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 - 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.

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