Wie SAP- und Databricks-Integration den Weg zur Enterprise AI ebnet
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmensumfeld ist heute weit mehr als nur ein Experiment – sie ist zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Dennoch stehen viele, selbst global aufgestellte Organisationen vor einer Hürde: Ihre Datenlandschaft ist zersplittert, bestehend aus getrennten Systemen und einer Vielzahl von proprietären wie auch offenen Datenquellen. Insbesondere Daten aus SAP-Systemen, dem Rückgrat zahlreicher Großunternehmen, bleiben häufig isoliert und unter ihren Möglichkeiten genutzt. Diese Datensilos bremsen Innovationen aus und verhindern die volle Realisierung von KI-gestütztem Geschäftswert.
Die verborgene Kraft der SAP-Daten für KI-Initiativen
Weltweit wickeln SAP-Kunden einen Großteil des globalen Handels ab. Trotz dieser Dominanz werden SAP-Daten in Unternehmen oft nur zur Prozessabwicklung verwendet und nicht übergreifend für Analysen, Vorhersagemodelle oder operative Entscheidungen erschlossen. Der häufige Grund: Fehlende Verzahnung mit anderen, unternehmenskritischen Datenquellen und eine fragmentierte IT-Architektur.
Die Folgen sind gravierend. Laut Marktanalysten können Datensilos dazu führen, dass Unternehmen bis zu 30% ihres jährlichen Umsatzes einbüßen. Jedes isolierte Datenfragment erschwert nicht nur die Datenanalyse, sondern verlangsamt die digitale Transformation und blockiert das Potenzial von KI-gestützten Lösungen im großen Maßstab.
Databricks und SAP: Eine zukunftsweisende Partnerschaft
Um diese Barrieren zu beseitigen, haben Databricks, eine der führenden Plattformen für Daten- und KI-Workloads, und SAP eine strategische Partnerschaft ins Leben gerufen. Ziel ist die nahtlose Integration von SAP-Daten in moderne Data Lakes und Data Warehouses auf Basis der Lakehouse-Architektur, bevorzugt in Microsoft Azure-Umgebungen. Damit entsteht eine zentrale, vertrauenswürdige Plattform, die SAP-Daten mit allen anderen Unternehmensdaten zusammenführt.
Die Vorteile dieser Integration liegen auf der Hand:
- Schnellere und fundierte Geschäftsentscheidungen: Der Zugriff auf konsolidierte, aktuelle Daten ermöglicht agilere Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen.
- Gesteigerte Datenqualität und -vertrauen: Die Harmonisierung unterschiedlichster Datenquellen schafft eine solide Grundlage für Analysen, Prognosen und KI-Modelle.
- Reduzierte Kosten und minimierte Komplexität: Durch die Vereinheitlichung der Dateninfrastruktur werden bestehende Prozesse gestrafft und redundante Aktivitäten vermieden.
- Skalierbare KI-Anwendungen: KI-Initiativen können zentralisiert und unternehmensweit genutzt werden, statt auf einzelne Bereichspiloten beschränkt zu bleiben.
Industrieerfolg durch Unified Data: Ein Praxisbeispiel
Ein internationales Beispiel verdeutlicht die Chancen einer solchen Vereinheitlichung: Die Weltbank hat durch die Anbindung ihrer SAP-Systeme an eine moderne Datenplattform die Entwicklungszeit neuer, KI-basierter Lösungen drastisch verkürzt. Zudem werden bereichsübergreifende Analysen und Agenten-basierte Automatisierung möglich, die zuvor an den Grenzen von Datensilos scheiterten.
Chancen für die Industrie – Jetzt handeln statt abwarten
Die Praxis zeigt klar: Unternehmen, die ihre SAP-Quellen mit modernen Plattformen wie Databricks und Azure verbinden, schaffen die Basis für mehr Innovation, Kosteneffizienz und Zukunftsfähigkeit – und setzen KI im gesamten Unternehmen gewinnbringend ein. Wer zögert, riskiert hingegen, dass KI-Piloten ins Stocken geraten, Teams doppelte Arbeit leisten und wertvolle Chancen an agilere Wettbewerber verloren gehen.
Fazit
Die Integration von SAP-Daten in eine übergreifende, cloud-basierte Daten- und KI-Plattform ist ein entscheidender Schritt, um das volle Potenzial von Enterprise AI im Unternehmen zu entfalten. Als erfahrene Partner für Data-Engineering, Industrial AI und KI-Projekte unterstützen wir von der Ailio GmbH Unternehmen auf diesem Weg – von der Strategieentwicklung über den Aufbau moderner Datenarchitekturen bis zur skalierbaren Umsetzung innovativer KI-Lösungen.
Jetzt ist der Zeitpunkt gekommen, Datensilos aufzubrechen und die Zukunft der KI im Unternehmen aktiv zu gestalten.
