SAP Databricks vs. Native Databricks: Die Wahl der richtigen Rakete
- Big Data Analytics, Databricks, SAP BDC Databricks, SAP Business Data Cloud (BDC)
- Databricks
- 5 Min Lesezeit
Dr. Andreas Wagner
In der Welt der Datenanalyse stehen Unternehmen oft vor einer Entscheidung, die sich anfühlt wie die klassische Ingenieurs-Frage vor jedem Raketenstart: Welche Anforderungen muss die zur Mission passende Rakete erfüllen? Also für uns gesprochen: Wählen wir SAP Databricks oder Native Databricks? Dieser Artikel beleuchtet die zentralen Unterschiede und Gemeinsamkeiten beider Lösungen.
Früher war die Integration von SAP-Daten in Databricks ein mühsamer Prozess aus flachen Dateiexporten, starren ABAP-Extraktoren und dem manuellen Nachbau komplexer SAP-Logiken. Heute bricht das Zusammenspiel mit der SAP Business Data Cloud (BDC) diese Silos auf. Ziel dieses Artikels ist es, Ihnen eine fundierte Entscheidungsgrundlage zu bieten, welche Plattform am besten zu Ihrer spezifischen IT-Strategie passt.
Inhaltsverzeichnis
1. Unterschiede zwischen SAP Databricks und Native Databricks
Obwohl beide Lösungen auf derselben Kerntechnologie basieren – unsere beiden Raketen also quasi aus demselben Werk stammen – sind sie für unterschiedliche Missionsprofile konzipiert:
- Native Databricks: Die offene Datenplattform, die direkt vom Hersteller lizenziert wird. Sie bietet maximale Flexibilität für alle Arten von Datenquellen und Cloud-Infrastrukturen (Azure, AWS, GCP).
- SAP Databricks: Eine spezialisierte OEM-Lösung, die exklusiv über SAP lizenziert wird. Sie ist tief in die SAP Datasphere integriert und darauf optimiert, die wertvolle Business-Semantik – wie Hierarchien, Währungsumrechnungen und CDS-Views – direkt nutzbar zu machen.
2. Der direkte Vergleich: SAP Databricks vs. Native Databricks
| Merkmal | SAP Databricks (OEM) | Native Databricks |
|---|---|---|
| Hauptzweck | Spezialisierung auf SAP-Daten; Innovations-Turbo für den SAP-Datenbesitz. | Universelle Plattform für unternehmensweites Data Engineering & Data Science. |
| Integrationsfokus | Nahtlos via BDC-Connector; Fokus auf Erhalt der SAP-Semantik (kein Nachbau von Logik nötig). | Offen für hunderte Drittquellen & Cloud-Dienste; BDC Connect für SAP. |
| ML-Entwicklung | Schließt die Lücke zur Pro-Code ML Workbench innerhalb der SAP BDC. | Vollständige MLflow-Integration und freie Tool-Wahl. |
| Lizenzierung | Teil des SAP-Abonnements; konsolidierte Abrechnung über SAP. | Direkt bei Databricks; Cloud-Infrastruktur wird separat verwaltet. |
| Technologie-Stack | Basiert auf Databricks, ergänzt um SAP-Blueprints und reduzierter Funktionsumfang im Vergleich mit native Databricks (Dashboards, Data Apps). | Reiner Databricks-Stack (Spark, Delta Lake, MLflow) für maximale technische Freiheit. |
3. Die Kernaspekte im Detail
Integrations-Revolution: Weg vom „Plumbing“
Früher verbrachten Teams 80 % ihrer Zeit damit, SAP-Datenstrukturen in Databricks mühsam zu rekonstruieren – sogenanntes „Data Plumbing“. Raketenstart? Fehlanzeige!
Mit dem neuen SAP BDC-Connector für Databricks werden Hierarchien und Business-Logiken direkt „verstanden“ und live gestreamt. Der Wechsel vom reinen Datentransport zum direkten Business-Value fühlt sich an wie der Moment, in dem das Bodenpersonal endlich das Startsignal geben kann – weil das Treibstoffsystem zum ersten Mal wirklich reibungslos funktioniert.
Die fehlende Puzzlestück: Pro-Code ML Workbench
Ein entscheidender technischer Vorteil: Die SAP BDC allein bietet ohne SAP Databricks keine umfassende Pro-Code ML Workbench für Data Scientists. Erst durch die Integration von SAP Databricks erhalten Entwickler Zugriff auf eine vollwertige Umgebung für Python, Scala und R – direkt auf ihren SAP-Datenprodukten. Damit wird die BDC von einer reinen Datenverwaltungsplattform zu einer echten AI-Fabrik.
Synergien innerhalb der BDC
Es ist wichtig zu verstehen, dass SAP Databricks als OEM-Version zwar auf manche „Native-only“-Features verzichtet, dies aber strategisch ausgeglichen wird. Fehlende Funktionen im Databricks-Kern werden durch andere SAP BDC-Elemente – wie den semantischen Layer der Datasphere oder BTP-Services – übernommen. Das Ergebnis ist ein harmonisiertes Gesamtsystem statt einer Ansammlung von Einzellösungen. Jede Komponente übernimmt ihren Part der Mission.
Lizenzmodell & Governance
SAP Databricks bietet den Vorteil einer integrierten Governance. Identitäten und Sicherheitsvorgaben aus der SAP-Welt werden durch die enge Verzahnung mit dem Unity Catalog einfacher harmonisiert. Zudem profitieren Kunden von einer konsolidierten Abrechnung innerhalb ihres bestehenden SAP-Vertragswerks.
4. Moderne Datenplattform: Der hybride Goldstandard
Um den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden, muss eine Datenplattform heute mehr leisten als reine Speicherung. Und manchmal ist es eben nicht die eine Rakete, die eine Mission möglich macht – sondern das Zusammenspiel mehrerer Antriebsstufen.
Ein hybrider Ansatz – eine Kombination aus SAP BDC mit SAP Databricks und Native Databricks – erfüllt die vier entscheidenden Anforderungen:
- Top-notch Usability: Business-Anwender arbeiten in der gewohnten SAP-Umgebung (SAC), während Data Scientists die vertraute Databricks-Umgebung für Python/SQL nutzen (SAP Databricks und native Databricks). Beide greifen auf dieselben, semantisch reichen Daten zu.
- Unified Architecture: Durch Delta Sharing und Zero-Copy-Konnektivität werden SAP- und Nicht-SAP-Daten in einem einheitlichen Lakehouse-Modell zusammengeführt, ohne teure Datensilos zu erzeugen. Welches Databricks genutzt wird, wird am effektivsten durch das Prinzip der Data Gravity entschieden: Ein Usecase wird dort umgesetze, wo die meisten Daten sind.
- Support of all Workloads: Von klassischem BI/Reporting (SAC) über Real-time Streaming (LakeFlow) bis hin zu Advanced AI (Mosaic AI) – der hybride Stack deckt das gesamte Spektrum ab.
- Universal Governance: Sicherheit und Kontrolle enden nicht an den Grenzen der SAP-Welt.
Das Fundament: Wie Governance universell wird
Eine nahtlose Identitäts- und Berechtigungs-Pipeline ist das stille Rückgrat jeder sicheren Datenplattform. Sie funktioniert am besten, wenn niemand merkt, dass sie da ist – wie eine perfekt eingespielte Crew im Mission Control Center:
- Microsoft Entra ID (Identity Provider): Zentrale Quelle der Wahrheit für alle Benutzeridentitäten.
- Identity Provisioning System (IPS): Synchronisiert Identitäten automatisiert zwischen Azure- und SAP-Cloud-Diensten.
- SAP Cloud Identity Service (IAS): Stellt sicher, dass Benutzer in SAP-Applikationen wie der Datasphere eindeutig identifiziert sind.
- Unity Catalog (Databricks): Nutzt dieselben Identitäten via Entra ID, um granulare Zugriffskontrollen auf Tabellen-, Zeilen- und Spaltenebene durchzusetzen.
Das Ergebnis:
Wenn ein Benutzer in Entra ID deaktiviert wird oder seine Rolle wechselt, wird dieser Zugriff sofort und konsistent über den gesamten hybriden Stack hinweg angepasst – von der SAP Datasphere bis zum Databricks Notebook. Nur diese Verzahnung garantiert eine echte Universal Governance.
5. Fazit: Welche Rakete passt zu Ihrer Mission?
Die Entscheidung ist keine Frage der besseren Technologie, sondern der strategischen Priorität:
- Wählen Sie SAP Databricks, wenn Sie bereits stark im SAP-Ökosystem investiert sind. Es reduziert die Komplexität massiv, liefert die nötige Pro-Code-Power für ML und ermöglicht es, SAP-Daten direkt in AI-Modelle zu überführen – ohne die Business-Logik unterwegs zu verlieren.
- Wählen Sie Native Databricks, wenn Sie eine Cloud-agnostische Architektur bevorzugen und maximale Flexibilität über eine sehr heterogene Datenlandschaft benötigen.
- Wählen Sie den Hybrid-Ansatz, wenn Sie keine Kompromisse bei Usability und Governance machen wollen und eine zukunftssichere Plattform suchen, die SAP-Tiefe mit Enterprise-Breite vereint. Quasi das Beste aus zwei Antriebssystemen – in einer Mission.
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