Google Cloud maakt Cortex Framework versie 7 algemeen beschikbaar, een gratis set open-source modules die data uit SAP ECC en S/4HANA als kant-en-klare dataproducten in BigQuery zet, klaar voor AI-agents.
Draai je op SAP, dan zat tussen je ERP en elk AI-project tot nu toe een bouwproject. Iemand moest de cryptische SAP-tabelnamen vertalen naar begrijpelijke begrippen, de eigen maatwerkvelden meenemen en het geheel in een datawarehouse krijgen. Cortex levert dat vertaalwerk nu kant en klaar, volledig buiten het ERP om, zodat je productiesysteem onaangeroerd blijft. Het framework zelf kost niets: het zijn open-source modules die je in je eigen Google Cloud-omgeving uitrolt, en je betaalt alleen wat je in BigQuery, Dataform en opslag verbruikt.
Eén nuance bij de timing. De aankondiging verscheen deze week, maar in de documentatie staat versie 7.0.0 sinds 30 juli als algemeen beschikbaar genoteerd. De GA-status is dus ook buiten de blogpost om na te lezen, wat bij dit soort lanceringen lang niet altijd het geval is.
Van cryptische SAP-velden naar leesbare dataproducten

Het hart van v7 is de semantische laag. Cortex pakt SAP-data in als dataproducten met beschrijvingen op tabel- en veldniveau, in gewone bedrijfstaal in plaats van SAP-afkortingen. In de BigQuery-dataset heet een tabel accounts_payable in plaats van BSEG, en achter een veld als company_code_bukrs staat gewoon "Company Code". Dat metadata-laagje is precies wat een AI-agent nodig heeft om te snappen waar hij naar kijkt.
Twee details maken in de praktijk het verschil. Cortex ontdekt en laadt maatwerkvelden dynamisch mee, de Z-velden die vrijwel elk gegroeid SAP-landschap heeft. En het verwerkt de TCURX-tabel, waarin SAP bijhoudt welke valuta's een afwijkend aantal decimalen kennen. Sla die correctie over en je bedragen staan er in die valuta's een factor naast, iets wat je pas merkt als de cijfers al in een rapport staan.
Nieuw in de GA-versie zijn de automatische registratie van elk uitgerold dataproduct in Knowledge Catalog, waardoor agents het kunnen vinden, en een agentic data product builder waarmee je in gewone taal een eigen dataproduct laat genereren.
Een kanttekening blijft staan. Kant-en-klare dataproducten zijn nog geen antwoord op de vraag welke data je nodig hebt: data is pas AI-klaar als ze representatief is voor de concrete use case, inclusief de uitzonderingen en randgevallen. Cortex neemt het ontsluitwerk over, niet die keuze.
De rekening: Dataform in plaats van draaiende Airflow-machines

Onder de motorkap gooit v7 de orkestratie om. Waar versie 6 nog Composer-DAG's genereerde en dus Airflow-machines liet draaien, loopt alles nu via Dataform: SQL onder versiebeheer, serverless en direct in BigQuery. Geen stilstaande clusters, geen Airflow-VM's.
Daar bovenop staat incrementeel laden standaard aan, zodat alleen nieuwe of gewijzigde records sinds de vorige run verwerkt worden. Wie al een eigen CDC-pijplijn heeft, kan de ingebouwde change data capture overslaan en zijn eigen stroom rechtstreeks aan de foundation-laag koppelen.
Google stelt dat dit rekentijd en operationele kosten drukt, en de vakpers neemt dat over: alleen nieuwe of gewijzigde data wordt verwerkt, wat verbruik en bedrijfskosten kan verlagen. Wat het concreet scheelt, zegt Google niet. Er staat geen enkel percentage en geen enkel bedrag in de aankondiging of de release notes. Wie op die besparing rekent, zal hem zelf moeten meten.
De overstap van v6 is een breuk
Belangrijker dan de nieuwe functies is wat de migratie kost. v7 is een nieuwe hoofdversie met breaking changes en zonder automatisch migratiepad, schrijft Google in de release notes. Draai je nu v6, dan is dit geen upgrade maar een herimplementatie.
Er ligt wel een vangnet. Met v6-compatibiliteitscontent blijven de bestaande SAP-datamodellen binnen de v7-architectuur werken, zodat je Looker-rapporten doorlopen terwijl je migreert. Wie op een v7-preview zat is slechter af: door een gewijzigd configuratiemodel moet je de configuratiebestanden opnieuw maken en opnieuw uitrollen.
Nog iets om te weten voordat je uitrolt. v7 stuurt geanonimiseerde deployment-statistieken terug naar Google. Die telemetrie staat standaard aan en je kunt hem uitzetten.
Waarom dit uitgerekend nu komt
De timing is geen toeval. SAP levert mainstream onderhoud op de Business Suite 7-kernapplicaties tot eind 2027, met daarna een optionele verlenging tot eind 2030 tegen een opslag van twee procentpunt op de onderhoudsbasis. Het gevolg is dat een flink deel van de Nederlandse SAP-installaties de komende jaren middenin een overstap zit en tijdelijk ECC en S/4HANA naast elkaar draait. v7 compileert en rolt voor beide bronsystemen tegelijk uit, precies de situatie waarin die bedrijven zitten.
Dat verschuift wel de vraag, het beantwoordt hem niet. Data uit je ERP halen is iets anders dan een agent erin laten schrijven: het boeken in het systeem van record hoort achter een menselijke goedkeuring te blijven tot je data schoon is en je functiescheiding klopt, terwijl lezen, signaleren en voorstellen nu al waarde oplevert. Cortex v7 gaat volledig over die eerste helft.
En daar zit de werkelijke inzet. Wie de beschrijving bezit van wat een SAP-veld betekent, bepaalt welke agents er iets zinnigs mee kunnen. Google legt die semantische laag nu in BigQuery, SAP bouwt zijn eigen versie in Business Data Cloud. Voor een bedrijf dat op SAP draait wordt de keuze waar die laag komt te liggen langzaam belangrijker dan de keuze welk model erop kijkt.
Veelgestelde vragen
Je data uit je systemen halen
Of je nu op SAP draait of op iets kleiners, de winst zit zelden in het model maar in de laag eronder. Ik denk mee over wat je wilt ontsluiten, ontwerp de koppeling en bouw en automatiseer hem, self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
