Christiane Grimm
Dans le monde SAP, tout s'est longtemps déroulé comme prévu : Il y avait des structures de données claires, des processus fixes et des outils de reporting classiques. Mais aujourd'hui, il est clair que cela ne suffit plus. Avec SAP Business Data Cloud et l'intégration de Databricks, un nouvel univers de données s'ouvre, reliant le monde structuré de SAP à la galaxie flexible de l'IA. Dans cet entretien avec l'expert Sven Knöpfler, découvrez pourquoi le moment est venu de repenser les données, l'IA et l'analyse.
Sven, vous travaillez dans le consulting depuis plus de vingt ans et avez accompagné d'innombrables projets SAP au cours de cette période, des introductions classiques sur site à la transformation vers des plateformes cloud modernes. Vous avez donc été témoin direct de l'évolution du monde de SAP Analytics. Maintenant, un nouvel acteur apparaît soudainement dans cet univers : Databricks.
Avant d'entrer dans les détails, expliquez-nous brièvement : Qu'est-ce que Databricks ?
Volontiers ! Imaginons Databricks comme le « cerveau de l'entreprise ». Un cerveau peut percevoir, comprendre et anticiper. Transposé aux entreprises, cela signifie :
- Percevoir : Cela signifie la réception de tous les signaux pertinents, c'est-à-dire des données. Il ne s'agit plus seulement des données propres et structurées provenant du système SAP ERP, mais aussi d'informations non structurées telles que les e-mails des clients, les images, les flux de médias sociaux ou les données de capteurs de machines.
- Comprendre : Le cerveau traite ces signaux et les met en contexte. C'est là que l'intelligence artificielle entre en jeu. Grâce à l'IA classique et aux statistiques, nous pouvons identifier des modèles dans les données structurées. La nouvelle IA générative multimodale, quant à elle, peut comprendre et relier simultanément le contenu de textes, d'images et de la parole.
- Anticiper : C'est le niveau le plus élevé. Sur cette base, le cerveau peut faire des prédictions ou donner des recommandations d'action. Pour une entreprise, cela signifie agir de manière proactive, par exemple grâce à des prévisions de ventes précises, des recommandations pour la prochaine campagne de marketing ou la maintenance préventive d'une machine avant qu'elle ne tombe en panne.
Vous venez de dire que Databricks est le « cerveau de l’entreprise » : puissant, flexible et axé sur l’IA. Qu’est-ce qui le différencie concrètement des technologies SAP classiques telles que BW ou SAC ?
Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA de premier plan, basée sur une architecture dite de "Lakehouse". Ce terme est décisif : un Lakehouse combine les atouts des Data Warehouses (comme SAP BW – qualité élevée des données, analyses structurées) avec les avantages des Data Lakes (quantités énormes de données quelconques, flexibilité, stockage plus avantageux).
Qu'est-ce qui la rend si spéciale par rapport aux technologies SAP classiques telles que SAP BW ? L'analogie du cerveau entre ici en jeu :
Perception (acquisition de données) : Les technologies SAP classiques sont excellentes pour traiter les données structurées provenant de sources SAP. Cependant, elles sont lourdes lorsqu'il s'agit de données non structurées telles que des documents, des images ou des flux IoT. Databricks est conçu précisément pour cela. Il peut facilement acquérir et traiter de grandes quantités de données structurées et non structurées. Il élargit considérablement les “sens” de votre entreprise.
Comprendre (Analyse & IA) : Alors que les technologies SAP classiques sont principalement conçues pour les analyses descriptives et le reporting (Que s'est-il passé ?), Databricks est un atelier d'IA complet. Il permet non seulement l'apprentissage automatique classique, mais est également un chef de file dans le domaine de l'IA générative. Vous pouvez y entraîner des modèles, qui comprennent le contenu d'un rapport de sinistre, un analyser une image de produit et la relier aux données de commande de SAP. Cette compréhension profonde et multimodale n'était pas possible jusqu'à présent dans le monde SAP pur.
Anticiper (prédictions) : Parce que Databricks a toutes les données en un seul endroit et qu'il peut les comprendre avec l'IA la plus moderne, les prédictions et les recommandations qu'il génère sont beaucoup plus puissantes. Il ne s'agit plus seulement d'une simple extrapolation des tendances des chiffres de vente. Il s'agit de simuler des scénarios complexes et de donner des recommandations d'action proactives - une capacité centrale pour une entreprise intelligente.
Impressionnant ! – surtout en ce qui concerne l'IA et la diversité des données.
Mais comment s'intègre-t-il exactement dans l'univers SAP ?
S'agit-il plutôt d'un complément à BDC, d'une intégration technique ? Ou parlons-nous même d'une toute nouvelle façon d'aborder les données ?
Du partenariat stratégique entre SAP et Databricks est né «SAP Databricks» : une solution OEM qui fait partie intégrante de la SAP Business Data Cloud.
SAP Databricks remplit plusieurs rôles :
- Complément : SAP Databricks complète les forces du BDC. Le BDC reste le système leader pour mettre à disposition les données SAP avec toute leur sémantique à des fins analytiques. SAP Databricks ajoute des capacités de Big Data et d'IA que SAP ne possédait pas nativement auparavant à cette profondeur.
- Intégration : Le partenariat assure une intégration technique profonde. Les données n'ont plus besoin d'être copiées dans des processus nocturnes complexes. Vous pouvez accéder directement et efficacement aux données SAP avec SAP Databricks et les combiner avec des données non-SAP. Cela accélère les projets, passant de plusieurs mois à quelques semaines.
- Nouvelle façon de penser : C'est le point le plus important. Nous résolvons les problèmes commerciaux en utilisant les meilleures données, pas seulement celles qui sont les plus facilement accessibles. Seul celui qui connaît l'ensemble du tableau peut prendre des décisions éclairées et tournées vers l'avenir.
Nouvelle façon de penser, intégration plus profonde, partenariat stratégique - on sent que quelque chose de fondamental est en train de changer.
Pendant longtemps, les données SAP étaient presque exclusivement dans leur propre monde - maintenant, de nouvelles portes s'ouvrent soudainement. Pourquoi est-ce le bon moment pour envisager les données SAP en dehors de ce paysage habituel, par exemple dans une plateforme comme Databricks ?
Ce moment n'est pas un hasard, mais la convergence de plusieurs mégatendances :
- La révolution de l'IA : L'IA générative, en particulier, a fondamentalement changé les attentes quant à ce qui est possible avec les données. Les entreprises reconnaissent l'énorme valeur ajoutée de la connexion des précieuses données de processus SAP avec le monde extérieur (documents, images, données de marché). SAP Databricks est la plateforme qui permet précisément cela.
- Explosion de données : La quantité et la diversité des données (IoT, médias sociaux, etc.) submergent les architectures traditionnelles. Un SAP BW n'est pas conçu pour traiter des téraoctets de données de capteurs en temps réel. La pression pour utiliser toutes ces données augmente.
- Besoin urgent d'agilité : La combinaison de SAP et Databricks permet de mettre en œuvre de nouveaux cas d'utilisation en un temps record et de réagir aux changements. L'architecture cloud permet une mise à l'échelle rapide, à la hausse comme à la baisse.
- Ouverture stratégique de SAP : Au lieu d'essayer de tout construire elle-même, SAP mise sur des partenariats stratégiques avec les meilleurs fournisseurs dans des domaines sélectionnés. Le partenariat avec Databricks n'est pas le seul exemple, mais certainement le plus important, de cette stratégie d'ouverture.
Vous avez décrit comment SAP et Databricks se complètent stratégiquement et quelle est la philosophie sous-jacente. Cela semble prometteur, mais qu'est-ce que cela signifie dans la pratique quotidienne de l'informatique et de l'architecture des données ?
Qu'est-ce qui devient soudainement possible sur le plan technique, alors qu'il était auparavant difficilement concevable dans les architectures SAP typiques ?
Techniquement, des choses deviennent possibles qui étaient auparavant extrêmement complexes, voire tout simplement impossibles :
Analyse avancée en temps réel : Imaginez pouvoir lancer une analyse d'IA pour prédire les pénuries de chaînes d'approvisionnement directement sur les données logistiques de votre système S/4HANA et l'enrichir en temps réel avec des données externes telles que les prévisions météorologiques, les suivis de navires ou les flux d'actualités. Auparavant, vous auriez dû extraire et consolider laborieusement les données, ce qui entraînait toujours un décalage temporel. Aujourd'hui, cela se fait en temps réel sur une plateforme intégrée.
Cas d'utilisation de l'IA agentique : Un client envoie par e-mail une réclamation avec une photo d'un produit endommagé. Une application GenAI dans Databricks peut analyser le texte de l'e-mail (sentiment, description du problème) et l'image (type de dommage), comparer cela avec les données de base du client et du produit provenant de SAP et créer automatiquement un ordre de service dans SAP, proposer le bon technicien et réserver la pièce de rechange appropriée. Il s'agit d'une automatisation de bout en bout qui surmonte les silos.
Opérations de Machine Learning évolutives de bout en bout : Jusqu'à présent, le développement de modèles d'IA dans l'environnement SAP était un patchwork de différents outils pour l'extraction de données, l'entraînement des modèles et la mise en service. Avec SAP Databricks dans SAP BDC, vous disposez d'une plateforme intégrée pour gérer l'ensemble du cycle de vie d'un modèle d'IA – de la préparation des données à la surveillance productive, en passant par l'entraînement. Cela apporte une professionnalisation et une rapidité au processus qui n'étaient pas possibles auparavant.
Cela montre à quel point la base technologique a profondément changé. Si tu regardes ça personnellement : Y a-t-il un aspect ou un cas d'utilisation particulier qui t'enthousiasme particulièrement, peut-être même un petit "moment de nerd" ?
Ce qui me passionne le plus, personnellement, ce sont les possibilités qui découleront de la combinaison de GenAI, d'Agentic AI et du SAP Datasphere Knowledge Graph. Cela permettra de relier intelligemment l'ensemble des connaissances de l'entreprise – les données SAP structurées et les informations non structurées telles que les images ou les textes – et de les doter d'un contexte métier.
Imaginez un agent d'IA qui non seulement identifie les problèmes, mais comprend immédiatement l'ensemble des implications opérationnelles. Il informe de manière autonome toutes les parties prenantes concernées et agit en concertation avec l'humain pour résoudre les défis de bout en bout.
La mission historique de l'informatique a toujours été d'automatiser les processus. Pour moi, il s'agit de la prochaine étape logique de l'évolution. Et l'architecture analytique des données joue un rôle central dans ce processus.
Une chose est sûre : les possibilités sont énormes – mais c'est précisément ce qui ne facilite pas forcément le premier pas. En particulier pour beaucoup de ceux qui sont profondément ancrés dans le monde SAP, la question se pose de savoir comment aborder ce changement de manière judicieuse.
Que conseillerais-tu à quelqu'un qui évolue dans le monde SAP et qui remarque : "Il se passe quelque chose avec les données, mais je ne sais pas par où commencer" ?
Mon conseil se résume en trois étapes simples :
Commencez par le problème métier, pas par la technologie. Demandez-vous : « Quel est notre problème métier le plus urgent que nous ne pouvons pas résoudre avec nos outils analytiques actuels ? » Est-ce le taux élevé de désabonnement des clients ? Les prévisions de ventes inexactes ? La gestion inefficace des stocks ?
Pensez grand, mais commencez petit. Démarrez avec un cas d'utilisation petit et gérable. Par exemple, enrichissez vos données de vente SAP avec des données de marché externes pour améliorer les prévisions d'un seul produit. Vous créerez ainsi rapidement un succès visible, vous vous familiariserez avec la technologie et vous obtiendrez l'adhésion de l'entreprise.
Créez des ponts. Réunissez les experts SAP, les départements spécialisés et les data scientists autour d'une table. La vraie magie n'apparaît pas dans les silos technologiques, mais à l'interface entre la connaissance des processus et la connaissance des données. Investissez dans la formation continue de vos collaborateurs afin qu'ils comprennent les nouvelles possibilités et puissent poser les bonnes questions.
Ceux qui sont devenus curieux se demandent peut-être : "Comment puis-je approfondir le sujet ?" Heureusement, il y aura bientôt l'occasion idéale pour cela - et tu seras même présent en tant que conférencier à notre conférence Analytics Online Konferenz 2025 ! Pour conclure : Que pouvons-nous attendre de la Analytics Online Konferenz 2025 - et pourquoi ne faut-il surtout pas la manquer ?
Cette conférence est l'endroit idéal pour tous ceux qui se trouvent à la croisée des chemins entre le monde SAP traditionnel et le nouveau monde des données et de l'IA. L'intégration de SAP et des plateformes de données modernes comme Databricks n'est pas une tendance passagère. Les architectures hybrides sont l'avenir de l'informatique d'entreprise. Cette conférence est la meilleure occasion de se mettre à niveau rapidement, de poser les bonnes questions et de se connecter avec des personnes et des experts partageant les mêmes idées. C'est un investissement dans la pérennité de votre entreprise.
