Im Kontext des autonomen Unternehmens und der SAP Business AI Platform erhält die Modernisierung der SAP BW-Landschaft zusätzliche Relevanz. Unternehmen, die aktuell noch SAP BW im Einsatz haben, stellen sich die Frage, wie sie den Weg von ihrem SAP BW-System, das seit vielen Jahren verlässlich im Einsatz ist, in die moderne Welt der Datenprodukte und der künstlichen Intelligenz (KI) schaffen. Der Schlüssel liegt in der Weiterentwicklung des klassischen Data-Warehouse-Ansatzes hin zu einer Business-Data-Fabric-Architektur mit SAP Datasphere bzw. der SAP Business Data Cloud (BDC) als zentraler Komponente.
Die Modernisierung von SAP BW führt über eine Business-Data-Fabric-Architektur mit SAP Datasphere bzw. der SAP Business Data Cloud (BDC) als zentraler Datengrundlage – als Voraussetzung für den produktiven, skalierbaren Einsatz von KI.
Die SAP Business AI Platform bildet die übergeordnete Plattform für KI-Agenten, Daten, Modelle und Governance; die SAP BDC liefert dafür die businessfähige Datengrundlage.
Zentrale Tools, die beim Umstieg unterstützen, sind der Data Product Generator, der Query Template Generator und der SAP BW Migration Assistant (verfügbar ab Q4/2026), der den Migrationsaufwand gegenüber Greenfield-Ansätzen um bis zu 50 % senken soll.
Unternehmen mit SAP BW 7.5 und mit SAP BW/4HANA folgen demselben Innovationspfad. Bestehende Investitionen bleiben erhalten und werden in eine KI-fähige Architektur überführt.
Wenn Unternehmen KI einsetzen, bleibt ein skalierbarer Geschäftswert häufig aus drei Gründen aus:
Es fehlt der fachliche und prozessuale Kontext: Die Daten geben nicht her, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet.
Die relevanten Daten sind nicht durchgängig verbunden: Historisch gewachsene Systemlandschaften haben das Problem, die Daten im richtigen Kontext darzustellen.
Es ist keine Governance vorhanden. Saubere KI erfordert eine klare Governance-Struktur, um Ergebnisse nachvollziehbar und steuerbar zu machen sowie mit einer gewissen Verlässlichkeit vorhersagen zu können.
Viele Unternehmen verharren aktuell in einem KI-Pilotmodus. Die Grundlage für die künstliche Intelligenz ist in den meisten Fällen noch nicht ausgeprägt genug, um KI produktiv zu nutzen und skalierbar zu machen. Hierfür bedarf es einer integrierten Datenbasis, eines Business-Kontexts und eines belastbaren Governance-Fundaments. Voraussetzung ist eine leistungsfähige Datenplattform, die der KI zugrunde liegt. Im Zielbild des autonomen Unternehmens wird die SAP Business AI Platform zur Grundlage für sämtliche Daten.
Mithilfe der SAP Business AI Platform können KI-Agenten auf den gleichen Geschäftskontext, die gleichen Daten, die gleichen Modelle und die gleiche Governance zugreifen. So entsteht eine Plattform, auf der KI nicht nur entwickelt, sondern auch über Prozesse und Domänen hinweg integriert und skaliert wird. Innerhalb der SAP Business AI Platform bildet die SAP BDC die erforderliche Datengrundlage. Wenn sich Unternehmen ernsthaft mit KI und SAP-Daten auseinandersetzen möchten, führt perspektivisch kein Weg an der SAP BDC vorbei. Denn die SAP BDC etabliert eine businessfähige Datengrundlage, auf der KI, Anwendungen und Governance zusammengeführt werden.
Der von SAP vorgezeichnete Modernisierungspfad von SAP BW zur SAP Business Data Cloud führt über die drei Etappen Optimize, Modernize und Innovate.
Zunächst wird das SAP BW-System als Private Cloud Edition (PCE) in eine von SAP betriebene Cloud-Umgebung verlagert. Dadurch entfallen die Kosten für Hardware-Wartung, Infrastruktur und Betrieb. Vor dem Schritt in die PCE ist es empfehlenswert, das On-Premise-System durch Housekeeping und eine vorgeschaltete Data-Tiering-Strategie (mit der Aufteilung in heiße, warme und kalte Daten) zu optimieren. Das Ziel: das SAP BW-System auf eine Größe bringen, welche die Verlagerung in die Private Cloud kosten- und performanceseitig interessant macht. Aktuell plant SAP eine Verlängerung der Extended Maintenance für SAP BW 7.5 PCE bis 2035.
Der nächste Schritt besteht in der nahtlosen Integration der SAP BW-Daten als Datenprodukte in die SAP BDC mithilfe des Data Product Generator. Der Query Template Generator konvertiert Queries als analytische Modelle in SAP Datasphere innerhalb der SAP BDC. Auf diese Weise können Unternehmen semantisch definierte SAP BW-Datenprodukte nutzen, um die Anforderungen an weitere Datenumwandlungen und Modellierungen in SAP Datasphere abzudecken.
Dank des offenen Partnerökosystems können Unternehmen ihre SAP BW-Datenprodukte mit Daten aus Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric zusammenführen und für Machine-Learning-Szenarien sowie KI-Use-Cases nutzen. Durch einen direkten Zugriff auf die Daten über den Object Store lassen sich neue Anwendungsfälle mit SAP BW-Datenprodukten umsetzen. Im nächsten Schritt ersetzen Unternehmen ihre bisherigen SAP BW-Szenarien durch bewährte, von SAP verwaltete Datenprodukte. Eine Reihe von automatisierten Angeboten ermöglichen den sukzessiven Rückbau des SAP BW-Systems.
Unternehmen, die aktuell noch SAP BW 7.5 nutzen, haben den gleichen Innovationspfad wie Unternehmen, die bereits SAP BW/4HANA im Einsatz haben. Durch die Kombination von SAP BW und SAP Datasphere werden Legacy-Daten und neue Daten in SQL-basierte Modellierungsansätze überführt. Was Unternehmen in SAP BW aufgebaut haben, bleibt erhalten und wird auf eine leistungsfähige, zeitgemäße Plattform übertragen, sodass die Architektur die Anforderungen in Bezug auf ein KI-gesteuertes Unternehmen erfüllt. Durch die schrittweise Modernisierung wird das bisherige SAP BW-System über die Zeit obsolet, die Inhalte werden jedoch weiterverwendet.
SAP stellt verschiedene Tools zur Verfügung, mit denen Unternehmen ihr SAP BW-System in Richtung SAP Business Data Cloud transformieren können. Ein wesentlicher Vorteil dieser toolgestützten Modernisierung besteht darin, dass weite Teile der in der Vergangenheit in SAP BW getätigten Investitionen geschützt werden.
Mit dem Data Product Generator generieren Unternehmen Datenprodukte auf der Basis von BW Info Providern. Die Datenprodukte werden auf den SAP Object Store abgelegt. Der Zugriff auf die Datenprodukte erfolgt über SAP Datasphere, um weitere Modelle aufzubauen. Für weitere Nicht-SAP-Data-Engineering-Use-Cases können 3rd-Party-Tools über SAP BDC Connect auf die Daten zugreifen. In der Predictive Library sind die verfügbaren Datenprodukte katalogisiert und können für Machine Learning auf der SAP HANA Cloud genutzt werden.
Der Query Template Generator übersetzt SAP BW-Query-Funktionalitäten in Richtung der analytischen Modelle in SAP Datasphere. Damit wird es möglich, Datenmodelle aus den SAP BW Queries aufzubauen.
Die aktuelle Roadmap sieht den Roll-out des SAP BW Migration Assistant für Q4/2026 vor. Dabei handelt es sich um eine KI-gestützte Überführung von Data Pipelines und Datenflüssen von ABAP in Richtung SQL. Gegenüber einem klassischen Greenfield-Ansatz soll der Migrationsaufwand um bis zu 50 % sinken.
Die Strategie von SAP (und der gesamten IT-Welt) ist eindeutig und unumkehrbar auf KI- und Datenplattformen in der Cloud ausgerichtet. Perspektivisch geht es für Unternehmen darum, mit der SAP Business Data Cloud eine Architektur zu bauen, die auf den produktiven und skalierbaren Einsatz von künstlicher Intelligenz vorbereitet ist. Die von SAP bereitgestellten Migrations-Tools unterstützen SAP BW-Kunden bei der Modernisierung. Ob der Weg über die Private Cloud Edition für SAP BW 7.5 bzw. SAP BW/4HANA sinnvoll ist, muss unternehmensspezifisch betrachtet werden. Als Startpunkt für die SAP BW-Modernisierung benötigen Unternehmen einen klaren Strategieplan, der beinhaltet, wo sie stehen, wohin sie wollen, und wie die nächsten Schritte auf diesem Weg aussehen.