Fundament für das Autonomous Enterprise: Die BDC-Strategie mit SAP BW  

Die Vision ist klar: Ein Unternehmen, das durch KI-Agenten autonom operiert und Prozesse in Echtzeit optimiert. Doch massive Altlasten versperren oft den Weg. Jahrzehntelang gewachsene SAP-BW-Landschaften sind geprägt von starren Silos, undokumentiertem Custom Coding und komplexen Schnittstellen.

Allerdings ist eine Business AI nur so belastbar wie ihre Datengrundlage. Wer versucht, moderne Large Language Models (LLMs) auf eine fragmentierte Legacy-Struktur aufzusetzen, riskiert teure Fehlentscheidungen oder Falschaussagen durch KI. Deshalb benötigt das Autonomous Enterprise keinen bloßen Datentopf, sondern eine funktionierende Business Data Fabric. Ohne einen validen „Knowledge Core“, der den betriebswirtschaftlichen Kontext (Metadaten) über Systemgrenzen hinweg bewahrt, bleibt die Transformation in der Sackgasse stecken.

Die Vorarbeit: Optimize, Modernize, Innovate

Bevor der eigentliche technische Umzug („Lift“) des SAP BW in die Cloud erfolgen kann, ist eine strategische Konsolidierung zwingend. Ein bloßes „Copy-and-Paste“ der alten Strukturen in neue Cloud-Umgebungen würde die Betriebskosten (TCO) aufgrund des Daten Ballasts explodieren lassen. SAP empfiehlt daher drei essenzielle Schritte vorab:

1. Optimize: Vor dem Lift wird die gewachsene Landschaft konsequent bereinigt. Nicht mehr benötigte Daten werden archiviert oder gelöscht und obsolete InfoProvider und Datenflüsse ausgemustert, sodass nur geschäftskritische Daten und Prozesse den Weg in die Cloud antreten. Das senkt das Sizing und die laufenden Betriebskosten beim Hyperscaler und liefert zugleich saubere Daten als eine der Dimensionen eines Clean Core.

2. Modernize: Über den Data Product Generator werden klassische InfoProvider (wie DataStore Objects) in harmonisierte, unternehmensweit nutzbare Datenbausteine umgewandelt. Alte Abfragen laufen dabei unterbrechungsfrei weiter, während die neuen Datenprodukte in der SAP Datasphere bereitstehen.

3. Innovate: Gemeint ist damit die frühzeitige Identifikation von Cloud-Native-Szenarien, die alte BW-Workflows nicht nur ersetzen, sondern durch Automatisierung verbessern. SAP-Daten lassen sich im Open Data Ecosystem nahtlos mit Plattformen wie Google BigQuery oder Microsoft Fabric verknüpfen. Zudem können KI-Modelle über das Zero-Copy-Prinzip (Delta Sharing) direkt auf den Daten operieren, ohne teure Duplikate zu erzeugen. Langfristiges Ziel ist das geplante Decommissioning (der schrittweise Rückbau) des Altsystems.

Auf die strategische Konsolidierung folgt die technische Umsetzung mit Lift & Shift. Hierbei wird das bestehende On-Premise-System als Kernkomponente der SAP BDC in die Private Cloud Edition (PCE) migriert. Das System wird als Managed Service auf Hyperscalern betrieben. Die Vorteile liegen in der vollständigen Erhaltung bestehender Investitionen in Datenmodelle, einer TCO-Senkung durch den Wegfall von Hardwarewartung sowie einer sofortigen Supportverlängerung für SAP BW 7.5 bis mindestens 2030.

Den Ausblick liefert Joule Studio 2.0, die auf der Sapphire vorgestellte, KI-first Entwicklungsumgebung zum Bauen und Betreiben eigener Agenten, Anwendungen und Workflows. Statt mühsam Code zu schreiben, beschreiben Entwickler ein gewünschtes Geschäftsergebnis in natürlicher Sprache. Joule Studio generiert daraus Agentenspezifikation, Workflow-Logik und ein Test-Harness, die nur noch reviewt und verfeinert werden müssen. Über die native Einbindung von n8n lassen sich Agenten orchestrieren und ohne eigenen Integrationscode auch an Systeme außerhalb des SAP-Ökosystems anbinden; Werkzeuge wie Cursor und Claude Code sind in die Umgebung integriert. So entsteht ein durchgängiger Weg vom Agenten selbst bis zu seinen Erweiterungen, die über das Model Context Protocol an die SAP-Funktionen andocken.

Diese Vision einer agentischen Entwicklung setzt voraus, dass die zugrunde liegende SAP Business Data Cloud (BDC) als semantisches Fundament absolut stabil ist. Nur wenn der Knowledge Graph die Zusammenhänge korrekt abbildet, kann eine solche KI-Unterstützung im produktiven Betrieb tatsächlich einen Mehrwert bieten, ohne unvorhersehbare Halluzinationen in die Geschäftsprozesse zu tragen.

BDC-Strategie mit Methodik & Expertise

Angesichts der Komplexität ist ein „Do-it-yourself“-Ansatz oft riskant. Die Erfahrung zeigt, dass die Einbindung eines erfahrenen Partners, der sowohl die Legacy-Welt des BW und die Cloud-Architekturen der SAP Business Technology Platform (SAP BTP) beherrscht, den entscheidenden Unterschied macht. Angesichts der Komplexität und der drohenden Kostenfallen empfiehlt sich ein methodisches Vorgehen zur Validierung der individuellen BDC-Strategie. Darüber hinaus ist eine ganzheitliche Betrachtung sowie das Testing der Gesamtlösung unerlässlich:

• Discovery: Eine Bestandsaufnahme der realen Architektur-Abhängigkeiten (SAP & Non-SAP).
• Prototyping: Die Erstellung eines greifbaren „Proof of Value“ in einer hybriden Umgebung, um die Mechanismen von Zero-Copy und Delta Sharing über SAP Databricks direkt am echten Objekt zu validieren.
• Roadmap: Die Ableitung eines Zielbildes, das den Rückbau der Legacy-Systeme (Decommissioning) planbar macht.

Weichenstellung für das nächste Jahrzehnt mit SAP BDC

Die Migration weg von BW 7.5 bietet die Chance, technische Schulden abzutragen. Das „Autonomous Enterprise“ entsteht durch eine Architektur, die Datenqualität und Integration priorisiert. Wer Knowledge Core und Integration Suite als Einheit begreift, nutzt die Business AI Platform erfolgreich als Innovationsmotor.