关键的集成场景
1 A2A 集成
2 B2B，B2G集成
3 主数据同步
4 Data Virtualization
5 Data Integration
6 复杂的landscape
A2A集成主要涵盖了业务应用之间的流程的衔接。对于这类集成，保证流程的完整度很重要，并且能够在业务对象这个级别进行流程数据的监控追踪。另外，连接到第三方SaaS的集成能力也需要考虑到。整合能力用于管理应用之间消息的传递（比如，pull和push交互方式）。这种场景的另外一个特性包含业务用户需要在应用的上下文来处理错误（比如，处理失败的发票过账交易）。一个A2A的例子就是SAP Cloud for Customer和SAP S/4 HANA之间的opportunity-to-order流程。
B2B集成主要指和业务合作伙伴之间数据集成，这种场景需要支持各种行业标准格式，比如electronic data interchange(EDI)和Applicability Statement2(AS2)，还有管理大量业务合作伙伴。和A2A的场景一样，业务用户需要能根据上下文来处理失败的消息。和B2B类似的就是B2G场景，主要包括和政府机构的集成，一个例子就是发送需要满足本地格式要求的电子文档到税务机构。
主数据同步主要是指在系统间主数据的同步（初始化加载和增量变化更新）。在SAP S/4 HANA和SAP SuccessFactors之间成本中心主数据的同步就是这样的例子。一般主数据同步是near-real time或者批量方式。这类场景的特性还包含批量处理，有时候也包括数据匹配、清洗和协调等。
Data virtualization提供了用户通过标准接口，比如SQL实时访问（读和写）外部系统数据的能力。无论数据保存在哪里，（本地，私有云，公有云），何种方式（数据库或文件格式），如何访问—JDBC, ODBC, OData, REST等。
数据集成是指在系统间的数据交换。在相对简单的系统架构里，这种数据交换不需要流程的组合。对于这种场景除了A2A的能力以外，主要是需要其它的关键特性比如性能，或消费端的开发方式（比如数据的使用方的代码是通过SQL访问，而非API调用）。要加载数据，数据使用方会使用各种数据集成技术（JDBC, REST, remote function call RFC）,SOAP, OData, ODBC等。这种情况下的数据结构一般也没有标准化或对齐，因此通常还需要对数据进行转换、清洗等。
除了上述这些集成场景以外，在复杂的数据landscape下会由一些特殊的需求。具体的任务包含数据接入(ingestion)，数据处理，流程整合，跨系统工作流，控制，运维，元数据生命周期管理分析，数据发掘等。总之，这种场景主要是集成数量不断增加的系统，而且同时要保证数据质量，能够从多样化的数据环境中定义、分析、监控，快速的分析结果和商业价值。