SAP Databricks oder eigenes Databricks? Die Wahl der Compute-Schicht in BDC

Seit Frühling 2025 ist SAP Databricks Teil von SAP Business Data Cloud, zuerst auf AWS. Seither hören wir in fast jedem Datengespräch dieselbe Frage: «Wir haben schon Databricks. Zahlen wir jetzt doppelt?» Oder umgekehrt: «Wir haben kein Databricks. Brauchen wir es jetzt?»

Beide Fragen sind berechtigt. Dieser Beitrag zeigt die drei realistischen Optionen und die Kriterien, nach denen wir zwischen ihnen entscheiden.

Kurzfassung: Sie haben drei Optionen. SAP Databricks in BDC passt, wenn Sie neu starten und einen Vertrag mit SAP wollen. Ihr eigenes Databricks behalten und per Zero-Copy Delta Sharing anbinden passt, wenn Sie es bereits produktiv betreiben. Nur Datasphere und SAP Analytics Cloud reichen, wenn Ihre Anwendungsfälle Reporting und Planung sind. Die meisten Schweizer KMU gehören heute in die dritte Gruppe.

Was tatsächlich auf dem Tisch liegt

SAP hat Business Data Cloud im Februar 2025 angekündigt, zusammen mit einer Databricks-Partnerschaft. Unsere BDC-Zeitachse 2025 bis 2026 zeigt alles, was SAP seither angekündigt hat. Aus der Partnerschaft sind zwei Dinge entstanden.

SAP Databricks. Eine Databricks-Umgebung, die SAP als Komponente von BDC verkauft. Sie liest SAP-Datenprodukte per Delta Sharing, ohne sie in einen anderen Speicher zu kopieren. Sie bringt Notebooks, Werkzeuge für Machine Learning und Unity Catalog für die Governance. Es startete auf AWS; prüfen Sie vor der Planung, auf welchem Hyperscaler und in welcher Region Ihr BDC-Tenant läuft.

Sharing mit Ihrem eigenen Databricks. Bidirektionales Zero-Copy Delta Sharing zwischen BDC und kundeneigenen Databricks-Umgebungen hat jetzt einen Produktnamen: SAP BDC Connect for Databricks, das SAP im Oktober 2025 als verfügbar aufführte. Die Idee: SAP-Datenprodukte erscheinen in Ihrem bestehenden Workspace, und Ergebnisse können zurückfliessen, ohne Replikationsstrecke dazwischen.

Die dritte Option geht leicht vergessen: gar kein Databricks. Datasphere für die Modellierung, SAP Analytics Cloud für Dashboards und Planung. So funktioniert BDC für viele Unternehmen, und das ist ein vollständiges Setup.

Option 1: SAP Databricks in BDC

Das passt zu Unternehmen, die ohne Data-Science-Plattform starten, aber konkrete Machine-Learning-Pläne haben. Beispiele: Absatzprognosen auf der S/4HANA-Verkaufshistorie, Churn-Scoring auf Servicedaten, Preiselastizität.

Was dafür spricht:

• Ein Vertrag und ein Anbieter für die Datenschicht.
• Datenprodukte kommen per Zero-Copy-Sharing an, niemand baut Extraktionsjobs.
• Die Governance liegt in einem Katalog neben der SAP-Semantik.

Was Sie prüfen sollten:

• Verfügbarkeit von Hyperscaler und Region für Ihren BDC-Tenant.
• Wie der Verbrauch abgerechnet wird und wie Sie ihn pro Anwendungsfall sehen.
• Ob sich benötigte Nicht-SAP-Quellen mit vertretbarem Aufwand einbinden lassen.

Option 2: eigenes Databricks, per Delta Sharing angebunden

Das passt zu Unternehmen, die Databricks bereits produktiv betreiben. Typische Anzeichen: ein Datenteam mit Pipelines, Modelle in Produktion und Nicht-SAP-Quellen (Webshop, IoT, Marketingplattformen), die dort schon landen.

All das nach SAP Databricks umzuziehen, ergibt selten Sinn. Besser: SAP-Datenprodukte per Delta Sharing in den bestehenden Workspace fliessen lassen und das Team dort arbeiten lassen, wo es schon arbeitet.

Was Sie prüfen sollten:

• Welche Datenprodukte Sie wirklich brauchen und ob es sie für Ihr Release gibt.
• Wer die Zugriffsrechte verantwortet. Zwei Kataloge (Unity Catalog bei Ihnen, BDC bei SAP) brauchen ein klares Governance-Modell.
• Die Verfügbarkeit von BDC Connect für Ihren Hyperscaler und Ihre Region. Bestätigen Sie sie für Ihren Tenant, bevor Sie sich festlegen.

Zero-Copy ist der Kern. Schlägt jemand vor, SAP-Daten «vorerst» in Ihr Databricks zu replizieren, fragen Sie nach dem Grund. Replikation bringt genau den Pipeline-Unterhalt zurück, den BDC beseitigen soll.

Option 3: nur Datasphere und SAP Analytics Cloud

Das ist öfter die richtige Antwort, als Anbieter gern zugeben. Lauten Ihre Fragen «Warum passt der Pipeline-Bericht nicht zum Umsatz?» oder «Wie entwickeln sich die Servicemargen pro Kundensegment?», brauchen Sie saubere, verknüpfte und gut modellierte Daten. Ein Notebook brauchen Sie nicht.

Datasphere deckt Modellierung und Föderation ab. SAP Analytics Cloud deckt Dashboards und Planung ab. Die intelligenten Anwendungen, die SAP an der Sapphire 2025 eingeführt hat, bauen auf denselben Datenprodukten auf. Unsere BDC-Zeitachse hält fest, welche davon allgemein verfügbar sind.

Eine Databricks-Schicht können Sie später ergänzen. Datenprodukte ändern sich nicht, nur weil ein weiterer Konsument dazukommt.

Fünf Kriterien für den Entscheid

1. Anwendungsfälle. Schreiben Sie die drei Fragen auf, die Sie in den nächsten zwölf Monaten beantwortet haben wollen. Braucht keine davon ein trainiertes Modell, reicht Option 3. Braucht eine davon eines, schauen Sie sich Option 1 oder 2 an.

2. Kompetenzen. Databricks braucht Leute, die Python oder SQL in Notebooks schreiben und Modelle produktiv betreiben. Viele Schweizer KMU haben ein oder zwei Analysten und keine Data Engineers. Eine Plattform ohne Leute, die sie betreiben, bleibt Regalware.

3. Bestehende Investitionen. Ein produktives Databricks mit echten Pipelines spricht für Option 2. Ein Test-Workspace, den jemand vor zwei Jahren eröffnet hat, nicht.

4. Governance. Legen Sie fest, wer Zugriff auf Kunden- und Finanzdaten gewährt. Unter dem revidierten Datenschutzgesetz (nDSG) müssen Sie sagen können, wo Personendaten liegen und wer sie lesen kann. Ein Katalog lässt sich einem Revisor leichter erklären als zwei.

5. Kostentransparenz. Verlangen Sie, dass der Verbrauch pro Anwendungsfall sichtbar ist, nicht pro Plattform. Mit zwei Plattformen erhalten Sie zwei Rechnungen, die je für sich vernünftig aussehen. Erst zusammen zeigen sie, was Ihr Prognosemodell wirklich kostet.

Was das für Sie bedeutet

Für die meisten unserer Kunden mit SAP Sales Cloud V2, Service Cloud V2 und S/4HANA Public Cloud ist der erste BDC-Anwendungsfall analytisch: eine Sicht auf Pipeline, Aufträge und Service über ERP und CRM hinweg. Das läuft auf Datasphere und SAP Analytics Cloud.

Ein CX-Detail sollten Sie kennen. Die Datenprodukte von SAP begannen mit S/4HANA, Ariba und SuccessFactors. Wo es für Ihr Release kein Datenprodukt gibt, brauchen CX-Daten aus Sales Cloud V2 und Service Cloud V2 einen eigenen Weg nach Datasphere, etwa Events über SAP Integration Suite oder Replikation. Dieser Aufwand ist derselbe, egal welche Compute-Option Sie wählen.

Unsere praktische Empfehlung:

• Starten Sie mit Datasphere, SAP Analytics Cloud und einer Frage des Managements.
• Behalten Sie Ihr bestehendes Databricks, falls Sie eines haben, und binden Sie es mit BDC Connect an statt mit einer Replikationsstrecke.
• Ergänzen Sie SAP Databricks, wenn ein konkreter Machine-Learning-Fall einen Verantwortlichen, ein Budget und jemanden für den Betrieb hat.

Nächster Schritt

Wenn Sie nicht sicher sind, in welche Gruppe Sie gehören, klären wir das in einer kurzen Session mit Ihren Anwendungsfällen auf dem Tisch. Wie wir den ersten Schritt angehen, zeigen unsere Business-Data-Cloud-Leistungen.

Häufige Fragen

Ist SAP Databricks dasselbe wie ein normaler Databricks-Workspace?

Es basiert auf Databricks-Technologie, wird aber von SAP als Komponente von Business Data Cloud verkauft und betrieben. Es ist darauf ausgelegt, SAP-Datenprodukte per Delta Sharing ohne Kopie zu nutzen. Ein direkt bei Databricks bezogener Workspace ist eine eigene Plattform mit eigenem Vertrag, eigener Abrechnung und eigener Administration.

Können wir unser bestehendes Databricks behalten und trotzdem BDC nutzen?

Ja. SAP BDC Connect for Databricks teilt Datenprodukte bidirektional und ohne Kopie mit einer Databricks-Umgebung, die Sie selbst unter Vertrag haben; SAP führte es im Oktober 2025 als verfügbar auf. Das ist der vorgesehene Weg, wenn Sie Databricks bereits betreiben. Prüfen Sie die Verfügbarkeit für Ihren Hyperscaler und Ihre Region, bevor Sie fest damit planen.

Brauchen wir für Reporting überhaupt Databricks?

Nein. Datasphere modelliert die Daten, SAP Analytics Cloud zeigt sie an. Databricks bringt Mehrwert für Data Engineering in grossem Umfang, Machine Learning und Data Science. Geht es um Management-Reporting und Planung, starten Sie ohne Databricks-Schicht.

Auf welchen Hyperscalern läuft SAP Databricks?

SAP Databricks startete im Frühling 2025 auf AWS, danach hat SAP BDC auf weitere Hyperscaler ausgedehnt; seit März 2026 läuft BDC auf Microsoft Azure in der Schweiz. Welche BDC-Komponenten in welcher Region angeboten werden, ändert sich, bestätigen Sie es deshalb für Ihren Tenant. Für Schweizer Unternehmen mit Anforderungen an den Datenstandort zählt die Region ebenso wie der Hyperscaler.