SAP Databricks ou Databricks natif : choisir la bonne solution
- Big Data Analytics, Databricks, SAP BDC Databricks, SAP Business Data Cloud (BDC)
- Databricks
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Dr. Andreas Wagner
Dans le monde de l'analyse de données, les entreprises sont souvent confrontées à une décision qui ressemble à la question classique que se posent les ingénieurs avant chaque lancement de fusée : quelles sont les exigences auxquelles doit répondre la fusée adaptée à la mission ? En d'autres termes : que choisissons-nous SAP Databricks ou Native Databricks ? Cet article met en lumière les principales différences et similitudes entre ces deux solutions.
Autrefois, l'intégration des données SAP dans Databricks était un processus fastidieux qui reposait sur des exportations de fichiers plats, des extracteurs ABAP rigides et la reproduction manuelle de logiques SAP complexes. Aujourd’hui, l’interaction avec SAP Business Data Cloud (BDC) brise ces silos. L’objectif de cet article est de vous fournir une base décisionnelle solide pour déterminer quelle plateforme correspond le mieux à votre stratégie informatique spécifique.
Table des matières
1. Différences entre SAP Databricks et Native Databricks
Bien que ces deux solutions reposent sur la même technologie de base – nos deux fusées proviennent donc pour ainsi dire de la même usine –, elles sont conçues pour des profils de mission différents :
- Native Databricks : la plateforme de données ouverte, sous licence directement auprès du fabricant. Elle offre une flexibilité maximale pour tous les types de sources de données et d'infrastructures cloud (Azure, AWS, GCP).
- SAP Databricks: une solution OEM spécialisée, dont la licence est exclusivement fournie par SAP. Elle est étroitement intégrée à SAP Datasphere et optimisée pour permettre l'exploitation directe de la sémantique métier essentielle, telle que les hiérarchies, les conversions de devises et les vues CDS.
2. la comparaison directe : SAP Databricks vs. Native Databricks
| Caractéristique | SAP Databricks (OEM) | Outils de données natifs |
|---|---|---|
| Objectif principal | Spécialisation dans les données SAP ; un accélérateur d'innovation pour les données SAP. | Plateforme universelle dédiée à l'ingénierie des données et à la science des données à l'échelle de l'entreprise. |
| Focus sur l'intégration | Intégration transparente via le connecteur BDC ; l'accent est mis sur la préservation de la sémantique SAP (aucune reproduction de la logique n'est nécessaire). | Compatible avec des centaines de sources tierces et de services cloud ; BDC Connect pour SAP. |
| Développement en apprentissage automatique | Comble le fossé avec Pro-Code ML Workbench au sein de SAP BDC. | Intégration complète de MLflow et liberté de choix des outils. |
| Licence | Inclus dans l'abonnement SAP ; facturation groupée via SAP. | Directement chez Databricks ; l'infrastructure cloud est gérée séparément. |
| Pile technologique | Basé sur Databricks, complété par des modèles SAP et offrant un ensemble de fonctionnalités réduit par rapport à Databricks natif (tableaux de bord, applications de données). | Une pile Databricks pure (Spark, Delta Lake, MLflow) pour une liberté technique maximale. |
3. Les aspects essentiels en détail
La révolution de l'intégration : sortir du « plumbing »
Auparavant, les équipes passaient 80 % de leur temps à reconstituer laborieusement les structures de données SAP dans Databricks – ce qu’on appelle le « data plumbing ». Un décollage fulgurant ? Pas du tout !
Grâce au nouveau connecteur SAP BDC pour Databricks, les hiérarchies et les logiques métier sont directement « comprises » et transmises en temps réel. Le passage d'un simple transfert de données à une valeur métier directe donne l'impression d'être le moment où le personnel au sol peut enfin donner le signal de décollage – parce que, pour la première fois, le système d'alimentation en carburant fonctionne vraiment sans accroc.
La pièce manquante du puzzle : Pro-Code ML Workbench
Un avantage technique décisif : à elle seule, la plateforme SAP BDC ne propose pas, sans SAP Databricks, d’environnement complet de développement « pro-code » pour les data scientists. Ce n’est qu’avec l’intégration de SAP Databricks que les développeurs ont accès à un environnement complet pour Python, Scala et R – directement sur leurs produits de données SAP. La plateforme BDC passe ainsi d’une simple plateforme de gestion des données à une véritable usine d’IA.
Synergies au sein de la BDC
Il est important de comprendre que, bien que la version OEM de SAP Databricks ne dispose pas de certaines fonctionnalités « natives », cet inconvénient est compensé de manière stratégique. Les fonctionnalités manquantes au cœur de Databricks sont prises en charge par d’autres éléments de SAP BDC, tels que la couche sémantique de Datasphere ou les services BTP. Il en résulte un système global harmonisé, plutôt qu’un ensemble de solutions isolées. Chaque composant assume sa part de la mission.
Modèle de licence et gouvernance
SAP Databricks offre l'avantage d'une gouvernance intégrée. L'étroite intégration avec Unity Catalog facilite l'harmonisation des identités et des politiques de sécurité issues de l'univers SAP. De plus, les clients bénéficient d'une facturation consolidée dans le cadre de leurs contrats SAP existants.
4. Plateforme de données moderne : la référence en matière d'architecture hybride
Pour répondre aux besoins des entreprises modernes, une plateforme de données doit aujourd’hui offrir bien plus qu’un simple stockage. Et parfois, ce n’est pas une seule fusée qui rend une mission possible, mais l’interaction de plusieurs étages de propulsion.
Une approche hybride – associant SAP BDC à SAP Databricks et Native Databricks – répond aux quatre exigences essentielles :
- Une ergonomie de premier ordre : les utilisateurs professionnels travaillent dans l'environnement SAP qui leur est familier (SAC), tandis que les data scientists utilisent l'environnement Databricks qui leur est familier pour Python/SQL (SAP Databricks et Databricks natif). Les deux groupes accèdent aux mêmes données riches sur le plan sémantique.
- Architecture unifiée : grâce au partage des deltas et à la connectivité « zero-copy », les données SAP et non-SAP sont regroupées au sein d'un modèle Lakehouse unifié, sans créer de silos de données coûteux. Le choix du DataBrick le plus approprié s'effectue de manière optimale selon le principe de la « gravité des données » : un cas d'utilisation est mis en œuvre là où se trouvent la plupart des données.
- Prise en charge de toutes les charges de travail : de la BI/du reporting classique (SAC) au streaming en temps réel (LakeFlow) en passant par l'IA avancée (Mosaic AI), la pile hybride couvre l'ensemble du spectre.
- Gouvernance universelle : la sécurité et le contrôle ne s'arrêtent pas aux frontières de l'univers SAP.
Les fondements : comment la gouvernance devient universelle
Un pipeline d'identité et d'autorisation fluide constitue la colonne vertébrale invisible de toute plateforme de données sécurisée. Il fonctionne au mieux lorsque personne ne remarque sa présence – à l'image d'une équipe parfaitement rodée au centre de contrôle des missions :
- Microsoft Entra ID (fournisseur d'identité) : source unique et fiable pour toutes les identités des utilisateurs.
- Système de gestion des identités (IPS) : synchronise automatiquement les identités entre les services cloud Azure et SAP.
- SAP Cloud Identity Service (IAS) : garantit que les utilisateurs sont identifiés de manière unique dans les applications SAP telles que Datasphere.
- Unity Catalog (Databricks) : utilise les mêmes identités via Entra ID pour appliquer des contrôles d'accès granulaires au niveau des tables, des lignes et des colonnes.
Le résultat :
Lorsqu'un utilisateur est désactivé dans Entra ID ou change de rôle, ses droits d'accès sont immédiatement et systématiquement mis à jour sur l'ensemble de la pile hybride, de SAP Datasphere au notebook Databricks. Seule cette intégration garantit une véritable gouvernance universelle.
5. Conclusion : quelle fusée convient à votre mission ?
Ce choix n'est pas une question de technologie supérieure, mais de priorité stratégique :
- Optez pour SAP Databricks si vous avez déjà investi massivement dans l'écosystème SAP. Cette solution réduit considérablement la complexité, offre la puissance de programmation nécessaire pour le ML et permet de transférer directement les données SAP vers des modèles d'IA, sans perdre la logique métier en cours de route.
- Optez pour Native Databricks si vous privilégiez une architecture indépendante du cloud et avez besoin d'une flexibilité maximale pour gérer un environnement de données très hétérogène.
- Optez pour l'approche hybride si vous ne souhaitez faire aucun compromis en matière d'ergonomie et de gouvernance et si vous recherchez une plateforme pérenne alliant l'expertise SAP à une couverture étendue de l'entreprise. En quelque sorte, le meilleur de deux mondes – au service d'un seul objectif.
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