SAP BW in Life Sciences – und was jetzt?

Wenn wir heute mit Kolleginnen oder Kollegen aus der Medizintechnik-, Pharma- oder Laborindustrie sprechen, taucht früher oder später immer dieselbe Frage auf: Was machen wir eigentlich mit unserem SAP BW?

Viele Unternehmen haben über Jahre hinweg stabile Reporting-Landschaften auf Basis von SAP BW aufgebaut – teils sogar validiert. Die Systeme laufen, die Prozesse sind etabliert, das Know-how ist im Haus. Und doch ist klar: Die Welt der Daten dreht sich weiter – und zwar schnell.

Neue Anforderungen durch KI und Predictive Analytics, der Wunsch nach der Einbindung externer Datenquellen, moderne Visualisierungstools, Self-Service BI, Data Mesh – all das bringt klassische Architekturen an ihre Grenzen. Gleichzeitig läuft der Support für SAP BW 7.x in wenigen Jahren aus. Und auch BW/4HANA ist nicht mehr der letzte Stand der Dinge. SAP positioniert Datasphere und die SAP Business Data Cloud als Zukunft. Andere setzen auf Microsoft Fabric, Snowflake oder hybride Architekturen.

Zwischen Investitionsschutz und Neuausrichtung

Bleiben wir beim Vertrauten – oder wagen wir den Schritt in etwas Neues?

Diese Frage begegnet uns in fast jedem Projekt. Während aus der Business-Perspektive häufig der Investitionsschutz und die Validierungssicherheit im Vordergrund stehen, stellt sich aus technologischer Sicht die Frage nach Innovationsfähigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz.

Wir sehen in der Praxis sehr unterschiedliche Wege: Einige Unternehmen modernisieren ihre bestehende BW/4HANA-Landschaft und integrieren neue Komponenten schrittweise. Andere nutzen die Gelegenheit, um sich komplett neu aufzustellen – oft in Richtung Cloud oder Datenplattformstrategien außerhalb von SAP.

Worauf es in beiden Fällen ankommt: eine strukturierte, technologieoffene Bewertung, die sowohl betriebswirtschaftlich als auch technisch tragfähig ist.

Vom Status quo zur belastbaren Entscheidung

In unseren Projekten starten wir fast immer mit einer gemeinsamen Analysephase – sozusagen dem Blick in den Maschinenraum. Hier geht es nicht nur um Systeme, sondern um Nutzung, Datenflüsse, typische Anwendungsfälle und die tatsächlichen Anforderungen aus den Fachbereichen. Eine Referenzanwendung hilft, die reale Komplexität greifbar zu machen und technische Tiefenanalysen effizient umzusetzen.

Auf dieser Grundlage entwickeln wir mehrere Szenarien für die zukünftige Architektur. Ob SAP-zentriert mit Datasphere, Microsoft-basiert oder als hybrider Ansatz – wichtig ist, dass wir diese Optionen gemeinsam mit den Kundenteams durchdenken: Was passt zur Strategie? Was ist umsetzbar? Und was bedeutet das für Betrieb, Organisation, Schulung und Kosten?

Am Ende steht kein Bauchgefühl, sondern eine faktenbasierte Entscheidung – mit klarer Managementvorlage, sauberem TCO-Vergleich und einer fundierten Bewertung aller relevanten Kriterien: von KI-Fähigkeiten bis Governance, von regulatorischen Rahmenbedingungen bis FinOps.

Was zählt, ist das Gesamtbild

Was unsere Erfahrungen vereint: Der beste Technologie-Stack nützt wenig, wenn er isoliert betrachtet wird. Entscheidend ist die Integration – nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch. Gerade im regulierten Life-Sciences-Umfeld müssen Validierung, Compliance und Datenhoheit mitgedacht werden.

Ein guter Bewertungsrahmen beleuchtet deshalb nicht nur Tools und Funktionen, sondern auch:

• Können bestehende regulatorische Anforderungen weiterhin erfüllt werden?
• Welche Ressourcen müssen aufgebaut werden – technisch und personell?
• Wie verändern sich Kosten über dreieinhalb oder mehr Jahre?
• Und wie flexibel ist die Lösung für künftige Geschäftsmodelle?

Fazit: Entscheidungskompetenz durch Teamwork

Die Welt der Daten entwickelt sich rasant – und mit ihr die Anforderungen an Architektur, Prozesse und Organisation. Unternehmen in der Life Sciences müssen heute nicht nur entscheiden, was technologisch möglich ist, sondern auch, was zu ihnen passt.

Unsere Erfahrung zeigt: Die besten Ergebnisse entstehen dort, wo Business und Technologie Hand in Hand arbeiten. Wenn strategische Ziele, regulatorische Rahmen und technologische Möglichkeiten gemeinsam gedacht werden – dann wird aus Unsicherheit Klarheit. Und aus SAP BW der nächste Schritt in eine moderne Analytics-Zukunft.