Unternehmen sehen sich mit fragmentierten Datenlandschaften konfrontiert, in denen Informationen über zahlreiche SAP- und Drittsysteme verstreut liegen. SAP Graph als zentraler Zugangspunkt löst dieses Problem durch eine vereinheitlichte API (Unified API). So ermöglicht es den zentralen Zugriff auf Daten und Funktionalitäten, die in verschiedenen SAP-Systemen gespeichert sind. Die Technologie abstrahiert die Komplexität heterogener Systeme wie S/4HANA, SuccessFactors oder Ariba und ermöglicht eine konsistente Sicht auf Kerngeschäftsobjekte – von Kunden und Bestellungen bis hin zu Lieferketten. Entwickler erhalten somit einen einzigen Einstiegspunkt, um auf eine Vielzahl von SAP-Geschäftsdaten zuzugreifen.
Die Bedeutung von vernetzten Daten in modernen Unternehmenslandschaften kann kaum überschätzt werden. Angesichts der stetig wachsenden Komplexität und des Umfangs von Unternehmensdaten, die in isolierten Systemen und Datensilos lagern, wird eine ganzheitliche Sicht auf diese Daten immer wichtiger. Nur durch die Vernetzung dieser Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, innovative Lösungen entwickeln und ihr volles Potenzial entfalten. Konzepte wie Knowledge Graphs, die komplexe Beziehungen zwischen Datenpunkten modellieren, verdeutlichen den Wert dieser Vernetzung für tiefere Einblicke und fortschrittliche Analysen. Diese vernetzten Daten bilden auch die Grundlage für intelligente Anwendungen, künstliche Intelligenz und Machine Learning, die zunehmend in den Fokus von Unternehmen rücken.
Dieser Artikel beleuchtet, wie SAP Graph Integrationen vereinfacht, innovative Use Cases ermöglicht und sich in die SAP Integration Suite einfügt.
Grundlagen: Vom Business Data Graph zur Unified API
SAP Graph lässt sich als eine vereinheitlichte API definieren, die einen konsolidierten Zugriff auf Daten ermöglicht, die über verschiedene SAP-Systeme hinweg verteilt sind. Diese innovative Technologie stellt eine semantisch verbundene Datengraphik bereit, die sich über die gesamte Palette der SAP-Produkte und darüber hinaus erstreckt. Entwickler können diese API nutzen, um Anwendungen zu erstellen, die auf einen vernetzten Business Data Graph (BDG) von SAP-verwalteten Daten zugreifen, unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind.
Das Konzept des BDG bildet das Herzstück von SAP Graph. Es handelt sich dabei um ein semantisch verbundenes Netzwerk von Geschäftsdatenobjekten wie Kunden, Produkte, Bestellungen und Mitarbeitern. In diesem Graphen dienen die Geschäftsdatenobjekte als Knoten, während die Beziehungen zwischen ihnen als Kanten dargestellt werden. SAP Graph konsolidiert die Datenmodelle aus verschiedenen SAP-Systemen und bietet so eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensdaten. Dabei werden die physischen Speicherorte und die technischen Details der Daten abstrahiert, sodass sich Entwickler nicht mit den Besonderheiten der einzelnen Backend-Systeme auseinandersetzen müssen. Ein weiteres wichtiges Konzept sind die Unified Entities oder vereinheitlichten Geschäftsobjekte. Sie stellen häufig benötigte Attribute von Geschäftsobjekten in standardisierter Form dar und lösen somit das Problem inkonsistenter Definitionen in heterogenen Systemlandschaften.
Die Architektur von SAP Graph basiert auf einem Graph-Datenmodell, das durch Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) charakterisiert ist. Diese Beziehungen sind semantischer Natur und bilden die realen Geschäftsbeziehungen ab. SAP Graph abstrahiert die darunterliegenden SAP-Systeme wie S/4HANA, SuccessFactors und Ariba. Für die Abfrage dieser Daten dient GraphQL als eine der unterstützten Abfragesprachen. SAP Graph ist eng mit der SAP Business Technology Platform (BTP) verbunden und ist als Funktionalität vom SAP API Management innerhalb der SAP Integration Suite verfügbar.
Es ist wichtig, SAP Graph von anderen SAP-Technologien zu unterscheiden. SAP Gateway beispielsweise dient als Connector, der ABAP-APIs in OData-Entitäten übersetzt. SAP HANA Graph hingegen ist eine native Graph-Engine innerhalb der SAP HANA-Datenbank, die Graph-Operationen auf in HANA gespeicherten Daten ermöglicht. SAP Graph hingegen fungiert als übergreifende API-Schicht, die auf Daten in verschiedenen SAP-Systemen zugreift und diese über GraphQL und OData V4 bereitstellt. OData ist ein offener Standard für den Zugriff auf Daten, der von vielen SAP-Anwendungen genutzt wird, und SAP Graph unterstützt ebenfalls OData V4.
Vergleich SAP Graph mit anderen SAP Technologien
Schlüsselfunktionen: Flexibilität, Sicherheit und Erweiterbarkeit
Eine der Kernfunktionen von SAP Graph ist der vereinheitlichte Datenzugriff. Er dient als Single Point of Entry für SAP-Daten, wodurch Entwickler einen zentralen Anlaufpunkt für alle ihre Datenbedürfnisse haben. SAP Graph abstrahiert die technischen Details der Backend-Systeme, sodass Entwickler sich nicht mit unterschiedlichen APIs, Protokollen oder Datenmodellen auseinandersetzen müssen. Der zugrundeliegende Business Data Graph sorgt für konsistente Datenmodelle über verschiedene Systeme hinweg und bietet eine harmonisierte Sicht auf die Unternehmensdaten.
Die GraphQL-API ist eine weitere Schlüsselfunktion von SAP Graph. Sie ermöglicht effiziente Datenabfragen, bei denen nur die tatsächlich benötigten Daten abgerufen werden. Das führt zu einer Reduzierung der Datenübertragung und einer Verbesserung der Performance, insbesondere bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen. GraphQL zeichnet sich durch Typsicherheit und Introspection aus. Das stark typisierte Schema erleichtert die Entwicklung und reduziert Fehler, während Introspection es ermöglicht, das API-Schema programmatisch abzufragen. Darüber hinaus bietet GraphQL eine hohe Flexibilität bei der Gestaltung von Abfragen, da Clients die Struktur der Antwort definieren und nur die benötigten Felder anfordern können.
SAP Graph nutzt semantische Beziehungen, um die Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten explizit darzustellen, beispielsweise die Beziehung zwischen einem Kunden und seinen Bestellungen. Diese Beziehungen bilden die realen Geschäftsabläufe ab und ermöglichen eine kohärente Sicht auf die Daten. Durch die explizite Modellierung dieser Beziehungen können tiefere Einblicke gewonnen und komplexere Analysen durchgeführt werden, ähnlich wie bei Knowledge Graphs.
Die Navigation und Exploration von Daten wird durch SAP Graph erheblich vereinfacht. Das Datenmodell lässt sich einfach durchsuchen, und relevante Beziehungen können intuitiv entdeckt werden. SAP bietet hierfür den Graph Navigator an, ein Tool zur visuellen Exploration des Business Data Graph.
SAP Graph bietet auch Erweiterbarkeit und Anpassbarkeit. Kunden haben die Möglichkeit, eigene Entitäten und Beziehungen zu definieren (Custom Entities) und so das out-of-the-box Datenmodell an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Model Extensions ermöglichen die Definition dieser Custom Entities als Projektionen von bereits vorhandenen Entitäten. Darüber hinaus ist SAP Graph in der Lage, mit anderen Services und Anwendungen zu interagieren, insbesondere mit dem SAP Cloud Application Programming Model (CAP) und SAP Build.
Im Bereich Sicherheit und Governance berücksichtigt SAP Graph die in den verbundenen Systemen definierten Berechtigungen und Sicherheitsrichtlinien. Es werden keine eigenen Berechtigungen verwaltet, sondern die bestehenden Sicherheitskonfigurationen der Quellsysteme respektiert. Die zentrale Verwaltung des Datenzugriffs wird durch die Integration mit API Management in der SAP Integration Suite ermöglicht.
Anwendungsfälle: Von der 360-Grad-Kundenanalyse zur KI-Integration
Die Anwendungsfälle für SAP Graph sind vielfältig und erstrecken sich über verschiedene Geschäftsbereiche. Ein häufig genannter Anwendungsfall ist die Schaffung einer 360-Grad-Sicht auf Kunden. Durch die Zusammenführung von Kundendaten aus verschiedenen Systemen wie CRM, Vertrieb und Service ermöglicht SAP Graph personalisierte Kundenerlebnisse.
Im Bereich der Optimierung von Lieferketten bietet SAP Graph einen umfassenden Überblick über Bestände, Bestellungen und Lieferungen über verschiedene Systeme hinweg. Das ermöglicht eine bessere Planung und Steuerung der Lieferkette.
Auch im Personalmanagement und der Talententwicklung kann SAP Graph wertvolle Einblicke liefern. Durch die Verknüpfung von Mitarbeiterdaten aus HR-Systemen mit Projektinformationen können Kompetenzen und Entwicklungspotenziale leichter identifiziert werden.
Im Finanzmanagement und Controlling ermöglicht SAP Graph die Konsolidierung von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen und somit umfassende Finanzberichte und Analysen. Da Finanzdaten oft in unterschiedlichen SAP-Systemen wie S/4HANA gespeichert sind, ist die Möglichkeit der zentralen Zusammenführung von großem Nutzen.
Die Integration von Drittanbieter-Anwendungen wird durch SAP Graph erheblich vereinfacht. Externe Anwendungen können auf einfache Weise auf SAP-Daten zugreifen, wodurch die Funktionalität von SAP-Systemen erweitert werden kann.
Schließlich ermöglicht SAP Graph die Bereitstellung relevanter Daten für mobile Anwendungen und Dashboards. Mobile Nutzer und interaktive Dashboards benötigen oft aggregierte Daten aus verschiedenen Systemen, die SAP Graph auf effiziente Weise bereitstellen kann.
Technische Implementierung: Tools, Integration und Performance
Für die Nutzung von SAP Graph sind einige Voraussetzungen zu erfüllen. Zunächst wird ein SAP BTP-Konto benötigt. Zudem müssen Verbindungen zu den relevanten SAP-Systemen konfiguriert werden, typischerweise in Form von Destinationen auf der SAP BTP.
Die Entwicklung mit SAP Graph erfolgt in der Regel unter Verwendung von GraphQL-Clients. Gängige Tools hierfür sind beispielsweise der Altair GraphQL Client, Postman und Insomnia. Die Authentifizierung und Autorisierung erfolgt über OAuth 2.0, wobei die Berechtigungen in den jeweiligen Quellsystemen verwaltet werden. Bei der Entwicklung ist der Umgang mit Paging und Filtern relevant, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
SAP Graph lässt sich nahtlos in andere SAP BTP Services integrieren. Eine besonders wichtige Integration besteht mit dem SAP Cloud Application Programming Model (CAP), das die Entwicklung von Cloud-Anwendungen im SAP-Umfeld vereinfacht. Zudem ist SAP Graph ein integraler Bestandteil der SAP Integration Suite. Auch eine Integration mit SAP Analytics Cloud ist möglich, um die Daten aus SAP Graph für Visualisierungen und Analysen zu nutzen.
Bei der Nutzung von SAP Graph sind Performance-Überlegungen wichtig. Die Optimierung von GraphQL-Abfragen kann die Antwortzeiten verbessern. Auch Caching-Strategien sind eine gängige Methode zur Performance-Optimierung in API-basierten Architekturen.
Für den Betrieb und die Wartung von Anwendungen, die SAP Graph nutzen, sind Monitoring und Logging unerlässlich. API Management-Funktionen innerhalb der SAP Integration Suite bieten Möglichkeiten zur Überwachung der API-Nutzung und Performance. Die Fehlerbehandlung ist ein weiterer wichtiger Aspekt, der bei der Entwicklung von Anwendungen mit SAP Graph berücksichtigt werden muss.
SAP Graph und aktuelle IT-Trends
- Data Mesh: SAP Graph unterstützt die Data-Mesh-Philosophie, indem es Domänen wie Finanzen oder HR als eigenständige, aber vernetzte Datenprodukte behandelt.
- Composable ERP: Unternehmen können funktionale Module (z. B. Bestellwesen) über den Business Data Graph agiler kombinieren, ohne monolithische Systemlandschaften.
- Low-Code-Entwicklung: Mit SAP Build lassen sich auf Basis des BDG schnell Prototypen erstellen, etwa KI-gestützte Chatbots für die Bestellabfrage.
Herausforderungen: Komplexität, Governance und Skalierung
Trotz der zahlreichen Vorteile gibt es auch Herausforderungen und Überlegungen, die bei der Einführung von SAP Graph berücksichtigt werden müssen. Die Komplexität der SAP-Systemlandschaft selbst kann die Einführung von SAP Graph zu einer anspruchsvollen Aufgabe machen. Die Vielfalt der eingesetzten SAP-Systeme und deren unterschiedliche Konfigurationen erfordern eine sorgfältige Planung und Implementierung.
Die Datenmodellierung und Harmonisierung stellt eine weitere Herausforderung dar. Die Definition eines einheitlichen Datenmodells, das Daten aus verschiedenen Systemen konsistent abbildet, erfordert eine gründliche Analyse und Planung.
Auch im Bereich Governance und Sicherheit sind klare Richtlinien und Prozesse erforderlich, um den zentralen Datenzugriff über SAP Graph effektiv zu verwalten und die Einhaltung von Sicherheitsbestimmungen zu gewährleisten.
Die Performance bei großen Datenmengen ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Die Verarbeitung umfangreicher Datenmengen über SAP Graph erfordert möglicherweise Optimierungsmaßnahmen, insbesondere bei komplexen Abfragen.
Darüber hinaus benötigen Entwickler und Architekten entsprechende Schulungen und Know-how, um die Funktionalitäten von SAP Graph effektiv nutzen zu können.
Schließlich bestehen Abhängigkeiten von den zugrundeliegenden Systemen. Änderungen in den Backend-Systemen können potenziell Auswirkungen auf SAP Graph und die darauf aufbauenden Anwendungen haben.
Fazit: SAP Graph als Basis datengetriebener Innovation
SAP Graph transformiert die Nutzung von SAP-Daten, indem es Silos aufbricht und vernetzte Geschäftsobjekte bereitstellt. Unternehmen erhalten dadurch die Agilität, um datenintensive Use Cases wie KI-Analysen oder hybride Integrationen umzusetzen. Entscheider sollten prüfen, wie der Business Data Graph bestehende Projekte – sei es im API-Management oder B2B-Datenaustausch – beschleunigen kann. Mit der Weiterentwicklung der SAP Integration Suite wird SAP Graph voraussichtlich noch stärker in Bereiche wie den SAP Integration Advisor oder Edge Integration Cell eingebunden, um auch komplexe Mapping-Szenarien abzudecken.
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