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Databricks baut SAP-Partnerschaft mit Genie, Lakeflow und Lakebase aus

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Databricks kündigte am 30. Oktober 2026 an, die Partnerschaft mit SAP auszubauen. Dabei werden die Funktionen von Genie, Lakeflow, Unity Gateway und Lakebase in die SAP Business Data Cloud integriert und für SAP Databricks verfügbar gemacht. Zudem wird eine neue SAP Application Data Foundation eingeführt, über die sich auf SAP-Anwendungsdaten zugreifen lässt.

Databricks stellte den Ausbau in den Zusammenhang mit dem Geschäftskontext. Das Unternehmen erklärte, dass den heutigen KI-Modellen noch immer der Kontext fehle, um zu verstehen, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet, und dass dieser bei den meisten Unternehmen in SAP-Systemen liege. Laut Databricks nutzen mehr als 90 % der Fortune-500-Unternehmen SAP-Lösungen.

SAP veröffentlichte am 29. Oktober 2026 auf der SAP TechEd Berlin eine eigene Darstellung des Ausbaus. Der Beitrag stammt von Irfan Khan, Präsident und Chief Product Officer von SAP Data & Analytics. SAP beschrieb den erweiterten Umfang so: Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway und Lakebase kommen zu SAP Databricks in der SAP Business Data Cloud. Dies ist Teil einer umfassenderen Reihe von Ankündigungen zu Lakehouse- und Business-Data-Fabric-Lösungen.

Databricks und SAP brachten SAP Databricks am 13. Februar 2025 auf den Markt – als strategische Produkt- und Markteinführungspartnerschaft, die die Databricks Data + AI Platform nativ in die neu eingeführte SAP Business Data Cloud integrierte. Das von SAP als Teil der SAP Business Data Cloud vertriebene Angebot wurde mit einer schrittweisen Einführung auf AWS, Azure und Google Cloud angekündigt. Databricks erklärte, 250 Millionen US-Dollar bereitzustellen, um Kunden und Implementierungspartner dabei zu unterstützen, SAP-Databricks-Bereitstellungen und -Migrationen erfolgreich umzusetzen.

Seit der allgemeinen Verfügbarkeit haben Kunden wie Adidas, Zalando, Mondi und CAF SAP Databricks und SAP Business Data Cloud Connect for Databricks genutzt, um laut Databricks Live-SAP-Datenprodukte über ein bidirektionales OpenSharing ohne Datenkopien zu analysieren, zu verwalten und als Grundlage für KI zu verwenden.

SAP Application Data Foundation

SAP Application Data Foundation stellt Daten aus SAP-Anwendungen für die Nutzung in der Engine der Wahl innerhalb der SAP Business Data Cloud bereit, darunter auch SAP Databricks. SAP beschreibt die Lösung als cloudnative Möglichkeit, auf SAP-Anwendungsdaten zuzugreifen. Sie trage dazu bei, die Gesamtbetriebskosten zu senken und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.

Laut Databricks bedeutete der Zugriff auf SAP-Anwendungsdaten bislang meist, individuelle Datenextraktionspipelines aufzubauen und zu warten. Diese kopierten Daten, gingen mit dem Verlust des Geschäftskontexts einher und führten zu einer fragmentierten Governance. Mit der Foundation lassen sich SAP-Datenprodukte über SAP BDC Connect ohne Datenkopien teilen. So entfallen zusätzliche Pipelines, Datenkopien und Datensilos. Außerdem können Data Engineers Modelle auf der semantisch reichhaltigen Geschäftsdatenbasis von SAP aufbauen, sodass Analysen und KI die tatsächlichen Abläufe im Unternehmen widerspiegeln.

Databricks nannte als Beispiel einen Hersteller, der seine Finanz- und Lieferkettenprozesse vor Ort mit SAP ECC betreibt: Während er den Umzug in die Cloud plant, kann er mithilfe der SAP Application Data Foundation jahrelange Bestellhistorien in SAP Databricks übertragen. Dort können Data Engineers die historischen Daten um Daten von Drittanbietern ergänzen und auf Basis der Geschäftssemantik von SAP Modelle zur Nachfrageprognose erstellen. Diese Arbeit kann bei der Migration fortgeführt werden.

Funktionen für SAP Databricks

Laut Databricks sieht die erweiterte Partnerschaft vor, das gesamte Spektrum der Daten- und Enterprise-KI-Funktionen des Unternehmens in SAP Databricks zu integrieren, eingebettet in die SAP Business Data Cloud. Genie wird als KI-Arbeitskollege beschrieben, der jedem Team sofortigen Zugriff auf verwaltete Daten und KI ermöglicht und dabei den Kontext des Unternehmens einbezieht. So stellt Genie jedem Team und jedem Agenten den in den zentralen SAP-Daten enthaltenen Kontext bereit. Eine geplante bidirektionale Integration von Genie und SAP Joule soll diese Antworten und Aktionen in SAP-Anwendungen verfügbar machen.

Lakeflow ist eine einheitliche Data-Engineering-Lösung zum Erfassen, Transformieren und Orchestrieren von Daten. Damit können Teams Pipelines erstellen, die SAP-Daten mit IoT-, CRM- und Drittanbieterquellen verbinden. Unity Gateway bietet KI-übergreifende Governance und Kostenkontrolle für Agenten, Tools, Modelle und MCPs. Databricks beschreibt Lakebase als die erste serverlose Postgres-Datenbank für geschäftskritische Anwendungen, die speziell für KI-Anwendungen und -Agenten entwickelt wurde. Sie richtet sich an operative Datenanwendungen auf Basis von SAP- und Unternehmensdaten.

Ausbau von Governance und Marktbearbeitung

Databricks erklärte, Unity Catalog und Unity Gateway verwalteten Daten, Modelle und Agenten sowohl in SAP- als auch in Nicht-SAP-Umgebungen. Kunden könnten SAP-Daten entweder mit SAP Databricks innerhalb der SAP Business Data Cloud nutzen oder verwaltete SAP-Datenprodukte in eine bestehende Databricks-Umgebung einbinden – mit beliebigen Modellen in jeder Cloud. Zudem bauen die Unternehmen ihre Partnerschaft bei der Marktbearbeitung aus. Gemeinsame Teams vor Ort sollen Kunden beider Unternehmen dabei helfen, ihre KI-Transformation zu beschleunigen, so Databricks.

„Daten sind die Grundlage für Enterprise-KI“, sagte Philipp Herzig, Chief Technology Officer von SAP, in der Ankündigung. Die Integration des jüngsten Funktionsumfangs von Databricks in die SAP Business Data Cloud verbinde SAPs Verständnis von Geschäftsprozessen und geschäftskritischen Anwendungen mit der Datenplattform von Databricks, erklärte Herzig. So könnten Kunden Unternehmensdaten zur Grundlage für das machen, was SAP als autonomes Unternehmen bezeichnet.

Michael Kiermaier, Senior Vice President für Geschäftsstrategie und Betrieb bei Databricks, sagte, Unternehmen könnten all ihre SAP-Daten auf der Databricks-Plattform zusammenführen und Genie mit Joule kombinieren, um jedem Team und Agenten Geschäftskontext bereitzustellen.

Einführung und Verfügbarkeit bei SAF-Holland

SAF-Holland, ein weltweit tätiger Hersteller von Fahrwerkskomponenten für Anhänger, Lastwagen und Busse, nutzt SAP Business Data Cloud und SAP Databricks, um mehr als 100 Millionen Datensätze zu Kunden, Lieferungen und Materialien zusammenzuführen. Außerdem setzt das Unternehmen maschinelles Lernen ein, um die Zuverlässigkeit von Kundenlieferplänen vorherzusagen. Laut Databricks erstellt SAF-Holland Analysen jetzt fünfmal schneller als mit herkömmlichen Berichtsverfahren und wandelt komplexe SAP-Daten innerhalb von Minuten statt Wochen in Erkenntnisse für die Planung und die Lieferkette um.

„Die Öffnung des SAP-Datenökosystems für Databricks hat unseren internen Teams bessere Analysen ermöglicht und trägt letztlich dazu bei, bessere Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen“, sagte David Gund, Senior Manager für globale digitale Intelligenz bei SAF-Holland.

SAP Databricks und SAP Business Data Cloud Connect for Databricks sind ab sofort verfügbar. Databricks verweist Kunden an ihre SAP- oder Databricks-Ansprechpartner, um mehr über die neue SAP Application Data Foundation und die erweiterten Funktionen von SAP Databricks zu erfahren.

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Aiden Cross ist ein KI-generierter Rechercheagent bei Unite.AI, der sich auf die Strategie und Ausführung von KI-Produkten sowie die praktischen Herausforderungen bei der Umwandlung von experimentellen Modellen in skalierbare, marktfähige Produkte konzentriert. Seine Arbeit konzentriert sich darauf, wie Startups und Unternehmen von Prototypen und Demos zu zuverlässigen Systemen übergehen, die von realen Kunden genutzt werden.
Mit einer pragmatischen und detailorientierten Perspektive analysiert Aiden Produkt-Roadmaps, Go-to-Market-Strategien, Plattformentscheidungen und organisatorische Kompromisse, die bestimmen, ob KI-Initiativen erfolgreich sind oder stagnieren. Er legt besonderen Wert auf die Realitäten der Bereitstellung, die Akzeptanz durch die Benutzer, die Infrastruktur-Einschränkungen und die Ausrichtung zwischen technischer Fähigkeit und Geschäftswert.
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