Neue Potenziale von SAP Analytics Cloud (SAC)

Mehr Agilität, schnellere Entscheidungen und konsistente Daten

Die Anforderungen an Data Analytics und die Unternehmensplanung haben sich in den letzten Jahren deutlich verändert. Um möglichst zeitnah auf Veränderungen und neue Marktsituationen reagieren zu können, brauchen Fachbereiche heute wesentlich schnellere Analysen, flexiblere Planungsszenarien und vor allem eine konsistente Datenbasis.  

Die Probleme liegen dabei meist weniger im eingesetzten Analyse- oder Planungstool, sondern in der zugrunde liegenden Datenarchitektur: starre, historisch gewachsene Modelle, komplexe Datenflüsse und technische Brüche verhindern Geschwindigkeit und Flexibilität.. Genau hier setzt SAP mit seiner strategischen Neuausrichtung durch die SAP Business Data Cloud (BDC) an.  

In diesem Blogbeitrag nehmen wir diese daher näher unter die Lupe. Dabei betrachten wir vor allem die neue Rolle von SAP Analytics Cloud (SAC) innerhalb der Plattform – und welche Vorteile sich daraus für die Fachbereiche ergeben.

Rückblick: Warum SAP BW als bewährte Datenbasis nicht mehr reicht

Über viele Jahre war SAP BW das zentrale System für Reporting und Planung im SAP-Umfeld. Es hat Unternehmen eine stabile und standardisierte Grundlage für Analysen geboten und war lange Zeit der unangefochtene Standard.

Doch die Anforderungen haben sich weiterentwickelt: Self-Service-Analytics, Echtzeitfähigkeit, flexible Planung sowie die einfache Integration externer Datenquellen gehören heute zum Erwartungshorizont der Fachbereiche. Klassische BW-Architekturen stoßen hier zunehmend an ihre Grenzen – insbesondere durch ihre starre Modellierungslogik, langen Entwicklungszyklen und ihre enge Kopplung an SAP-Systeme, die die Integration externer Datenquellen  deutlich aufwendiger macht..

SAP reagiert auf die neuen Anforderungen mit einer cloudbasierten Plattform, die bestehende Stärken aufgreift und zugleich neue Möglichkeiten eröffnet.  

Der neue SAP-Ansatz: Business Data Cloud als logische Weiterentwicklung

Mit der Business Data Cloud (BDC) stellt SAP eine cloudbasierte Datenbasis bereit, die Unternehmensdaten zentral und konsistent zusammenführt. Das schafft einen strategischen Rahmen für moderne Daten- und Analytics-Architekturen und ermöglicht eine einheitliche Datenbasis ohne klassische ETL-Brüche – für schnellere Analysen, verlässliche Planung und fundierte Entscheidungen.

Die Kernbestandteile des BDC-Ansatzes sind:

• SAP Datasphere als zentrale Datenplattform zur Integration, Modellierung und Harmonisierung von SAP- und Non-SAP-Daten ‍
• SAP Analytics Cloud (SAC) als Analyse- und Planungsschicht für die Fachbereiche ‍
• Optionale Komponenten wie Databricks für Advanced Analytics, Data Science und Machine Learning

Das Zusammenspiel dieser Bausteine ermöglicht einen offenen, flexiblen Ansatz mit Zero-Copy- und Federated-Access-Szenarien. Daten müssen nicht mehr zwingend redundant repliziert werden, sondern können konsistent und aktuell für Analyse und Planung zur Verfügung gestellt werden.. Der große Vorteil: Auch Nicht-SAP-Daten lassen sich deutlich einfacher in Analyse- und Planungsprozesse einbeziehen

Die neue Rolle der SAP Analytics Cloud: Zentrales Frontend für Analyse und Planung

In dieser neuen Architektur verändert sich auch die Rolle der SAP Analytics Cloud. SAC ist nicht mehr nur ein Reportingtool, sondern das zentrale Frontend für Analyse und Planung innerhalb der SAP-Business-Data-Cloud-Architektur.

Durch die enge Integration mit SAP Datasphere arbeiten die Anwender dabei direkt auf einer harmonisierten Datenbasis – ohne komplexe technische Abhängigkeiten oder lange IT-Projekte. Wie diese enge Verzahnung von Analyse und Planung konkret umgesetzt wird, zeigt das Konzept des Seamless Planning.

Seamless Planning: Analyse und Planung auf derselben Datenbasis

Beim Seamless Planning finden Analyse-, Reporting- und Planungsprozesse auf derselben Datenbasis statt - ohne Medienbrüche oder manuelle Übertragungen.  

SAP Datasphere fungiert dabei als zentrale Datenplattform, die SAP- und Non-SAP-Daten integriert und in einem einheitlichen semantischen Kontext bereitstellt. Darauf aufbauend ermöglicht die enge Verzahnung mit der SAP Analytics Cloud, Planungsmodelle direkt auf der Datenquelle zu erstellen und Planwerte ohne zeitliche Verzögerung direkt zurückzuschreiben.

Dadurch entfallen viele klassische ETL-Prozesse sowie Exporte und Importe.. Die Daten stehen jederzeit konsistent für Planung, Reporting und Analysen zur Verfügung.

Das führt zu:

• kürzeren Planungszyklen
• konsistenten Ist-, Plan- und Forecast-Daten
• geringerer technischer Komplexität
• reduzierter Fehleranfälligkeit

Für Fachbereiche bedeutet das schnellere Iterationen, verlässlichere Ergebnisse und eine deutlich höhere Transparenz über Ist-, Plan- und Forecast-Daten hinweg – als Grundlage für fundierte und nachvollziehbare Entscheidungen.

Neue Rollenverteilung zwischen Fachbereich und IT

Mit der neuen Architektur verändert sich auch die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT. Fachbereiche gewinnen mehr Autonomie bei der Analyse, Modellierung und Planung. Gleichzeitig bleibt die IT verantwortlich für die übergeordneten Themen Governance, Sicherheit, Datenqualität und einheitliche Standards.

Das Ergebnis ist kein Kontrollverlust, sondern eine klare Aufgabentrennung: Die IT schafft den stabilen Rahmen – die Fachbereiche nutzen ihn flexibel und eigenständig.

Fazit & Ausblick

Die Kombination aus SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Analyse und integrierte Planung, da erstmals eine konsistente, cloudbasierte Datenbasis für zentrale Analyse- und Planungs-Use-Cases zur Verfügung steht. Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen werden zentral harmonisiert und können ohne zwingend redundante Kopien unmittelbar zur Verfügung gestellt werden – sowohl für Analysen als auch für Planungsszenarien.

Und genau diese Architektur ist auch die Voraussetzung für weitere Entwicklungen in Richtung KI und Advanced Analytics:

• KI-Modelle benötigen konsistente, aktuelle und kontextualisierte Daten
• Datasphere stellt diese Daten einheitlich bereit – unabhängig von der zugrunde liegenden Quelle.
• SAC nutzt diese Daten direkt für Prognosen, Simulationen und automatisierte Planungsszenarien

Durch die Reduktion klassischer ETL-Brüche und Batch-Jobs können KI-gestützte Analysen und Planungen direkt auf operativen und historischen Daten aufsetzen. Gleichzeitig lassen sich Advanced-Analytics- und Data-Science-Use-Cases über offene Integrationen (z. B. Databricks) nahtlos anbinden.

SAC fungiert dabei als Business-Frontend, das komplexe Modelle und KI-Ergebnisse für Fachbereiche nutzbar macht – auch ohne technisches Spezialwissen. So wird KI nicht zum isolierten Experiment, sondern zum integrierten Bestandteil von Analyse- und Entscheidungsprozessen.

Sie möchten von den neuen Möglichkeiten profitieren? Gerne unterstützen wir Sie beim Umstieg auf die moderne SAP-Architektur. Sprechen Sie uns einfach an - gemeinsam entwickeln wir die passende Roadmap für Ihre spezifischen Anforderungen.  

Kleiner Spoiler: Im nächsten Teil unserer Blog-Serie beleuchten wir den Fabric-Ansatz der Business Data Cloud noch etwas genauer und schauen dabei vor allem, was der Wechsel für die Unternehmensprozesse konkret bedeutet. Seien Sie gespannt.