SAP Datasphere
SAP
Kurz erklärt
SAP Datasphere ist die moderne Datenmanagement- und Datenmodellierungsplattform von SAP. Sie ermöglicht die Integration, Modellierung und Bereitstellung von Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen für Analytics, Planung und KI-Anwendungen.
Im SAP-Portfolio übernimmt Datasphere die Rolle der semantischen Datenschicht. Sie sorgt dafür, dass Daten fachlich beschrieben, harmonisiert und als wiederverwendbare Datenprodukte für unterschiedliche Anwendungsfälle bereitgestellt werden können. Im Kontext der SAP Business Data Cloud ist Datasphere ein zentraler Baustein der zukünftigen SAP-Datenarchitektur.
Warum ist SAP Datasphere relevant?
Viele Unternehmen verfügen heute über eine historisch gewachsene Datenlandschaft. Daten liegen in SAP ERP, SAP S/4HANA, SAP BW, CRM-Systemen, Cloud-Anwendungen und weiteren Plattformen verteilt vor. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Reporting, Planung, Self-Service Analytics und KI.
In der Vergangenheit wurden solche Anforderungen häufig über komplexe Data-Warehouse-Landschaften oder zahlreiche individuelle Schnittstellen gelöst. Dies führte zu redundanten Datenbeständen, unterschiedlichen Kennzahlendefinitionen und hohem Wartungsaufwand.
SAP Datasphere verfolgt einen anderen Ansatz. Die Plattform stellt eine gemeinsame semantische Ebene bereit, auf der Geschäftsdaten fachlich beschrieben und für unterschiedliche Nutzergruppen verfügbar gemacht werden können. Dadurch können Daten konsistenter genutzt und einfacher für Analytics, Planung und KI bereitgestellt werden.
Besonders relevant wird Datasphere im Zusammenhang mit der aktuellen SAP-Datenstrategie. SAP positioniert die Plattform als zentrale Modellierungs- und Integrationsschicht innerhalb der SAP Business Data Cloud. Während SAP Databricks die Pro-Code-Plattform für Data Engineering und KI darstellt, übernimmt Datasphere die Rolle der Business- und Semantikschicht für wiederverwendbare Datenprodukte.
Für viele SAP-Kunden stellt sich daher aktuell die Frage, welche zukünftige Rolle SAP BW, Datasphere, Databricks und die SAP Business Data Cloud in ihrer Zielarchitektur spielen sollen. Genau an dieser Stelle wird Datasphere zu einem strategischen Thema.
Wie unterstützt die celver AG?
Die celver AG unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung moderner Datenarchitekturen auf Basis von SAP- und Non-SAP-Technologien. Dabei betrachten wir Datasphere nicht isoliert, sondern immer im Zusammenhang mit der gesamten Zielarchitektur.
Ein typischer Fehler vieler Unternehmen besteht darin, Datasphere als Nachfolger von SAP BW zu betrachten. In der Praxis geht es jedoch meist um deutlich grundlegendere Fragestellungen: Welche Datenplattform wird zukünftig benötigt? Welche Rolle spielen Data Products? Wann ist Databricks sinnvoll? Wie lassen sich Analytics, Planung und KI gemeinsam unterstützen?
Die celver AG begleitet Kunden bei:
- Entwicklung einer Datenstrategie
- Einordnung von Datasphere innerhalb der SAP-Roadmap
- Aufbau von Datenprodukten
- Integration von SAP- und Non-SAP-Daten
- Verbindung von Datasphere und Databricks
- Modernisierung bestehender BW-Landschaften
- Aufbau moderner Analytics- und Planungsarchitekturen
Dabei steht nicht die Technologie im Vordergrund, sondern die Frage, welche Architektur langfristig die Unternehmenssteuerung, Analytics und zukünftige KI-Anwendungen bestmöglich unterstützt.
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Häufig gestellte Fragen
Nicht direkt. SAP bietet zwar Migrationspfade für bestehende BW-Landschaften an, Datasphere erfüllt jedoch eine andere Rolle und ist Bestandteil einer umfassenderen Datenarchitektur. Viele Unternehmen werden künftig hybride Landschaften betreiben, in denen BW, Datasphere und weitere Plattformen parallel genutzt werden.
Datasphere fokussiert sich auf die fachliche Modellierung, Semantik und Bereitstellung von Datenprodukten. SAP Databricks adressiert dagegen Data Engineering, Machine Learning und KI-Anwendungen. Beide Plattformen ergänzen sich innerhalb der SAP Business Data Cloud.
Das hängt von der Zielarchitektur ab. Viele Unternehmen kombinieren beide Technologien. Während Databricks technische Datenverarbeitung und KI unterstützt, liefert Datasphere die fachliche und semantische Sicht auf die Daten.
KI benötigt konsistente und fachlich verständliche Daten. Datasphere unterstützt die Harmonisierung, Beschreibung und Bereitstellung dieser Daten und schafft damit eine wichtige Grundlage für Analytics- und KI-Anwendungen.
Datenprodukte sind fachlich beschriebene und wiederverwendbare Datensätze, die für Analytics, Planung oder KI genutzt werden können. Datasphere stellt die semantische Grundlage für deren Modellierung und Bereitstellung bereit.
