Comprendre d'abord, migrer ensuite : Déplacer ne suffit pas à comprendre

La plupart des migrations SAP BW vers le cloud échouent parce que plus personne ne sait à quoi correspondent réellement les données. Les entreprises investissent des budgets de plusieurs millions pour déplacer des objets dont la logique métier est restée non documentée.

Le résultat est prévisible : les mêmes indicateurs douteux, mais sur une infrastructure plus rapide. Ce qui est planifié comme une modernisation se transforme en une reproduction coûteuse d'anciens problèmes sur un nouveau matériel. Celui qui ne comprend pas l'importance de ses données ne peut pas non plus les migrer, quelle que soit la performance de la plate-forme cible. Avec la réorientation conséquente de SAP vers des plateformes cloud-natives, comme SAP Business Data Cloud, SAP Datasphere et BW/4 Hana, il est clair que le paysage BW classique a une date d'expiration. Les migrations deviennent des passages obligés où le temps est compté.

Problème : connaissances fragmentées

Un environnement SAP BW typique dans un contexte d'entreprise est le produit de dix à vingt ans de croissance organique. Des milliers d'InfoCubes, d'objets Data Store, de multi-fournisseurs et de transformations se sont accumulés - créés par des personnes qui ont quitté l'organisation depuis longtemps, rarement documentés, encore plus rarement consolidés. Le facteur décisif : une grande partie de la logique critique pour l'entreprise ne se trouve pas dans des modèles de données transparents, mais dans un code Abap individuel - peu transparent sur le plan professionnel et lié à la personne.

Les plateformes cibles modernes de SAP sont optimisées pour SQL. Une migration ne nécessite donc pas seulement le déplacement de données, mais une réingénierie complète de la logique. Il faut comprendre ce que fait chaque routine Abap, à quelle question technique elle répond, et la réimplémenter ensuite en SQL ou dans d'autres langages. Il ne s'agit pas d'une traduction syntaxique, mais d'un changement de paradigme.

L'impasse de la migration ascendante

L'approche de migration prédominante traite ce défi comme un problème de traduction de code. Les outils et les méthodologies de conseil travaillent de bas en haut : ils inventorient les objets techniques, leur attribuent des équivalents techniques dans la plateforme cible et les convertissent un par un. SAP lui-même propose des outils performants qui s'adressent à chaque étape de la migration.

Mais chacun de ces outils considère les différents objets de manière isolée. Ce qu'aucun ne fait, c'est une compréhension globale du système : comment les objets interagissent-ils et quel objectif commercial remplissent-ils ensemble ? Les outils peuvent migrer les règles et la logique de transformation de manière syntaxiquement correcte. Mais ils ne peuvent pas évaluer si ces règles sont encore pertinentes pour l'entreprise.

Incohérences vers le cloud

Les conséquences sont évidentes : les objets redondants sont migrés en même temps que les objets essentiels. Les équipes investissent des mois dans l'analyse rétrospective de la logique qui sert un rapport qui n'est pas pertinent depuis des années. Des charges techniques héritées sont transférées dans le cloud sans être filtrées. Et là où les définitions étaient incohérentes à la source, les incohérences sont transférées en même temps.

Une approche sémantique descendante inverse la logique de migration conventionnelle. Au lieu de déplacer chaque objet de A vers B, elle pose la question suivante : que signifient ces données et qui en a besoin ? Le moteur central de cette approche est la pertinence et la confiance - et les deux ne résultent pas du déplacement, mais de la compréhension.

L'architecture cible n'est pas dérivée de la structure héritée, mais conçue à partir de la valeur ajoutée commerciale. Concrètement, cela signifie qu'au lieu d'analyser 4000 objets techniques un par un, la migration commence par la question suivante : quels sont les 20 KPI qui pilotent notre activité et de quoi ont-ils besoin ?

Véhicules de migration Produits de données

Dans la pratique, cette approche débouche sur des produits de données vérifiés. Un produit de données ramène les données à leur objectif commercial, saisit la logique sous-jacente et rend la qualité, l'origine et la responsabilité transparentes - ce qui crée la confiance.

L'effet sur les coûts qui en résulte est considérable : au lieu de transférer tous les objets d'un environnement hérité dans le cloud, on ne migre que ce qui sert réellement à l'entreprise - les objets obsolètes sont mis hors service, les objets redondants sont consolidés. SAP lui-même intègre des concepts correspondants dans le Business Data Cloud (SAP BDC). L'approche sémantique intervient toutefois encore un peu plus tôt : Les produits de données sont créés à partir de métadonnées avant que les données brutes ne soient déplacées.

Comment cela se présente-t-il dans la pratique ?

Concrètement, la démarche s'articule en trois étapes. Tout d'abord, l'environnement Legacy est saisi sémantiquement : Une plateforme lit toutes les métadonnées du système SAP BW - objets système, code source Abap, logique de transformation, documentation existante. Il en résulte une couche de connaissances en réseau. Elle permet de voir quels objets existent, comment ils sont liés et à quoi ils servent.

Dans un deuxième temps, les architectes de données et les services spécialisés définissent ensemble les produits de données cibles. Ils ne partent pas d'une feuille blanche, mais se basent sur cette couche de connaissances. Où peut-on consolider ? Quelle logique doit être conservée, qu'est-ce qui peut être supprimé ? Chaque produit de données se voit attribuer une responsabilité claire, des normes de qualité définies et un contexte documenté.

La troisième étape consiste à automatiser la conversion de la logique capturée en code exécutable pour la plateforme cible. Comme l'intention est déjà comprise, on obtient un code optimisé plutôt qu'un transfert syntaxique "un à un".

Un exemple : une entreprise de production a identifié, lors de la saisie sémantique, que seuls 40 pour cent environ des 3200 objets BW étaient utilisés activement. Les 60 % restants, tels que les tests historiques, les solutions de contournement temporaires ou les rapports orphelins, ont pu être mis hors service avant qu'un seul octet ne soit transféré vers le cloud.

Une migration SAP BW vers le cloud est souvent considérée comme un projet d'infrastructure unique. Mais celui qui choisit une approche sémantique gagne plus qu'une nouvelle plate-forme : les actifs créés perdurent au-delà de la migration. Le modèle sémantique devient une documentation vivante du paysage de données. Les produits de données - avec leurs règles de qualité intégrées, leur origine de données et leurs définitions techniques - deviennent des éléments réutilisables que chaque équipe peut retrouver, comprendre et utiliser dans de nouveaux contextes. Cela est particulièrement pertinent pour les organisations qui misent sur l'IA, car les modèles et les agents sont aussi fiables que les données qu'ils consomment.

Créer une base fiable

La migration proprement dite ne conduit pas d'un système à un autre. Elle transforme des données fragmentées, non documentées, en une base de données compatible avec la gouvernance, traçable et digne de confiance. Celui qui migre le sens en premier ne crée pas seulement un paysage en nuage, mais une base de données sur laquelle l'entreprise peut s'appuyer de manière fiable. Pour des KPI corrects, pour des rapports fiables et pour des décisions fondées.

Vers l'inscription du partenaire :