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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 - migrer de Cognos vers Power BI

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

Les plateformes IBM Cognos Analytics contiennent généralement plusieurs années de modélisation métier : Frameworks, hiérarchies, calculs, dimensions, mesures, variables et rapports.

{openAudit} analyse les Frameworks Cognos, les rapports et les logs d’usage afin de reconstruire les dépendances entre les sources de données, les objets métier et les restitutions.

Point clé : dans la plupart des patrimoines Cognos, la valeur se situe davantage dans les Frameworks et les règles métier que dans les rapports eux-mêmes.

Analyse du patrimoine Cognos

L’analyse porte sur les Frameworks Manager, les rapports, les requêtes, les dimensions, les hiérarchies, les calculs, les filtres, les variables.

Les métadonnées collectées permettent de reconstruire :

les dépendances entre objets ;
les relations avec les sources de données ;
les objets métier et indicateurs exposés dans les rapports.

Rationalisation du périmètre

Les logs d’usage sont croisés avec les métadonnées de la plateforme.

Cette phase permet d’identifier les rapports inutilisés, les doublons et les Frameworks obsolètes.

Résultat : le périmètre réellement utilisé est isolé avant migration.

Conversion vers Power BI

Les Frameworks Cognos sont analysés puis convertis vers le modèle cible Power BI.

Les dimensions, hiérarchies, mesures, calculs, variables et relations entre objets sont reconstruits dans le modèle sémantique cible.

Les expressions Cognos sont converties en SQL ou en DAX selon leur nature.

Les dépendances entre Frameworks, rapports et sources de données sont conservées dans le modèle généré.

Point clé : les objets métier et les règles de calcul sont reconstruits directement à partir des Frameworks Cognos.

Validation

Les migrations peuvent être réalisées en double exécution Cognos / Power BI.

Les indicateurs produits par les deux plateformes sont comparés pendant les phases de recette.

Usage typique : validation progressive des rapports avant bascule.

Migration pilotée par les usages

Les rapports peuvent être migrés par lots en fonction de leur fréquence d’utilisation et de leur criticité métier.

Les usages observés servent de base à la planification du projet et à la priorisation des développements.

Résultat : réduction du volume à migrer et concentration des efforts sur les usages actifs.

Migration DataViz - migrer de SAP BO vers Power BI

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

Les patrimoines SAP BusinessObjects regroupent généralement plusieurs années de modélisation : univers, rapports Web Intelligence, objets métier, calculs, filtres, invites et couches sémantiques.

{openAudit} analyse les univers, les rapports et les logs d’usage afin de reconstruire les dépendances entre les sources de données, les objets métier et les visualisations.

Point clé : la migration porte sur les univers, les objets métier, les règles de gestion, autant que sur les rapports.

Prérequis d’analyse SAP BusinessObjects

L’analyse nécessite l’accès aux services SAP BusinessObjects, aux référentiels techniques et à la base d’audit.

Les extracteurs sont exécutés dans l’environnement du Client. Les métadonnées collectées peuvent être anonymisées avant traitement.

Bon à savoir : seules les métadonnées techniques sont exploitées.

Analyse du patrimoine

L’analyse couvre les rapports Web Intelligence, les univers UNV et UNX, les Data Providers, les objets métier, les variables, les filtres, les invites et les composants graphiques.

Les dépendances techniques et les usages observés sont consolidés dans un référentiel.

Rationalisation

Les logs d’audit sont croisés avec les métadonnées de la plateforme.

Les rapports inutilisés, les doublons, les objets non consommés et les univers obsolètes sont identifiés avant migration.

Résultat : réduction du volume à migrer.

Conversion vers Power BI

Les Data Providers sont convertis en datasets Power BI.

Les requêtes, calculs et variables sont convertis en SQL ou DAX. Les objets métier sont reconstruits sous forme de dimensions et de mesures.

Les dépendances entre univers, rapports et sources de données sont conservées dans le modèle cible.

Les tableaux, graphiques, filtres, sections et éléments de mise en page sont analysés puis reconstruits dans Power BI.

Point clé : la migration couvre à la fois la couche métier et la couche de restitution.

Validation

Les migrations peuvent être réalisées en double exécution SAP BusinessObjects / Power BI.

Les indicateurs produits par les deux plateformes sont comparés pendant les phases de recette.

Tables, filtres et slicers

Conversion des tables, filtres et sections SAP BusinessObjects vers les composants Power BI.

Pie Charts

Conversion des pie charts SAP BusinessObjects vers les visuels Power BI.

Graphiques

Conversion des graphiques SAP BusinessObjects vers les visuels Power BI.

Dashboards

Conversion des dashboards SAP BusinessObjects vers Power BI.

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.