Vom ERP-Silo zur AI Data Cloud: Wie SAP und Snowflake Ihre Datenstrategie zukunftssicher machen

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, prozessnahe Einblicke aus ihren SAP-Systemen mit der Agilität und Skalierbarkeit einer modernen Cloud-Plattform zu vereinen. Mit der intensiven Partnerschaft von SAP und Snowflake wachsen die SAP Business Data Cloud (SAP BDC) und die Snowflake AI Data Cloud zu einem integrativen Daten- und AI-Ökosystem zusammen.

SAP BDC ist SAPs cloudbasierte Plattform zur zentralen Verwaltung und Bereitstellung von Geschäftsdaten aus der gesamten SAP-Systemlandschaft von S/4HANA bis BTP. Snowflake ist eine skalierbare AI Data Cloud, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus beliebigen Quellen verarbeiten und unternehmensübergreifend bereitstellen kann.

Zukünftig wird die Replikation von SAP-Daten durch eine tiefgreifende Integration reduziert und ebnet damit den Weg für eine echte Datendemokratisierung im gesamten Unternehmen. Diese technologische Brücke ermöglicht Self-Service Analytics nahezu auf Knopfdruck, sodass Fachabteilungen wie das Controlling ihre Entscheidungen ohne Umwege über die IT-Abteilung auf Basis einer konsolidierten, KI-gestützten Datenbasis treffen können.

Die Herausforderung: Das "Silo-Dilemma" in der Enterprise-IT

Seit Jahrzehnten ist SAP das Rückgrat der globalen Wirtschaft. In den Modulen für Finance (FI), Controlling (CO) oder Supply Chain Management (SCM) liegen die wertvollsten Informationen eines Unternehmens. Doch diese Daten sind historisch gewachsen, hochgradig normalisiert und oft schwer zugänglich für moderne Analyse-Tools. Wer diese Daten in einer Cloud-Umgebung wie Snowflake nutzen will, sieht sich mit enormen Hindernissen konfrontiert:

• Manuelle Datenreplikation: Daten müssen über komplexe ETL-Strecken extrahiert und physisch in andere Systeme kopiert werden.
• Verlust des Kontexts: Bei der Extraktion geht oft die semantische Logik der SAP-Tabellen verloren. Ein technisches Feld wie „WRBTR“ in der Tabelle „BSEG“ erklärt sich eben nicht von selbst.
• Hohe Latenz: Batch-Verarbeitungen führen dazu, dass Analysen oft auf Daten beruhen, die bereits Stunden oder Tage alt sind.

Die neue strategische Partnerschaft zwischen SAP und Snowflake adressiert genau diese Schmerzpunkte und schafft eine integrierte Lösung, die weit über eine einfache Schnittstelle hinausgeht.

Die technologische Revolution: Zero-Copy Data Sharing

Der Kern dieser neuen Zusammenarbeit ist die Abkehr von starren Konnektoren hin zu einer dynamischen Integration. Statt Daten von A nach B zu schieben, nutzen SAP und Snowflake eine native Zero-Copy-Integration (siehe Abb. 1). Dieser Prozess folgt einer klaren, hocheffizienten Logik, die den Datentransfer auf ein Minimum reduziert und die Performance maximiert:

1. Bereitstellung in der SAP Datasphere: Innerhalb der SAP Datasphere werden die komplexen Rohdaten aus den SAP-Systemen (S/4HANA, BW/4HANA) harmonisiert und zu Datenprodukten veredelt. Diese enthalten nicht nur die reinen Datensätze, sondern bereits die vollständige Geschäftslogik und semantische Definitionen.

2. Sharing via SAP BDC: Über den SAP Business Data Cloud (BDC)-Service werden diese Datenprodukte für Snowflake freigegeben. Die Daten werden nicht mehr physisch verschoben, sondern eine sichere, bidirektionale Verbindung etabliert, die den Zugriff in Echtzeit ermöglicht.

3. Anbindung über Horizon Catalog und Iceberg: In Snowflake wird der freigegebene BDC-Share über einen Linked Catalog in den Snowflake Horizon Catalog angebunden. Die SAP-Datenprodukte werden dabei als Iceberg-Tabellen abgebildet, ohne dass Daten physisch kopiert werden. Hier zeigt sich die wahre Stärke des Zero-Copy-Ansatzes. Snowflake registriert lediglich die Metadaten, während die ursprünglichen Daten in ihrem optimierten Speicherformat bei SAP verbleiben. Für Snowflake sind die Tabellen dennoch direkt abfragbar, als lägen sie lokal vor.

4. Semantische Views: Auf Basis dieser Iceberg-Tabellen entstehen in Snowflake semantische Views, die die Datenprodukte aus SAP eins zu eins widerspiegeln. Der entscheidende Punkt ist, dass die Geschäftslogik – also Dimensionen, Hierarchien und Attributbeschreibungen – automatisch aus SAP übernommen wird. Ein manuelles Nachmodellieren entfällt somit. Das bedeutet für den Anwender, dass er in Snowflake mit der vertrauten Business-Logik arbeitet, während das System im Hintergrund die Performance-Vorteile der Cloud-Architektur voll nutzt. Gleichzeitig dienen die Views als Grundlage für Cortex Analyst, sodass sich die Daten später per natürlicher Sprache abfragen lassen.

Konkret stehen mit SAP Snowflake und SAP BDC Connect for Snowflake zwei Produktvarianten zur Verfügung, die beide auf derselben technischen Grundlage aufsetzen und dieselben Funktionen bieten. Während SAP Snowflake als Solution Extension in der SAP BDC für neue Snowflake Kunden angeboten wird, eignet sich SAP BDC Connect for Snowflake für Kunden, die bereits Snowflake nutzen.

Erhalt der semantischen Intelligenz

Ein entscheidender Vorteil gegenüber alten Methoden ist der Erhalt des Geschäftskontexts. Mit Hilfe der nahtlosen Integration der SAP-Datenprodukte in Snowflake fließen die in der SAP Datasphere definierten Metadaten, Hierarchien und Geschäftslogiken direkt in die semantischen Views ein. So arbeiten Fachabteilungen in Snowflake nicht mit rohen Datensätzen, sondern mit validierten Business-Objekten wie Verkaufsaufträgen oder Kundenstammdaten. Fehlinterpretationen werden verhindert und Analysen lassen sich deutlich schneller umsetzen. Im Ergebnis reduziert sich die Zeit für das Data Engineering drastisch, während die Datenqualität steigt.

Sicherheit und Governance durch Snowflake Horizon

Parallel zur inhaltlichen Intelligenz sichert der Snowflake Horizon Catalog die notwendige Governance ab. Sobald die SAP-Datenprodukte als Iceberg-Strukturen im Catalog registriert sind, unterliegen sie den zentralen Sicherheitsrichtlinien der Snowflake-Plattform. Administratoren steuern hier präzise den Zugriff bis auf Zeilen- und Spaltenebene, ohne die operativen SAP-Quellsysteme zu belasten. Diese lückenlose Überwachung der Datenherkunft und der Zugriffskontrolle stellt sicher, dass auch hochsensible Finanz- oder Personaldaten jederzeit compliant verarbeitet werden, während die Datenhoheit durch den Zero-Copy-Ansatz stets gewahrt bleibt. Da keine Datenkopien im Umlauf sind, sinkt das Risiko für Datenlecks und die Einhaltung von Datenschutzvorgaben wird spürbar vereinfacht.

Datenintegration in der Praxis: SAP- und Non-SAP-Daten ohne Brüche mit Snowflake Cortex analysieren

Eine weitere Stärke der Partnerschaft zeigt sich dort, wo unterschiedliche Datenwelten aufeinandertreffen. In vielen Unternehmen müssen für einen vollständigen Überblick Daten aus dem zentralen SAP-System mit Informationen aus Drittsystemen – etwa CRM-Plattformen oder lokalen ERP-Lösungen von Tochtergesellschaften – kombiniert werden. Bisher erforderte diese Zusammenführung tiefes technisches Know-how und langwierige Abstimmungsprozesse mit der IT-Abteilung. Durch die Integration der SAP-Datenprodukte in die Snowflake-Umgebung entfällt diese Hürde. Da die Daten über den Catalog-Service bereits harmonisiert bereitstehen, lassen sie sich ohne technisches Expertenwissen mit Non-SAP-Quellen verknüpfen.

In der kritischen Phase eines Monatsabschlusses ermöglicht dieser Ansatz eine völlig neue Geschwindigkeit. Statt Datenmengen manuell zu konsolidieren, kann ein Controller über den Snowflake Cortex Analyst direkt auf die für ihn freigegebenen Datenbestände zugreifen. Der Controller muss kein SQL beherrschen, um komplexe Abfragen über Systemgrenzen hinweg zu tätigen. Mittels natürlicher Sprache lassen sich komplexe Analysen über Millionen von Datensätzen hinweg innerhalb von Sekunden ausführen. Die KI fungiert hierbei als Werkzeug, das die Verbindung zwischen den Systemen schlägt. Sie identifiziert die relevanten KPIs in den SAP- und Non-SAP-Tabellen, kombiniert diese entsprechend der Geschäftslogik und berechnet die gewünschten Kennzahlen ad hoc.

Dieser Prozess führt zu einem entscheidenden Vorteil für die Unternehmenssteuerung. Anstatt Tage auf aufbereitete Berichte zu warten, kann das Controlling dem Management validierte KPIs in Echtzeit übergeben. Die Zeitspanne zwischen der Entstehung der Daten im operativen Geschäft und der strategischen Entscheidung wird auf ein Minimum reduziert. Da die Analyse direkt auf der konsolidierten Datenbasis in Snowflake erfolgt, bleibt die Verlässlichkeit der Zahlen gewahrt, während die Flexibilität in der Auswertung deutlich zunimmt.

Fazit: Agilität durch eine einheitliche Datengrundlage

Die Partnerschaft zwischen SAP und Snowflake ist die technologische Antwort auf den wachsenden Anspruch nach mehr Geschwindigkeit und Self-Service-Analytics. Durch die Verbindung der Prozessstabilität von SAP mit der Innovationskraft von Snowflake entsteht ein Fundament, das weit über klassisches Reporting hinausgeht.

Außerdem fördert der Ansatz eine echte Datendemokratisierung, da Fachanwender eigenständig tiefgreifende Einblicke gewinnen können, während die IT-Abteilung durch den Wegfall komplexer Export- und Transformationsprozesse spürbar entlastet wird. Wer heute diese beiden Welten verbindet, sichert sich den entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Zeitalter datengetriebener Entscheidungen und Künstlicher Intelligenz.

Sie möchten die Brücke zwischen Ihrem SAP-System und Snowflake schlagen? Bei adesso SE begleiten wir Sie mit zwei spezialisierten Teams: Unser SAP Analytics Team kennt die Tiefen Ihrer SAP-Landschaft – von den Datenmodellen in S/4HANA über die semantische Schicht in der SAP Datasphere bis zur Bereitstellung in der SAP BDC. Unser Snowflake Team bringt die Expertise mit, Ihre Datenprodukte in Snowflake performant bereitzustellen und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen. Gemeinsam decken wir die gesamte Integrationsstrecke ab – von der ersten Bestandsaufnahme Ihrer SAP-Datenlandschaft bis zum produktiven Einsatz von Cortex AI auf Ihren SAP-Daten in Snowflake. Sprechen Sie uns an.