SAP Analytics Cloud Q2 2026 Release: Die wichtigsten Highlights

Ein weiteres Quartal, ein weiteres SAP Analytics Cloud (SAC) Release, und dieses enthält einige wissenswerte Änderungen, die an unseren Blogbeitrag zum Release Q1 2026 von Anfang dieses Jahres anknüpfen. Das Update für das 2. Quartal 2026 (2026 QRC2, in den SAP-Release-Codes) wurde Mitte Mai eingeführt, und nach einigen Wochen im Einsatz ist der Unterschied deutlich zu spüren.  Es verändert tatsächlich die Funktionsweise einiger Funktionen: Der Story-Editor erhält ein neu gestaltetes rechtes Seitenpanel, die neue Tabellenerstellung unterstützt endlich asymmetrische Layouts, und SAC Planning erhält einen seit langem geforderten Event-Hook, der ausgelöst wird, bevor Benutzereingaben verarbeitet werden.

Abgesehen von diesen drei Punkten betrifft das Release die meisten anderen Bereiche des Produkts: Verbesserungen am Data Analyzer, API-Erweiterungen, die echte Lücken für automatisierte Datenflüsse schließen, und eine weitere Runde von Just-Ask-Verfeinerungen, die Abfragen in natürlicher Sprache wirklich nützlicher machen. Die Funktionen, die wir im Folgenden durchgehen, sind diejenigen, von denen wir glauben, dass sie am schnellsten in realen Projekten zum Einsatz kommen werden. 

SAC-Stories

Das neue Datenpanel

Wenn Sie nach dem Q2-Update eine Story im Bearbeitungsmodus öffnen, fällt Ihnen als Erstes auf der rechten Seite auf: Das Fenster „Verfügbare Objekte“ ist verschwunden und wurde durch das neue Datenfenster ersetzt. Es übernimmt die Funktionen des früheren Fensters „Verfügbare Objekte“ und integriert die Aktion „Neue Daten hinzufügen“, die zuvor in der Story-Symbolleiste zu finden war, sodass die Dateneinrichtung einer Story nun an einem statt an zwei Orten erfolgt.

Für Entwickler ist dies die größere der beiden Änderungen. Beim alten Arbeitsablauf mussten diese zwischen zwei Oberflächen wechseln, nur um ein Diagramm zu verknüpfen: ein Panel für „Was ist bereits in der Story?“ und einen separaten Symbolleisten-Eintrag für „Fügen wir ein weiteres Modell hinzu“. Das neue Daten-Panel fasst diese zusammen und bietet darüber hinaus einige kleinere Annehmlichkeiten:

• Suche über alle Objekte in allen mit der Story verknüpften Modellen

• Aktualisierung der Datenquelle eines Widgets direkt im Panel

• Öffnen eines Modells im Modeler mit einem Klick

• einen Data Analyzer Insight direkt aus einem Modell starten

Warum das wichtig ist: Für Entwickler, die Stories mit mehreren Modellen verwalten (was in den meisten Unternehmensszenarien der Fall ist), bedeutet dies eine echte Reduzierung der Klicks und eine bessere Übersicht. 

Objekte per Drag & Drop ziehen

Die damit einhergehende Änderung ist die Diagrammerstellung per Drag & Drop in der Optimized Design Experience. Aus dem Bereich „Verfügbare Objekte“ des neuen Daten-Panels können Sie nun eine Dimension oder Kennzahl direkt auf die Arbeitsfläche ziehen, anstatt im Builder-Panel nach der richtigen Achse zu suchen.

Auf dem Papier ist das nur eine Kleinigkeit, aber es ist eine jener Änderungen, die SAC an die Art und Weise anpasst, wie Nutzer instinktiv erwarten, mit einem modernen BI-Tool zu arbeiten. 

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Neue Tabellenerstellungsfunktion

1. Datensichtbarkeit in Tabellen ()

Die wichtigste Neuerung dieser Version: echte Tabellenflexibilität. Die neue Tabellenerstellungsfunktion unterstützt nun Steuerelemente für die Datensichtbarkeit, was bedeutet, dass Sie asymmetrische Tabellen nativ erstellen können - ohne Skripting, ohne Modellierungs-Workarounds und ohne Umstrukturierungen, nur um das richtige Layout hinzubekommen.

So funktioniert es: Für jede Struktur in einer Tabelle (Account, Kennzahlen oder Struktur/Querberechnungen) können Sie einen Sichtbarkeitsfilter auf einzelne Elemente anwenden und entscheiden, welche inneren Hierarchieebenen sichtbar sind und ob Summen angezeigt werden. Sobald Sie beginnen, Strukturelemente einzeln zu filtern, wird die Tabellenachse asymmetrisch: beispielsweise unterschiedliche Kennzahlenlayouts pro Account oder unterschiedliche Querberechnungen pro Szenario. Das klassische Muster „Ich möchte Ist-Werte + Budget + Abweichung für den Umsatz, aber nur Ist-Werte für die Mitarbeiterzahl“, für das früher Workarounds erforderlich waren, kann nun wesentlich einfacher umgesetzt werden.

Für andere hierarchische Dimensionen (alles außer „Account“) gelten dieselben Sichtbarkeitsfilter, aber die Tabelle bleibt symmetrisch: Das Ausblenden einer Hierarchieebene oder von Summen gilt einheitlich für alle Zeilen- oder Spaltenkombinationen. Das bietet Ihnen eine übersichtliche Möglichkeit, die Tabellentiefe zu steuern, ohne an Konsistenz einzubüßen.

Dieses Thema verdient mehr Space, als eine Release-Zusammenfassung bieten kann. Daher werden wir in einem eigenen Blogbeitrag darauf zurückkommen und reale Szenarien mit asymmetrischen Tabellen von Anfang bis Ende durchgehen. Vorerst lautet die Erkenntnis: Ein Modellierungskompromiss, der jahrelang die Erstellung von SAC-Tabellen geprägt hat, ist nun deutlich kleiner geworden.

2. Automatischer Wechsel zur neuen Tabellenerstellungsumgebung

Um den Übergang zur neuen Tabellenerstellungserfahrung zu erleichtern, leitet SAC Sie nun aktiv dorthin. Wenn Sie eine optimierte Story mit Tabellen im Bearbeitungsmodus öffnen, fordert das System Sie auf, umzuschalten - und das mit nur einem Klick.

Zwei praktische Hinweise, die Sie wissen sollten:

• Sie können die Aufforderung abbrechen und für diese Sitzung weiterhin in der bisherigen Oberfläche arbeiten.

• Wenn Sie umsteigen, erstellt SAC automatisch eine Story-Dateiversion unter Verwendung der bisherigen Tabellenerstellungsumgebung als Backup. (Dateiversionen wurden im ersten Quartal 2026 eingeführt, und genau für diese Art von abgesicherter Migration wurden sie konzipiert.)

3. Summen bei kombinierten Daten anzeigen

Eine kleinere, aber praktische Ergänzung rundet die Änderungen an Stories ab: Sie können nun die Anzeige von Summen in kombinierten Diagrammen und Tabellen aktivieren. Bislang hatte die Kombination von Daten aus mehreren Modellen den Nebeneffekt, dass Summen verloren gingen – ein wiederkehrendes Ärgernis, das einige Teams dazu veranlasste, zu Ein-Modell-Designs zurückzukehren oder ein einheitliches Modell zu erstellen, nur um eine Summenzeile beizubehalten. Mit Q2 2026 entfällt dieser Workaround.

Es lohnt sich, dies mit der neuen Tabellenerstellungsfunktion zu kombinieren, bei der das Verhalten der Summen nun ebenfalls pro Strukturmitglied über die oben beschriebenen Einstellungen zur Datensichtbarkeit gesteuert wird.

SAC-Planung

Neues Tabellenereignis „onBeforeDataEntryProcess()“

Planungsteams kennen das Problem, wenn Benutzereingaben erst im Nachhinein validiert werden: Ein Planer gibt Werte ein, SAC verarbeitet sie, und erst dann stellt man fest, dass etwas gegen eine Geschäftsregel verstößt, eine Referenzbeschränkung verletzt oder eine Hierarchie aus dem Gleichgewicht bringt. Die Nachbearbeitung ist lästig. Der Verlust an Vertrauen seitens der Benutzer ist noch schlimmer.

Q2 2026 führt ein neues Tabellenereignis ein, onBeforeDataEntryProcess(), das diese Lücke schließt. Wie der Name schon sagt, wird es ausgelöst, bevor SAC Datenänderungen verarbeitet, und es erfasst jeden gewünschten Eingabepfad: Einzelzelleneingabe, Masseneingabe, Kopier- und Einfügevorgänge sowie Wertverteilung. Das ist eine bewusst vollständige Liste, da die meisten bisherigen Validierungs-Workarounds mindestens eine dieser Möglichkeitenübersahen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Sie Eingabevalidierung, Zuweisungsprüfungen und Warnmeldungen in einem einzigen Hook zentralisieren können, der ausgeführt wird, bevor ein vom Benutzer eingegebener Wert das Modell erreicht. 

Warum das wichtig ist: Das Blockieren von Eingaben, die eine Vertragsgrenze überschreiten würden, das Markieren negativer Eingaben in einer Kennzahl, die positiv bleiben sollte, oder das Auslösen einer Bestätigungsabfrage, bevor eine umfangreiche Wertverteilungsoperation ausgeführt wird. Es handelt sich um die Art von grundlegendem Hook, nach dem Planungsentwickler seit mehreren Releases gefragt haben, und wir gehen davon aus, dass er sich in den nächsten Quartalen still und leise zu einem Standardbestandteil gut aufgebauter SAC-Planungsanwendungen entwickeln wird.

Verbesserungen bei der API-Modellierung

Arbeiten auf API-Ebene stehen in einem Release-Blog normalerweise nicht im Rampenlicht, aber das zweite Quartal bringt drei aufeinander abgestimmte Verbesserungen mit sich, die eine kurze Erwähnung wert sind. Zusammen schließen sie drei Lücken, die seit einiger Zeit in automatisierten Datenflüssen auftraten.

Die auffälligste Änderung betrifft die Überwachung: Der SAC-Job-Monitor verfügt nun über eine eigene Registerkarte „Data Export API“, auf der Sie den Status von Delta-Extraktions- und Delta-Berechnungsjobs neben allen anderen bereits überwachten Elementen überprüfen können. Für alle, die den Data Export Service in der Produktion einsetzen, ersetzt dies die alte Gewohnheit, den Jobstatus aus Logs zusammenzuflicken. Die beiden anderen Verbesserungen erweitern beide die Data Import Service API:

Stammdaten in öffentliche Dimensionen von Datasphere. Stammdaten können nun direkt in öffentliche Dimensionen importiert werden, die in SAP Datasphere gespeichert sind – nützlich, wenn Datasphere das System of Record für Stammdaten ist und SAC diese ohne erneute Eingabe nutzen muss.
Externe Faktendaten in nahtlose Planungsmodelle. Faktendaten aus Drittanbieterquellen (alles, was nicht aus SAC oder Datasphere stammt, wie z. B. Snowflake) können nun in eine bestehende private Version eines nahtlosen Planungsmodells importiert werden. Das ist ein sauberer Weg für Planungsteams, die für Was-wäre-wenn-Analysen Betriebsdaten von außerhalb der SAP-Landschaft abrufen müssen, ohne die öffentliche Version zu stören, auf die sich alle anderen verlassen.
Insgesamt sind dies keine Funktionen, die man Führungskräften vorführt. Aber sie sind genau die Art von Infrastruktur, die darüber entscheidet, ob automatisierte SAC-Workflows im Produktionsbetrieb zuverlässig wirken oder an den Rändern anfällig sind.

KI für Planung und Analytik

Just Ask

Just Ask, die natürliche-Abfrageoberfläche von SAC, erhält in diesem Quartal eine Reihe nennenswerter Verbesserungen. Keine davon ist für sich genommen eine bahnbrechende Änderung, aber zusammen erweitern sie erheblich, was Nutzer ohne Hilfe eines Entwicklers abfragen können.

Prozentualer Anteil. Just Ask kann nun Fragen zu proportionalen Anteilen nativ lösen. Abfragen wie „Wie viel trägt Kalifornien zum Gesamtumsatz der USA bei?“ oder „Wie viel Prozent des Gesamtumsatzes stammen aus dem Bereich Lebensmittel und Getränke?“ liefern direkt ein Diagramm zum Anteil, ohne dass eine berechnete Kennzahl auf der Modellseite erforderlich ist. Nützlich für alltägliche Geschäftsfragen, für die bisher eine Umgehungslösung benötigt wurde.

Zusammengesetzte Wachstumsrate (CGR / CAGR). Der Parser für natürliche Sprache erkennt nun CGR- und CAGR-Absichten über mehrere Zeitskalen hinweg und stellt das Ergebnis als Diagramm dar. „Zeige mir die zusammengesetzte Wachstumsrate des Umsatzes von 2024 bis 2025“, „Wie hoch ist die CAGR zwischen 2024 und 2025?“ und „Quartals-CGR der Ausgaben von Q1 bis Q2“ funktionieren alle ohne jegliche Formeleinrichtung. Nützlich für routinemäßige Fragen zur Wachstumsrate, die zuvor die Einbeziehung eines Modellierers erforderten.

Gemischte erweiterte Filter. Eine subtilere, aber wichtige Korrektur. Datumsgebundene Abfragen, die einen Bereich mit einem Ausschluss kombinierten (z. B. „Steuern nach Produkt für 2013–2017 ohne Q3 2015“), verwarfen den Ausschluss früher stillschweigend und lieferten ungenaue Ergebnisse. Q2 behält den Ausschluss als SAC-Erweiterungsfilter im Diagramm bei, der auch übernommen wird, wenn das Diagramm in eine Story kopiert wird.

Just Ask: Verknüpfung zum Modell-Editor

Auf der Just Ask-Modelldetailseite unter „Modelle verwalten“ wurde eine neue Schaltfläche hinzugefügt: Mit einem Klick gelangen Sie zum Modell im entsprechenden Tool (dem SAC Modeler oder dem SAP Datasphere Data Builder, je nach Modelltyp). Für Entwickler, die parallel an einem Modell und dessen Just Ask-Konfiguration arbeiten, beseitigt dies eine der kleinen Reibungsverluste, die sich unbemerkt summieren.

Smart Insights

Smart Insights: automatisches progressives Laden für Top Contributors. Smart Insights ist der KI-gesteuerte Layer von SAC. Klicken Sie auf einen Datenpunkt, und das System zeigt die Dimensionen und Elemente an, die dessen Wert erklären. Die Berechnung derTreiber hinter dieser Erklärung kann bei großen Modellen rechenintensiv sein - genau hier kommt die Änderung im 2. Quartal ins Spiel. Bei Datasphere- und Seamless Planning-Modellen wird das progressive Laden der Top-Contributors nun automatisch aktiviert, sobald eine Abfrage 20 Dimensionen oder Hierarchieebenen überschreitet, ohne dass Administratoren eine Einstellung dafür vornehmen müssen. Die praktische Auswirkung ist die Reaktionsgeschwindigkeit: Erkenntnisse werden bereits angezeigt, während der Rest der Berechnung im Hintergrund weiterläuft - das ist der Unterschied zwischen einem schnellen und einem trägen Smart Insights bei großen Modellen. (Eine Einschränkung bleibt bestehen: „Top Contributors“ gilt nach wie vor nicht für nicht-additive Kennzahlen wie Verhältnisse oder Ausnahmegruppierungen, da die Beitragsberechnung dort keinen Sinn ergibt.)

Smart Insights im Lite Viewer. Der Lite Viewer ist der schlanke, Story Viewer der SAC, mit eigneschränktem Funktionsumfang.  Im zweiten. Quartal wird Smart Insights zum Funktionsumfang des Lite Viewers hinzugefügt. 

Warum das wichtig ist: Nutzer können diese Smart Insights Erklärungen nun abrufen, ohne auf die schnelleren Ladezeiten oder die einfachere Benutzeroberfläche des Lite Viewers verzichten zu müssen.

Data Analyzer

In diesem Quartal gibt es zwei kleinere, aber nützliche Ergänzungen im Data Analyzer. Wechseln Sie für weitere Analysen zum Excel-Add-in. Aus dem Data Analyzer heraus können Sie die aktuelle Analyse nun an das SAC-Add-in für Microsoft Excel übergeben. Der Pfad lautet „Exportieren“ → „In Microsoft-Add-in öffnen“; SAC lädt eine Excel-Arbeitsmappe herunter, die Ihren aktuellen Navigationsstatus widerspiegelt, und sobald Sie sich von Excel aus bei SAC anmelden, befinden sich die Daten in derselben Detailansicht, die Sie verlassen haben. Für Benutzer, die an die Grenzen der Erkundungsfunktionen von Data Analyzer stoßen, ist dies der naheliegende nächste Schritt, anstatt die Analyse in Excel von Grund auf neu zu erstellen. Ein technischer Hinweis: Bei Remote-Verbindungen wie SAP BW oder SAP HANA unterstützt dieses Feature nur Tunnelverbindungen nur Tunnelverbindungen.

Planung von Data Analyzer Insights für Datasphere-Live-Verbindungen. Im ersten Quartal 2026 wurde die Planung für Stories auf Datasphere-Live-Verbindungen eingeführt; im zweiten Quartal wird diese Funktion auf Data Analyzer Insights ausgeweitet. Es gelten zwei Voraussetzungen: In SAC muss eine SAP-Datasphere-Tunnelverbindung vorhanden sein, und der Insight muss auf dieser Tunnelverbindung basieren; direkte Verbindungen funktionieren für die Planung nicht. 

Warum das wichtig ist: Für Unternehmen, die eine „Data stays in Datasphere“-Strategie verfolgen, entfällt damit ein weiterer Grund, allein aus Verteilungsgründen auf Importe zurückzugreifen.

SAC 2026 Q2-Release: Unser Fazit

Q2 folgt dem gewohnten Rhythmus der jüngsten SAC-Releases: eine Welle gezielter Verbesserungen statt einer einzigen zentralen Funktion, gleichmäßig verteilt auf Stories, Planung, Data Analyzer, die API-Oberfläche und den KI-Layer. Der kumulative Effekt ist größer als jede einzelne Änderung für sich genommen. Die Story-Entwicklung verläuft deutlich reibungsloser, die Planung erhält einen seit langem geforderten Validierungs-Hook, die API-Infrastruktur wird immer vollständiger, und Just Ask sowie Smart Insights nähern sich beide still und leise der alltäglichen Nutzbarkeit.

Drei Neuerungen, die sich in realen Projekten am schnellsten bemerkbar machen werden:

• Datensichtbarkeit in der neuen Tabellenerstellungsumgebung - asymmetrische Tabellen nativ, ohne Skripting. Dies ist wirklich Neuland und beseitigt einen Modellierungskompromiss, der finanzorientierte SAC-Implementierungen seit Jahren geprägt hat. Ein ausführlicher Blogbeitrag dazu folgt.

• Das Tabellenereignis onBeforeDataEntryProcess() - für jedes Planungsteam, das bisher nachträgliche Validierungen verfolgt hat, ist dies der architektonische Haken, der die Eingabekontrolle endlich sauber macht.

• Diagrammerstellung per Drag-and-Drop in der Optimized Design Experience - auf dem Papier die kleinste der drei Neuerungen, aber diejenige, die jedem, der Stories erstellt, vom ersten Tag an auffallen wird.

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