BDC Connect ist der offizielle Weg der SAP Business Data Cloud (BDC), um freigegebene SAP-Datenpakete direkt an Analyse-Plattformen wie Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric und Google BigQuery weiterzugeben. Die Daten bleiben dabei auf der SAP-Seite liegen und werden vom Zielsystem nur gelesen (kein zweiter Datenbestand entsteht).
Was ist BDC Connect?
BDC Connect ist ein Baustein der SAP Business Data Cloud (BDC, SAPs Plattform für aufbereitete Geschäftsdaten) und regelt, wie freigegebene SAP-Datenpakete an Auswerte- und KI-Systeme außerhalb der SAP-Welt gelangen. Technisch nutzt BDC Connect das offene [Delta-Sharing-Protokoll](https://delta.io/sharing/) (ein herstellerübergreifender Standard, um Tabellen zwischen Systemen freizugeben) mit einem einfachen Anbieter-Empfänger-Modell: Die Business Data Cloud tritt als Anbieter auf und stellt eine Freigabe (einen sogenannten Share) bereit, das Zielsystem meldet sich als Empfänger an und hängt die enthaltenen Tabellen in seinen eigenen Datenkatalog ein. Abfragen laufen anschließend gegen die SAP-Seite, eine nächtliche Kopierstrecke entfällt.
Geteilt werden Datenprodukte im engeren Sinn: fachlich kuratierte, versionierte Datensätze, die SAP in der Business Data Cloud bereitstellt. Rohe Tabellenauszüge sind dabei ausdrücklich ausgeschlossen. Das Zielsystem erhält damit eine definierte, dokumentierte Einheit statt eines Abbilds interner SAP-Modelle. Freigabe und Aktualität liegen auf der SAP-Seite; was im Recipient ankommt, ist so aktuell wie der Stand, den der Provider im Share materialisiert.
Der Begriff existiert, weil die klassischen Wege von SAP-Daten nach außen an Kopieroperationen gebunden waren. Extraktions- und Replikationsstrecken über [Operational Data Provisioning](https://help.sap.com/docs/SAP_LANDSCAPE_TRANSFORMATION_REPLICATION_SERVER), SAP Landscape Transformation, CDS-View-Extraktion oder Drittanbieter-ETL-Werkzeuge erzeugen jeweils eine physische Zweitmenge im Ziel. BDC Connect stellt dazu den Sharing-Weg als Alternative. Die Datenprodukte werden dort gelesen, wo sie liegen.
Die Anbindung an Databricks ist über Azure, AWS und GCP [allgemein verfügbar](https://www.databricks.com/blog/announcing-general-availability-sap-business-data-cloud-connect-databricks); Anbindungen an Snowflake, Microsoft Fabric und Google BigQuery folgen gestaffelt. Die Sharing-Richtung ist beidseitig angelegt: Datenprodukte fließen aus der Business Data Cloud heraus, und im Zielsystem aufbereitete Ergebnisse lassen sich als eigenes Datenprodukt zurück in die BDC geben.
Abgrenzung: Delta Sharing, Zero-Copy-Sharing und SAP-Replikationspfade
BDC Connect wird häufig mit dem darunterliegenden Protokoll und mit angrenzenden SAP-Anbindungen verwechselt. Die Unterschiede liegen in der Rolle im Stack.
| Begriff | Verhältnis zu BDC Connect |
|---|---|
| Delta Sharing | offenes Transportprotokoll für Tabellenfreigabe zwischen Systemen; BDC Connect setzt Delta Sharing als Provider-Implementierung für den Fall SAP-BDC ein |
| Zero-Copy-Delta-Sharing (BDC ↔ Databricks) | konkreter Anwendungsfall von BDC Connect zwischen genau diesen beiden Systemen; BDC Connect ist der Oberbegriff und deckt auch Snowflake, Fabric und BigQuery ab |
| SAP-Datenprodukte | die kuratierten Einheiten, die BDC Connect teilt; BDC Connect ist der Zugangsweg, das Datenprodukt ist der Inhalt |
| SAP-Replikationspfade (Lakeflow Connect für SAP, Replication Flows, Fivetran, SLT) | Kopiepfade: Daten wandern physisch ins Ziel; BDC Connect dagegen teilt die Datenprodukte in place, ohne Zweitkopie |
| SAP Databricks (in BDC eingebettet) | native Databricks-Instanz innerhalb der BDC; BDC Connect adressiert dagegen konsumierende Systeme außerhalb der BDC |
Beispiel: Auftragsdaten aus S/4HANA im Databricks-Lakehouse
Ein typischer Aufbau kombiniert ein SAP-Datenprodukt mit Nicht-SAP-Daten im Lakehouse. Ein Auftrags- oder Finanzdatenprodukt aus S/4HANA wird in der Business Data Cloud kuratiert und über BDC Connect an ein konsumierendes Databricks freigegeben. Databricks registriert den Share als Recipient, und die geteilten Tabellen erscheinen im Unity Catalog neben den Lakehouse-Daten des Kunden. Ein Forecast-Modell oder ein Analytics-Job verbindet die SAP-Datenprodukte mit Klickströmen, Sensordaten oder Marktdaten und schreibt das Ergebnis zurück ins Lakehouse.
Im Zielsystem entsteht dabei keine nächtliche Replikationsstrecke aus S/4HANA. Die Aktualität der SAP-Seite bestimmt, was im Share sichtbar ist; Freigabe und Governance des Datenprodukts liegen auf der Provider-Seite in der BDC, die Katalog- und Nutzungsschicht auf der Recipient-Seite im Unity Catalog.
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