dass es ein gut zugängliches Tool ist.
Andreas:
Ich frage deshalb, weil Microsoft mit Fabric, Power BI und Copilot ja in eine ähnliche Richtung geht.
Der Copilot wird dort zunehmend zum Single Point of Entry. Man öffnet vielleicht irgendwann nicht mehr bewusst Word, PowerPoint oder Excel, sondern startet über den Copilot, der die Aufgabe auf die passenden Programme verteilt.
Glaubst du, dass es mit SAP, BDC und Joule ähnlich wird? Dass der Nutzer am Ende nur noch einen Einstiegspunkt hat und gar nicht mehr wissen muss, aus welchem System die Information kommt?
Christian:
Wenn ich mir anschaue, wie SAP Joule treibt, dann geht die Reise klar in diese Richtung.
Du hast deinen Chatbot, stellst eine Frage und bekommst eine Antwort. Wenn du zum Beispiel Informationen zu Reisekosten brauchst, ist es dem Enduser egal, ob die Daten aus SuccessFactors, dem ERP oder einem anderen System kommen.
Der Nutzer hat eine Oberfläche, einen Bot und bekommt die Information bereitgestellt.
Das macht auch Data Literacy für viele Endnutzer einfacher. Für Spezialfälle braucht man weiterhin Profis. Aber für alltägliche Fragen kann diese Art von Einstieg sehr viel vereinfachen.
Single Point of Entry und neue Erwartungen
Andreas:
Das Beispiel Reisekosten ist gut.
Früher hätte man für eine Auswertung der Reisekosten im März im Vergleich zum Vorjahr vielleicht mehrere Klicks, ein Dashboard und verschiedene Filter gebraucht.
Heute könnte ich einfach fragen: Zeig mir die Reisekosten der Mitarbeitenden im März im Vergleich zum Vorjahr, aber nimm das Management heraus.
Dann bekomme ich die Daten so, wie ich sie brauche.
Wir sind da in einem interessanten Zeitalter angekommen. Und man muss SAP fast loben: Wir reden heute erstaunlich positiv.
Wenn du eine Schulnote vergeben müsstest, von eins bis sechs: Wo würdest du SAP aktuell bei diesem Thema einordnen?
Christian:
Wenn man berücksichtigt, dass viele andere Anbieter in diesem Bereich ein paar Jahre Vorsprung hatten, hat SAP inzwischen eine solide Zwei verdient.
Da ist noch viel in Entwicklung, aber der Fortschritt ist deutlich sichtbar.
Andreas:
Das ist eine Note, die man SAP in diesem Bereich vor einigen Jahren wahrscheinlich nicht gegeben hätte.
In den eigenen Systemen war SAP immer stark. Deshalb ist SAP ein Weltunternehmen geworden. Aber bei modernen Daten- und KI-Themen hatte man oft nicht das Gefühl, dass SAP ganz vorne mitläuft.
Jetzt wirkt es anders. Bei den BDC-Präsentationen gab es einen gewissen Aufbruch. Es war leicht zu verstehen, was SAP vorhat.
Der Name ist allerdings gewöhnungsbedürftig. Business Data Cloud, BDC, Business Data, Data Cloud. Da muss man sich schon konzentrieren.
Christian:
Für uns kommt noch dazu, dass unser Mutterschiff BTC heißt. Wenn wir also mit der BTC in BDC-Projekte gehen, sorgt das manchmal für zusätzliche Verwirrung.
Datasphere fand ich als Namen auch schöner. Aber Namenswechsel sind bei SAP ja ein bekanntes Thema. Vielleicht heißt es in zwei Monaten wieder anders.
Wichtig ist: Die Business Data Cloud ist eine echte Chance, die Arbeit mit SAP-Daten zu verändern.
Es geht nicht einfach nur darum, ein Upgrade zu machen, um nicht aus dem Supportfenster zu fallen. Es ist eine Gelegenheit, umzudenken, alte Dinge wegzuwerfen, andere Dinge zu optimieren und sich neu aufzustellen.
Mit Databricks als Partner hat SAP aus meiner Sicht an vielen Stellen auf das richtige Pferd gesetzt.
Es werden Szenarien möglich, die vor kurzer Zeit noch deutlich schwieriger waren.
Neue Chancen, neue Fallstricke
Christian:
Bei all den neuen Möglichkeiten darf man Governance nicht vergessen.
Wenn ein Chatbot Informationen bereitstellt, muss er auch verstehen, was er dir zeigen darf und was nicht. Er darf dir zum Beispiel keine Gehaltsinformationen anzeigen, wenn du nicht berechtigt bist.
Mit neuen Möglichkeiten kommen immer auch neue Fallstricke.
Deshalb beschäftigen wir uns aktuell intensiv damit, welche Governance- und Berechtigungskonzepte notwendig sind, wenn Unternehmen solche neuen Datenzugriffe und KI-Funktionen nutzen.
Unsere klare Empfehlung zur Business Data Cloud ist trotzdem: Einfach einmal machen und Gas geben.
Gib den Menschen die Möglichkeit, mit ihren Daten zu arbeiten. Wenn Business-Know-how und technisches Verständnis zusammenkommen, lassen sich Dinge erreichen, die früher schwerer skalierbar waren.
Ausblick: Data Governance im KI-Zeitalter
Andreas:
Dann lass uns beim nächsten Mal über Data Governance sprechen.
Gerade im Zeitalter von KI wird das Thema sofort relevant: Wie stelle ich Durchgängigkeit der Daten sicher? Welche Rollenmodelle brauche ich? Wer ist verantwortlich? Wer schaut auf Qualität, Sicherheit und Nutzung?
Ich finde das Thema spannender als seinen Ruf. Es gibt viele Ansätze und Positionen dazu.
Du hast außerdem ein Factsheet zur Business Data Cloud mitgebracht. Wer noch einmal etwas zur BDC nachlesen möchte und wem das hier alles zu schnell ging, kann unten auf den Link klicken.
Dort sind die wichtigsten Fakten zusammengefasst. Man kann es herunterladen, mitnehmen und in die nächste Präsentation einbauen.
Christian:
Sehr gerne.
Schaut es euch an. Es sind ein paar hilfreiche Fakten enthalten, wie ihr mit der BDC eure KI-Use-Cases starten könnt und wie ihr schnell Nutzen generiert.
Ich würde mich freuen, wenn wir euch damit ein Stück weit unterstützen können.
Abschluss
Andreas:
So soll es sein.
Christian, du hast wie immer die letzten Worte. Du kannst sagen, was du möchtest. Du darfst nur nicht sagen: Vielen Dank für die Einladung.
Wenn ihr Webinare, Veranstaltungen oder andere Themen habt, kannst du das jetzt gerne erzählen.
Ich sage ciao. Danke für das Gespräch. Es war spannend, die Business Data Cloud noch einmal im Realitätscheck zu betrachten.
Tschüss, mach’s gut, auf bald.
Christian:
Ich wünsche allen Hörerinnen und Hörern einen schönen Feierabend, falls es bei euch schon so weit ist.
Ansonsten freue ich mich, wenn ihr euch unser kleines Factsheet anschaut. Ich freue mich auf das nächste Mal.
Und ich hoffe, ihr habt alle so gutes Wetter wie ich gerade, wenn ich aus dem Fenster schaue.
Andreas:
Nein, in Hamburg nicht.
Christian:
Tut mir leid. Hier im Süden ist es schön. Ciao.
Andreas:
Ciao.