BTP上のデータと分析：機能マップとコンポーネント概要

JinJin48

SAP Consultant | BTP · S/4HANA · US Global Rollout

May 11, 2026 · 19 min read

本記事の位置づけ#

参考資料#

1) データと分析のランドスケープ#

BTP データ＆アナリティクス領域は、4つのコンポーネントで構成されています。これらは互いに代替するものではなく、それぞれが明確に異なるアーキテクチャ層を担っています。

分析プロジェクトでは、ほとんどの場合、これらのコンポーネントのうち2つ以上が連携して動作します。

2) S/4HANA への接続方法#

標準的なクラウドネイティブパターンでは、S/4HANAを分析階層ではなくソースシステムとして位置づけます。4つのBTPコンポーネントはそれぞれ、S/4HANAの下流で定義された役割を果たします。

SAP S/4HANA (source: business transactions, master data)
        |
        | (replication / extraction)
        v
SAP Data Intelligence Cloud
(ETL/ELT pipelines, streaming, data preparation)
        |
        v
SAP Datasphere
(semantic modeling, data federation, governance)
        |
        +--------------------+
        |                    |
        v                    v
SAP Analytics Cloud    SAP HANA Cloud (standalone)
(BI, planning,         (application backends, custom
 reporting)             high-concurrency workloads)

2025～2026年時点で、SAPはこのスタックをSAP Business Data Cloud (BDC) のもとに再編成し、Datasphereを中央セマンティックレイヤー、SACを分析フロントエンドとして位置づけています（ community.sap.com →）。BDC Connectにより、BDCはデータをSAPストレージに移動することなく、Databricks（2025年10月よりGA）、Google BigQueryおよびSnowflake（2026年上半期）、Microsoft Fabric（2026年第3四半期）からデータを統合できます。

重要ポイント：S/4HANAはビジネストランザクションの真実の情報源です。Datasphereはガバナンスが効き、セマンティックに強化された分析データの真実の情報源です。これら2つのシステムを混同してはならず、それらのモデルを重複させてはなりません。

3) 成熟度マップ#

4) 要件チェックリスト#

SAP Datasphere#

出典： sap.com →、 help.sap.com →

SAP Analytics Cloud#

ソース: sap.com →

SAP HANA Cloud#

ソース: help.sap.com →, sap.com →

SAP Data Intelligence Cloud#

ソース: sap.com →

5) 意思決定基準#

最初に問うべき3つの質問#

Q1. この取り組みは、どのような具体的かつ測定可能なデータ問題を解決するものですか？

データ＆アナリティクス領域は範囲が広いため、漠然としたスコープ（「より良い分析が必要」）では常に予算を超過します。顧客に測定可能な成果を明確にさせてください。例えば、「月末決算サイクルを10日から5日に短縮する」や「IT部門に依存せずに200名のビジネスユーザーがセルフサービスレポートを利用できるようにする」などです。測定可能な問題定義がなければ、どのコンポーネントを選択しても正当性を主張できません。

Q2. 現在データはどこに存在し、誰が所有しているのか？

Datasphere、HANA Cloud、Data Intelligenceのアーキテクチャ選択は、データトポロジーに大きく依存します。データが複数のSAPシステムおよび非SAPシステムに分散し、セマンティクスが一貫していない場合、Datasphereのセマンティックファブリックが適切な出発点となります（ sap.com →）。データがすでに適切にガバナンスされたHANAシステムに存在し、要件がアプリケーションレベルの分析である場合は、スタンドアロンのHANA Cloudの方が適切です。データオーナーシップはガバナンスの前提条件です。指名されたデータオーナーがいなければ、Datasphereにおけるカタログと系列への投資は維持されません。

Q3. 予算権限を持つ指名された社内スポンサーが存在し、SAPとの資金化されたライセンス協議が行われていますか？

4つのコンポーネントすべてに無視できないライセンスコストが発生します。予算が確定していない状態で開始されたイニシアティブは、SAPの営業チームが実際の価格を提示した時点で停滞することがよくあります。アーキテクチャに着手する前に、スポンサーが商業フレームワークを承認していることを確認してください。

プロジェクトコンテキストによるドメイン選択#

出典： help.sap.com →

ライセンスとコスト#

ソース： sap.com →、 sap.com →、 help.sap.com →

具体的な価格はSAPの公開ドキュメントには記載されていません。4つのコンポーネントすべてについて、最新の商用条件を確認するにはSAPのアカウントチームとの直接の協議が必要です。

6) よくある障害#

障害 1: Datasphere、SAC、HANA Cloud を互換性のあるものとして扱う

BIレポート要件では、データモデルの上位にSACが必要です。そのデータモデルはDatasphereに存在し、Datasphereの計算レイヤーはHANA Cloudです。これら3つを1つの「分析プラットフォーム」スコープ項目にまとめると、3つの個別の調達、プロビジョニング、設計ワークストリームが隠れてしまいます。スコープ文書には初日からレイヤー化されたアーキテクチャを明示的に記載してください。

障害2：データガバナンスの導入が本稼働後まで延期された

Datasphereのカタログ、リネージ、およびデータスチュワードシップ機能では、データの所有権、命名規則、KPI定義について事前の決定が必要です（ sap.com →）。これらの決定をローンチ後に先延ばしにしたチームは、誰も信頼しないプラットフォームを抱えることになります。なぜなら、同じ指標がレポートごとに異なる定義を持つからです。

障害 3: パイプライン設計における例外処理の欠落

Data Intelligence Cloud と Datasphere の統合フローは、ハッピーパスを想定して設計されています。実際のソースシステムでは、遅延到着レコード、スキーマ変更、重複キーが発生します。すべての統合要件には、明示的なエラーハンドリングとリトライ仕様を含める必要があります（ sap.com →）。

障害4：要件段階でのHANA Cloudインスタンスの過小サイジング

デフォルトの初期構成は、特に財務連結や高並列OLAPクエリといった本番環境の分析ワークロードには不十分なことがよくあります。要件段階で、SAPが公開しているHANA Cloudのサイジングガイダンス（ help.sap.com →）を使用してサイジングワークショップを実施してください。

障害5：SAC計画範囲が制限されていない

「計画」は、財務、サプライチェーン、人事で異なる意味で理解されており、各機能は独自のモデル、ドライバーツリー、入力フォームを必要とします。要件ドキュメントで計画モデルを名前でスコープ設定してください（ sap.com →）。

障害6：ライブ接続とインポートモードの判断の先送り

インポートモードは実装が迅速ですが、データの重複を生み出し、ガバナンスを複雑化させ、Datasphere バックアップストレージに取って代わられつつあります。インポートモードを選択したチームがその根拠を文書化しない場合、ユーザーがインポートされたデータに依存した後に対処が難しくなる技術的負債を抱えることになります。

障害 7: GA 前にサードパーティ DWH 統合がスケジュールされている

BDC Connect と Google BigQuery、Snowflake、Microsoft Fabric との統合は、GA（一般提供）日が段階的に設定されています（Databricks GA 2025年10月、BigQuery および Snowflake 2026年上半期、Microsoft Fabric 2026年第3四半期）（ community.sap.com →）。現在のBDC Connectロードマップをプロジェクトのタイムラインと照らし合わせ、依存関係を明示的に文書化してください。

FAQ#

Q: SAP Analytics Cloud を SAP Datasphere なしで使用できますか？

はい。SACは、ライブ接続またはインポート接続を介して、SAP HANA Cloud、S/4HANA、BW/4HANA、および非SAPソースに直接接続できます（ sap.com →）。ただし、SAPの現在の戦略的方向性は、SACのストレージと計画の永続性をDatasphere経由でルーティングすることです。単一のソースシステムを使用した単純なレポート専用のユースケースでは、SACからHANAへの直接接続は、引き続き有効でよりシンプルなアーキテクチャです。

Q: このスタックはオンプレミスのS/4HANAのお客様にどのように適用されますか？

4つのBTPデータ＆アナリティクスコンポーネントはすべてクラウドサービスです。オンプレミスのS/4HANAは、SAP Integration Suiteまたは直接のOData/RFCコネクタを介して接続します。Datasphereは、顧客のネットワーク内で動作し、クラウドテナントにデータをレプリケーションまたはフェデレーションするSmart Data Integration（SDI）エージェントを通じて、オンプレミスソースをサポートします（ sap.com →）。

Q: SAP Datasphereのライセンスモデルはどのようなもので、SAP Analytics Cloudとはどのように異なりますか？

Datasphereは、BTPキャパシティユニットを通じて従量課金制でライセンス供与され、コストはデータ量とクエリのアクティビティに応じて変動します。SACはユーザーごとのサブスクリプションモデルを採用し、BIユーザーとプランニングユーザーで異なるティアが設定されており、プランニングライセンスの方が高価です。SAP Business Data Cloudは、これら両方を単一のオファリングにバンドルしています。最新の価格については、SAPアカウントチームにお問い合わせください。

Q: SAP Data Intelligence Cloud をスコープ外とするのはどのような場合ですか？

統合要件がDatasphereのネイティブコネクタ（SDI、SDA、直接ソース接続）で満たせるかどうかを確認してください（ sap.com →）。Data Intelligence Cloudは、プロジェクトで複雑な多段階変換パイプライン、大容量ストリーミング、またはデータフロー内でのMLモデル埋め込みが必要な場合に特に価値を発揮します。

Q: データおよび分析要件を適切に文書化するにはどうすればよいですか？

適切に形成された要件には、以下を明記する必要があります：ソースシステムとデータタイプ、更新頻度、ターゲットコンシューマ、セマンティックモデルの範囲（名前付きエンティティ、KPI、階層）、およびガバナンス要件（データオーナー、保持期間、アクセス制御）。「販売データの分析を提供する」とだけ記載された要件は不完全です。SAP Data & Analytics Advisory Methodologyをチェックリストとして使用してください（ help.sap.com →）。

Q: SAP Business Data Cloudとは何ですか？また、Datasphereとの関係は？

SAP Business Data Cloud（BDC）は、SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud、SAP BWモダナイゼーションツール、およびBDC Connect（サードパーティDWHフェデレーション）を統合した商用・アーキテクチャパッケージです（ community.sap.com →）。DatasphereはBDC内でセマンティックレイヤーとして引き続き機能します。BDCは、新規グリーンフィールド導入における推奨デプロイメントモデルです。

Q: スタンドアロンのSAP HANA Cloudは、Datasphereに組み込まれたHANA Cloudよりも、どのような場合に適切な選択となりますか？

スタンドアロンのHANA Cloudは、トランザクション書き込み機能と分析を併用するCAPアプリケーションが関わるプロジェクト、Datasphereのマネージドインスタンスでは公開できない同時実行性のチューニングをワークロードが要求する場合、または既存のHANAベースのアプリケーションを拡張する場合に使用します。純粋なデータウェアハウジングと分析の場合は、Datasphereに組み込まれたHANA Cloudの方がプロビジョニングとガバナンスが容易です（ help.sap.com →）。

概要#

BTPのデータ＆アナリティクス領域は、単一の製品選択ではなく、階層型アーキテクチャです（ sap.com →）。SAP Data Intelligence Cloudは複雑な統合とパイプラインオーケストレーションを処理します。SAP Datasphereは、統合データにビジネス上の意味とガバナンスを与えるセマンティックファブリックを提供します。SAP HANA Cloudは、Datasphereに組み込まれるか、スタンドアロンインスタンスとして、計算エンジンを提供します。SAP Analytics Cloudは、ユーザー向けのBIおよび計画プラットフォームとして最上位に位置します。コンサルタントとしての重要な規律は、各レイヤーを明確にスコープ定義し、各コンポーネントのライセンスを個別に確認し、スタック全体をプロジェクト計画上の単一の項目として扱う傾向に抵抗することです。

次に読むべきもの#