SAP Business Data Cloudは本当に必要か？――Google Cloud・AWSとの競争を徹底比較
SAPユーザーだからといって、SAPのデータ分析基盤を選ぶ必要はあるのか。
2025年2月、SAPは新しいデータ分析・AI基盤である「SAP Business Data Cloud（BDC）」を発表した。
SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud、SAP Databricksなどを組み合わせ、企業の業務データを統合し、経営分析やAI活用を促進するという構想である。
確かに魅力的である。SAPの会計、販売、購買、生産管理などの情報を横断的に分析できれば、企業経営の高度化につながる。
しかし、一つ疑問がある。
同じことはGoogle CloudやAWSでもできるのではないか。
実際、Google CloudにはBigQueryとCortex Frameworkがあり、AWSにはGlueやSageMaker Lakehouseがある。
しかも、両社はSAPの業務データを分析するための機能を強化している。
さらに2026年7月には、SAP BDCとGoogle BigQueryの間でゼロコピーのデータ共有を可能にするサービスが一般提供された。
もはや、SAPかGoogleかという単純な二者択一でもない。
今回は、SAP BDC、Google Cloud、AWSの特徴を比較し、どのような企業がどの基盤を選ぶべきなのかを考察する。
1．そもそもSAP Business Data Cloudとは何か
まず、BDCの役割を整理したい。
SAPは長年、企業の基幹業務システムで強みを持ってきた。
会計のFI、管理会計のCO、販売管理のSD、購買・在庫管理のMM、生産管理のPPなどである。
これらのシステムには膨大な業務データが蓄積されている。
ところが、そのデータを経営分析に活用することは簡単ではない。
例えば、製造業の経営者が次のような質問をしたとする。
「製品Aの利益率が低下した原因は何か」
回答するには、販売単価だけを調べても不十分である。
原材料価格、購買実績、製造原価、生産数量、不良率、物流費などの情報を組み合わせる必要がある。
しかも、各データの意味を正確に理解しなければならない。
売上高は受注金額なのか、出荷金額なのか、会計上の売上計上額なのか。
在庫数量は物理的な数量なのか、利用可能在庫なのか。
製造原価は標準原価なのか、実際原価なのか。
データを単に結合するだけでは、正確な経営分析にならないのである。
ここで重要になるのが「セマンティクス（意味情報）」である。
SAP BDCは、業務データが持つ意味や関係性を可能な限り保持しながら、分析やAIに利用できる仕組みを提供する。
主要な構成要素は次のとおりである。
SAP Datasphere：データ統合と意味づけ
SAP Analytics Cloud：経営分析、可視化、計画
SAP Databricks：データエンジニアリング、機械学習、AI
SAP BW関連機能：既存BW資産の活用とクラウドへの移行
Intelligent Applications：業務分析・意思決定を支援するアプリケーション
SAPの強みは、ERPの業務構造を深く理解していることである。
ただし、SAP BDCを導入すれば、すべてのデータ品質問題や業務上の定義の違いが自動的に解消されるわけではない。
その点は誤解してはならない。
