Depuis plusieurs années, SAP Analytics Cloud (SAC) s’est affirmée comme une référence dans le domaine des solutions modernes de visualisation de données. Cet outil SaaS exploite pleinement les avantages du Cloud pour optimiser l’analyse et l’exploration des données, valoriser celles-ci grâce à des analyses avancées performantes, et faciliter la planification budgétaire. SAC représente la synergie de diverses solutions et expertises au sein de SAP.
Cette convergence se retrouve également dans la stratégie SAP BusinessObjects depuis la version 4.3, notamment grâce à une interface Fiori repensée, semblable à celle de SAC.
Interface de conception SAP BO 4.3 à gauche et SAC à droite
Un des objectifs est d’offrir une expérience uniformisée à travers les solutions, tout en répondant aux besoins complémentaires et en s’attaquant aux trois grands défis du marché de la visualisation de données : la diversité des solutions, la gouvernance des données, et la frontière entre les besoins en Dataviz et en reporting.
Néanmoins, une question fréquente se pose sur le positionnement entre BO et SAC. Bien souvent, les deux solutions sont opposées et SAC perçu comme un remplaçant de BO. Cette confusion se comprend si l’on se concentre sur la partie visible à savoir l’état pour BO ou la présentation pour SAC. Cependant, les deux outils servent des objectifs différents, mais peuvent coexister en fonction des besoins spécifiques des entreprises.
Une architecture différente
SAC se positionne donc non pas comme un remplaçant de SAP BO, mais bien comme un complément. Tout d’abord, en termes d’architecture, BO reste majoritairement On-Prem avec des montées de versions nécessitant souvent un projet de migration. Quant à lui, SAC évolue chaque trimestre, s’enrichissant de nouvelles fonctionnalités attendues des utilisateurs. Et il s’agit bien là du placement de SAC en tant qu’outil self-service à destination du métier tant en consultation/exploration de données qu’en création.
En tant que solution cloud, SAC offre une flexibilité et une accessibilité accrues, permettant aux utilisateurs de se connecter et d’analyser des données de n’importe où, y compris sur mobile, tout en proposant des fonctionnalités avancées qui dépassent le simple reporting.
Une conception de données différente
Une des forces de BO repose sur les univers et la capacité à requêter facilement les données avec une couche sémantique entreprise. Ainsi, il est possible dans un rapport BO de réaliser une ou plusieurs requêtes ad hoc. L’objectif est d’obtenir les données d’un périmètre souhaité. On a donc derrière chaque état, un fournisseur de données associés, avec un rafraîchissement nécessaire et souvent en utilisant un filtrage via invites de commande pour limiter la volumétrie.
Dans SAC, la méthodologie est sensiblement différente avec la notion de « modèle de données ». Ces objets peuvent s’apparenter à des catalogues de données. L’objectif est de consolider les données dans des datamarts correspondant à un périmètre métier et temporel, puis de les mettre à disposition aux utilisateurs. La définition de l’analyse ne s’effectue donc pas au niveau de la requête, mais dans la présentation au travers des filtres et des fonctionnalités de navigation disponibles. Là encore, le but est d’offrir l’autonomie demandée par le métier sur l’accès à l’information.
À noter que BO permet cette conception de « requêtes partagées » avec la possibilité d’utiliser un Webi comme source de données depuis la version 4.3. On retrouve dans cette fonctionnalité, la notion de « modèle de données » propre à SAC. Inversement, SAC permet de se connecter également en mode live à un document Webi.
Accès aux données et diffusion d’informations
Dans de nombreuses d’entreprises, l’utilisation de BO comme extracteur de données reste une pratique courante. Que cela soit au travers d’envoi planifié de données (récurrence ou sur événement) sur des périmètres restreints (via invites ou bursting), bien souvent BO est utilisé pour accéder aux données. La solution est bien établie pour le reporting traditionnel et peut être préférable pour des rapports complexes nécessitant des fonctionnalités spécifiques ou de la publication en masse des données.
De son côté, SAC propose, au travers des catalogues de données ou de présentations, des capacités de restitutions et d’exploration pour accéder à l’information. De plus, SAC s’intègre facilement avec d’autres solutions SAP et des applications tierces, fournissant une interface centralisée pour accéder à l’information et la partager dans une optique de collaboration. Et cela se trouve renforcé avec les capacités planning si un existant BPC est en place.
Le meilleur des deux mondes
Le choix SAC offre la possibilité de capitaliser sur votre existant avec ses connecteurs natifs vers les univers ou des documents Webi. Mais aussi la récupération de la sécurité mise en place sur un environnement BO via le SSO, ou encore l’intégration d’OpenDoc en tant que contenu externe. En parallèle BO offre un lien direct vers SAC, et permet également d’aller consommer les modèles analytiques déployés dans un catalogue DataSphere.
L’approche hybride permet finalement de ne pas subir une charge importante que représente la migration vers de nouvelles solutions tout en répondant aux enjeux de Datavisualisation et d’autonomie du métier, et de gouvernance de données.
En conclusion, on distingue une véritable complémentarité entre SAP BusinessObjects et SAP Analytics Cloud. De plus, la feuille de route des prochaines versions de BO (BI 2025 et BI 2027) laissent apparaître une synergie accrue et des interactions encore plus fortes entre les deux solutions. Grâce à cette stratégie, l’éditeur pose les bases d’une « Business Data Fabric » afin de répondre efficacement aux enjeux métiers de ses clients.
