Konzeptkarte

Knowledge Core — die Weiterentwicklung zur Data Fabric für KI

Stand 2026-07-24T14:00:00Z

Redaktion: Cédric-Olivier Mâry, alleiniger Redakteur und verantwortlich für die Veröffentlichung — 27 Jahre im SAP-Ökosystem. Wie diese Seiten entstehen und wo Automatisierung eingesetzt wird.

Was ist Knowledge Core — die Weiterentwicklung zur Data Fabric für KI?

Knowledge Core ist SAPs Antwort auf die Frage, warum Rohdaten für agentische KI nicht ausreichen — sechs Fähigkeiten (Semantik, Knowledge Graph, KI-Domänenmodelle, Analytics, Data Products, Discovery) bilden eine governierte Schicht zwischen Rohdaten und KI-Agenten.

Worum es geht

Knowledge Core ist die architektonische Schicht, die SAP auf der Sapphire 2026 als das Element positionierte, das jeder Organisation fehlt, bevor agentischer KI zugetraut werden kann, auf ihren Daten zu handeln. Die Rahmung, die SAP dem Keynote-Publikum gab, ist eine dreistufige Evolution der Unternehmensdatenarchitektur. Die Data-Warehouse-Generation wurde für eine deterministische Welt gebaut, mit eng gekoppeltem Compute, operativer Datenbank und Storage. Die Lakehouse-Generation trennte Compute von Storage und vereinte Reporting, Machine Learning und Data Engineering auf einem einzigen Lake. Knowledge Core stellt den dritten Schritt dar: eine speziell für die KI-Ära gebaute Data Fabric, auf der Prämisse, dass Rohdaten allein nicht ausreichen — ein autonomer Agent braucht eine typisierte, governierte, semantisch reiche Schicht, über die er nachdenken kann, bevor ihm eine Geschäftsentscheidung anvertraut werden kann.

Warum es zählt

Die Evolutions-Rahmung ist explizit: Data Warehouse (gekoppeltes Compute/Storage) → Lakehouse (getrenntes Compute/Storage) → Data Fabric mit Knowledge Core (typisierter, governierter Untergrund, über den Agenten nachdenken können) — jeder Schritt löst ein Problem, das der vorherige nicht löste.
Semantics wird explizit als die Schicht benannt, ohne die „ein Agent keine vertrauenswürdige Antwort erzeugen kann“ — die Geschäftsdefinitions-Lücke ist der genannte Fehlermodus, kein generisches Governance-Anliegen.
Die Knowledge-Graph-Fähigkeit ist es, die einen Agenten von Verkaufsauftrag → Erfüllung → Finanzbuchhaltung navigieren lässt, ohne handcodierte Joins — ein konkreter architektonischer Nutzen, keine abstrakte Behauptung.

Kernpunkte

Dreistufige Evolution gemäß Sapphire 2026: Data Warehouse (eng gekoppelt) → Lakehouse (Compute/Storage getrennt) → Data Fabric mit Knowledge Core (semantische, governierte Schicht für die KI-Ära).
Sechs Knowledge-Core-Fähigkeiten: Semantics · Knowledge Graph · AI Domain Models · Analytics & Simulations · Data Products · Discovery & Activation — jede ein eigenständiger, nicht überlappender Funktionsblock.
Drei Orchestrierungs-Wrapper: FinOps & Lifecycle Management · Data Governance (MDM, Datenqualität, Stewardship, DataOps, Katalog, Lineage) · Security & Trust.
Stack-Position: Lake Storage (SAP-Daten + BW-Daten + Nicht-SAP-Daten) → Knowledge Core → AI Agents & Applications (Joule-Agenten + Intelligent Applications) — drei getrennte Ebenen, nicht zwei.
SAP One Domain Model untermauert den Data-Governance-Wrapper: Es liefert die kanonischen Geschäftsobjektdefinitionen (Kunde, Material, Kostenstelle, Werk), die Knowledge Core sein semantisches Rückgrat über SAP-Anwendungen hinweg geben.
Knowledge Core vs. Lakehouse: Ein Lakehouse trennt Compute von Storage, liefert aber weiterhin rohe Tabellen; Knowledge Core fügt die Semantik-, Graph-, Governance- und KI-Modell-Schicht hinzu, die Rohdaten agentenverwertbar macht.
Knowledge Core vs. KMS (Knowledge Management System): KMS war dokumentbasiert (SharePoint-Klasse); Knowledge Core ist strukturierte Daten + aktive Metadaten + Graph + KI-Modelle in einer einzigen governierten Ebene.
Discovery and Activation ist die Fähigkeit, die den Kreis von der Nutzeranfrage zur governierten Antwort bis zur ausgelösten Aktion schließt — die „letzte Meile“ von Knowledge Core, die den Stack geschäftlich nutzbar macht, nicht nur technisch vollständig.
Data Products innerhalb von Knowledge Core sind versioniert, governiert und tragen SLAs — Finance Product, Supply Chain Product, Spend Intelligence Product haben jeweils definierte Konsumenten und Aktualisierungsverträge.
Wann die Knowledge-Core-Rahmung einsetzen: jedes BDC-Architekturgespräch, jeder „warum reicht unser Lakehouse nicht für KI?“-Einwand, jede Joule-Erweiterungs-Scoping-Diskussion — dies ist die SAP-Architekturerzählung von 2026.

Begriffe auf dieser Seite

Knowledge Core: Die auf der Sapphire 2026 eingeführte zentrale architektonische Schicht in SAPs Data-Fabric-Modell; kombiniert Semantics, Knowledge Graph, AI Domain Models, Analytics & Simulations, Data Products und Discovery & Activation unter einheitlicher Governance, um Unternehmensdaten agentenverwertbar zu machen.
Data Fabric: Das übergreifende Architekturmuster der KI-Ära, bei dem Daten über SAP- und Nicht-SAP-Quellen hinweg durch eine Knowledge-Core-Schicht verwoben werden; unterscheidet sich vom Lakehouse-Muster (dem die semantische/Governance-/Graph-Ebene fehlt, die für autonome KI-Agenten nötig ist).
SAP One Domain Model: SAPs kanonische Ontologie von Geschäftsobjekten — Kunde, Lieferant, Material, Werk, Kostenstelle, Projekt —, die das semantische Rückgrat für Knowledge Cores Semantics- und Data-Governance-Fähigkeiten liefert; stellt sicher, dass Joule-Agenten über S/4HANA, Ariba, SuccessFactors und Drittanbieterdaten hinweg dieselben Geschäftsdefinitionen verwenden.
AI Domain Models: Vorgefertigte prädiktive und präskriptive Modelle innerhalb von Knowledge Core, ausgerichtet auf spezifische Geschäftsdomänen (Finanzabschluss-Prognose, Lieferkettenrisiko-Scoring, Kundenabwanderungs-Prognose) und Branchen; reduziert die KI-Bau-Last für Organisationen ohne Data-Science-Teams.
Data Products: Kuratierte, versionierte, governierte Datenassets innerhalb von Knowledge Core, geformt für nachgelagerten Konsum mit definierten SLAs und Konsumentenverträgen; Beispiele sind Finance Product, Supply Chain Product, Spend Intelligence Product.
Discovery and Activation: Die sechste Knowledge-Core-Fähigkeit, die eine Nutzer- oder Agenten-Anfrage durch die Semantik- und Graph-Schichten zum richtigen Data Product leitet und Aktionen auslöst; die „letzte Meile“-Fähigkeit, die Knowledge Core geschäftlich nutzbar statt nur technisch vollständig macht.
Active metadata: Metadaten, die zur Laufzeit an Abfrageausführung und Governance-Durchsetzung teilnehmen (im Gegensatz zu passiven Katalog-Metadaten, die nur von Menschen gelesen werden); Teil von Knowledge Cores Semantics-Fähigkeit; ermöglicht automatisierte Datenqualitätsprüfungen, Lineage-Weitergabe und semantisches Query-Rewriting.
DataOps: Operative Disziplin innerhalb des Data-Governance-Wrappers von Knowledge Core, die DevOps-Praktiken — Versionskontrolle, Tests, CI/CD-Pipelines — auf die Entwicklung und das Deployment von Datenpipelines anwendet; ermöglicht zuverlässige, nachvollziehbare Updates von Data Products.

Quellen

Vollständige Karte für Mitglieder. Was die vollständige Karte ergänzt: den vollständigen Entscheidungsrahmen · den Vergleich SAP · Snowflake · Databricks · Fabric · die häufigen Fallstricke und ihre Behebung · die Kurzreferenz · die Architekturschemata · die Codeblöcke · die zitierfähigen Kennzahlen.

In der App öffnen →