Joule in SAC: KI und Kontext halten Einzug in Analysen
Joule wird in die SAP Analytics Cloud (SAC) integriert – und damit beginnt eine komplett neue Phase datengetriebener Arbeit. Die auf der SAP TechEd 2025 vorgestellten Neuerungen zeigen deutlich, wohin sich die Plattform entwickelt: weg von rein technikgetriebenen Analyseprozessen, hin zu einer stärker KI-gestützten, kontextbewussten Arbeitsweise.
Die SAP Analytics Cloud, ursprünglich für klassische BI-, Planungs- und Prognoseszenarien konzipiert, erhält mit der Beta-Version von Joule eine zusätzliche technologische Ebene. Der Clou dabei: Natürliche Sprache wird zum zentralen Interaktionsmodell und analytische Prozesse werden dadurch nicht mehr ausschließlich über Menüs, technische Objekte oder manuelle Modellierung gesteuert. Stattdessen übersetzt Joule fachliche Anforderungen direkt in analytische und strukturelle Aktionen. Der Fokus verschiebt sich zunehmend vom technischen Aufbau hin zur inhaltlichen Fragestellung.
Für Fachbereiche, BI-Verantwortliche und Führungskräfte bedeutet dies nicht nur eine funktionale Erweiterung, sondern auch eine strukturelle Veränderung in der Art und Weise, wie Analysen, Planungsmodelle und Berichte entstehen – mit direkten Auswirkungen auf Time-to-Insight, Skill-Anforderungen und die Organisation von BI-Teams.
Joule als integrativer Bestandteil der SAC-Oberfläche
In der aktuellen Beta-Version ist Joule nicht als separates Modul, sondern als funktional eingebetteter Bestandteil der Oberfläche sichtbar. Die KI erkennt automatisch den Kontext, in dem sich die Anwender:innen bewegen.
Quelle: SAP TechEd 2025
Dieses kontextuelle Verständnis ermöglicht es, Befehle in natürlicher Sprache in Operationen zu übersetzen, die traditionell hochgradig technische Interaktionen erfordern würden. Joule weiß, welche Transformationen im aktuellen Modell logisch möglich sind, wie sie syntaktisch korrekt umgesetzt werden und wie sie mit dem vorhandenen Datenbestand konsistent bleiben.
Dadurch verändert sich die Benutzererfahrung grundlegend: Viele der früher notwendigen manuellen Klick- und Modellierungsschritte entfallen. Die KI übernimmt Aufgaben wie Datenaufbereitung, Strukturierung, Analyse und visuelle Darstellung.
Aus organisatorischer Sicht führt dies zu einer deutlichen Entlastung von Power-User:innen und IT-nahen Rollen. Fachanwender:innen können komplexe Operationen auslösen, ohne jedes technische Detail kennen zu müssen, während Governance, Berechtigungen und Modellkonsistenz weiterhin durch die bestehenden SAC-Strukturen abgesichert bleiben.
AI macht’s möglich: Codieren ohne Coding-Kenntnisse
Ein besonders bedeutender Fortschritt liegt in der Fähigkeit von Joule, Code in verschiedenen SAC-Kontexten eigenständig zu erstellen. Diese Codegenerierung basiert nicht auf simplen Textbausteinen, sondern auf einer detaillierten Analyse des Modells, der semantischen Beziehungen zwischen Objekten sowie der Zielsetzung der Nutzer:innen.
Wird beispielsweise eine Planungslogik, eine Berechnung auf einer Faktentabelle oder eine Datenaktualisierung beschrieben, erzeugt Joule vollständige Skriptfragmente, die formale Anforderungen an Syntax, Variablentypen, Aggregationsfunktionen und Modellgrenzen erfüllen. Dabei greift die KI auf modellinterne Metadaten, technische Beschreibungen und interne Best Practices zurück. Sie berücksichtigt zudem, ob eine Operation auf einer bestimmten Version zulässig ist, wie die Konsolidierung in einem Modell strukturiert ist oder welche Einschränkungen im Datenmodell bestehen.
Quelle: SAP TechEd 2025
Diese Art der automatisierten Codeerstellung minimiert typische Fehlerquellen wie falsche Aggregationsmethoden, unvollständige WHERE-Klauseln oder syntaktische Ungenauigkeiten. Gleichzeitig erhöht sie die Geschwindigkeit, mit der technische Lösungen umgesetzt werden können.
Adressiert werden damit nicht nur klassische Entwicklerrollen, sondern auch Advanced User:innen, Planungsverantwortliche und BI-Architekt:innen, die bislang tiefes technisches Spezialwissen aufbauen mussten. Die Abhängigkeit von einzelnen Schlüsselpersonen reduziert sich dadurch immens – ebenso wie die Durchlaufzeit der Entwicklungs- und Anpassungszyklen.
Wichtig dabei zu bedenken: Joule agiert stets innerhalb der bestehenden Modell-, Berechtigungs- und Governance-Strukturen der SAP Analytics Cloud. Die Verantwortung für fachliche Logik, Freigaben und Qualitätsstandards verbleibt weiterhin beim Unternehmen bzw. den jeweils verantwortlichen Entscheider:innen.
Der Story Generation Agent als neue Architektur für analytische Inhalte
Ebenfalls einen großen Effizienzschritt vorwärts stellt der Story Generation Agent dar. Er erweitert das Konzept der KI-gestützten Entwicklung auf die Erstellung ganzer Berichte. Die Innovation besteht darin, dass die KI nicht nur grafische Elemente erzeugt, sondern auch auf Basis eines ganzheitlichen Verständnisses aus Datenstruktur, fachlicher Zielsetzung und typischem Visualisierungsverhalten vollständige Stories erstellt.
Quelle: SAP TechEd 2025
Die KI analysiert fachliche Anforderungen, interpretiert die semantische Bedeutung von Kennzahlen und Dimensionen und generiert daraus eine kohärente analytische Darstellung. Sie entscheidet, welche Visualisierungsformen für einen Sachverhalt am aussagekräftigsten sind, wie diese logisch angeordnet werden und welche Datenbindungen erforderlich sind, um Interaktivität und Flexibilität sicherzustellen.
Darüber hinaus übernimmt Joule die gestalterische Aufbereitung der Story. Layout, Stil, Farbgestaltung und Interaktionslogiken werden konsistent aufgebaut und Filtermechanismen, Parametersteuerungen und Navigationspfade automatisch eingefügt, sodass die Story unmittelbar für Analyse- oder Präsentationszwecke nutzbar ist.
Strategisch betrachtet ermöglicht der Story Generation Agent eine stärkere Standardisierung analytischer Inhalte. Berichte folgen einheitlicheren Mustern, Interpretationen werden vergleichbarer und Abweichungen schneller erkennbar. Für BI-Leiter:innen eröffnet sich damit die Möglichkeit, analytische Standards zentral vorzugeben, ohne jede Story manuell entwickeln zu müssen. Der Agent deckt damit den gesamten Story-Lifecycle ab – vom konzeptionellen Einstieg über die Generierung bis zur ersten Analyse.
Quelle: SAP TechEd 2025
Die Zukunft ist bereitet
Alles in allem ist festzuhalten, dass die Integration von Joule in die SAP Analytics Cloud einen klaren Wandel in der Analyse- und Planungsarbeit markiert. Die KI wird zu einem zentralen Bestandteil der Workflows und übernimmt Aufgaben, die bislang tiefes technisches Spezialwissen erfordert haben. Natürliche Sprache fungiert dabei als neues Interface, während Joule Modelllogiken und Zusammenhänge eigenständig interpretiert.
Durch generative Story-Erstellung, automatisierte Codegenerierung und kontextsensitives Verständnis wird die Nutzung der SAP Analytics Cloud deutlich effizienter. Technische Komplexität rückt in den Hintergrund, der fachliche Nutzen in den Vordergrund.
Langfristig verschiebt Joule den Schwerpunkt von der operativen Berichtserstellung hin zur strategischen Steuerung von Daten, Semantik und Entscheidungslogiken. Für Fachbereiche, BI-Organisationen und Führungskräfte gleichermaßen entsteht damit ein neues Zusammenspiel aus Technologie, Governance und Entscheidungsfindung.
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Autor
Júlia Arany-Tóth
Seit 2018 ist Júlia Arany-Tóth Teil des SRB-Teams. Nach dem Studium mit Schwerpunkt Betriebswirtschaft und Marketing spezialisierte sie sich auf Reporting- und Planungsprozesse mit der SAP Analytics Cloud sowie SAP BPC.Nach ersten Erfahrungen im SAP HCM Umfeld kam Júlia im Rahmen eines internationalen Projekts mit Business Warehouse in Kontakt was ihren weiteren fachlichen Fokus maßgeblich beeinflusste. Heute unterstützt sie unsere Kunden insbesondere im Bereich Reporting und Planung.
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