SAP BW ablösen: Moderne Cloud-Datenplattformen verstehen
SAP BW Migration bewerten und eine tragfähige Zielarchitektur entwickeln
Das Workbook unterstützt Unternehmen dabei, bestehende SAP-BW-Landschaften fachlich, wirtschaftlich und technologisch einzuordnen. Im Mittelpunkt stehen Business Case, Migrationspfade sowie die Frage, wann Snowflake oder Databricks als Zielplattform sinnvoll sind.
Warum viele Unternehmen SAP BW modernisieren
Kosten reduzieren
Cloud Data Warehouses ermöglichen nutzungsbasierte Kosten statt hoher BW/HANA Betriebskosten.
Skalierbarkeit erhöhen
Snowflake und Databricks skalieren automatisch mit Datenvolumen und Nutzern.
KI-fähig werden
Machine Learning und Advanced Analytics lassen sich direkt in die Plattform integrieren.
Neue Datenquellen integrieren
IoT-Daten, Webdaten oder externe Daten lassen sich deutlich einfacher integrieren.
Der Business Case für eine SAP BW Migration
Moderne Cloud-Datenplattformen schaffen nicht nur technologische Freiräume. Sie können auch Betriebskosten deutlich senken, Analytics beschleunigen und eine tragfähige Basis für Self-Service BI und KI schaffen.
Typische Betriebskosten bestehender BW/HANA-Landschaften laut Workbook.
In vielen Szenarien können moderne Plattformen wie Snowflake oder Databricks deutlich günstiger betrieben werden.
Das Workbook beschreibt Einsparpotenziale von über 80 Prozent bei gleichzeitiger Modernisierung der Plattform.
Kosten und ROI transparenter bewerten
Die Trennung von Speicher und Rechenleistung schafft ein klareres Kostenmodell und verbessert die Steuerbarkeit der Plattform.
Analytics schneller bereitstellen
Moderne Plattformen unterstützen automatisierte ELT-Prozesse, bessere Skalierung und schnellere Bereitstellung neuer Reports und Dashboards.
Grundlage für Self-Service und KI schaffen
Snowflake und Databricks unterstützen moderne Analytics-, Data-Science- und KI-Szenarien deutlich besser als klassische BW-Landschaften.
Snowflake oder Databricks – welche Plattform passt besser?
Snowflake
- Ideal für BI- und Reporting-Workloads
- SQL-basierte Analyse und Data Warehouse Nutzung
- Sehr starke Performance bei strukturierten Daten
- Gute Integration mit Tools wie Power BI oder Tableau
Databricks
- Lakehouse Plattform für große Datenmengen
- Stärken bei Data Engineering und Streaming
- Ideal für Machine Learning und KI-Projekte
- Notebook-basierte Entwicklung (Python, Scala, SQL)
Das Workbook zeigt detailliert, welche Plattform für unterschiedliche Ausgangssituationen sinnvoll ist und wie Unternehmen ihre Zielarchitektur entwickeln können.