SAP BW on HANA ablösen: Snowflake oder Databricks?
SAP BW on HANA war lange der Standard für strukturiertes Reporting auf SAP-Daten. Heute stehen viele Unternehmen vor der Frage, ob sie SAP BW on HANA ablösen und auf eine moderne Cloud-Datenplattform wie Snowflake oder Databricks wechseln sollen.
Für IT-Entscheider ist das dabei nicht nur eine technologische, sondern auch eine wirtschaftliche Abwägung: Wie lässt sich das Wissen aus SAP BW in eine moderne Plattform überführen – und welche Architektur bringt den größten Mehrwert für Business, Analytics und Governance? In diesem Beitrag ordnen wir deshalb beide Plattformen ein und zeigen, wie eine Migration gelingt.
Warum SAP BW on HANA an Grenzen stößt
Wer SAP BW on HANA ablösen will, möchte meist auch mehr Datenquellen flexibel einbinden. Typische Grenzen sind:
- Starres Datenmodell mit begrenzten Erweiterungsmöglichkeiten für Non-SAP-Quellen
- Hoher Pflegeaufwand durch komplexe Transformationen und Abhängigkeiten
- Hohe Lizenz- und Betriebskosten
- Wenig Flexibilität bei der Anbindung moderner Analytics- und KI-Werkzeuge
- Begrenzte Cloud-Reife – auch BW/4HANA bleibt stark SAP-zentriert
Hinzu kommt der Fachkräftemangel: Erfahrene BW-Expertinnen und -Experten gehen in den Ruhestand, während sich nur wenige junge Talente für BW entscheiden.
Snowflake und Databricks als moderne Alternativen
Snowflake – mehr als ein Data Warehouse
Ursprünglich als Cloud Data Warehouse gestartet, hat sich Snowflake zu einer modernen Datenplattform mit Lakehouse-Funktionen entwickelt. External Tables greifen auf Daten im Data Lake zu, Snowpipe lädt Daten laufend nach, Snowpark verarbeitet Daten in Python, Java oder Scala direkt auf der Plattform, und Cortex bringt KI-Funktionen mit.
Außerdem machen die Trennung von Speicher und Rechenleistung, die Unterstützung semi-strukturierter Formate wie JSON, Avro oder Parquet und ACID-Transaktionen Snowflake zu einer leistungsfähigen Basis – bei starker SQL-Orientierung und hoher Benutzerfreundlichkeit. Zudem eignet sich Snowflake in Kombination mit Qlik Talend Cloud, dbt oder dem Unified Star Schema für moderne, modulare Architekturen.
Databricks – das Lakehouse für Analytics, Data Science und KI
Databricks verfolgt einen anderen Ansatz: Die Lakehouse-Architektur verbindet die Vorteile von Data Lake und Data Warehouse – als Basis für Reporting, Data Science und künstliche Intelligenz.
- Delta Lake als zentrales Speicherformat – ACID-konform, performant, versionierbar
- Apache Spark für große Datenmengen und parallele Verarbeitung
- Native Unterstützung für Machine Learning und KI
- Python, SQL, R und Scala kombiniert in Notebooks
- Unity Catalog für Data Governance
Beide Plattformen laufen auch auf Microsoft Azure. Wie wir Datenplattformen dort aufbauen, erfährst du auf unserer Seite zur Azure Beratung.
Data Warehouse, Lakehouse, Hybrid oder Data Mesh?
Klassisches Data Warehouse
Etwa Snowflake „out of the box“ – sinnvoll, wenn Struktur und Governance im Vordergrund stehen, BI und Controlling die Hauptanwendungen sind, strukturierte Quellen dominieren und SQL-orientierte Teams schnell umsetzen sollen.
Lakehouse
Etwa Databricks oder Snowflake mit Qlik Talend Cloud – sinnvoll, wenn strukturierte und semi- bzw. unstrukturierte Quellen zusammenkommen, große Datenmengen verarbeitet werden und neben Reporting auch Data Science und KI geplant sind. Rohdaten landen dabei zunächst in einer Landing Zone, werden transformiert, etwa mit Data Vault modelliert und anschließend für Reporting und Analytics bereitgestellt.
Hybride Architekturen
Für viele Unternehmen ist eine Mischform sinnvoll: Strukturierte SAP-Daten fließen über klassische Pipelines in die Plattform, Event-Streams und Logs über Streaming-Lösungen. Konsolidiert wird im Data Vault, bereitgestellt über einen Semantic Layer, etwa für Power BI oder Qlik.
Data Mesh
Bei verteilten Verantwortlichkeiten in großen Organisationen kann ein Data Mesh sinnvoll sein – umsetzbar mit Snowflake ebenso wie mit Databricks.
Exkurs: MACH-Architektur als strategischer Rahmen
Snowflake und Databricks lassen sich gut in MACH-Architekturen einbinden. MACH steht für Microservices, API-first, Cloud-native und Headless – ein Prinzip, das auf Flexibilität, Skalierbarkeit und Unabhängigkeit von monolithischen Systemen zielt. So lassen sich spezialisierte Werkzeuge entlang der ganzen Datenkette kombinieren – von der Integration über die Modellierung bis zum Reporting in Power BI, Tableau oder Qlik.
Data Vault und Unified Star Schema im Zusammenspiel
Moderne Datenarchitekturen profitieren davon, Modellierungsschichten gezielt zu kombinieren. Data Vault und das Unified Star Schema erfüllen dabei unterschiedliche Aufgaben.
Data Vault
Dabei ist Data Vault ein methodischer Ansatz für flexible, historisierte und skalierbare Datenspeicherung. Hubs, Links und Satelliten ergeben eine nachvollziehbare Struktur – ideal für Organisationen mit strengen Governance-Anforderungen.
- Historisierung und Auditierbarkeit durch Hubs, Links und Satelliten
- ELT-Verarbeitung mit Delta Lake bei Databricks oder Streams und Tasks bei Snowflake
- Skalierbarkeit durch die Trennung von Struktur und Inhalt
- Hohe Automatisierbarkeit mit dbt, Qlik Talend und weiteren Werkzeugen
Unified Star Schema
Das Unified Star Schema (USS) von Bill Inmon und Francesco Puppini ist ein standardisiertes Reportingmodell für Self-Service-BI. Es bildet komplexe Datenlandschaften in einer anwenderfreundlichen Struktur ab.
- Anpassungsfähig an neue Datenquellen und Anforderungen
- Ganzheitliche Sicht ohne Fan- und Chasm-Traps
- Self-Service-freundlich für Power BI, Tableau oder Qlik
In vier Schritten von SAP BW zur neuen Plattform
1. Bestehende BW-Landschaft analysieren
Welche Objekte wie InfoCubes, Queries und Transformationen sind aktiv? Welche Quellen sind angebunden, welche Nutzergruppen und Reports gibt es?
2. Auf die Zielarchitektur abbilden
- BW-Queries werden zu SQL Views oder materialisierten Views in Snowflake
- DSOs und InfoCubes werden zu Delta Tables in Databricks oder optimierten Tabellen in Snowflake
- Prozessketten werden zu orchestrierten Pipelines, etwa mit Qlik Talend, dbt, Azure Data Factory oder Apache Airflow
3. Migrationsansatz wählen
- Lift & Shift: kurzfristig, mit wenig Umbau
- Greenfield bzw. Re-Design: mittelfristig, mit neuer Architektur und modernem Modell
- Hybride Migration: schnelle erste Erfolge plus langfristige Optimierung
4. Datenplattform aufbauen
Dazu gehören eine zentrale Landing Zone für Rohdaten, automatisierte Ladeprozesse, die Modellierung mit Data Vault oder USS, ein Semantic Layer für Self-Service, Rollen und Rechte sowie Monitoring und Kostenkontrolle.
Entscheidungsmatrix: Snowflake oder Databricks?
| Kriterium | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| Zielgruppe | BI, Controlling, Reporting | Data Science, KI, Engineering |
| Datenformate | strukturiert und semi-strukturiert | strukturiert, semi- und unstrukturiert |
| Arbeitsweise | SQL, klassische BI | Notebooks, Code-first |
| Modellierung | Data Vault, Unified Star Schema | Data Vault, USS möglich |
| Architektur | Cloud-DWH mit Lakehouse-Funktionen (Snowpipe, Snowpark, Cortex) | Lakehouse (Delta Lake, Unity Catalog, ML nativ) |
| Governance und Sharing | Data Sharing, Masking, RBAC | Unity Catalog, RBAC, Lineage |
| Kostenmodell | nutzungsbasiert, Speicher und Rechenleistung getrennt | rechenintensiv, fein skalierbar |
| Skills im Team | SQL, BI | Python, Notebooks, Engineering |
Der richtige Weg aus der SAP-BW-Welt
Wer SAP BW on HANA ablösen will, startet mehr als ein technisches Projekt – es ist ein strategischer Schritt hin zu einer modernen, flexiblen Datenarchitektur.
Snowflake passt besonders, wenn klare Strukturen, SQL-basierte Arbeitsweisen und BI-Reporting im Vordergrund stehen. Mit External Tables, Snowpipe, Snowpark und Cortex lässt sich Snowflake aber auch als Lakehouse-Plattform nutzen. Databricks punktet bei explorativen Analysen, Machine Learning und großen, heterogenen Datenmengen.
Entscheidend ist am Ende: Welche Ziele verfolgst du mit deiner Datenstrategie – und welche Architektur passt zu deiner Organisation? Mehr zu den Unterschieden der Architekturen findest du in unserem Beitrag Data Lakehouse und Data Warehouse im Vergleich.
So unterstützen wir dich bei der BW-Ablösung
- Schnellanalyse deiner bestehenden BW-Architektur
- Workshops zur Zielarchitektur mit Snowflake oder Databricks
- Pilot-Setups mit Data Vault oder Unified Star Schema
- Herstellerunabhängige Beratung durch erfahrene Architekten
Häufige Fragen zur Ablösung von SAP BW
Warum sollte man SAP BW on HANA ablösen?
Was ist der Unterschied zwischen Snowflake und Databricks?
Welche Modellierung eignet sich für moderne Datenplattformen?
Wie läuft die Migration von SAP BW zu Snowflake oder Databricks ab?
Welche Plattform passt besser zu meinem Unternehmen?
Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt oder überarbeitet. Inhalte, Struktur und fachliche Bewertung stammen von cimt; redaktionelle Prüfung und Freigabe erfolgen durch die Autorinnen und Autoren.
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