La force sémantique de SAP Business Data Cloud : contextualiser pour mieux décider

SAP Business Data Cloud transforme l’exploitation de la donnée pour les entreprises utilisatrices de SAP. Dans cette série d’articles, nous décryptons les piliers de cette nouvelle offre pour vous aider à mieux comprendre ses apports techniques et métiers. Après avoir exploré, dans notre premier article, la fédération des données, qui permet d’accéder aux sources SAP sans duplication ni perte de sens, nous abordons aujourd’hui un autre fondement clé : la sémantique. Car donner accès à la donnée ne suffit pas. Encore faut-il qu’elle soit compréhensible, alignée avec les logiques métier, et prête à être gouvernée ou utilisée dans des projets d’IA. Et sur ce point, SAP semble avoir pris une longueur d’avance.

Le rôle central de la couche sémantique dans une data platform

L’un des principaux défis d’une démarche data driven et donc des plateformes data modernes est de désiloter les données provenant de sources hétérogènes (SAP, non-SAP, cloud, on-premise, etc.) pour créer des data products cohérents et exploitables. Une data platform efficace doit non seulement intégrer ces données, mais aussi leur appliquer une couche sémantique commune pour garantir leur pertinence et leur utilité dans un contexte métier. C’est ici que SAP Business Data Cloud se distingue, grâce à sa capacité native à fournir une couche sémantique riche et intégrée, directement issue de l’expertise métier de SAP.

Pourquoi la couche sémantique est essentielle pour le désilotage des données

Le désilotage des données ne consiste pas simplement à rassembler des données provenant de différentes sources. Il s’agit de créer une vue unifiée et cohérente de ces données, en leur appliquant un contexte métier commun. C’est là que la couche sémantique entre en jeu :

• Harmoniser les données : en appliquant une sémantique commune, celle-ci permet de relier des données provenant de sources différentes dans un modèle unifié.
• Conserver le contexte métier : la couche sémantique garantit que les données conservent leur sens et leur contexte métier, ce qui est essentiel pour une analyse précise et pertinente.
• Créer des data products : une fois les données harmonisées et contextualisées, elles peuvent être transformées en data products prêts à l’emploi, c’est-à-dire des ensembles de données structurées et enrichies, conçues pour répondre à des besoins métier spécifiques.

SAP : Une connaissance approfondie des processus métier de l’entreprise

SAP, en tant qu’ERP central dans de nombreuses entreprises, possède une connaissance approfondie des processus métiers de l’entreprise dans laquelle il est utilisé : fruit de l’historique des données, du paramétrage spécifique et de l’intégration des processus métier au sein de l’entreprise. Cette expertise unique permet à SAP Business Data Cloud de fournir une couche sémantique qui reflète fidèlement les besoins et les spécificités de l’entreprise.

• Historique des données : SAP a accumulé des années de données historiques sur les processus métier de l’entreprise, ce qui lui permet de comprendre les tendances, les modèles et les relations entre les différentes entités (clients, produits, fournisseurs, etc.).
• Paramétrage spécifique : chaque entreprise configure SAP en fonction de ses besoins spécifiques, ce qui permet à SAP Business Data Cloud de fournir une couche sémantique qui reflète exactement les processus métier de l’entreprise.
• Intégration des processus métier : SAP est au cœur des processus métier de l’entreprise, de la finance à la logistique en passant par les ressources humaines. Cette intégration profonde permet à SAP Business Data Cloud de fournir une couche sémantique parfaitement alignée avec les besoins métier.

L’importance de la couche sémantique dans la gouvernance des data platforms

La gouvernance des données est un pilier essentiel de toute data platform. En son cœur, la couche sémantique joue un rôle structurant, car elle permet de donner du sens aux données, de les aligner sur les enjeux métiers et d’en faciliter la gestion. Voici pourquoi elle est si importante :

• Unification des définitions métier : la couche sémantique permet de définir et de standardiser les termes métier à l’échelle de l’organisation. Elle évite ainsi les ambiguïtés et les conflits de définition qui apparaissent fréquemment lorsque les données proviennent de sources multiples.
• Traçabilité des données : en appliquant une sémantique commune, il est possible de suivre l’origine des données, de comprendre les transformations appliquées, et documenter leur usage. Cette traçabilité est clé pour la conformité réglementaire et pour l’auditabilité des flux de données.
• Gestion des accès et des permissions : la couche sémantique permet de définir des règles d’accès fondées sur le contexte métier. Par exemple, seuls certains profils peuvent accéder à des données sensibles (financières, RH…), tandis que d’autres jeux de données (comme les ventes) peuvent être partagés plus largement.
• Amélioration de la qualité des données : en harmonisant les données et en les rendant cohérentes avec le référentiel métier, la couche sémantique facilite la détection des erreurs et des incohérences. Elle contribue ainsi à renforcer la qualité des données et à instaurer un climat de confiance chez les utilisateurs.

Comparaison avec les solutions concurrentes

SAP Business Data Cloud se distingue des solutions concurrentes par sa capacité à fournir une couche sémantique prête à l’emploi, directement issue de l’expertise métier de SAP. Voici une comparaison avec deux types de solutions concurrentes.

Stack data classiques à approche technique :

• Construction complexe et chronophage : La modélisation métier, les règles de gouvernance et la définition des termes doivent être créées de toutes pièces, ce qui mobilise des ressources importantes et augmente les délais.
• Dépendance aux profils techniques : la mise en place et la maintenance de la couche sémantique reposent largement sur des data engineers et data scientists, ce qui augmente le coût global et la complexité opérationnelle.

Solutions ERP ou CRM :

• Fonctionnalités analytiques restreintes : ces solutions ne sont pas conçues pour créer des modèles de données analytiques complexes ni pour intégrer facilement des sources de données externes.
• Manque de flexibilité : elles peinent à s’adapter aux besoins analytiques transverses et aux outils d’analytique modernes.

La couche sémantique de SAP Business Data Cloud est un atout majeur pour les entreprises cherchant à désiloter leurs données et à accélérer leur time-to-insight. Grâce à son expertise métier unique et à ses modèles de données enrichis et prêts à l’emploi, SAP permet aux entreprises de créer des data products pertinents et exploitables par les équipes métier en un temps record.

Dans le troisième article de notre série décryptage, nous verrons comment SAP Business Data Cloud s’enrichit grâce à son intégration native avec SAP Databricks. Une alliance stratégique qui permet d’aller plus loin dans le traitement de données complexes et l’activation de cas d’usage IA — deux dimensions essentielles que SAP BDC ne peut pleinement couvrir sans cet apport technologique.