SAP Datasphere richtig einführen – 10 häufige Fehler & Best Practices

SAP Datasphere ermöglicht Unternehmen eine moderne, cloudbasierte Datenarchitektur, die flexibel skalierbar ist und datengetriebene Entscheidungen unterstützt. Doch viele Organisationen unterschätzen die konzeptionellen und organisatorischen Anforderungen.

Dieser Blog-Eintrag zeigt die zehn häufigsten Stolperfallen aus realen Projekten – und wie man sie vermeidet.

1. Fehlende Datenstrategie

Viele Unternehmen starten mit Tools statt mit einem Zielbild.

Best Practice: Definieren Sie vorab Use Cases, KPI-Standards und Verantwortlichkeiten.

2. Übertragung alter Strukturen

Legacy-Datenmodelle (z. B. SAP BW) werden oft 1:1 übernommen – und bremsen Innovation.

Best Practice: Nutzen Sie die Gelegenheit zur fachlichen und technischen Modernisierung.

3. Unklare Governance & Rollenmodelle

Ohne klare Zuständigkeiten entstehen Schattenprozesse.

Best Practice: Rollen wie Business Owner, Data Stewards und IT Architects früh festlegen.

4. Zu komplexer Projektstart

Ein „Big Bang“ scheitert meist.

Best Practice: Beginnen Sie mit einem Pilot-Use Case und skalieren Sie schrittweise.

5. Fehlende Datenqualität

Die SAP Datasphere löst keine Datenqualität von selbst.

Best Practice: Datenbereinigung und Validierungsregeln in den Prozess integrieren.

6. Keine Integration in bestehende Analytics-Tools

Unternehmen denken zu eng in SAP-Ökosystemen.

Best Practice: SAP Datasphere als Open Data Layer planen — z. B. Power BI, Tableau, SAC, Qlik.

7. Unzureichende Schulung der Fachbereiche

Self-Service funktioniert nur mit Enablement.

Best Practice: Technische Schulung + Anwendungsfälle aus dem echten Geschäftsalltag.

8. Fehlender Fokus auf Security & Compliance

Einheitliche Zugriffsrichtlinien fehlen oft.

Best Practice: Data Lineage, Audit, Masking und Rollenmodelle früh definieren.

9. Keine Roadmap für Skalierung

Ohne Zukunftsplan verlieren Plattformen Dynamik.

Best Practice: Skalierbare Architektur, flexible Layer und automatisierte Deployment-Mechanismen.

10. Umsetzung ohne Change Management

Technische Einführung ist das eine — Akzeptanz das andere.

Best Practice: Stakeholder früh einbinden, Feedback-Loops etablieren.

Fazit

Der Erfolg der SAP Datasphere hängt weniger von der Technologie ab als von Klarheit im Zielbild, Governance, Enablement und iterativer Umsetzung. Richtig eingeführt, wird sie zum strategischen Fundament für moderne Datenökosysteme.