Patterns Lakehouse
À jour au 2026-08-16
Patterns Lakehouse tranche la question d'architecture que tout projet SAP Business Data Cloud (BDC) rencontre en semaine 1 : qui gouverne, Databricks ou Datasphere, et où vit réellement la logique spécifique SAP — filtrage MANDT, conversion de devises, décodage des statuts. Placer la frontière médaillon au mauvais endroit (logique métier en bronze au lieu du silver) oblige le client à ré-extraire de SAP à chaque changement de règle; choisir le mauvais pattern BDC fait dériver les autorisations Unity Catalog par rapport au modèle centre de profit de SAP. L'économie est concrète : Databricks sur Delta coûte environ 4 à 6 fois moins que HANA Cloud en mémoire pour des volumes froids historiques au-delà de 5-50 To, et les architectes qui maîtrisent toute la chaîne — extraction SAP, Delta Live Tables, Unity Catalog, reconnexion sémantique Datasphere — facturent 900 à 1 200 EUR/jour en freelance senior au DACH et au Benelux. Ce module donne le cadre de décision, pas une visite produit.
Ce que vous apprendrez
- Expliquer l'architecture médaillon (bronze-silver-gold) et ses différences avec un EDW classique en étoile
- Concevoir une intégration lakehouse pour des sources SAP avec BDC + Databricks ou la couche lac de Datasphere
- Choisir entre lakehouse et EDW selon les caractéristiques des workloads et les contraintes de gouvernance
- Formuler les compromis architecturaux dans les conversations clients et lors des négociations salariales ou de TJM
Ce qu'est réellement un Lakehouse (et ce qu'il n'est pas)
Le terme « lakehouse » est surchargé de sens. Dans le contexte SAP, il désigne deux choses distinctes selon le produit SAP dans lequel on se trouve, et les confondre en réunion client est un risque immédiat de crédibilité.
La signification Databricks/Delta Lake -- stockage en colonnes en format ouvert (Delta, Iceberg ou Hudi) sur un stockage objet économique (ADLS Gen2, S3, GCS), avec des transactions ACID, la validation du schéma et un moteur de calcul (Spark, Photon, DuckDB) capable d'exécuter des requêtes directement sur ces fichiers sans format propriétaire. Un lakehouse au sens Databricks remplace à la fois la zone de staging et l'entrepôt de données dans un seul niveau physique, en supprimant le saut ETL du lac vers l'entrepôt.
La signification SAP BDC -- Business Data Cloud (GA 2025) intègre Databricks comme niveau de calcul et de stockage de premier ordre aux côtés de SAP Datasphere. Dans BDC, le lakehouse Databricks est le socle en format ouvert; SAP Datasphere se positionne au-dessus en fournissant la couche sémantique gouvernée, le contenu métier et la fédération des identités.
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.