Migration DataViz - une couche d’interopérabilité SQL amont-aval - {oa-lake}
Les plateformes décisionnelles reposent souvent sur plusieurs bases de données, plusieurs data warehouses / data lakes et plusieurs outils de restitution.
{oa-lake} introduit une couche SQL intermédiaire entre les sources de données et les outils de datavisualisation.
Les règles de gestion, objets métier, dimensions, mesures et calculs sont centralisés dans cette couche puis exposés aux outils consommateurs.
Point clé : les sources de données et les outils de restitution deviennent indépendants les uns des autres.
Architecture
{oa-lake} se connecte simultanément à plusieurs systèmes de données : bases relationnelles, data warehouses, lakehouses, fichiers ou APIs.
Les requêtes sont fédérées par un moteur SQL distribué qui exécute les jointures, calculs et transformations nécessaires.
Le SQL produit reste standard et exécutable sur différents moteurs, ce qui limite le lock-in technologique.
Les objets métier sont définis une seule fois puis exposés aux outils consommateurs.
Sources de données
Les données restent dans leurs systèmes d’origine.
Oracle, SQL Server, PostgreSQL, DB2, BigQuery, Snowflake, Redshift, Azure SQL (et autres) ou des fichiers peuvent être interrogés dans une même requête.
Le mécanisme de Push-Down SQL évite toute copie systématique des données : les requêtes s’exécutent directement sur les systèmes existants, dans le respect des architectures en place.
Usage typique : construire un dashboard à partir de données réparties sur plusieurs plateformes sans migration préalable.
Couche métier SQL
Les dimensions, mesures, hiérarchies et règles de calcul sont centralisées dans {oa-lake}.
Cette couche devient le point d’entrée unique pour les outils de restitution.
Les règles de gestion ne sont plus dupliquées dans chaque plateforme de datavisualisation.
Point clé : une seule définition des indicateurs pour l’ensemble du système décisionnel.
Cache Parquet
Les données peuvent être matérialisées au format Parquet.
Cette couche de cache réduit les temps de réponse et limite les sollicitations des systèmes sources. Elle est gérée automatiquement selon les usages observés, sans intervention manuelle.
Usage typique : accélérer les traitements analytiques les plus coûteux.
Data visualisation
Les outils de restitution se connectent au modèle exposé par {oa-lake}.
Power BI, Looker, Spotfire, Tableau, Qlik, SAP BusinessObjects ou tout outil compatible SQL peuvent exploiter les mêmes objets métier.
Les changements d’outils de data visualisation n’impliquent plus de reconstruire les dimensions, mesures et règles de calcul.
Migration progressive
Plusieurs outils peuvent coexister pendant une phase de transition.
Un même modèle métier peut être exposé simultanément vers plusieurs plateformes de restitution.
Résultat : migration progressive des usages sans modification des systèmes de données.
Data Lineage
Le data lineage reconstruit par {openAudit} reste disponible sur l’ensemble de la chaîne.
Les dépendances sont documentées depuis les systèmes sources jusqu’aux indicateurs exposés dans les dashboards.
Point clé : les transformations, calculs et usages restent traçables sur l’ensemble de l’architecture.
