Kontext
Wer von SAP BW nach Datasphere migriert, unterschätzt selten die Datenmenge, sondern die Logik. In einem gewachsenen BW stecken Transformationen, die über Jahre entstanden sind: Regeln, Routinen, Sonderfälle, dokumentiert im besten Fall im Code selbst. Diese Logik ist der eigentliche Wert des Systems, und sie ist der Grund, warum Migrationsprojekte teuer werden.
Von Hand überführt bedeutet: jede Transformation lesen, verstehen, im Zielmodell nachbauen, testen. Das ist zeitintensiv, fehleranfällig und skaliert genau gar nicht: der Aufwand wächst linear mit der Anzahl der Objekte.
Ansatz
Statt zu übersetzen, was ein Mensch mühsam liest, liest die Anwendung die bestehenden Logiken selbst aus und überführt sie AI-gestützt in das Datasphere-Modell. Die AI-Komponente läuft auf AWS Bedrock; sie ist bewusst ein Baustein der Anwendung und nicht ihr Zentrum. Davor und dahinter stehen Auslesen, Prüfen und Nachvollziehbarkeit.
Der Rest ist das Muster, das alle drei Produkte teilen: SAPUI5 im Frontend, SAP CAP im Backend, alles auf der SAP BTP, als SaaS betreibbar.
Wie es gebaut ist
Die Anwendung verbindet sich mit dem bestehenden BW und liest die Transformationen dort aus, wo sie liegen: Feldzuordnungen, Formeln, Routinen, Nachschlagetabellen. Für jedes Objekt läuft derselbe Weg:
- Logik auslesen und in ihre Teile zerlegen: Felder, Regeln, Abhängigkeiten
- Übersetzung durch die AI in das Zielmodell von Datasphere
- Review: Original und Ergebnis nebeneinander, jede Abweichung markiert
- Freigabe durch den Menschen
- Anlage im Zielsystem
Die AI bekommt nie das ganze System, sondern immer eine Logik samt Zielstruktur. Das hält die Übersetzung nachvollziehbar und den Review klein.
| Baustein | Technik | Entscheidung |
|---|---|---|
| Auslesen | SAP BW über die BTP | Die Logik wird gelesen, nicht abgetippt; das Quellsystem bleibt unverändert |
| Übersetzung | AWS Bedrock | Ein Objekt pro Durchlauf, mit Zielstruktur als Vorgabe |
| Review | SAPUI5 | Abweichungen sind markiert, nichts wird stillschweigend übernommen |
| Ziel | SAP Datasphere | Objekte entstehen erst nach Freigabe |
| Plattform | SAP BTP, SAP CAP | Gleiches Muster wie die anderen Produkte, als SaaS betreibbar |
Erkenntnisse
- Die AI trägt bei Regeln, nicht bei Seiteneffekten. Feldzuordnungen, Formeln und Nachschlagen übersetzt sie verlässlich. Routinen, die nebenbei andere Daten verändern, gehören in die Hand eines Menschen.
- Der Review ist das Produkt, nicht die Übersetzung. Ohne markierte Abweichungen müsste jemand beide Seiten komplett lesen. Mit ihnen liest er nur die Unterschiede.
- Der Aufwand wächst nicht mehr mit der Objektzahl. Das hundertste Objekt kostet so viel wie das zehnte: einen Review.