de.wedoany.com-Bericht: Am 7. Juli gab das deutsche Unternehmenssoftware-Unternehmen SAP SE den Abschluss der Übernahme des US-amerikanischen Data-Lakehouse-Plattform-Anbieters Dremio bekannt. Die Transaktion integriert die offenen, leistungsstarken Data-Lakehouse-Fähigkeiten von Dremio in die SAP-Daten- und Künstliche-Intelligenz-Landschaft, um die Fähigkeit der Kunden zu stärken, SAP-Systemdaten mit Nicht-SAP-Systemdaten zu integrieren und Echtzeitanalysen sowie KI-Workloads zu unterstützen. SAP erklärte, dass die entsprechenden Fähigkeiten es ermöglichen, Unternehmensdaten zu nutzen, ohne diese verschieben oder transformieren zu müssen, und so die Kostenstruktur für Unternehmensanalysen verbessern.
Der Schwerpunkt dieser Übernahme liegt nicht nur auf der Hinzufügung eines Datenprodukts, sondern vielmehr auf der Behebung des schwierigsten Dateninfrastrukturproblems beim Einsatz von Unternehmens-KI in der Produktion. Die Daten großer Unternehmen sind in der Regel über ERP, Lieferkette, Finanzen, Personalwesen, Kundenbeziehungsmanagement, Fertigungsausführungssysteme, Cloud-Dienste und externe Geschäftsplattformen verteilt. Die Daten befinden sich an unterschiedlichen Orten, haben unterschiedliche Formate, Berechtigungen und auch unterschiedliche geschäftliche Bedeutungen. Damit KI-Agenten wirklich an Aufgaben wie Auftragsanalyse, Einkaufsentscheidungen, Bestandsprognosen, Identifizierung von Finanzrisiken oder Kundenbetrieb teilnehmen können, müssen sie nicht nur Modelle aufrufen, sondern auch die Datenquellen, Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten, Berechtigungsgrenzen und die Glaubwürdigkeit der Ergebnisse verstehen. Mit der Übernahme von Dremio durch SAP möchte das Unternehmen diese Fähigkeiten direkt über den Kern-Geschäftssystemen der Unternehmen ansiedeln.
Die Kernkompetenz von Dremio liegt in der offenen Data-Lakehouse-Architektur. Das Data Lakehouse kombiniert die massiven Speicherfähigkeiten eines Data Lakes mit den Abfrage- und Analysefähigkeiten eines Data Warehouses, sodass Unternehmen strukturierte, semi-strukturierte und Multi-Source-Geschäftsdaten in einer offeneren Architektur verwalten können. Für Unternehmenskunden liegt der entscheidende Wert in der Reduzierung von Datenkopien, Extraktionen, Transformationen und wiederholter Modellierung. In der Vergangenheit mussten viele Unternehmen für einheitliche Analysen Daten aus verschiedenen Systemen in ein neues Warehouse oder eine neue Plattform verschieben, um sie dann zu bereinigen und zu modellieren. Je länger der Prozess, desto höher die Latenz, desto größer der Governance-Aufwand und desto leichter entstehen neue Datensilos. Nach der Integration von Dremio in das SAP-Ökosystem haben SAP-Kunden die Möglichkeit, Abfragen, Analysen und KI-Aufrufe direkt um die ursprünglichen Datenquellen herum durchzuführen, wodurch die Komplexität der Datenengineering-Pipeline reduziert wird.
SAP Business Data Cloud ist die primäre Integrationsplattform dieser Übernahme. SAP hatte zuvor angekündigt, dass Dremio SAP Business Data Cloud und SAP HANA Cloud ergänzen wird, sodass Unternehmen SAP- und Nicht-SAP-Daten vereinheitlichen und Analysen sowie KI-Workloads in Echtzeit ausführen können. Für SAP-Kunden bedeutet dies, dass Daten aus Kernsystemen wie ERP enger mit Cloud-Plattformen, Drittanbieter-Geschäftssystemen und externen Datenquellen für gemeinsame Analysen verknüpft werden können, anstatt dauerhaft in ihren eigenen isolierten Datenbereichen zu verbleiben.
Das offene Ökosystem ist ebenfalls ein wichtiges Signal dieser Transaktion. Dremio ist seit langem an Open-Source-Tabellenformat-Projekten wie Apache Iceberg, Open-Source-Katalog-Projekten wie Apache Polaris und sprachübergreifenden Datenaustauschprojekten wie Apache Arrow beteiligt. Als SAP die Übernahmepläne im Mai bekannt gab, erklärte das Unternehmen, dass es diese Open-Source-Projekte weiterhin unterstützen und priorisieren werde. Der Wettbewerb bei Unternehmensdatenplattformen verlagert sich von der reinen Datenbankleistung hin zur Zusammenarbeit zwischen offenen Tabellenformaten, Datenkatalogen, föderierten Abfragen, semantischen Schichten und KI-konsumierbaren Daten. Wenn SAP den offenen Kurs von Dremio fortsetzen kann, könnte dies die Bedenken der Kunden gegenüber einem einzelnen geschlossenen System verringern und dazu beitragen, mehr Nicht-SAP-Daten in eine einheitliche Governance-Umgebung zu integrieren.
Agentische Künstliche Intelligenz stellt noch höhere Anforderungen an die Datenbasis. Während bei Standardberichten manuelle Erläuterungen toleriert werden können, müssen KI-Agenten in kürzerer Zeit Feldbedeutungen erkennen, Geschäftsregeln aufrufen, Analyseaktionen ausführen und erklärbare Ergebnisse liefern. Wenn beispielsweise die Lieferkettenabteilung einen KI-Agenten mit der Identifizierung von Lieferrisiken beauftragt, darf das System nicht nur eine Auftragstabelle lesen, sondern muss auch die Beziehungen zwischen Lieferanten, Logistikknoten, Beständen, Produktionsplänen, Zahlungsbedingungen und historischen Ausnahmeaufzeichnungen verstehen. Ohne eine einheitliche Semantik und Governance-Fähigkeiten können KI-Agenten leicht scheinbar plausible, aber nicht umsetzbare Schlussfolgerungen liefern.
Dies ist auch der Grund, warum SAP seine Unternehmens-KI-Strategie kontinuierlich stärkt. Die Stärke von SAP liegt in der Abdeckung einer Vielzahl von Kernprozessen in Unternehmen, wobei die Geschäftsdaten einen hohen Wert und eine hohe Komplexität aufweisen; die Stärke von Dremio liegt in offenen Lakehouses, föderierten Abfragen und leistungsstarken Analysefähigkeiten. Durch die Kombination kann SAP Geschäftssemantik, Echtzeit-Transaktionsdaten, externe Daten und KI-Workloads in einem einheitlicheren technologischen Rahmen verarbeiten und so die Nutzbarkeit von Unternehmens-KI-Produkten weiter verbessern.
Der Transaktionswert wurde nicht bekannt gegeben. Der entscheidende Punkt liegt nicht im Abschluss der Übernahme selbst, sondern in der Geschwindigkeit der Produktintegration, dem Migrationspfad für Kunden, der Kompatibilität mit bestehenden SAP-Datenplattformen, der Einlösung von Open-Source-Versprechen und den tatsächlichen Bereitstellungskosten für Unternehmen. Der Markt für Unternehmensdatenplattformen ist hart umkämpft; US-amerikanische Cloud-Datenplattform-Unternehmen wie Snowflake, Daten- und KI-Plattform-Unternehmen wie Databricks sowie mehrere Cloud-Dienstanbieter kämpfen um den Datenzugang im KI-Zeitalter. Ob SAP nach der Übernahme von Dremio die Open-Lakehouse-Fähigkeiten in eine direkt von SAP-Kunden einsetzbare KI-Dateninfrastruktur umwandeln kann, wird den tatsächlichen Wert dieser Transaktion bestimmen.
Da Unternehmens-KI von Pilotprojekten in Geschäftsprozesse übergeht, wird die Bedeutung von Datenplattformen weiter zunehmen. Die Modellfähigkeit ist nur ein Teil der Intelligenz; ob Daten in Echtzeit abgerufen, genau interpretiert, konform genutzt und kostengünstig analysiert werden können, wird zum entscheidenden Faktor für den Erfolg von Unternehmens-KI. Die Übernahme von Dremio durch SAP sendet das Signal aus, dass sich der Wettbewerb bei Unternehmenssoftware von der Anwendungsebene auf die Datenbasis verlagert hat und die Konvergenz von Data Lakehouses, semantischer Governance, Echtzeitanalysen und KI-Agenten-Ausführungsumgebungen zu einem Schwerpunkt der nachgelagerten Industriekette werden wird.
