- IA, SAP Business Data Cloud (BDC)
- SAP Business AI
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Maximilian Hahn
Ce wiki traite de l'association de l'intelligence artificielle (IA) et de la Business Intelligence (BI) pour le reporting moderne dans Databricks Lakehouse. Il explique comment cette combinaison peut aider les entreprises à exploiter leurs données plus efficacement et à prendre des décisions plus éclairées.
Table des matières
- 1. La convergence de deux mondes : la fin des silos de données
- 2. La base : la plateforme Databricks Lakehouse
- 3. La BI moderne : l'analyse haute performance
- 4. Intelligence artificielle : de la vision à la création de valeur productive
- 5. Le facteur déterminant : le contexte pour le moteur d'IA
- 6. Le meilleur des deux mondes : la synergie entre SAP et Databricks
- 7. Conclusion : un investissement stratégique pour l'avenir
- Ressources complémentaires
- Formats de données dans Databricks : guide sur Parquet, Delta Lake et les alternatives
- Transfert des données SAP vers Databricks : un guide stratégique pour l'intégration des données
- Zero Copy Delta Share chez Databricks : partager des données sans les copier – le principe Zero Copy expliqué simplement
1. La convergence de deux mondes : la fin des silos de données
Dans l'architecture informatique classique, la Business Intelligence (BI) et l'intelligence artificielle (IA) étaient souvent confinées dans des silos technologiques et organisationnels. Alors que le service BI gérait des entrepôts de données hérités du passé pour produire des analyses rétrospectives, les data scientists travaillaient sur des modèles prédictifs expérimentaux dans des lacs de données isolés – à l’image de deux équipes dans des centres de contrôle distincts, travaillant certes à la même mission, mais sans disposer des mêmes outils.
Cette séparation conduit inévitablement à :
- Vérités incohérentes : des logiques différentes dans l'entrepôt de données et le lac de données.
- Latence élevée : les données doivent faire l'objet d'un transfert fastidieux entre les systèmes (surcoût lié à l'ETL).
L'IA et la BI avec Databricks suppriment cette séparation et réunissent pour la première fois nos équipes, qui opéraient auparavant depuis leurs centres de contrôle respectifs, au sein d'un cockpit commun : le Lakehouse.
2. La base : la plateforme Databricks Lakehouse
Le concept de « lakehouse » apporte une réponse aux faiblesses des architectures classiques. Il allie les fonctionnalités rigoureuses de gouvernance et de performance d’un entrepôt de données à la flexibilité illimitée d’un lac de données – en quelque sorte, la combinaison d’une fusée de lancement fiable et d’un laboratoire orbital extensible à volonté.
Les piliers technologiques
- Le lac de données dans le cloud en tant que couche de stockage : le fondement physique du Lakehouse. C'est là que toutes les données – qu'elles soient structurées (tableaux), semi-structurées (JSON/XML) ou non structurées (images, PDF) – sont stockées dans des solutions de stockage cloud économiques telles qu'Azure Data Lake Storage (ADLS), AWS S3 ou Google Cloud Storage. Contrairement aux silos classiques, le lac de données dans le cloud permet de stocker d’énormes volumes de données au format brut, sans avoir à imposer au préalable une structure rigide.
- Delta Lake : cette couche apporte les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) au lac de données. Elle garantit la fiabilité des opérations sur les données, permet de remonter le temps grâce au versionnage des données et constitue la base de la « source unique de vérité ». Delta Lake garantit ainsi la stabilité de la base de données, quel que soit le nombre de « mises à jour de mission » (modifications de données) effectuées en arrière-plan.
- Unity Catalog : le cerveau de la plateforme. En tant que centre névralgique de la gouvernance, il gère les autorisations, la traçabilité (provenance des données) et les contrôles d'accès pour l'ensemble des ressources, qu'il s'agisse de tables, de fichiers ou de modèles d'apprentissage automatique. Les analystes et les data scientists travaillent ainsi sur des ensembles de données identiques et sécurisés. Unity Catalog joue ici le rôle d’une sorte de « centre de contrôle », qui sait exactement qui accède à quels systèmes et comment les données circulent au sein de la plateforme.
3. La BI moderne : l'analyse haute performance
Aujourd’hui, la Business Intelligence sur Databricks va bien au-delà de la simple consultation de tableaux de bord statiques. Les rapports classiques ne sont souvent qu’un instantané : une image d’une netteté parfaite vue dans le rétroviseur. La BI sur Databricks remplace ce regard par la vue panoramique du cockpit. Elle permet des analyses interactives et évolutives, basées sur des flux de données en temps réel. Au lieu de vous contenter de dresser le bilan du passé, vous pouvez réagir de manière dynamique aux événements qui se déroulent sous vos yeux – et ainsi déterminer le cap à suivre de manière proactive.
Des performances optimales grâce au moteur Photon et à Spark
Databricks s'appuie sur une double stratégie en matière de traitement des données et est capable de gérer sans difficulté des charges de travail importantes :
- Apache Spark : le framework éprouvé pour l'orchestration et la répartition de charges de travail massives sur plusieurs clusters.
- Photon-Engine : un moteur d'exécution vectorisé natif écrit en C++. Photon est optimisé pour les architectures de processeurs modernes et se charge du traitement effectif des requêtes. Résultat : les requêtes SQL sont traitées jusqu'à 10 fois plus rapidement que dans les systèmes traditionnels.
Connectivité ouverte et temps réel
Grâce à des normes ouvertes telles que Delta Sharing et à des interfaces robustes (ODBC/JDBC), il est possible d'intégrer des outils reconnus tels que Power BI, Tableau ou SAP Analytics Cloud (SAC) sans perte de performances. L'intégration native des données en flux continu permet de passer d'un reporting rétrospectif à des informations en temps réel.
4. Intelligence artificielle : de la vision à la création de valeur productive
Alors que la BI explique ce qui s'est passé, l'IA apporte la réponse à la question suivante : que va-t-il se passer ? Databricks démocratise ce processus en réduisant au minimum la distance entre les données brutes et les prévisions intelligentes. Afin de faciliter ce parcours, de l'idée stratégique à l'application opérationnelle, la plateforme s'appuie sur trois piliers technologiques qui couvrent l'ensemble du cycle de vie de l'IA :
- Cycle de vie complet du ML : grâce à MLflow, Databricks couvre l'ensemble du cycle de vie d'un modèle, depuis l'expérimentation dans des notebooks (Python, R, SQL) jusqu'au déploiement, en passant par l'entraînement automatisé via AutoML.
- IA générative et grands modèles linguistiques : les entreprises peuvent entraîner ou affiner en toute sécurité des grands modèles linguistiques modernes au sein de leur propre environnement cloud, à partir de données propriétaires, sans perdre la souveraineté sur leurs données.
- Intelligence des données : grâce à des assistants IA intégrés (tels que Databricks Assistant ou Genie ( voir fig. 2)), les obstacles pour les utilisateurs métier sont réduits. Une simple commande en langage naturel suffit pour générer des logiques SQL complexes ou créer des visualisations de données.
Les illustrations suivantes montrent, à partir de données météorologiques, comment Genie-AI génère un résultat à partir d'une instruction en langage naturel et comment ce résultat est visualisé.
Les illustrations suivantes montrent, à partir de données météorologiques, comment Genie-AI génère un résultat à partir d'une instruction en langage naturel et comment ce résultat est visualisé.
5. Le facteur déterminant : le contexte pour le moteur d'IA
Un modèle linguistique de grande envergure (LLM) dépourvu de contexte spécifique est comparable à un pilote brillant qui n'a pas encore été formé à un modèle de fusée particulier. Le talent à lui seul ne suffit pas.
Afin d'obtenir des résultats précis et pertinents pour l'entreprise, Databricks s'appuie sur trois niveaux d'enrichissement pour l'IA :
- Métadonnées : l'IA comprend la structure de vos tableaux (provenant par exemple de systèmes SAP) et interprète les champs dans leur contexte.
- Connaissance du secteur : les normes spécifiques telles que la norme ISA-95 pour l'industrie manufacturière peuvent être enregistrées sous forme d'« instructions » (voir fig. 5). L'IA calcule ainsi automatiquement les indicateurs clés (par exemple, le TRG) en respectant les règles.
- Objectifs commerciaux : grâce à l'intégration des données prévisionnelles, la plateforme permet de réaliser des analyses automatisées des écarts et de formuler des recommandations d'action proactives.
6. Le meilleur des deux mondes :
La synergie entre SAP et Databricks
L'avantage décisif réside dans la contextualisation via une couche sémantique commune: dans le Lakehouse, les données issues de SAP S/4HANA ou BW/4HANA peuvent être corrélées de manière transparente avec des sources externes telles que des capteurs IoT ou des données de marché. La couche sémantique fait office de « traducteur » qui convertit les structures de données SAP complexes en une logique uniforme et orientée métier. Cette mise en relation transforme des données transactionnelles rigides en une base décisionnelle dynamique qui va bien au-delà du reporting SAP classique et ouvre des possibilités totalement nouvelles pour les prévisions basées sur l’IA.
Exemple concret : chaîne logistique intelligente
Une entreprise industrielle surveille les chiffres de vente quotidiens issus de SAP via la BI sur Databricks. Grâce à la couche sémantique, l'équipe d'IA accède directement à des indicateurs validés afin d'établir une prévision précise de la demande. Ces résultats sont automatiquement réinjectés dans le système SAP afin d'optimiser la gestion des stocks. Le résultat : une réduction de l'immobilisation de capital tout en garantissant une capacité de livraison maximale, grâce à une combinaison harmonieuse entre efficacité opérationnelle et IA.
- SAP Databricks (via SAP BTP) : dans ce cas, Databricks fait office de moteur intégré au sein de la SAP Business Technology Platform. Cela permet une intégration étroite au niveau des processus et exploite les structures de gouvernance SAP existantes – une solution idéale pour une stratégie « SAP-first ».
- Databricks natif : la plateforme est déployée directement sur Azure, AWS ou GCP. Cette approche offre une liberté technologique maximale, un accès plus rapide aux dernières innovations (par exemple, GenAI) et une évolutivité plus souple. Elle constitue le choix privilégié lorsque le Lakehouse doit servir de plateforme de données universelle au-delà de l'écosystème SAP.
7. Conclusion : un investissement stratégique pour l'avenir
La consolidation de l'IA et de la BI sur Databricks ne signifie pas que vous devez remplacer votre équipe expérimentée. Il s'agit plutôt de lui fournir enfin un cockpit moderne et intelligent dans lequel elle pourra exploiter pleinement son potentiel. Au lieu de devoir reconfigurer laborieusement vos systèmes, le Lakehouse s'intègre de manière transparente et optimise la valeur de vos données existantes.
Cette approche réduit la complexité, garantit la souveraineté des données et accélère le processus menant à une décision éclairée, tout en préservant pleinement vos investissements antérieurs.
Souhaitez-vous exploiter pleinement le potentiel de vos données (SAP) ? Nos experts vous accompagnent dans votre transition vers la Data Intelligence.
Ressources complémentaires
- Comparaison : SAP Databricks vs. Databricks natif
- Livre blanc : Principes technologiques de Databricks et du SAP BDC
- Téléchargement : E-book : Guide Databricks pour les clients SAP
Formats de données dans Databricks : guide sur Parquet, Delta Lake et les alternatives
Le choix du format de données approprié est un facteur critique, mais souvent sous-estimé, pour la performance et l'efficacité dans Databricks. Un choix inapproprié peut ralentir les requêtes et augmenter les coûts de stockage. Cependant, quelle est la différence entre un format de fichier tel que Parquet et une technologie telle que Delta Lake ? Ce wiki fournit un guide pratique pour s'y retrouver dans la multitude de formats de données. Il explique pourquoi Parquet est le format de choix pour la plupart des analyses, comment Delta Lake apporte la fiabilité d'un entrepôt de données au lac de données et quel rôle jouent les alternatives telles qu'Iceberg et Hudi.
Transfert des données SAP vers Databricks : un guide stratégique pour l'intégration des données
Comment cela fonctionne-t-il dans le partage de données avec SAP et Databricks ? Le partenariat stratégique entre SAP et Databricks permet une intégration transparente. Vous pouvez fournir des données directement depuis le système SAP vers Databricks en tant que « Business Data Products » via le « BDC Connector ». Grâce au partage Delta, ces données peuvent ensuite être utilisées « en direct » et « sans copie » pour des applications d'analyse et d'IA, sans avoir à les extraire et à les copier depuis l'environnement SAP.
Comment cela fonctionne-t-il dans le partage de données avec SAP et Databricks ? Le partenariat stratégique entre SAP et Databricks permet une intégration transparente. Vous pouvez fournir des données directement depuis le système SAP vers Databricks en tant que « Business Data Products » via le « BDC Connector ». Grâce au partage Delta, ces données peuvent ensuite être utilisées « en direct » et « sans copie » pour des applications d'analyse et d'IA, sans avoir à les extraire et à les copier depuis l'environnement SAP.
