Mission Lakehouse – Alle Wikis auf einen Blick
- Databricks
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Emma Colla
Unsere Mission Lakehouse ist abgeschlossen. In einer Serie von 10 Wikis haben wir die gesamte Reise von den Grundlagen bis zum intelligenten Betrieb eines modernen Databricks Lakehouse mit SAP-Daten dokumentiert. Diese Seite gibt Ihnen einen kompakten Überblick über jeden Missionsbaustein.
Inhaltsverzeichnis
- Wiki 1 — Ihr Einstieg in Databricks & SAP BDC
- Wiki 2 — AI meets BI: Modernes Reporting im Databricks Lakehouse
- Wiki 3 — SAP Databricks vs. Native Databricks: Die Wahl der richtigen Rakete
- Wiki 4 — Zero Copy Delta Share bei Databricks einfach erklärt
- Wiki 5 — SAP-Daten nach Databricks: Ein strategischer Leitfaden zur Datenintegration
- Wiki 6 — Der richtige Treibstoff: Die Evolution der Tabellenformate im Lakehouse
- Wiki 7 — BDC Connect: Der direkte Draht zu Databricks, Snowflake & Co.
- Wiki 8 — Mission Control: Die Architektur des Databricks Unity Catalog
- Wiki 9 — Die Raumstation: Medallion-Architektur als Herzstück der Lakehouse-Mission
- Wiki 10 — Databricks Mosaic AI: AI-Agenten, die Ihre SAP-Geschäftslogik wirklich beherrschen
- Wiki 11 — FinOps: Die Kunst der cloudbasierten Kosten-Wert-Maximierung
- Bereit für den Take-Off?
Wiki 1 — Ihr Einstieg in Databricks & SAP BDC
Databricks ist die technologisch führende Plattform für Data Science und AI — und bildet den SAP-Stack optimal ab. Während SAP die prozesskritischen Geschäftsdaten liefert, fungiert Databricks als hochmoderner Innovationsmotor. Das Wiki erklärt die Kernvorteile und Komponenten der Plattform (Unity Catalog, Lakeflow, Mosaic AI), zeigt was die SAP Business Data Cloud (BDC) über ein reines Software-Bundle hinaus bedeutet, und beleuchtet drei konkrete Anwendungsfälle: Mosaic AI für Prognosen, den 360°-Datenblick durch Kombination von SAP- und Drittdaten, sowie die Hochleistungsverarbeitung von Big Data. Als roter Faden dient der komplette Datenfluss von der Aktivierung bis zur Visualisierung in der SAP Analytics Cloud.
Wiki 2 — AI meets BI: Modernes Reporting im Databricks Lakehouse
Business Intelligence und Künstliche Intelligenz waren lange in getrennten Silos gefangen — klassische BI-Abteilungen pflegten Data Warehouses für Rückblick-Analysen, während Data Scientists isoliert in Data Lakes experimentierten, mit inkonsistenten Wahrheiten und hoher ETL-Latenz als Folge. Das Lakehouse-Konzept von Databricks hebt diese Trennung auf.
Wiki 3 — SAP Databricks vs. Native Databricks: Die Wahl der richtigen Rakete
Beide Raketen stammen aus demselben Werk — doch sie sind für unterschiedliche Missionsprofile gebaut. SAP Databricks ist eine tief integrierte OEM-Lösung, die exklusiv über SAP lizenziert wird und die wertvolle Business-Semantik (Hierarchien, Währungsumrechnungen, CDS-Views) direkt über den BDC-Connector erhält, ohne aufwändigen Logik-Nachbau. Native Databricks dagegen bietet maximale technologische Freiheit über Azure, AWS und GCP. Das Wiki liefert den direkten Vergleich über Zweck, Integration, ML-Entwicklung, Lizenzierung und Tech-Stack — und erklärt, warum SAP BDC ohne SAP Databricks keine vollständige Pro-Code ML Workbench für Data Scientists bietet.
Das Ende des „Data Plumbing“: Statt Daten mühsam durch Pipelines zu pumpen, ermöglicht Zero-Copy Delta Sharing den Live-Zugriff auf SAP-Daten in Databricks — ohne eine einzige physische Kopie zu erstellen. Technisch funktioniert das über einen eleganten REST-basierten Handshake: Ein Bearer-Token weist den Client aus, der BDC-Server liefert ein Manifest mit Pre-signed URLs, und die Databricks-Worker-Nodes laden gezielt nur die benötigten Datenspalten direkt aus dem SAP File Object Store via Byte-Range Requests.
Wiki 5 — SAP-Daten nach Databricks: Ein strategischer Leitfaden zur Datenintegration
Wie kommt der Treibstoff ins System? Diese fundamentale Frage beantwortet das Wiki mit einem vollständigen Überblick über alle sechs Integrationspfade von SAP nach Databricks.
Wiki 6 — Der richtige Treibstoff: Die Evolution der Tabellenformate im Lakehouse
Wie eine Rakete den falschen Treibstoff nicht verzeiht, verzeiht eine Datenplattform die falsche Formatentscheidung nicht. Das Wiki räumt mit dem Missverständnis auf, dass Apache Parquet und Delta Lake konkurrierende Technologien sind.
Wiki 7 — BDC Connect: Der direkte Draht zu Databricks, Snowflake & Co.
Komplexe ETL-Prozesse, kostspielige Datenkopien, verlorene Geschäftslogik — das war bisher der Standard bei der Integration von SAP-Daten in moderne Cloud-Plattformen. BDC Connect läutet eine neue Ära ein. Als direkter Konnektor zwischen der SAP Business Data Cloud und Plattformen wie Databricks oder Snowflake ermöglicht er Live-Konnektivität ohne Replikation: Daten fliessen, ohne kopiert zu werden. Entscheidend dabei ist, dass die wertvolle Business-Logik direkt erhalten bleibt und nicht im Zielsystem mühsam rekonstruiert werden muss. Das Wiki erklärt, wie BDC Connect technisch funktioniert, für welche Einsatzszenarien er besonders geeignet ist und welchen konkreten Mehrwert er gegenüber klassischen ETL-Pipelines bietet.
Wiki 8 — Mission Control: Die Architektur des Databricks Unity Catalog
Wer auf welche Daten zugreift — und wie das konsistent, sicher und über alle Plattformen hinweg sichergestellt wird: Das ist die Aufgabe des Unity Catalog. Als zentrales Gehirn der Databricks-Plattform verwaltet er Berechtigungen, Datenherkunft (Lineage) und Zugriffskontrollen in einer dreistufigen Hierarchie und setzt Row-Level Security sowie Column-Level Masking plattformübergreifend durch. Im Zusammenspiel mit Microsoft Entra ID als zentralem Identity Provider entsteht eine lückenlose Identitäts-Pipeline, bei der Rollenänderungen oder Deaktivierungen sofort und konsistent über den gesamten hybriden SAP-Databricks-Stack wirken. Das Wiki zeigt, warum Unity Catalog der Dreh- und Angelpunkt für Universal Governance ist — und wie Delta Sharing über den Catalog sicherstellt, dass Governance nicht an den Systemgrenzen endet.
Wiki 9 — Die Raumstation: Medallion-Architektur als Herzstück der Lakehouse-Mission
Jede Raumstation braucht eine klare Struktur, damit Daten, Crew und Systeme effizient zusammenarbeiten. Die Medallion-Architektur ist das Herzstück jeder modernen Lakehouse-Implementierung: ein bewährtes, dreischichtiges Modell, das Rohdaten systematisch in business-relevante Erkenntnisse veredelt. Das Wiki zeigt, wie SAP-Datenprodukte via BDC Connect und Delta Sharing nahtlos in diese Architektur einfliessen — und welche Best Practices für den langfristigen Betrieb und die Weiterentwicklung der Raumstation gelten.
Wiki 10 — Databricks Mosaic AI: AI-Agenten, die Ihre SAP-Geschäftslogik wirklich beherrschen
Datenzugriff ist nicht Logikbeherrschung. Ein KI-Agent „beherrscht“ SAP erst, wenn er auf der semantischen Ebene operiert — auf Kennzahlendefinitionen, Org-Strukturen, Buchungskreisen und Konsolidierungsregeln. Mosaic AI macht genau das möglich. Über MLflow orchestriert und direkt auf proprietären SAP-Datenprodukten trainiert, werden AI-Agenten nicht nur mit Datenzugriff ausgestattet, sondern mit echter Geschäftslogik verankert. Das Wiki zeigt den Unterschied zwischen einfachem Datenzugriff und echter Logikbeherrschung, erklärt anhand von Praxisbeispielen wie automatisierten Abweichungsanalysen, proaktiven Handlungsempfehlungen und Demand Forecasting, was KI-Agenten im SAP-Kontext wirklich leisten können — und wie Mosaic AI die BDC von einer Datenplattform in eine echte AI-Fabrik verwandelt.
Wiki 11 — FinOps: Die Kunst der cloudbasierten Kosten-Wert-Maximierung
Eine Lakehouse-Mission ist nur dann nachhaltig, wenn die Cloud-Kosten im Griff bleiben. FinOps — Financial Operations — ist die Disziplin, die technische Möglichkeiten und wirtschaftliche Vernunft in Einklang bringt. Das Wiki erklärt, was FinOps bedeutet und warum es im Cloud-Zeitalter unverzichtbar ist, beleuchtet die wichtigsten Kostentreiber in Databricks-Umgebungen (Compute, Storage, Datentransfer, Governance) und zeigt, wie Zero-Copy Delta Sharing Infrastrukturkosten strukturell reduziert, weil redundante Datenkopien entfallen. Konkrete FinOps-Praktiken für SAP BDC — von Workload-Optimierung über intelligentes Cluster-Sizing bis zu konsequenten Tagging-Strategien — helfen dabei, jede Cloud-Ausgabe einer messbaren Wertschöpfung zuzuordnen. Der Grundsatz: Nicht sparen um des Sparens willen, sondern den Wert pro investiertem Franken maximieren.
Bereit für den Take-Off?
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Ihre Datenstrategie ist individuell – Ihre Beratung sollte es auch sein
Die Einführung von Zero-Copy Delta Sharing ist mehr als eine technische Implementierung – es ist ein strategischer Schritt zur Modernisierung Ihrer Datenarchitektur. Ob und wie Sie diese Technologie optimal nutzen, hängt von Ihrer spezifischen Systemlandschaft, Ihren Sicherheitsanforderungen und Ihren langfristigen Zielen für Analytics und KI ab. Eine Standardlösung gibt es hier nicht.
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