SAP Analytics Cloud (SAC): Definition und Bausteine

SAP Analytics Cloud (SAC) ist die von SAP betriebene Cloud-Anwendung für Auswertung und Planung. „Cloud" bedeutet hier: Nutzung im Browser über einen SAP-Vertrag, ohne Installation im eigenen Rechenzentrum (Fachwort SaaS, „Software as a Service"). SAC bündelt drei Aufgaben in einem Produkt: Business Intelligence (Dashboards und Berichte auf Unternehmensdaten), Unternehmensplanung (Budget, Forecast, Personal- und Vertriebsplanung) und Predictive Analytics (vorhersagende Auswertungen per Modell). Die Anwendung läuft als Auswertungsschicht in der SAP Business Data Cloud über den SAP-eigenen Datenbank- und Modellierungsprodukten (HANA Cloud, Datasphere, BW Bridge) und bindet daneben auch Nicht-SAP-Quellen an.

Was ist SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud entstand 2015 als „SAP Cloud for Planning", wurde 2016 in SAP BusinessObjects Cloud und 2017 in SAP Analytics Cloud umbenannt. Die Anwendung tritt an die Stelle der klassischen SAP-BusinessObjects-Berichtswerkzeuge (WebIntelligence, Crystal Reports, BEx: Report-Designer für Ad-hoc-Analysen und operative Reports der On-Prem-Welt) und ist SAPs Cloud-Antwort auf Power BI und Tableau. Kern des Produkts ist die Idee, Reporting und Planung auf einem gemeinsamen Datenmodell zusammenzuführen, statt sie in zwei getrennten Werkzeugen zu betreiben.

Fachlich besteht SAC aus vier Bausteinen. Stories und Dashboards liefern das klassische BI-Frontend mit Charts, Tabellen, Filtern und Geo-Visualisierungen. Planungsmodelle speichern Versions-Dimensionen (Actual, Plan, Forecast, Budget) und tragen Planungs-Workflows mit Werte-Erfassung, Freigabe-Kaskaden und Excel-Add-in. Analytic Applications erlauben scripting-basierte, custom-gebaute Anwendungen für Nutzungsfälle jenseits der Standard-Story. Smart Predict deckt Predictive-Analytics-Szenarien für Klassifikation, Regression und Zeitreihen ab; Value Driver Trees modellieren Ursache-Wirkungs-Ketten von Treibern zu Ergebnis-KPIs.

Die Datenanbindung läuft über zwei Modi. Live-Connections senden Queries an das Backend (HANA Cloud, S/4HANA, BW/4HANA, Datasphere); die Daten bleiben dort, SAC rendert nur das Ergebnis. Import-Connections ziehen die Daten physisch in das SAC-Modell, was für Planungs- und Predictive-Szenarien notwendig ist, weil dort Werte geschrieben und persistent gehalten werden. SAC ist damit stark auf SAP-Quellen ausgerichtet, kann aber auch Nicht-SAP-Quellen (SQL-Datenbanken, OData, CSV, Cloud-Files) einbinden.

Kommerziell hat SAP zum Jahreswechsel 2026 SAC und Datasphere als eigenständige BTP-Services aus dem Katalog genommen und beide ausschließlich innerhalb der [SAP Business Data Cloud](/insights/glossar/business-data-cloud/) bereitgestellt. SAC wird dort über [Capacity Units](/insights/glossar/capacity-units/) abgerechnet, gemeinsam mit den anderen BDC-Bausteinen. Der Begriff SAC bleibt eigenständig, weil er die konkrete Auswertungs- und Planungsschicht im BDC-Stack benennt und damit von der Datenbank (HANA Cloud), der Modellierungsschicht (Datasphere) und der Ingest-Brücke (BW Bridge) unterschieden werden muss.

Abgrenzung: Power BI, Datasphere, Databricks, BusinessObjects

SAC wird häufig mit BI-only-Werkzeugen, mit den darunterliegenden SAP-Modellierungs-Schichten oder mit dem klassischen BO-Portfolio verwechselt. Die Unterschiede liegen in Umfang und Rolle im Stack.

Begriff	Verhältnis zu SAP Analytics Cloud
Power BI / Tableau	reine BI-Werkzeuge (Dashboards, Reports, Self-Service). Kein integriertes Planungs-Modul und keine schreibfähigen Versions-Dimensionen; Planung erfolgt in separaten Produkten (Excel, Anaplan, Board). SAC vereint BI und Planung auf einem Modell
SAP Datasphere	Modellierungs- und Datenintegrationsschicht (Spaces, Views, Data Flows, Replication Flows) über HANA Cloud. SAC liegt darüber als Auswertungs- und Planungsschicht; Datasphere modelliert, SAC visualisiert und plant
Databricks SQL / Databricks AI/BI	SQL-Warehouse plus Dashboards und natürlichsprachige Auswertung (Genie) für Explorations- und Reporting-Analytics. Kein integriertes Enterprise-Planungs-Modul (Version, Workflow, Value Driver, Excel-Add-in); Databricks eignet sich damit nicht als Frontend für Finanz- oder Vertriebsplanung
SAP BusinessObjects (BO)	klassische On-Prem-BI-Plattform mit WebI, Crystal Reports, BEx. SAC ist das SaaS-Nachfolgeprodukt in der Cloud; SAP löst die BO-Werkzeuge schrittweise über die SAC-Roadmap ab
SAP BW und BW/4HANA	Data-Warehouse-Produkte auf HANA-Basis, die Datenmodelle und Persistenz liefern. SAC greift über die [BW Bridge](/insights/glossar/business-data-cloud/) auf BW-Bestände zu, ist aber selbst kein Data Warehouse

Beispiel: Integrated Financial Planning in der BDC

Ein typischer Aufbau kombiniert die Reporting- und Planungs-Bausteine von SAC. Ein Konzern führt seine Finanz-, Kosten- und Personalplanung in SAC durch. Ist-Werte kommen per Live-Connection aus S/4HANA und aus [SAP HANA Cloud](/insights/glossar/hana-cloud/) unter der [SAP Business Data Cloud](/insights/sap/business-data-cloud/); Vorjahres- und Historie-Daten liefert SAP BW über die BW Bridge. Planwerte werden im SAC-Planungsmodell erfasst (Web-Client oder Excel-Add-in) und über Versions-Dimensionen (Actual, Plan v1, Plan v2, Forecast) gehalten.

Value Driver Trees zeigen, wie sich Treiber (Preis, Menge, Marge, Mitarbeiterzahl) auf Ergebnis-KPIs propagieren; Kommentare und Freigabe-Kaskaden ordnen die Planwerte den zuständigen Rollen zu. Dieselbe Semantik trägt die Management-Dashboards für Finance-Reporting: Reporting und Planung laufen auf einem Modell in einem Produkt. Die kommerzielle Abrechnung des SAC-Verbrauchs erscheint als Bestandteil des BDC-Capacity-Unit-Modells und läuft über den gemeinsamen SAP-Vertrag.

Ein zweiter typischer Einsatz ist SAC als reine BI-Schicht ohne Planungs-Bausteine: Datasphere modelliert Umsatz- und Kostendaten aus S/4HANA plus Nicht-SAP-Quellen; SAC liefert die Stories und Dashboards darüber, während die Planung in einem anderen Werkzeug bleibt.