Ob in Jobanzeigen, in der IT-Abteilung oder in Meetings mit Controlling & Logistik: Früher oder später stolpert jede:r Analyst:in über drei Buchstaben, die fast magisch klingen – SAP. Doch was steckt dahinter?
In diesem Beitrag erfährst du, was SAP eigentlich ist, warum es für Unternehmen (und Datenanalyst:innen) so wichtig ist – und was du als Data-Profi unbedingt darüber wissen solltest.
🏢 SAP – was heißt das eigentlich?
SAP steht für „Systeme, Anwendungen und Produkte in der Datenverarbeitung“. Das Unternehmen wurde 1972 in Deutschland gegründet und ist heute ein Weltmarktführer im Bereich Enterprise Resource Planning (ERP). Der Hauptsitz liegt in Walldorf (Baden-Württemberg), und SAP beschäftigt über 110.000 Mitarbeiter:innen weltweit.
Kurz gesagt: SAP entwickelt Softwarelösungen, mit denen Unternehmen ihre Prozesse steuern – von Einkauf über Buchhaltung bis zur Personalplanung.
⚙️ Was macht SAP konkret?
SAP bietet eine Reihe von Softwarelösungen an, die in Unternehmen unterschiedlichster Größenordnung zum Einsatz kommen. Die bekanntesten sind:
- SAP ERP / S/4HANA – Die zentrale Plattform für Unternehmensprozesse.
- SAP BW / SAP Analytics Cloud (SAC) – Für Datenanalyse & Reporting.
- SAP Fiori – Benutzerfreundliche Weboberflächen für SAP-Anwendungen.
- SAP HANA – Eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank.
Diese Tools sorgen dafür, dass Daten zentral, konsistent und in Echtzeit verfügbar sind. Das bedeutet: Ein:e Analyst:in im Controlling sieht dieselben Zahlen wie das Logistikteam – und kann darauf aufbauen.
📊 Warum ist SAP für Datenanalyst:innen relevant?
Ganz einfach: SAP ist eine der wichtigsten Datenquellen in Unternehmen.
Wer im Bereich Reporting, BI oder Data Engineering unterwegs ist, wird früher oder später mit SAP-Datenmodellen, Tabellen (z. B. BKPF, BSEG), oder SAP-Systemverbindungen konfrontiert. Oft sind diese Datenquellen nicht leicht zugänglich – aber extrem wertvoll.
🔹 Typische Schnittstellen:
- ODBC/JDBC-Anbindungen (z. B. für Power BI oder Tableau)
- SAP BW/4HANA Extractors
- Flatfile- oder API-basierte Exporte
📦 Real-Life-Beispiel: Ein Power BI Dashboard mit SAP-Daten
Ein Konzern will die Entwicklung der Vertriebskosten analysieren. Die Daten liegen in SAP, aber die Auswertung soll in Power BI erfolgen. Was tun?
- SAP-Team exportiert relevante Tabellen (z. B. COEP, COSS) als CSV.
- Daten werden in Power BI importiert, modelliert und mit Budgetdaten verknüpft.
- Ergebnis: Ein dynamisches Dashboard mit Drilldown-Funktion für alle Kostenstellen – aktualisiert monatlich.
SAP ist oft die „Single Source of Truth“. Als Analyst:in brauchst du gute Nerven – aber du lernst unheimlich viel über Prozesse, Buchhaltung & Geschäftslogik.
🧠 SAP lernen – lohnt sich das?
Definitiv. Besonders für Analyst:innen im DACH-Raum ist SAP-Know-how ein echter Karriereturbo. Viele Jobprofile im Controlling, Reporting oder BI verlangen mindestens SAP-Grundkenntnisse – vor allem bei größeren Unternehmen.
Hier ein paar Einstiegsmöglichkeiten:
- openSAP (kostenlose Online-Kurse) → https://open.sap.com
- YouTube-Kanal von „SAP Analytics“
- SAP Learning Hub (für Zertifizierungen)
📨 Unterstützung gesucht?
Du brauchst Hilfe beim Zugriff auf SAP-Daten, beim Berichtswesen oder möchtest ein individuelles BI-Dashboard mit SAP-Anbindung erstellen lassen?
Ich unterstütze dich gern bei:
- Power BI, Excel oder Python-Anbindungen an SAP
- SAP-Datenexport & Datenmodellierung
- Aufbau individueller Reportinglösungen
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