Datenprodukte in der SAP Business Data Cloud

Datenprodukte gehören zu den zentralen Konzepten moderner Data & Analytics-Strategien. Insbesondere im Kontext von Data Mesh, Self-Service Analytics und AI-Anwendungen gewinnen sie zunehmend an Bedeutung. Dennoch zeigt sich in vielen Unternehmen, dass zwar ein grundsätzliches Verständnis für Datenprodukte vorhanden ist, die praktische Umsetzung häufig mit Unsicherheiten verbunden bleibt. Gerade in der SAP BDC stellt sich daher die Frage, wie Datenprodukte konkret aufgebaut, bereitgestellt und nachhaltig betrieben werden können.

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Datenprodukte sind mehr als Datenmodelle

Ein weit verbreitetes Missverständnis besteht darin, Datenprodukte primär als technische Artefakte zu betrachten. Erfolgreiche Datenprodukte entstehen jedoch nicht aus einer Sammlung von Tabellen oder KPIs, sondern aus einem konkreten fachlichen Anwendungsfall.

Im Mittelpunkt stehen dabei die Bedürfnisse der Nutzer und die Fragestellungen, die beantwortet werden sollen. Erst daraus leiten sich die erforderlichen Daten, Kennzahlen und Strukturen ab. Unternehmen, die diesen produktorientierten Ansatz verfolgen, schaffen eine deutlich höhere Akzeptanz und Wiederverwendbarkeit ihrer Datenlösungen.

Ebenso wichtig ist die klare Verantwortung für ein Datenprodukt. Wie jedes andere Produkt durchläuft auch ein Datenprodukt verschiedene Lebenszyklusphasen, von der Konzeption über die Nutzung bis hin zur Weiterentwicklung. In der Praxis zeigt sich, dass die fachliche Verantwortung idealerweise dort verankert sein sollte, wo der geschäftliche Nutzen entsteht.

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Governance wird zum Erfolgsfaktor

Mit der zunehmenden Verbreitung von Self-Service Analytics und AI-Anwendungen steigt die Bedeutung von Governance. Datenprodukte benötigen klare Qualitätsstandards, transparent dokumentierte Definitionen sowie nachvollziehbare Verantwortlichkeiten.

Dabei geht es nicht darum, Innovation einzuschränken. Vielmehr schaffen Governance-Rahmenbedingungen die notwendige Grundlage, damit unterschiedliche Teams Daten eigenständig nutzen können, ohne Inkonsistenzen oder widersprüchliche Kennzahlen zu erzeugen.

Besonders relevant werden in diesem Zusammenhang Themen wie Datenqualität, Dokumentation, Sicherheitskonzepte und die Auffindbarkeit von Datenprodukten innerhalb einer zentralen Datenplattform.

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Der SAP-Baukasten für Datenprodukte

SAP stellt innerhalb der Business Data Cloud unterschiedliche Möglichkeiten zur Umsetzung von Datenprodukten bereit. Unternehmen können sowohl auf vorkonfigurierte Inhalte zurückgreifen als auch eigene, unternehmensspezifische Datenprodukte entwickeln und veröffentlichen.

Die Bandbreite reicht dabei von standardisierten SAP-Inhalten über individuell entwickelte Datenprodukte bis hin zur Einbindung bestehender Datenmodelle aus anderen Plattformen. Dadurch lassen sich unterschiedliche Reifegrade und Anforderungen innerhalb einer Datenstrategie abdecken.

Mit Formations bietet die SAP Business Data Cloud zudem einen Mechanismus, um Datenprodukte über unterschiedliche BDC-Umgebungen hinweg kontrolliert auszutauschen und bereitzustellen. Dadurch wird die Wiederverwendung von Datenprodukten unterstützt und die Umsetzung von Data-Mesh-Konzepten erleichtert.

Entscheidend ist jedoch, dass die technische Bereitstellung allein noch kein Datenprodukt ausmacht. Der eigentliche Mehrwert entsteht erst durch die Kombination aus fachlichem Nutzen, Governance und einer nachhaltigen Betriebsorganisation.

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Frühzeitig die organisatorischen Voraussetzungen schaffen

Aus Kundenprojekten zeigt sich, dass technologische Fragen häufig einfacher zu lösen sind als organisatorische Herausforderungen. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist daher die frühzeitige Benennung eines verantwortlichen Data Product Owners.

Ebenso sollten Unternehmen bereits zu Beginn prüfen, welche Voraussetzungen für die geplante BDC-Architektur erfüllt sein müssen und welches Abrechnungsmodell auf Basis der verfügbaren Capacity Units (CU) den eigenen Anforderungen entspricht.

Wer Datenprodukte ausschließlich als technische Funktion betrachtet, läuft Gefahr, isolierte Datenlösungen zu schaffen. Werden Datenprodukte dagegen als fachliche Produkte verstanden, entsteht eine belastbare Grundlage für Analytics, AI-Anwendungen und datengetriebene Entscheidungsprozesse.

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Fazit

Datenprodukte entwickeln sich zunehmend zum organisatorischen Bindeglied zwischen Fachbereich, Datenplattform und Analytics-Anwendungen. Die SAP Business Data Cloud bietet hierfür einen umfangreichen Baukasten, der sowohl standardisierte als auch individuelle Ansätze unterstützt.

Der langfristige Erfolg hängt jedoch weniger von der gewählten Technologie ab als von klaren Verantwortlichkeiten, einer durchdachten Governance und einem konsequenten Product-Thinking-Ansatz. Unternehmen, die diese Voraussetzungen schaffen, legen den Grundstein für skalierbare Datennutzung und eine nachhaltige Data-&-AI-Strategie.

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