Microsoft Fabric und SAP Integration: Neue Möglichkeiten für anspruchsvolle Unternehmensanalysen

Unternehmen, die ihre Daten aus SAP mit anderen Datenquellen verbinden und ganzheitlich analysieren möchten, gewinnen mit Microsoft Fabric entscheidende neue Möglichkeiten hinzu. Kürzlich stellte Microsoft weitere umfassende Verbesserung in der SAP-Datenintegration innerhalb des Microsoft Fabric Ökosystems vor. Dieser Artikel ordnet diese Neuerungen ein und beleuchtet, welche Chancen und Vorteile sich daraus für Unternehmen ergeben, insbesondere für moderne Analytics-, Data Engineering- und Industrial-AI-Szenarien.

Die Bedeutung der Integration von SAP-Daten in Microsoft Fabric

SAP-Datenbestände befinden sich in nahezu allen Enterprise-Unternehmen im Zentrum der geschäftskritischen Prozesse und Reporting-Anforderungen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an analytische Systeme: von klassischen Berichten und Dashboards bis zu komplexen KI-Anwendungsszenarien reicht heute der Bedarf an integrierten und aktuellen Unternehmensdaten. Microsoft Fabric bietet dabei vielfältige Möglichkeiten, diese SAP-Daten effizient anzubinden und sie nahtlos mit anderen internen und externen Datenquellen zu verschmelzen.

SAP-Datenintegration in Fabric: Umfangreiche neue Connector-Optionen

Microsoft verfolgt bei Fabric das Ziel, verschiedene Benutzergruppen gezielt zu unterstützen: von Data Engineers und Data Scientists bis hin zu Business Analysten und Citizen Developers. Entsprechend vielseitig gestaltet sich das Portfolio der verfügbaren SAP-Schnittstellen:

• SAP BW und SAP S/4HANA: Die bestehenden Konnektoren bieten vor allem Endanwendern und Analysten einen flexiblen Zugang zu SAP-Daten, welche mithilfe der intuitiven Data-Flow-Oberfläche direkt in Fabric bereinigt, angereichert und mit anderen Daten kombiniert werden können.
• SAP HANA (seit März 2024): Diese jüngst verfügbare Pipeline-Integration ermöglicht performante und skalierbare Datenextraktion aus SAP-HANA-Systemen. Besonders hervorzuheben sind dabei fortgeschrittene Partitionierungs- und SQL-Abfrageoptionen sowie die Einbindung in Fabric Copy Jobs, wodurch Datenintegrationsprozesse effizient automatisiert und optimiert werden können.
• Neue stark nachgefragte Connectoren für komplexe Szenarien: Microsoft erfüllt Anfragen der Kundenbasis mit weiteren, hochwertigen SAP-Konnektoren, welche direkt über die Fabric Pipelines angeboten werden.
• OData-Konnektor für Cloud-basierte SAP-Szenarien: Für moderne Cloud-Schnittstellen von SAP (z.B. SAP SuccessFactors, ABAP-basierte Anwendungen in SAP ECC und S/4HANA) empfiehlt Microsoft die Nutzung des generischen OData-Konnektors, der sowohl in Pipeline als auch Data Flow-Szenarien eingesetzt werden kann.

Technologische Anforderungen und Implementierung

Alle internen SAP-Connectoren in Fabric basieren auf dem On-premises Data Gateway (OPDG). Um eine erfolgreiche Integration zu gewährleisten, müssen Unternehmen sicherstellen, dass der OPDG-Server oder die virtuelle Maschine, auf der dieser gehostet wird, mit den nötigen SAP-Treibern, bspw. dem SAP .NET Connector oder dem SAP HANA ODBC-Treiber, ausgestattet ist.

Near Real-Time Analytics mit Open Mirroring Technologie

Eines der spannendsten Features der aktuellen Fabric-Innovationen ist die sogenannte Open Mirroring Technologie für SAP. Microsoft arbeitet intensiv mit zertifizierten SAP-Partnern zusammen, um anspruchsvolle Einsatzszenarien in der Datenintegration abzubilden. Open Mirroring ermöglicht es, Änderungsdaten („Change Data Capture“, CDC) aus SAP-Systemen beinahe in Echtzeit bereitzustellen. Diese Technik eignet sich hervorragend für Unternehmen, die auf schnelle Reaktionsfähigkeit setzen und Entscheidungen auf der Grundlage aktuellster Geschäftsinformationen treffen müssen. Namhafte Partner wie dab Nexus oder Simplement Roundhouse bieten bereits zertifizierte Lösungen an, mit denen Unternehmen Daten aus SAP schnell und zuverlässig in Fabric integrieren können.

Partner-Ökosystem: Erweiterte Integrationsmöglichkeiten im praktischen Einsatz

Im Zuge der FabCon Europe 2024 hat Microsoft zudem bekanntgegeben, mit weiteren spezialisierten Partnern zusammenzuarbeiten, um die praktische Umsetzung komplexer SAP-Integrationen zu beschleunigen. Diese Partnerlösungen ermöglichen einen nahtlosen Datentransfer unterschiedlichster SAP-Tabellen und Business-Logiken direkt in den Fabric OneLake Speicher, teilweise basierend auf Snapshot-Technologien, aber auch basierend auf ausgefeilten Trigger-basierten Ansätzen.

Vorteile und Chancen für Unternehmen durch verbesserte SAP-Integration

Welche konkreten Vorteile entstehen nun durch diese Weiterentwicklungen? Unternehmen profitieren auf mehreren Ebenen:

• Schnellere und hochwertigere Analytics: Die starke Integration von SAP-Daten erlaubt Analysen, die bisher wegen hoher technischer Hürden nicht oder nur mit erheblichem Zeit- und Kostenaufwand möglich waren.
• Zentrale Datenhaltung und Datenqualität: Dank der einfachen Möglichkeit, Daten aus SAP gemeinsam mit anderen Quellen in Fabric zu integrieren, wird eine zentrale und verlässliche Datengrundlage geschaffen, die Governance und Qualität sicherstellt.
• Effiziente Entwicklung neuer KI-Anwendungen: Da nun sowohl historische Daten als auch Änderungsdaten (CDC) aus SAP verfügbar gemacht werden, lassen sich KI-Projekte auf einer breiteren Datenbasis schneller in die Praxis überführen.
• Reduzierung von Komplexität und Kosten: Die Bereitstellung zertifizierter Partnerlösungen und einfacher Connectoren reduziert Kosten, Risiken und Implementierungszeiten signifikant.

Fazit: Microsoft Fabric als Enabler für datengetriebene Geschäftsmodelle

Die neuesten Entwicklungen zur Integration von SAP-Daten in Microsoft Fabric markieren einen wichtigen Meilenstein für viele Unternehmen, die bislang Schwierigkeiten hatten, ihre Geschäftsdaten optimal zu nutzen. Dank umfangreicher Connectoren, neuer Echtzeit-Technologien wie Open Mirroring und einem weiter wachsenden Partner-Ökosystem, etabliert sich Microsoft Fabric zunehmend als strategischer Eckpfeiler für datengetriebene Unternehmen – insbesondere im Bereich Industrial AI, Data Engineering und komplexer Analytics.

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