SAP BI erklärt: Funktionen, Ziele und Mehrwerte
In diesem Beitrag zeigen wir, was SAP Business Intelligence (SAP BI) ist und wie die Lösung Unternehmen dabei unterstützt, Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu sammeln, zu harmonisieren und für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen.
Die wichtigsten Punkte auf einen Blick :
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SAP Analytics Cloud Hilfen Übersicht
Die SAP Analytics Cloud bietet vielseitige Hilfsquellen für jeden Nutzerbedarf.
Über diese vier offiziellen Plattformen erhalten Anwender gezielte Unterstützung:-
SAP Help Portal: Technische Dokumentation, Anleitungen & Tutorials
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SAP Community: Austausch, Q&A, Best Practices von Nutzern & Experten
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SAP Webinare & Events: Live- und On-Demand-Formate zur Weiterbildung
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SAP for Me: Zentrales Kundenportal mit System- und Supportübersicht
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Was ist SAP Business Intelligence (BI)?
SAP Business Intelligence (BI) bezeichnet ein integriertes Portfolio analytischer Softwarelösungen innerhalb des SAP-Ökosystems. Es unterstützt Unternehmen dabei, Daten aus heterogenen Quellen strukturiert zu erfassen, zu verarbeiten und in verwertbare Informationen zu überführen. Der zentrale Zweck von SAP BI besteht darin, fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen, indem komplexe Datenprozesse transparent abgebildet und wesentliche Leistungskennzahlen (KPIs) klar und nachvollziehbar bereitgestellt werden.
Die SAP-BI-Werkzeuge, darunter SAP BW/4HANA oder Datasphere für datenbankgestützte Modellierung, SAP BusinessObjects für klassisches Reporting sowie die SAP Analytics Cloud für Cloud-basierte Analytics und Planung, decken die wesentlichen Anforderungen moderner Datenanalyse ab. Sie bieten Funktionen wie standardisiertes Reporting, interaktive Dashboards, semantische Datenmodellierung und vorausschauende Analysen (Predictive Analytics).
Durch die Verbindung leistungsfähiger Datenintegration mit analytischen Methoden und benutzerorientierten Visualisierungsansätzen schaffen SAP-BI-Lösungen eine zentrale Informationsbasis. Unternehmen können damit Muster und Trends frühzeitig erkennen, operative Steuerungsgrößen effizient überwachen und strategische Entscheidungen auf eine konsistente, valide Datenbasis stützen.
Warum ist SAP Business Intelligence BI von großer Bedeutung?
SAP Business Intelligence (SAP BI) ist ein wesentlicher Bestandteil des SAP-Ökosystems und bildet die zentrale Grundlage für eine unternehmensweite, datengetriebene Steuerung. Es ermöglicht, Daten aus heterogenen Quellen strukturiert zu sammeln, zu harmonisieren und in belastbare, entscheidungsrelevante Informationen zu überführen. Als integraler Bestandteil der SAP Analytics-Strategie schafft SAP BI damit die Voraussetzungen für Transparenz entlang zentraler Geschäftsprozesse und unterstützt Organisationen sowohl bei der operativen Optimierung als auch bei der strategischen Planung.
Durch die enge technische Integration mit Systemen wie SAP ERP, SAP S/4HANA und SAP BW/4HANA übernimmt SAP BI die Rolle eines analytischen Rückgrats. Es transformiert Rohdaten in die Basis für konsistente Reports, interaktive Dashboards und modellgestützte Prognosen, die für Fachbereiche und Management gleichermaßen nutzbar sind. Diese Verknüpfung zwischen operativen Datenflüssen und analytischen Auswertungen ermöglicht es Unternehmen, betriebliche Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller und historischer Daten zu treffen.
Insgesamt leistet SAP BI einen entscheidenden Beitrag zur Effizienzsteigerung und Steuerungsfähigkeit innerhalb der integrierten SAP-Systemlandschaft. Es unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten als strategische Ressource einzusetzen und eine nachhaltige Grundlage für kontinuierliche Verbesserung und intelligentes Unternehmensmanagement zu schaffen.
Die SAP-BI-Werkzeuge, darunter SAP BW/4HANA oder Datasphere für datenbankgestützte Modellierung, SAP BusinessObjects für klassisches Reporting sowie die SAP Analytics Cloud für Cloud-basierte Analytics und Planung, decken die wesentlichen Anforderungen moderner Datenanalyse ab. Sie bieten Funktionen wie standardisiertes Reporting, interaktive Dashboards, semantische Datenmodellierung und vorausschauende Analysen (Predictive Analytics).
Durch die Verbindung leistungsfähiger Datenintegration mit analytischen Methoden und benutzerorientierten Visualisierungsansätzen schaffen SAP-BI-Lösungen eine zentrale Informationsbasis. Unternehmen können damit Muster und Trends frühzeitig erkennen, operative Steuerungsgrößen effizient überwachen und strategische Entscheidungen auf eine konsistente, valide Datenbasis stützen.
Welche SAP Business Intelligence Komponenten gibt es?
Das SAP Business Intelligence (BI)-Portfolio umfasst mehrere aufeinander abgestimmte Komponenten, die gemeinsam eine integrierte Daten-, Analyse- und Reportingarchitektur ermöglichen.
Im Zentrum steht SAP BW/4HANA bzw. das klassische SAP BW als Enterprise Data Warehouse. Diese Systeme konsolidieren Daten aus heterogenen Quelllandschaften, darunter SAP S/4HANA, SAP ERP, CRM-Lösungen, Drittanbieter-Systeme und Cloud-Services und stellen sie nach Harmonisierung und Modellierung zentral bereit.
Ergänzend bietet SAP Datasphere (ehemals SAP Data Warehouse Cloud) eine cloudbasierte Plattform für semantische Modellierung, Self-Service-Datenintegration und föderierte Analysen. Beide Umgebungen können parallel betrieben und technisch verknüpft werden, wodurch hybride Betriebsmodelle realisierbar sind. Auf analytischer Ebene stehen unterschiedliche Werkzeuge zur Verfügung, die je nach Anwendungsfall spezifische Stärken aufweisen. Datasphere bietet insbesondere in Verbindung mit der SAP Analytics Cloud Vorteile gegenüber SAP BW/4HANA.
Die SAP Analytics Cloud (SAC) vereint Business Intelligence, Planung und Predictive Analytics in einer zentralen, webbasierten Arbeitsumgebung. Sie unterstützt sowohl Live-Datenzugriffe auf BW/4HANA (inkl. Vorgängerversionen), S/4HANA oder Datasphere als auch datenimportbasierte Szenarien.
Im Zusammenspiel entsteht eine leistungsfähige BI-Landschaft: BW/4HANA und Datasphere fungieren als zuverlässige, konsolidierte Datenbasis, während SAC moderne, interaktive Dashboards, Analyseanwendungen und Planungsprozesse bereitstellt.
SAP BusinessObjects ergänzt die Architektur um robustes, formatiertes Berichtswesen.
Über standardisierte Schnittstellen, etwa OData-Services, Live-Verbindungen oder den universellen Semantic Layer – wird ein konsistenter Datenfluss gewährleistet. Anwender können dadurch situationsabhängig zwischen explorativen Analysen, operativen Berichten und strategischen Planungszyklen wechseln. Das Ergebnis ist eine integrierte BI-Architektur, die sowohl IT-seitige Governance als auch nutzerorientierte Self-Service-Freiheit unterstützt.
Welche Best Practices gelten für den strategischen Einsatz der SAP Business Intelligence Komponenten?
- Klare funktionale Abgrenzung der SAP Komponenten
Für eine leistungsfähige und zukunftsfähige BI-Architektur ist eine klare funktionale Abgrenzung der SAP-Komponenten entscheidend. Bewährt hat sich ein Architekturprinzip, bei dem Datenkonsolidierung, semantische Modellierung und Steuerungslogiken konsequent in den Backend-Systemen, insbesondere SAP BW/4HANA und SAP Datasphere, verankert werden. Diese Systeme übernehmen die Rolle einer zentralen Single Source of Truth und stellen harmonisierte Daten für verschiedene analytische und operative Anforderungen bereit. Die Frontend-Ebene, vor allem die SAP Analytics Cloud, konzentriert sich im Gegenzug auf Analyse, Planung und Visualisierung. Dadurch bleibt die Datenlogik konsistent, und Anpassungen lassen sich kontrolliert sowie skalierbar umsetzen.
- Strukturiertes Data-Governance-Konzept
Ein strukturiertes Data-Governance-Konzept bildet die Grundlage für Transparenz und Qualität über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Dazu gehören einheitliche Namenskonventionen, klar definierte Verantwortlichkeiten wie Data Owner oder Data Steward sowie festgelegte Freigabe- und Änderungsprozesse. Diese Governance schafft nicht nur technische Ordnung, sondern stellt auch sicher, dass Daten verlässlich, nachvollziehbar und revisionssicher genutzt werden können. Besonders in hybriden Umgebungen, in denen BW/4HANA und Datasphere parallel zum Einsatz kommen, ist eine konsistente semantische Schicht wichtig, um redundante Modellierungen und widersprüchliche Auswertungen zu vermeiden.
- Nutzungsorientierte Differenzierung im Reporting
Für das Reporting empfiehlt sich eine nutzungsorientierte Differenzierung. SAP BusinessObjects eignet sich im Wesentlichen noch für pixelgenaue Berichte. Ansonsten ist die SAP Analytics Cloud die moderne Lösung und bietet u.a. Vorteile für explorative Analysen, Self-Service-Szenarien und integrierte Planungsprozesse. Die Entscheidung zwischen Live-Datenzugriff und datenimportbasierten Modellen sollte anhand der jeweiligen Anforderungen an Performance, Aktualität und Governance getroffen werden. Ein Live-Zugriff schafft operative Transparenz, während ein Importmodell komplexe Berechnungen, Planungen oder Simulationen unterstützt.
Eine moderne BI-Landschaft erfordert zudem kontinuierliche Optimierung. Regelmäßige Architektur-Reviews, Performanceanalysen und eine nachvollziehbare Dokumentation unterstützen einen stabilen und skalierbaren Betrieb. Durch die konsequente Nutzung von SAP-Standards und eine klare Rollenverteilung entsteht eine BI-Umgebung, die sowohl strategische Steuerung als auch operative Entscheidungsprozesse zuverlässig unterstützt.
Welchen Trends beeinflussen die Zukunft des SAP Business Intelligence BI?
Die Weiterentwicklung von Business Intelligence im SAP-Umfeld wird in den kommenden Jahren maßgeblich durch die zunehmende Integration von Daten, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz geprägt. Ein zentraler Trend ist die konsequente Ausrichtung auf Cloud-basierte Datenarchitekturen. SAP stärkt diese Entwicklung durch die SAP Business Technology Platform (BTP) und die SAP Business Data Cloud, die als strategische Basis für unternehmensweite Datenmodelle dienen. Sie ermöglichen eine konsistente Zusammenführung von SAP- und Non-SAP-Daten, reduzieren systemische Fragmentierung und schaffen die Grundlage für skalierbare BI-Landschaften. Für Unternehmen bedeutet dies kürzere Innovationszyklen, geringere Betriebskosten und eine höhere Flexibilität bei der Bereitstellung analytischer Funktionen.
Parallel dazu steigt die Relevanz von Augmented Analytics. Dabei handelt es sich um KI-gestützte Funktionen wie automatische Mustererkennung, Natural-Language-Querying (NLQ) oder intelligente Datenqualitätsprüfungen. Solche Technologien erweitern die klassischen Möglichkeiten der Datenanalyse und versetzen Fachbereiche in die Lage, komplexe Fragestellungen eigenständig zu bearbeiten. Die Rolle von BI-Teams verschiebt sich dadurch hin zu einer stärker beratenden Funktion, die Governance, Qualitätssicherung und die Weiterentwicklung analytischer Standards verantwortet.
Ein weiterer Trend ist die Vereinheitlichung von Planung, Reporting und Predictive Analytics in einer integrierten Nutzererfahrung. SAP verfolgt diesen Ansatz insbesondere mit der „Unified Story“ in der SAP Analytics Cloud (SAC). Durch die Kombination verschiedener Analyseformen in einem durchgängigen Workflow werden Entscheidungsprozesse beschleunigt und Silos zwischen operativen und analytischen Aufgaben verringert. Unternehmen erhalten damit einen strukturierteren Zugang zu deskriptiven (Was ist passiert?), diagnostischen (Warum ist es passiert?) und prädiktiven Analysen (Was wird voraussichtlich passieren?).
Die zunehmende Datenvielfalt erfordert zudem robuste Daten-Governance-Strukturen. Funktionen wie Data Lineage (Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft), Metadata-Management und rollenbasierte Sicherheitsmodelle gewinnen weiter an Bedeutung. In Kombination mit Lösungen wie SAP Data Intelligence oder SAP Master Data Governance können Unternehmen sicherstellen, dass analytische Ergebnisse nachvollziehbar, vertrauenswürdig und rechtskonform bleiben – ein zentraler Faktor angesichts steigender regulatorischer Anforderungen.
Schließlich rückt der Bereich Real-Time Analytics stärker in den Fokus. Die Verbindung von SAP S/4HANA mit der In-Memory-Datenbank SAP HANA ermöglicht es, operative Daten in Echtzeit auszuwerten. Dadurch entstehen neue Potenziale für prozessnahe Analysen, beispielsweise in der Supply-Chain-, Finanz- oder Vertriebssteuerung. Unternehmen können schneller auf Abweichungen reagieren und Geschäftsentscheidungen datenbasiert optimieren.
Insgesamt entwickeln sich SAP-BI-Landschaften zu hochintegrierten, KI-gestützten und cloudorientierten Datenökosystemen. Entscheider profitieren insbesondere dann, wenn technische Innovationen mit klar definierten Governance-Strukturen, einem gezielten Kompetenzaufbau und einer strategischen Zielarchitektur verknüpft werden.
Zusammenfassend
SAP Business Intelligence (BI) umfasst ein integriertes Portfolio analytischer Lösungen innerhalb des SAP-Ökosystems, das Unternehmen bei der strukturierten Erfassung, Harmonisierung und Auswertung von Daten unterstützt. Zentrale Komponenten wie SAP BW/4HANA, SAP Datasphere, die SAP Analytics Cloud sowie SAP BusinessObjects bilden gemeinsam eine skalierbare Daten- und Analysearchitektur, die sowohl standardisiertes Reporting als auch interaktive Analysen, Planung und KI-gestützte Prognosen ermöglicht. Die strategische Bedeutung von SAP BI liegt in seiner Fähigkeit, eine konsistente, valide Datenbasis als Single Source of Truth bereitzustellen und datengetriebene Entscheidungen in operativen wie strategischen Prozessen zu unterstützen. Best Practices umfassen eine klare funktionale Abgrenzung der Systemkomponenten, ein stringentes Data-Governance-Modell sowie eine nutzungsorientierte Reporting-Strategie. Zukünftige Entwicklungen werden maßgeblich durch Cloud-Architekturen, KI-basierte Augmented Analytics, integrierte Analyse-Workflows, verbesserte Governance-Funktionen und Echtzeit-Analysen geprägt. Insgesamt entwickelt sich SAP BI zu einem hochintegrierten, intelligenten Datenökosystem, das Unternehmen eine robuste Grundlage für Effizienz, Transparenz und kontinuierliche Weiterentwicklung bietet.
Weitere Fragen und Antworten
Muss ich für die neue Table Experience zwingend auf ODE sein?
Ja, die Verbesserungen gelten für optimierte Stories und werden im Edit-Modus aktiv, sobald die Kriterien erfüllt sind. Details liefert das SAP Hilfeportal
Wie aktiviere ich die neue Table Experience in bestehenden Stories?
Im Story-Edit-Modus den Umschalter „Switch All Tables to New Build Experience“ verwenden und anschließend Regressionstests ausführen.
Wohin entwickelt sich die SAC Story Oberfläche – Classic vs. ODE?
Mit Q3/2025 startet die nächste Phase der Ablösung der Classis Story zugunsten der Optimized Design Experience – neue Funktionen werden primär dort bereitgestellt. SAP Community
Gibt es Änderungen an der Startseite?
Die Startseite wurde überarbeitet, neue Kartenoptionen erleichtern den Zugriff auf relevante Inhalte. SAP Community
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- Allgemein
- Denis Titho
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Denis Titho ist SAP Analytics Cloud Experte. Über 20 Jahre an Erfahrungswerten bei Unternehmensberatungen und IT-Unternehmen, lassen ihn die Möglichkeiten von souveränen, datenbasierten Entscheidungen bestens wissen. Er ist überzeugt, dass Erkenntnisse aus den eigenen Unternehmenszahlen gepaart mit datenbasierten Entscheidungen die Zukunft eines Unternehmens erfolgreich gestalten lässt.
Zuletzt aktualisiert am 11. Januar 2026