Microsoft Fabric Business Process Solutions: SAP-Daten schneller in Business Insights verwandeln

Erfahren Sie, wie vorgefertigte Business-Datenmodelle, Pipelines und Analyseinhalte den Weg von operativen SAP-Daten zu verwertbaren Erkenntnissen verkürzen.

Ihr Controlling-Team benötigt eine verlässliche Margenübersicht. Der Vertrieb möchte Order-to-Cash-Zahlen, ohne drei Wochen auf eine Anfrage zu warten. Der Einkauf fordert Ausgabenanalysen über alle Lieferanten hinweg. Die Daten sind vorhanden – in SAP. Doch zwischen „die Daten sind vorhanden“ und „das Unternehmen kann darauf handeln“ liegen oft Wochen, in denen zunächst Tabellen identifiziert, Geschäftslogik rekonstruiert, Hierarchien abgeglichen und KPI-Definitionen abgestimmt werden müssen. Erst dann kann die eigentliche Analyse beginnen.

Genau diese Lücke schließt Microsoft mit Business Process Solutions (BPS) für Microsoft Fabric: Es gibt vorkonfigurierte Datenmodelle, Transformationslogik, semantische Strukturen und Analyseinhalte für wiederkehrende Geschäftsprozesse. Anstatt jedes Analyseszenario von Grund auf neu zu entwickeln, können Unternehmen mit einem vorbereiteten Geschäftsmodell starten.

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Das Wichtigste in Kürze

• Business Process Solutions (BPS) sind von Microsoft bereitgestellte Bausteine in Microsoft Fabric für wiederkehrende Analyseszenarien in den Bereichen Finanzen, Vertrieb, Einkauf und Fertigung.

• BPS standardisiert den Schritt zwischen technischen SAP-Daten und nutzbaren Business Insights: Modelle, KPIs, Hierarchien, Berechtigungen und Power-BI-Inhalte sind bereits vorgefertigt.

• BPS ist derzeit als Public Preview verfügbar. Umfang und Bezeichnungen können sich im Zuge der Weiterentwicklung der Microsoft-Roadmap noch ändern.

• BPS ersetzt nicht die SAP-Datenbereitstellung. Eine zuverlässige, selektive SAP-Datenextraktion bleibt weiterhin Voraussetzung – und genau hier kommt die SAP-Datenbereitstellung von Theobald Software ins Spiel.

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Warum SAP-Analysen in Microsoft Fabric komplexer sind, als gedacht

Unternehmen, die SAP-Daten in einer modernen Daten- und Analyseplattform nutzen möchten, sehen sich schnell mit einer altbekannten Herausforderung konfrontiert: Die Daten sind zwar vorhanden, jedoch nicht automatisch in einer Form, mit der Fachanwender direkt arbeiten können.

SAP-Anwendungsdaten verteilen sich auf zahlreiche Tabellen, Views und Business-Objekte. Hinzu kommen große Datensätze, unterschiedliche Zugriffsmethoden, technische und fachliche Abhängigkeiten sowie Anforderungen wie Hierarchien, Übersetzungen, Währungsumrechnung oder Berechtigungen. Gleichzeitig reichen SAP-Daten allein selten aus. Sie müssen mit Informationen aus CRM, Einkauf, Planung und anderen Geschäftssystemen kombiniert werden.

Genau hier setzt das BPS-Konzept an. Das Ziel besteht nicht nur darin, Daten in Microsoft Fabric verfügbar zu machen, sondern sie von Anfang an in einem konsistenten Geschäftskontext zu verarbeiten.

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Was sind Microsoft Fabric Business Process Solutions?

Business Process Solutions sind vordefinierte Bausteine für wiederkehrende Analyseszenarien in Unternehmen. Innerhalb von Microsoft Fabric kombiniert Microsoft Datenintegration, Transformation, Geschäftslogik, semantische Modelle und Analyseinhalte zu einer sofort einsetzbaren Lösung.

Anstatt zunächst zu ermitteln, welche Daten ein Use-Case aus den Bereichen Finanzen, Vertrieb oder Einkauf benötigt, wie diese Daten zusammenhängen und welche Transformationen erforderlich sind, können Unternehmen mit vorbereiteten Strukturen starten. Die Inhalte sind kein starres Endprodukt, sondern eine Grundlage, die an individuelle Anforderungen angepasst und erweitert werden kann.

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5 Vorteile vorgefertigter Geschäftsmodelle für SAP-Analysen

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Welche SAP-Geschäftsprozesse deckt BPS ab?

Microsoft hat BPS rund um wiederkehrende End-to-End-Geschäftsprozesse aufgebaut. Der Fokus des aktuellen Microsoft-Materials liegt insbesondere auf den Bereichen Finanzen, Vertrieb, Einkauf und Fertigung. Supply-Chain-Szenarien werden sukzessive ausgebaut. Der genaue Preview- und Verfügbarkeitsstatus einzelner Komponenten kann sich im Zuge der Roadmap-Entwicklung ändern.

• Record to Report (Finanzen): Finanzberichte, Profitabilität, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Finanzplanung

• Order to Cash (Vertrieb): Verkaufsaufträge, Lieferungen, Fakturierung, Customer 360, Opportunity-Analyse

• Procure to Pay (Einkauf): Bestellanforderungen, Bestellungen, Wareneingänge, Lieferantenrechnungen, Ausgabenanalyse

• Plan to Produce (Fertigung): Fertigungsaufträge, Arbeitsgänge, Komponenten, Rückmeldungen und Produktionsanalysen

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Die Microsoft Fabric BPS-Architektur: Von SAP-Daten zu Insights

Die Referenzarchitektur von Microsoft macht deutlich, dass es bei BPS um mehr geht als um fertige Dashboards. Der Ansatz deckt den gesamten Datenpfad ab – von der Bereitstellung und Verarbeitung der Daten über die Geschäftsmodellierung und das Reporting bis hin zu semantischen Modellen und KI-Szenarien.

Schritt 1: SAP-Datenbereitstellung und -Ingestion

Der Prozess beginnt mit der zuverlässigen Bereitstellung der benötigten Daten aus den Quellsystemen. Microsoft unterstützt verschiedene Ingestion-Optionen und verfolgt einen Ansatz der freien Wahl von Extraktionstools. Das BPS-Material berücksichtigt sowohl Microsoft-native Wege als auch Partnerlösungen für die SAP-Datenbereitstellung. Es verweist außerdem ausdrücklich auf die Fähigkeiten von Partnern für Szenarien, die spezialisierte Extraktion und fortgeschrittenes Delta-Handling erfordern, insbesondere für SAP ECC und S/4HANA. Für SAP S/4HANA und SAP ECC dokumentiert Microsoft einen Open-Mirroring-Pfad. Dabei übernimmt die Extraktionslösung die Ingestion und BPS verarbeitet die Daten weiter. Die Konfiguration der Extraktion erfolgt im Extraktionstool selbst; im BPS-Quellsystem-Setup wählen Sie lediglich Ihren Mirroring-Partner aus. Dies ist der Weg, den Theobald Software für Microsoft Fabric nutzt.

Bei genauer Betrachtung legt Microsofts eigenes Material fest, was die Ingestion-Schicht leisten muss:

• Selektive Extraktion: Die Möglichkeit, genau die Objekte auszuwählen, die ein Use Case benötigt.

• Zuverlässiges Delta-Handling: Inkrementelle Ladevorgänge, die konsistent bleiben, unabhängig davon, ob die Quelle eine CDS-View oder eine SAP-Tabelle ist.

• Großvolumige Szenarien: Datenmengen, die über die Standardkonfiguration hinausgehen.

• Abdeckung über S/4HANA hinaus: SAP ECC und andere ABAP-basierte Quellen

• Planbare Systemlast: Extraktion, mit der Operations-Teams planen können.

Behalten Sie diese Liste im Hinterkopf. Sie ist der Maßstab, an dem jeder Ingestion-Pfad in Microsoft Fabric gemessen werden sollte.

Schritt 2: Transformation und Harmonisierung in Fabric

In der nachgelagerten Fabric-Schicht werden die Daten bereinigt, in Beziehung gesetzt und für die Nutzung vorbereitet. BPS folgt einem Medallion-Ansatz, bei dem Daten schrittweise von Bronze über Silver zu Gold überführt werden. Die Referenzarchitektur von Microsoft hebt Fähigkeiten wie massiv parallele Verarbeitung, Beziehungsbildung, Währungsumrechnung und weitere Transformationsschritte hervor.

Wenn Sie verstehen möchten, wie diese Schichten mit SAP-Daten funktionieren, bevor Sie sich mit den vorgefertigten Inhalten befassen, dann ist unser Artikel zur Medallion-Architektur in Microsoft Fabric genau das Richtige für Sie. Er führt Sie Schritt für Schritt durch die Bronze-, Silver- und Gold-Stufen.

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Schritt 3: Business-Schicht und Serving in der Gold-Schicht

In der Gold- bzw. Serving-Schicht entstehen geschäftsorientierte Modelle. Dazu gehören Star-Schemas, Hierarchien, Aggregate, KPIs und Berechtigungskonzepte. Aus technisch verfügbaren Daten wird hier ein ein wiederverwendbares Geschäftsmodell erstellt.

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Schritt 4: Analytics und KI mit Power BI, Data Agents und Copilot

Die aufbereiteten Daten lassen sich anschließend in Power BI und anderen Microsoft-Anwendungen nutzen. Gleichzeitig positioniert Microsoft die semantischen Modelle als Grundlage für Data Agents und Copilot-Szenarien. So können Nutzer Geschäftsinformationen in natürlicher Sprache abfragen.

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Warum Business Process Solutions für Ihre Teams wichtig sind

In vielen Analyseprojekten ist die Datenaufbereitung aufwändiger als die Erstellung des Dashboards selbst: Welche Tabellen werden benötigt? Wie hängen sie zusammen? Welche Geschäftslogik steckt dahinter? Welche Hierarchien, KPIs und Berechtigungen müssen berücksichtigt werden?

BPS verändert diesen Ausgangspunkt und jede Rolle im Buying Committee spürt das auf ihre eigene Weise:

• Fachabteilungen erhalten Antworten auf wiederkehrende Fragen innerhalb weniger Wochen statt Quartale, basierend auf Definitionen, die alle teilen.

• BI- und Datenteams müssen dieselbe Finanz- oder Vertriebslogik nicht mehr für jedes Projekt neu aufbauen und arbeiten mit wiederverwendbaren Datenprodukten.

• IT-Entscheider reduzieren den wiederkehrenden Entwicklungs- und Wartungsaufwand und verkürzen den Weg zu einem messbaren ROI.

• SAP-Basis und IT-Betrieb behalten die Kontrolle darüber, was aus dem SAP-System extrahiert wird und wie selektiv dies geschieht.

Der Ansatz wird besonders interessant, wenn mehrere Systeme im Spiel sind. Microsoft positioniert BPS ausdrücklich für bereichsübergreifende Einblicke über zuvor isolierte Unternehmensanwendungen hinweg. SAP-Daten lassen sich beispielsweise mit CRM- oder anderen Geschäftsdaten kombinieren und in einem gemeinsamen semantischen Kontext analysieren.

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BPS als Grundlage für Data Agents und Copilot auf SAP-Daten

Generative KI benötigt mehr als nur Zugriff auf möglichst viele Daten. Damit ein Agent Geschäftsfragen zuverlässig beantworten kann, muss ihm der nötige Kontext bereitgestellt werden: Terminologie, Beziehungen, KPIs, Hierarchien und Geschäftsregeln müssen klar und konsistent modelliert sein.

Genau hier wird die semantische Schicht von BPS strategisch interessant. Microsoft plant, Geschäftsdaten über Data Agents bereitzustellen und in Microsoft-Umgebungen wie Fabric, Teams, Excel oder Copilot verfügbar zu machen. Diese Agenten können auf vordefiniertem Domänenwissen, KPIs, Geschäftsregeln und Hierarchien aufbauen.

Damit hat BPS das Potenzial, sich von einem Analytics-Beschleuniger zu einer Grundlage für KI-gestützte Geschäftsprozesse zu entwickeln. Die Qualität der Antworten hängt jedoch immer von der Qualität der zugrunde liegenden SAP-Daten ab.

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Wie fügt sich die SAP-Datenbereitstellung in eine Fabric-BPS-Architektur ein?

Business Process Solutions machen die Notwendigkeit, SAP-Daten zuverlässig für Microsoft Fabric bereitzustellen, nicht überflüssig. Sie sind auf eine geeignete Ingestion-Schicht angewiesen. Genau hier kommt Xtract Universal.iQ ins Spiel.

Es ist genauso wichtig, diese Ingestion-Schicht aktuell zu halten, wie sie aufzubauen. Xtract Universal.iQ arbeitet mit geplanten Extraktionen, sodass SAP-Daten in einem von Ihnen definierten Rhythmus in OneLake ankommen, statt über manuelle Ad-hoc-Exporte. Sobald ein geplanter Lauf neue Daten liefert, kann die nachgelagerte BPS-Pipeline diese aufgreifen und das Geschäftsmodell durchgängig aktualisieren – von der Transformation bis zu den Reports selbst. So arbeiten Kunden mit aktuellen Zahlen, anstatt Aktualisierungen manuell anzustoßen oder auf bereits veraltete Daten zu schauen.

Das eigene Produktteam von Microsoft bestätigt, wie sich diese Aktualisierung derzeit verhält: BPS ist darauf ausgelegt, Daten in Batches zu verarbeiten, und die Pipelines sind standardmäßig so geplant, dass sie einmal täglich laufen. Dieser Zeitplan lässt sich anpassen, sodass Pipelines mehrmals täglich ausgeführt werden. Unternehmen, die einen kürzeren Aktualisierungszyklus benötigen, können BPS somit enger an die Lieferfrequenz von Xtract Universal.iQ anpassen. Speziell für SAP ECC und SAP S/4HANA verweist die eigene Microsoft-Dokumentation für den Open-Mirroring-Ingestion-Pfad auf Partnerlösungen – siehe Business Process Solutions für SAP S/4HANA (Public Preview) und SAP ECC (Preview).

Diese extrahieren die für den jeweiligen BPS-Use-Case benötigten SAP-Daten – für SAP S/4HANA auf Basis von CDS-Views – und liefern sie per Open Mirroring in Microsoft Fabric aus. Von dort übernimmt BPS. Die Verantwortlichkeiten bleiben klar getrennt: Theobald Software stellt die SAP-Daten bereit, während die BPS für die Logik, Transformation, das Geschäftsmodell, die semantische Schicht und das Reporting zuständig ist.

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Vorgefertigt auf beiden Seiten der Architektur

BPS erspart Ihnen die Modellierungsarbeit. Die Bereitstellungsseite funktioniert nach demselben Prinzip:

• Schlüsselfertige Business-Templates: Vorkonfigurierte Extraktionspakete für Bereiche wie Vertrieb, Finanzen und Einkauf, auf Basis von Standard-SAP-CDS-Views, sodass Sie nicht für jeden Use Case eine eigene Extraktionspipeline entwerfen müssen.

• Konfiguration statt Code: Zwei Schritte: 1. Authentifizieren Sie die SAP-Quellverbindung. 2. Verweisen Sie anschließend auf das Microsoft Fabric Open-Mirroring-Ziel.

• Automatisierte Ingestion: Ab diesem Punkt an gelangen SAP-Daten per Open Mirroring in OneLake und stehen ohne manuellen Eingriff für BPS-Transformation, Reporting und Analytics bereit. Da diese Extraktionen nach einem festen Zeitplan laufen, bleiben die Daten, mit denen BPS arbeitet, von sich aus aktuell – ganz ohne manuellen Aktualisierungsschritt.

Der Effekt verstärkt sich: Vorgefertigte Extraktion trifft auf vorgefertigte Geschäftsmodelle, und das Projekt startet in der Mitte statt bei null.

Diese Trennung ist bewusst gewählt und sinnvoll. Sie erlaubt es außerdem, die Checkliste aus Schritt 1 Punkt für Punkt durchzugehen:

• Selektive Extraktion: Nur die CDS-Views und Objekte, die ein BPS-Use-Case tatsächlich benötigt, verlassen das SAP-System – es findet keine vollständige Replikation von Tabellen statt, die niemand modellieren wird.

• Delta-Handling: Stabilisierung der Delta-Prozesse auf CDS-Views anstelle eines nächtlichen Batch-Loads, sodass wiederkehrende Analyseszenarien den ganzen Tag über aktuell bleiben.

• Großvolumige Szenarien: Hohe Datenvolumen aus den Bereichen Finanzen, Vertrieb oder Logistik sind genau das, wofür die Extraktionsschicht gebaut ist.

• Abdeckung über S/4HANA hinaus: CDS-Views für SAP S/4HANA sowie die Extraktionswege für SAP ECC, SAP BW und SAP BW/4HANA bieten – relevant für die vielen Landschaften, die noch jahrelang gemischt laufen werden.

• Planbare Systemlast: Selektive, inkrementelle Extraktion hält die Belastung von SAP planbar – für SAP-Basis-Teams meist das entscheidende Argument.

Über dieser Liste stehen zwei Dinge: Sie erhalten eine SAP-konforme, vertrauenswürdige und zuverlässige SAP-Datenextraktion als Eigenschaft der Gesamtlösung von Theobald Software. Zweitens vermeiden Sie Vendor Lock-in: Dieselbe Extraktionsschicht bedient heute Microsoft Fabric und morgen andere Zielsysteme, sodass Ihre Architekturentscheidungen Ihre eigenen bleiben. Theobald Software entwickelt dies seit 2004 und weltweit vertrauen rund 1.800 Organisationen darauf. Sie werden durch ein eigenes Entwicklungsteam und persönlichen Support unterstützt.

Theobald Software ist Microsoft-ISV-Partner und SAP-Partner. Die Zusammenarbeit mit Microsoft ist eine strategische Partnerschaft, die weit über einen einzelnen Integrationspunkt hinausgeht. Xtract Universal.iQ ist im Open-Mirroring-Partner-Ökosystem von Microsoft für Change Data Capture von SAP nach Microsoft Fabric gelistet. Es bietet dedizierte Ziele für OneLake und Open Mirroring und wird gemeinsam mit der Fabric-Roadmap weiterentwickelt. Dies erfolgt in kontinuierlicher technischer Abstimmung, sobald neue Fabric-Funktionen veröffentlicht werden.

Die Aufgabenteilung in einem Satz: Theobald Software stellt die relevanten SAP-Daten bereit. Microsoft Fabric BPS erstellt daraus vorkonfigurierte, geschäftsorientierte Datenmodelle, Analyseinhalte und eine Grundlage für KI-Szenarien.

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Beispiel: Record to Report, ohne jedes Mal bei null zu beginnen

Für klassische Finanzanalysen müssen Daten aus Hauptbuch, Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung sowie weiteren Bereichen zusammengeführt werden. Dabei müssen auch Hierarchien, Währungen und Bilanzstrukturen berücksichtigt werden.

Mit BPS stellt Microsoft vorbereitete Inhalte für Szenarien wie „Trial Balance”, Finanzberichte, Profitabilität sowie Kreditoren- und Debitorenanalysen bereit. Die zugrunde liegenden Daten werden zunächst aus SAP bereitgestellt, dann in Fabric verarbeitet und schließlich über semantische Modelle und Power-BI-Inhalte verfügbar gemacht.

Der entscheidende Unterschied liegt im Ausgangspunkt: Das Projekt beginnt nicht mit einer leeren Datenplattform, sondern mit einem bereits strukturierten Geschäftsprozessmodell, das anschließend an Ihre Anforderungen angepasst wird.

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Fazit: Der Geschäftskontext ist der eigentliche Beschleuniger

Microsoft Fabric Business Process Solutions adressieren eine der zentralen Herausforderungen von Daten- und Analyseprojekten. Wert entsteht nicht allein durch den Zugriff auf Daten, sondern durch die Übersetzung technischer Datenstrukturen in verständliche und wiederverwendbare Geschäftsmodelle.

Mit vorkonfigurierten Modellen für zentrale Geschäftsprozesse, einer durchgängigen Fabric-Architektur sowie der Integration von Power BI und Data Agents standardisiert Microsoft einen großen Teil dieses Prozesses. Dies ist insbesondere für SAP-Kunden von Bedeutung, da die Komplexität der Quellsysteme bestehen bleibt, während sich der wiederkehrende Modellierungsaufwand deutlich reduzieren lässt.

Eine zuverlässige SAP-Datenbereitstellung ist dabei Voraussetzung. In Kombination mit Xtract Universal.iQ als Ingestion-Schicht setzen Unternehmen auf etablierte SAP-Datenintegration und nutzen gleichzeitig die Business-Process-Logik in Microsoft Fabric. Die resultierende Architektur ist klar: SAP-Daten werden selektiv und zuverlässig bereitgestellt, in Fabric in einen Geschäftskontext eingebettet und anschließend für Analytics und KI verfügbar gemacht.

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Besprechen Sie Ihr SAP-zu-Fabric-Szenario mit uns

Da jede SAP-Landschaft anders ist – Quellsysteme, Datenvolumen, Delta-Anforderungen und Governance-Regeln unterscheiden sich – ist auch der richtige Ingestion-Pfad in Microsoft Fabric unterschiedlich.

Kontaktieren Sie uns, um Ihr Szenario zu besprechen. Gemeinsam schauen wir uns Ihre SAP-Quellen, Ihre Fabric-Zielarchitektur und Ihre BPS-Use-Cases an und zeigen Ihnen, wie eine zuverlässige SAP-Datenbereitstellung in Ihrer Umgebung aussehen kann.

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