Great Expectations et qualité des données
À jour au 2026-08-16
Great Expectations transforme un outillage de qualité des données générique en gates spécifiques au domaine SAP : des suites d'expectations qui détectent la contamination MANDT, les postes BSEG orphelins et les incompatibilités de clé monétaire avant qu'ils n'atteignent le compte de résultat — pas de simples contrôles de nullité. Le pattern qui compte commercialement : une gate à trois niveaux (schéma/clés à chaque lot, règles métier à chaque lot, anomalies statistiques à la clôture de période) câblée comme un checkpoint synchrone et bloquant dans dbt ou Databricks, jamais comme une notification post-mortem. Les ingénieurs capables de montrer une gate GX+Databricks+Datasphere documentée pour les données GL et ventes se positionnent sur la tranche ingénieur senior/lead, facturée €700-900/jour en EMEA (2025-2026).
Ce que vous apprendrez
- Écrire des suites d'expectations Great Expectations qui valident les vrais modes de défaillance des données d'origine SAP : intégrité des clés, plages de périodes fiscales, cohérence monétaire et cardinalité
- Intégrer les checkpoints Great Expectations dans les exécutions de pipelines dbt, Databricks ou Datasphere afin que les gates de qualité des données bloquent les données erronées avant qu'elles n'atteignent les consommateurs BI
- Concevoir une stratégie de test de qualité des données distinguant validation de schéma, validation des règles métier et détection d'anomalies statistiques pour les pipelines SAP analytics
- Diagnostiquer et remédier aux défaillances de qualité des données SAP les plus courantes : lacunes de réplication silencieuses, contamination MANDT, postes orphelins et incompatibilités de clé monétaire
Les vrais problèmes de qualité des données dans les pipelines SAP analytics
Les défaillances de qualité des données SAP ne sont pas aléatoires. Elles suivent des patterns prévisibles liés à l'architecture SAP : lacunes de réplication silencieuses lorsque la borne haute de capture des changements rate les contrepassations, contamination MANDT lors de la réplication de systèmes multi-mandants sans filtre mandant, postes orphelins lorsque les tables en-tête et poste se répliquent à des vitesses différentes, et incompatibilités de clé monétaire lorsque WAERS n'est pas jointuré avant l'agrégation. Un outil de qualité des données générique appliqué sans connaissance de ces patterns manquera les défaillances qui comptent vraiment, tout en signalant du bruit.
Great Expectations (GX) est le framework open-source de qualité des données le plus largement adopté dans le stack de données moderne, et il s'intègre naturellement avec dbt, Spark/Databricks et l'orchestration en Python. Ce module vous apprend à configurer des suites d'expectations GX qui encodent la connaissance du domaine SAP, pas seulement des vérifications de schéma génériques.
Concepts Great Expectations mappés aux pipelines SAP
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.