Wer heute mit SAP unterwegs ist, kommt an einem Begriff kaum vorbei: SAP Business Data Cloud (BDC). Und nun? Ist das jetzt Datasphere 2.0? Ein neues BW? Oder einfach ein neues Buzzword rund um KI?

Zeit, das sauber zu sortieren! In diesem Artikel geht es also um:

1. Was ist die SAP Business Data Cloud – in einfach und verständlich.
2. Wobei hilft BDC ganz konkret in Unternehmen?
3. Wo steht SAP heute mit BDC?
4. Was passiert in den kommenden Monaten und in 2026?
   
   
   

1. Was ist die SAP Business Data Cloud?

In einem Satz formuliert, ist die SAP Business Data Cloud das einheitliche Datenfundament, das Ihre SAP-Prozesse, Non-SAP-Daten, Analytics und KI zusammenbringt.

Technisch bündelt die SAP Business Data Cloud u.a.:

• SAP Datasphere als Business Data Fabric - Daten verbinden, harmonisieren, mit Geschäftslogik anreichern.
• SAP Analytics Cloud für BI, Reporting und Planung.
• Einen Cloud-BW-Ansatz inkl. BW-Modernisierung und BW-Data-Products.
• Tiefe Integration zu Databricks und Snowflake für Data-Science- und Lakehouse-Szenarien.

Darauf setzen "Intelligent Applications" auf - etwa Cloud ERP Intelligence, People Intelligence oder Sales Intelligence - sowie kundeneigene Data Products, die Sie selbst definieren.

Kurz: Statt zehn Inseln (BW, Datasphere, SAC, Databricks, Excel-Auswertungen...) entsteht eine gemeinsame Daten- und KI-Plattformm, an die sowohl Menschen als auch KI-Assistenten wie Joule andocken.

2. Wobei hilft BDC ganz konkret?

Ob CFO‑Dashboard, HR‑Analytics oder Supply‑Chain‑Szenario – am Ende geht es immer um drei Dinge: Apps, Daten und KI müssen zusammenspielen. Wer Christian Klein in den letzten Monaten noch nicht in feinstem Badisch vom Flywheel-Effekt hat sprechen hören, der lebt wohl hinter dem Mond. Schauen wir also mal auf die wichtigsten Nutzenfelder für Unternehmen.

2.1 Bessere Entscheidungen auf einer konsistenten Datenbasis

20% erzielter Wert, also schöne Analytics‑Oberflächen bedeuten 80 % Aufwand. Diese stecken maßgeblich in Extraktion, Harmonisierungen, Integration und Wartung.

Die BDC zielt genau auf diese 80 % ab:

• Eine Business Data Fabric (Datasphere) verbindet SAP‑ und Non‑SAP‑Quellen – ohne jede Fachabteilung ihre eigene kleine Datenwelt bauen zu lassen.
• Harmonisierte Datenmodelle in der BDC können gleichzeitig von Reporting, Planung und KI genutzt werden – statt dreifach gepflegter Datenlogik.
• Data Products kapseln Daten plus Semantik und machen sie wiederverwendbar – vom Finance‑Reporting bis zum Machine‑Learning‑Model

Ergebnis: Weniger Datensilos, weniger Doppelplege, mehr Vertrauen in Zahlen.

2.2 KI nutzbar machen - ohne Datenchaos

BDC ist DIE Grundlage für KI‑Assistenten und Agenten. Der SAP‑AI‑Assistent Joule greift bspw. direkt auf BDC‑Daten zu, um Fragen von CRO, CFO oder CPO zu beantworten. Hierfür hat die SAP auch einen schönen und integrierten Showcase, der einen Blick wert ist.

Die Roadmap ist hierbei klar:

• „Fully agentic multi‑model database“ in SAP HANA Cloud (GA Q1 2026)
• „Memory for agents“ – ein Langzeitgedächtnis für KI‑Agenten
• Ein erweiterter HANA Knowledge Graph, der Zusammenhänge zwischen Objekten sichtbar macht (GA Q1 2026)
• Model Context Protocol (MCP)‑Support, damit Agenten strukturiert Kontextinformationen aus der BDC ziehen können (GA Q1 2026)
  
  

Übersetzt: BDC wird der Ort, an dem Ihre KI „weiß“, was Ihr Geschäft macht.

2.3 Bestehende SAP‑Landschaft modernisieren statt wegwerfen

Gerade für Unternehmen mit einem gewachsenen SAP BW ist BDC spannend – und pragmatisch gedacht:

Mit der „BW Data Diet“ gibt es einen klaren Pfad, der bei einem BW‑Sizing startet („Was würde mein BW in BDC kosten?“) und über ein kostenloses BDC Assessment for BW bis zu tiefergehenden TCO‑Analysen führt.

Hierzu gibt es mittlerweile erste Beispiele: Ein bestimmter Retail‑Kunde bspw. hat seinen BW/4‑Footprint von 9,5 TB auf 4 TB reduziert, indem historische Daten in den Object Store von Datasphere ausgelagert und HANA‑Enterprise‑Szenarien gezielt durch Datasphere oder HANA‑Runtime ersetzt wurden. Das Besondere: Mit dem BW Data Product Generator werden vorhandene InfoProvider in Data Products übersetzt – inklusive Semantik und Assoziationen. Diese stehen dann sowohl in Datasphere als auch in Databricks zur Verfügung.

Heißt: Ihr BW‑Know‑how bleibt erhalten, bekommt aber einen modernen, KI‑fähigen Unterbau.

2.4 Offen für Hyperscaler und moderne Data‑Plattformen

It's all about Integration. Konkret steht hierbei folgendes auf dem Plan:

• SAP Business Data Cloud Connect (GA Q1 2026) für standardisierte Anbindung u.a. von Snowflake und Databricks.
• Snowflake Solution Extension und tiefe SAP Databricks‑Integration für HANA Cloud (GA Q1 2026).
• Data Products als gemeinsame Sprache zwischen BDC, HANA Cloud und Databricks – z.B. via Delta Share.

Für Sie heißt das: Sie müssen sich nicht zwischen „SAP‑Welt“ und „Hyperscaler‑Welt“ entscheiden – BDC ist ausdrücklich als Brücke gedacht.

3. Wo steht SAP heute mit BDC?

Wichtigste Botschaft: BDC ist keine PowerPoint‑Vision mehr, sondern bereits heute ein immer stärker genutztes Produkt‑ und Lösungsportfolio.

3.1 Produkt & Commercial Model?

Und wie kaufen Sie nun BDC? Im Kern teilt sich das Ganze aktuell ein zwei Teilbereiche:

• BDC Core Capacity – die Plattformkapazität für Daten, Harmonisierung und Governance.
• Intelligent Applications, u.a.: Cloud ERP Intelligence, People Intelligence, ...

3.2 Technische Fähigkeiten, die heute schon da sind

Und was können Sie also tun um ihre Transformation zu unterstützen?

• BW Sizing Report & BDC Assessment for BW – inklusive detaillierter Auswertung, welche Objekte der letzten 24 Monate genutzt wurden.
• BW Data Product Generator für BW 7.50 und BW/4HANA – Data Products für Datasphere und Databricks sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern in Verwendung.
• Query Template Generator, der bestehende BW‑Queries in analytische Modelle der BDC übersetzt.
• und vieles mehr

Kurz: Wer heute starten will, kann starten. BDC ist produktiv einsetzbar – insbesondere als Daten‑ und Analytics‑Drehscheibe über BW, Datasphere und SAC hinweg.

4. Was solltest du als Kunde also jetzt tun?

Wenn Sie bis hierhin gelesen haben, stellen Sie sich wahrscheinlich die Frage: „Okay, und wie steigen wir ein, ohne gleich das ganze Haus umzubauen?“ Ein pragmatischer 4‑Schritte‑Plan:

Schritt 1: Klarheit über Ziele schaffen

SAP liefert sogenannte Use‑Case‑Pattern – Data Strategy, BW Journey, RISE Transformation, Analytics Everywhere, Business Data for AI – um ein erstes Zielbild zu formulieren. Ergebnis: Wo soll BDC in Ihrer Gesamttransformation eine Rolle spielen?

Schritt 2: BW‑Landschaft und Datenvolumen analysieren

Falls BW im Einsatz ist:

• Nutzen Sie den BW Sizing Report,
• Lassen Sie ihr kostenfreies BDC Assessment for BW durchführen.

Sie bekommen damit eine objektive Grundlage, wie der Weg in die BDC wirtschaftlich aussehen kann.

Schritt 3: Ein erstes Data Product definieren

"Start small", aber sichtbar:

• Wählen Sie einen klar umrissenen Bereich (z.B. Einkaufsanalysen, Working‑Capital‑Sicht, HR‑Headcount & Kosten).
• Erzeugen Sie darauf basierend ein erstes BW Data Product oder ein Datasphere‑Data‑Product.
• Nutzen Sie dieses gleichzeitig in SAC (Reporting/Planung) und – falls relevant – in Databricks für ein erstes Machine Learning‑Szenario.

So erleben Fachbereich und IT den Mehrwert von BDC gemeinsam.

Schritt 4: LoB & IT zusammenbringen

Wer kennt es nicht: Auf der einen Seite das LoB‑Buying‑Center (Finance, Spend, People, Sales), auf der anderen Seite die IT (BW, SAC, Datasphere, Databricks, Architektur, AI). Und BDC? BDC ist die neue Brücke dazwischen.

Das bedeutet:

• Holen Sie frühzeitig CFO, CPO, HR und alle Verantwortlichen an einen Tisch.
• Nutzen Sie echte Demoszenarien, um von der Technik- zur Wertdiskussion zu kommen.

Fazit: BDC ist das Betriebssystem für Ihre Daten‑ und KI‑Zukunft

Die SAP Business Data Cloud ist kein einzelnes Tool, das man "mal eben" einführt. Sie ist eher das Betriebssystem für Daten, Analytics und KI im SAP‑Kosmos der nächsten Jahre:

• Klarer Business‑Bezug durch Data Products und intelligente Apps.
• Offenheit zu Hyperscalern und modernen Data‑Plattformen wie Databricks und Snowflake.
• Pfad aus der BW‑Vergangenheit in eine agenten‑getriebene Zukunft – ohne die gesamte Historie über Bord zu werfen.

Eigentlich also alles ganz einfach, oder?