WALDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – SAP hat Dremio übernommen und damit eine Kernkomponente für Analytics auf Anfrage auf Unternehmendaten ausgerollt, ohne Daten physisch zu verschieben. Für agentische KI bedeutet das: Agenten können Abfragen, Datenzugriffe und Vorbereitungsaufgaben deutlich näher an den Quellen ausführen. Parallel treibt SAP die Cloud-Transformation mit RISE with SAP auf Azure und neuen KI-Agenten für Cloud ALM voran. Für IT-Teams wird zugleich klar: Datenzugriff, Berechtigungen und Überwachung bleiben der Engpass, nicht das Modell.
SAP setzt einen klaren Hebel für agentische KI in der Datenanalyse: Der Konzern schloss am 6. Juli 2026 die Übernahme von Dremio ab. Damit geht es weniger um eine weitere Modellschicht, sondern um die Frage, wo KI arbeiten kann. Dremio zielt darauf, Analysen auf bestehenden Datenbeständen auszuführen, ohne Daten zwingend physisch zu verschieben. Genau diese Latenz- und Governance-Logik wird für autonome Software-Agenten wichtig, die wiederkehrende Schritte wie Datenzugriff, Vorverarbeitung oder Planungsaufgaben selbstständig ausführen sollen.
Technisch betrachtet ist der Kern der Idee „Query-by-Location“: Statt Daten erst zu replizieren, kann ein Analyse- und Beschichtungs-Setup Abfragen über verschiedene Quellen hinweg koordinieren. Das reduziert Migrationsrisiken, weil nicht jede Datenquelle umgezogen werden muss, bevor der Analytics-Workflow funktioniert. In der Praxis wird das besonders bei heterogenen Landschaften relevant: On-Premises, Cloud-Datenbanken und Warehouse-Umgebungen müssen mit konsistenten Semantiken bedient werden. Für Unternehmen verbindet das Dremio-Ansatz oft auch mit Standards wie Katalogisierung, Rollenmodellen und nachvollziehbarer Datenherkunft, damit KI-Aktionen auditierbar bleiben.
Der Marktkontext zeigt, dass SAP hier in ein Wettbewerbsfeld aus Datenplattformen und Data-Access-Layern hineinläuft. Während Anbieter wie Snowflake stark auf „Data-as-a-Service“ und nativ orchestrierte Workloads setzen, arbeiten viele Unternehmen in der Praxis mit Hybrid-Strategien, bei denen Layer über Datenstandorte hinweg dominieren. Microsofts Azure-Ökosystem wiederum verstärkt den Trend, Analysen eng mit Plattformdiensten und Identität zu verzahnen. SAP knüpft daran mit „RISE with SAP“ auf Azure an und erweitert den Clean-Core-Ansatz für einen standardisierten Softwarekern. Die Dremio-Übernahme fügt sich damit in eine Gesamtstrategie ein: weniger Umwege, mehr Geschwindigkeit bei der Transformation.
Ein zweiter Strang ist die Agenten-Automatisierung rund um den Systemwechsel. Auf der Sapphire stellte SAP neue KI-Assistenten für SAP Cloud ALM vor: Sieben spezialisierte Agenten sollen künftig bei Systemanalyse, Code-Review, Datenmigrationen sowie Tests unterstützen. Das ist kein reines „Chat“-Szenario, sondern zielt auf konkrete Engineering-Workflows, also Entscheidungen im Lauf der Migration. In der Realität entsteht dabei oft Zeitdruck, weil klassische Werkzeuge auslaufen: Die Standardwartung des bisherigen SAP Solution Manager endet am 31. Dezember 2027. Genau dann wird ein assistiertes Zusammenspiel aus Datenzugriff, Testautomatisierung und nachvollziehbaren Artefakten zur Differenzierungsfrage.
Sicherheitsexperten warnen in diesem Kontext zu Recht, dass Stabilität nicht automatisch Sicherheit bedeutet. Häufige Risiken im Jahr 2026 liegen laut Analyseperspektiven eher bei der Ausführung: Ressourcenmangel bei Teams, die Berechtigungen betreuen müssen, sowie verwaiste Benutzerkonten nach Umzügen. Entscheidend ist außerdem, dass Berechtigungen nicht schlicht „kopiert“ werden, sondern konzeptionell neu strukturiert werden: Rollen, Mandanten-Logik und Datenklassen müssen zu den tatsächlichen Datenflüssen der neuen Landschaft passen. Besonders in IoT-nahem Umfeld wird Überwachung maschineller Berechtigungen relevant, weshalb Ansätze wie Security as a Service in den Fokus rücken.
Für den industriellen Mittelstand und Konzerne ergeben sich daraus konkrete Handlungsimpulse. Beispiele aus der Praxis unterstreichen, dass Cloud-Migrationen messbare Effekte liefern können, wenn Prozesse und Datenzuständigkeiten sauber orchestriert sind. Victrola etwa schloss den Wechsel von SAP ECC zu SAP Cloud ERP in sechs Monaten ab; Gewinn- und Verlustrechnungen sollen danach in 10 bis 15 Minuten statt zuvor vier Stunden entstehen. Plantag Coatings ging mit SAP S/4HANA in der Cloud live und verweist auf den realistischen Bedarf an Geduld zu Beginn. Wer jetzt auf agentische KI setzt, sollte Dremio nicht als „nice to have“ behandeln: Entscheidend ist, dass Datenzugriffe, Testläufe und Governance-Controls in den Agenten-Workflows verankert werden.
Der Ausblick ist damit zweigeteilt. Kurzfristig profitiert vor allem die Engineering-Organisation: Datenzugriff ohne massenhafte Replikation senkt die Kosten von Experimenten und beschleunigt Evaluierungen. Mittel- bis langfristig wird sich die Plattformlogik weiter in Richtung „Policy-gestützte Datenzugriffe“ entwickeln, sodass Agenten nicht nur Aktionen ausführen, sondern diese auch innerhalb definierter Sicherheits- und Compliance-Grenzen tun. Gleichzeitig wächst die Regulierungsanforderung: Mit der Integration von KI steigen die Erwartungshaltungen an Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Risikokontrollen, etwa im Umfeld des EU AI Act. Unternehmen, die jetzt Berechtigungs- und Auditkonzepte modernisieren, werden Agenten schneller produktiv machen können – ohne später in teure Nacharbeit zu geraten.
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