BDC + intégration Databricks
À jour au 2026-10-05
Databricks est OEM dans BDC sous le nom « SAP Databricks », partageant les données en zéro-copie via Delta Sharing — faisant disparaître la plus vieille douleur de SAP analytics : amener les données métier SAP dans le ML/data-science sans ETL fragile qui dépouille la sémantique. Valeur centrale : bidirectionnel, zéro-copie, sémantique préservée — données SAP disponibles pour le ML Databricks en place, résultats qui reviennent, pas d'extraction nocturne, pas de stockage dupliqué. Unity Catalog gouverne le côté Databricks contre les data products SAP gouvernés (M033) sous un seul parapluie. Décisions d'architecture : garder la sémantique dans les produits BDC, faire feature-engineering/ML dans Databricks; concevoir la jointure de gouvernance (lineage M077, accès M081); ne pas lancer de workspaces non gouvernés qui reconstruisent des silos. Réserve honnête : l'intégration est résolue, la solution doit encore être architecturée. C'est la compétence déterminante de l'architecte cross-stack — la plus rare du marché.
Ce que vous apprendrez
- Expliquer pourquoi SAP Databricks (OEM dans BDC) remplace l'extraction ETL par un Delta Sharing zéro-copie, sémantique préservée
- Décider ce qui reste un data product BDC gouverné vs ce qui est ingéniéré dans les notebooks/MLflow Databricks
- Concevoir une jointure de gouvernance où Unity Catalog et le lineage/accès BDC tiennent ensemble, sans deux régimes séparés
- Positionner la compétence d'architecture cross-stack SAP+Databricks dans la négociation de TJM comme une compétence senior rare
Aperçu du module
Le partenariat SAP–Databricks est le grand titre architectural de l'ère Business Data Cloud. Databricks est intégré nativement à l'intérieur de BDC en marque OEM sous le nom « SAP Databricks », et les deux plateformes partagent la donnée en zéro-copie via Delta Sharing — ce qui signifie que la donnée reste physiquement où elle est, dans le périmètre gouverné de SAP, et est exposée au calcul Databricks sans étape de copie. Pour un consultant, cela fait s'effondrer l'un des points de douleur les plus anciens et les plus coûteux de l'analytics SAP : faire entrer la donnée métier SAP dans un environnement de data science ou de machine learning sans pipeline d'extraction fragile qui dépouille la donnée de son sens métier.
Prérequis
- Expérience pratique intermédiaire sur des projets d'analytique SAP
- Revoir d'abord les concepts fondamentaux : C015, C012, C016
Acquis
- Expliquer pourquoi SAP Databricks remplace les extractions ETL fragiles par du Delta Sharing zero-copy, préservant la sémantique des données.
- Décider ce qui reste un data product BDC gouverné et ce qui est développé dans Databricks (feature engineering, ML, MLflow).
- Concevoir et défendre la jonction de gouvernance Unity Catalog ↔ BDC afin que le lignage des données et les contrôles d'accès tiennent de bout en bout.
- Appliquer le cadre de décision BDC + Databricks dans un atelier pratique de 15 minutes et produire une note d'architecture prête à être présentée au client.
Module complet réservé aux abonnés. Le module complet ajoute : le cadre de décision · le cas guidé de bout en bout · la grille de KPI · les anti-patterns · les blocs de code · le contrôle de connaissances · les schémas.