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Migration DataViz - une couche d’interopérabilité SQL amont-aval - {oa-lake}

Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000

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.

Migration DataViz - une couche sémantique interopérable - {oa-lake-ctx}

Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000

Les plateformes décisionnelles historiques reposaient généralement sur une couche sémantique permettant aux utilisateurs de manipuler des objets métier plutôt que des tables ou des requêtes SQL.

“Clients”, “contrats”, “produits” ou “chiffre d’affaires” étaient exposés sous une forme fonctionnelle indépendante des structures physiques de stockage.

Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu {oa-lake-ctx}.

{oa-lake-ctx} constitue la couche sémantique de l’architecture {oa-lake}. Elle centralise les objets métier, les dimensions, les mesures, les KPIs, les règles de calcul et les mécanismes de sécurité.

Point clé : les outils consommateurs manipulent des objets métier. Les structures physiques restent masquées.

Architecture

{oa-lake-ctx} centralise les dimensions, mesures, hiérarchies, KPI et règles de calcul.

Ces composants sont définis une seule fois puis exposés aux outils consommateurs.

Contrairement à certaines couches sémantiques du marché, {oa-lake-ctx} ne nécessite ni modèle physique spécifique, ni table pivot, ni chemin de navigation imposé.

Les relations sont calculées dynamiquement à partir du modèle existant.

Point clé : un modèle métier unique pour toutes les données et tous les outils consommateurs.

Sources de données

{oa-lake-ctx} peut exploiter simultanément plusieurs systèmes de données.

Les données peuvent provenir de bases Oracle, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Snowflake, BigQuery, Redshift, fichiers ou autres sources compatibles SQL.

Les objets métier peuvent combiner plusieurs sources dans une même définition fonctionnelle.

Usage typique : construire un KPI à partir de données réparties sur plusieurs plateformes.

Objets métier

Les catalogues exposés par {oa-lake-ctx} regroupent les dimensions, mesures, KPI, hiérarchies et nomenclatures métier.

Les relations entre objets sont définies dans la couche sémantique et non dans les outils de restitution.

Les catalogues peuvent être organisés indépendamment des structures physiques des bases de données.

Génération SQL

Les requêtes SQL sont générées dynamiquement à partir des objets métier, dimensions, mesures et filtres sélectionnés.

Les jointures, agrégations et règles de calcul sont appliquées par le moteur.

Les filtres utilisateurs sont propagés jusqu’aux systèmes sources via le mécanisme de Push-Down SQL : pas de copie systématique des données, les requêtes sont exécutées sur les systèmes existants, dans le respect des architectures en place.

Le SQL généré peut être exécuté par {oa-lake} ou par tout moteur SQL compatible.

Point clé : les utilisateurs manipulent des objets métier ; le SQL est généré automatiquement.

Smart Cache

Les données restent dans les systèmes sources lorsque cela est possible.

Les jeux de données les plus sollicités peuvent être matérialisés au format Parquet.

Le cache est piloté par le Cache Manager de {oa-lake}, géré automatiquement selon les usages observés.

La gestion du cache reste indépendante des outils consommateurs.

Point clé : les requêtes les plus coûteuses peuvent être accélérées sans modifier les systèmes sources.

SQL Engine

{oa-lake} s’appuie sur un moteur SQL columnar et in-memory.

Les requêtes générées par {oa-lake-ctx} sont exécutées par ce moteur ou propagées vers les systèmes sources selon le contexte.

Le SQL reste portable, standard et exécutable sur différents moteurs, indépendant des technologies de stockage utilisées — ce qui limite le lock-in technologique.

Point clé : le moteur SQL constitue la couche d’exécution de l’architecture.

Sécurité

La sécurité est gérée au niveau de la couche sémantique.

Les restrictions d’accès, profils utilisateurs, catalogues métier et filtres de sécurité sont appliqués avant génération des requêtes.

Cette approche permet de reproduire les mécanismes de sécurité rencontrés dans des plateformes telles que SAP BusinessObjects ou IBM Cognos.

Point clé : les règles de sécurité sont définies une seule fois puis appliquées à tous les outils connectés.

Restitution

Les catalogues exposés par {oa-lake-ctx} peuvent être consommés par tout outil capable d’interroger une source PostgreSQL.

Power BI, Looker, Spotfire, Tableau, Qlik ou d’autres plateformes accèdent aux mêmes objets métier, dimensions, mesures et KPI.

Les définitions fonctionnelles restent identiques quel que soit l’outil utilisé.

Résultat : plusieurs plateformes peuvent partager le même catalogue métier sans duplication des règles de calcul.

Gouvernance

Les objets métier, KPI, dimensions, mesures et règles de calcul sont centralisés dans un référentiel unique.

Les évolutions fonctionnelles sont réalisées dans {oa-lake-ctx} puis immédiatement disponibles pour les outils connectés.

Point clé : {oa-lake-ctx} constitue le point central de définition des objets métier et des KPI.

Migration DataViz - SAP BO, Power BI, Spotfire ou Cognos vers une architecture ouverte et interopérable

Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000

Les plateformes de datavisualisation évoluent régulièrement.

SAP BusinessObjects, IBM Cognos, Power BI ou Spotfire peuvent se succéder au sein d’un même Système d’Information. Les objets métier, les calculs, les indicateurs et les règles de gestion restent généralement iso d’une plateforme à l’autre.

{openAudit} analyse les référentiels techniques, les couches sémantiques et les rapports afin de reconstruire les dépendances entre les sources de données, les traitements intermédiaires et les objets exposés dans les dashboards.

Point clé : les composants fonctionnels des plateformes de restitution sont extraits puis reconstruits dans un format indépendant de la technologie cible.

Analyse du patrimoine décisionnel

Les mécanismes d’analyse basés sur des parsers couvrent les univers SAP BusinessObjects, les Frameworks Cognos, les modèles Power BI, les Information Links Spotfire ainsi que les rapports, dashboards, calculs, filtres et objets métier associés.

Les métadonnées collectées permettent de reconstruire les dépendances techniques, les couches sémantiques et les règles de gestion.

Rationalisation

Les référentiels techniques sont croisés avec les logs d’usage. Les rapports inutilisés, les doublons et les composants obsolètes sont identifiés avant la phase de migration.

Résultat : réduction du périmètre réellement migré.

Transcription SQL

Les requêtes, calculs, filtres, agrégations, jointures, variables et règles métier sont reconstruits sous forme de SQL.

Le SQL produit constitue une représentation ouverte de la logique fonctionnelle initialement portée par la plateforme de datavisualisation.

Point clé : le SQL devient le format pivot de représentation des objets métier.

{oa-lake}

Les traitements SQL sont intégrés dans {oa-lake}.

{oa-lake} centralise les objets métier, les indicateurs, les dimensions, les règles de gestion et les transformations SQL. Le moteur fédère plusieurs systèmes de données et expose un modèle unique aux outils de restitution.

Les données peuvent être matérialisées au format Parquet. Les requêtes sont générées vers les systèmes physiques ou exécutées à partir du cache quand nécessaire.

Point clé : la logique métier est définie une seule fois puis exposée à plusieurs plateformes de datavisualisation.