Kurz gesagt: Das Potenzial ist echt. Ob daraus ein Game Changer wird, muss sich noch zeigen.
Das Problem, das SAP mit Dremio angehen will, kennt jeder, der mit Unternehmensdaten arbeitet. Die Daten liegen verteilt in SAP-Systemen, Data Lakes und anderen Plattformen. Bevor man sie für Analysen oder KI nutzen kann, werden sie meist zusammengeführt, kopiert und aufbereitet.
Dremio soll SAP Business Data Cloud um native Unterstützung für Apache Iceberg, eine verteilte SQL-Engine und einen offenen Katalog auf Basis von Apache Polaris erweitern. SAP- und Nicht-SAP-Daten ließen sich damit gemeinsam abfragen, ohne sie für jede Analyse erst an einen zentralen Ort zu kopieren. Auch Joule Work soll die neuen Lakehouse-Funktionen nutzen können.
Dremio ist dabei nicht der einzige Zukauf. Ende März 2026 hat SAP angekündigt, Reltio zu übernehmen, einen Anbieter für Master Data Management. Reltio führt Stammdaten zu Kunden, Produkten, Lieferanten, Standorten und Mitarbeitern aus verschiedenen Systemen zusammen, auch aus Systemen ohne SAP. Die Software soll ein zentraler Teil von Business Data Cloud werden und weiterhin auch einzeln erhältlich sein.
Architektur und Stammdaten
Spannend wird es dort, wo die Bausteine ineinandergreifen. Dremio liefert offene Formate und föderierte Abfragen, SAP liefert Geschäftskontext und Governance. Wenn beides zusammenpasst, können Unternehmen ihre Daten flexibler nutzen und trotzdem steuern, wer worauf zugreift und wie die Daten fachlich einzuordnen sind.
In SAPs Referenzarchitektur führt Dremio Abfragen über SAP- und Nicht-SAP-Daten aus und beschleunigt sie. Geeignete Nicht-SAP-Daten fragt Dremio dort ab, wo sie liegen, statt sie zuerst in die SAP-Pipeline zu kopieren. Davon profitieren vor allem Unternehmen, die schon auf Iceberg setzen oder SAP-Daten mit anderen Clouds verbinden wollen. Mit einem offenen Tabellenformat hängt man weniger an einem einzelnen Werkzeug. Das gilt allerdings nur, wenn Katalog, Berechtigungen und echte Workloads auch über Systemgrenzen hinweg funktionieren.
Reltio schließt eine Lücke, über die in der Lakehouse-Debatte selten jemand spricht. Wer SAP- und Nicht-SAP-Daten gemeinsam abfragt, muss vorher klären, ob etwa „Kunde 4711“ im ERP und „ACME GmbH“ im CRM dasselbe Unternehmen sind. Ohne abgeglichene Stammdaten liefert auch die schnellste föderierte Abfrage falsche Zahlen. Mit Reltio werden Dremio und Business Data Cloud zu einem Paket, mit dem man arbeiten kann. Das gilt auch für Joule-Agenten, die einheitliche Datensätze brauchen.
Lock-in und Reifegrad
SAP verspricht Echtzeit und weniger Datenbewegung. Föderierte Abfragen ersparen tatsächlich Kopien und Ladeprozesse. Um Datenmodelle, Berechtigungen, Netzwerklatenz, Abfrageleistung und Datenqualität müssen sich Unternehmen trotzdem selbst kümmern.
Auch ein offenes Format schützt nur begrenzt vor Abhängigkeit. Unternehmen sollten prüfen, welche Engines den Katalog wirklich nutzen können, wie Governance und Lineage umgesetzt sind und welche Funktionen nur innerhalb von SAP vollständig verfügbar sein werden. Bei Reltio stellt sich dieselbe Frage. Das Analystenhaus BARC weist darauf hin, dass SAP damit eine Stammdatenschicht aufbauen könnte, die die Daten der Kunden enger an SAP bindet. Offene Datenformate helfen wenig, wenn die Stammdatenlogik nur in einem System liegt. Beantworten lässt sich das erst an realen Workloads.
Allgemein verfügbar sollen die Lakehouse-Funktionen im ersten Quartal 2027 sein. Bis dahin gibt es eine Ankündigung mit einem konkreten Architekturansatz, aber kein Produkt, das Kunden breit testen können.
Kosten
„Weniger Kopien“ heißt nicht automatisch „weniger Kosten“. Mit föderierten Abfragen fallen manche Kosten weg, andere entstehen an anderer Stelle. Wer ETL-Strecken und doppelte Speicherung einspart, zahlt stattdessen bei jeder Abfrage für Rechenleistung. Liegen die Daten bei einem anderen Hyperscaler, kommen Gebühren für den Datentransfer dazu. Damit Abfragen über verteilte Quellen schnell genug laufen, setzt Dremio auf vorberechnete Ergebnisse. Die müssen gespeichert und aktuell gehalten werden, und das ist am Ende wieder eine Kopie.
Bei verbrauchsbasierter Abrechnung bestimmt das Nutzungsverhalten die Rechnung. Ein Dashboard, das hundert Nutzer jeden Morgen öffnen, kann föderiert mehr kosten als eine einmal geladene Tabelle. Bestehende Reltio-Kunden sollten außerdem verfolgen, ob die Lösung weiter einzeln lizenziert wird oder in größeren SAP-Verträgen aufgeht.
Was die Lakehouse-Funktionen konkret kosten, lässt sich vor der Verfügbarkeit nicht seriös beziffern. Das Kostenversprechen ist deshalb eine Hypothese, die ein Pilot erst bestätigen muss.
Mein Urteil
Nach einem Fake sieht das nicht aus. SAP hat die Übernahme von Dremio am 6. Juli 2026 abgeschlossen. Iceberg, Polaris, Dremio Compute, die beschriebene Integration in Business Data Cloud und dazu Reltio für die Stammdaten sind konkrete Bausteine. Das ist deutlich verbindlicher als eine lose Partnerschaft.
Als Game Changer würde ich es erst bezeichnen, wenn Unternehmen ihre Daten tatsächlich einfacher und günstiger nutzen können, ohne sich dafür neue Komplexität oder einen engeren Lock-in einzuhandeln.
SAP-Kunden mit verteilten Datenlandschaften sollten jetzt Pilotfälle vorbereiten und dabei klären: Welche Daten lassen sich direkt abfragen? Was kostet eine typische Abfrage unter Last im Vergleich zum heutigen Ladeprozess, wenn man Rechenleistung, Datentransfer und Beschleunigung mitrechnet? Und bleibt die Offenheit erhalten, wenn mehrere Kataloge, Engines und eine zentrale Stammdatenschicht im Spiel sind?
