Fiche concept

SAP Datasphere — Catalogue de connexions

À jour au 2026-10-06

Édité par Cédric Mary, éditeur et directeur de la publication — 27 ans d'écosystème SAP. Comment ces pages sont produites, et où intervient l'automatisation.

Qu'est-ce que SAP Datasphere ?

Qu'un cas d'usage Datasphere soit une configuration de connecteur de 2 heures ou un projet d'intégration sur mesure de 6 semaines dépend entièrement de la catégorie de connecteur dans laquelle tombe le système source.

De quoi il s'agit

Le Catalogue de Connexions Datasphere est l'ensemble des connecteurs vers systèmes sources que Datasphere fournit en standard — la surface d'intégration qui permet à un espace Datasphere d'ingérer, fédérer ou répliquer des données depuis là où la donnée du client vit réellement. Pour les consultants SAP analytics, connaître ce qu'il y a dans le catalogue (et ce qu'il n'y a pas) décide si un cas d'usage analytique planifié est une configuration de 2 heures ou un projet d'intégration sur mesure de 6 semaines.

Les quatre catégories de connecteurs. Connecteurs sources SAP — S/4HANA Cloud + on-premise (via SAP Datasphere Agent), BW/4HANA, BW 7.x, ECC, HANA Cloud + on-premise, Ariba, Concur, SuccessFactors, Fieldglass; la famille SAP est couverte en profondeur, et les connexions SAP-vers-SAP viennent avec une compréhension sémantique conçue par SAP (extraction delta, business content, préservation des hiérarchies). Connecteurs bases cloud — Snowflake, Google BigQuery, Microsoft Azure SQL, Amazon Redshift, Databricks, MongoDB Atlas, PostgreSQL sur cloud; configuration en un clic avec credentials gérés. Connecteurs sources fichiers — Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, SFTP; pour faire atterrir des fichiers CSV/Parquet/JSON dans Datasphere. Connecteurs applicatifs — Salesforce, Workday, ServiceNow, Google Analytics 4, Adobe Analytics; principalement pour des cas marketing et RH non couverts par les connecteurs SAP.

Pourquoi c'est important

Les connexions SAP-vers-SAP portent une compréhension sémantique conçue par SAP (extraction delta, préservation des hiérarchies) que les connecteurs cloud/fichiers génériques n'ont pas.
Choisir entre table distante, flow de réplication et flow de données arbitre entre simplicité de requête en direct et besoins de performance/transformation.
Les bases legacy on-premise (vieux Oracle, Informix, DB2 mainframe) et les SaaS de niche ne sont pas dans le catalogue — il faut des adaptateurs Smart Data Integration ou un outil ETL tiers.

Points clés

Quatre catégories de connecteurs — sources SAP (S/4, BW, HANA, Ariba, SuccessFactors, etc.), bases cloud (Snowflake, BigQuery, Azure SQL, Databricks), sources fichiers (S3, ADLS, GCS, SFTP), sources applicatives (Salesforce, Workday, ServiceNow, GA4).
Connexions SAP-vers-SAP — compréhension sémantique conçue par SAP (delta, business content, préservation des hiérarchies) ; la classe de connecteurs la plus forte.
Trois patterns d'usage — Table distante (fédération, requête live), Flow de réplication (full/delta périodique), Data Flow (ETL transform-on-ingest).
Pas dans le catalogue — bases legacy on-premise (Oracle 8i, Informix, DB2 mainframe), SaaS spécialisés ; ont besoin d'adaptateurs SDI sur mesure ou d'ETL externe.
Question décisive de premier jour — connaître le catalogue par cœur répond à « peut-on se connecter à X ? » en 30 secondes, pose le calendrier correctement.
Le Connections Catalogue répond à une question de plan de données (Datasphere peut-il atteindre cette source) ; la capacité de Joule ou d'un agent à AGIR sur cette source est une question distincte, de plan agent, gouvernée par le SAP AI Agent Hub.
Les connecteurs non SAP (application, base cloud, fichier) n'héritent d'aucun Business Content — budgéter le même travail de catalogue/glossaire (C127) qu'exige un cas d'usage de grounding IA, en plus de l'effort de modélisation analytique déjà signalé par cette fiche.
La catégorie de connecteur détermine l'effort de modélisation ; le motif d'usage détermine le coût opérationnel et la latence ; le fait qu'un cas d'usage IA soit dans le périmètre détermine si le travail de catalogue/contrôle d'accès doit avoir lieu avant la mise en production.

Termes employés sur cette page

Connections catalogue: L'ensemble des connecteurs de systèmes source que Datasphere livre clés en main — sources SAP, bases cloud, sources fichiers, sources applicatives ; la surface d'intégration qui détermine quelles données Datasphere peut atteindre nativement.
Datasphere Agent: Un composant on-premise qui permet à Datasphere de se connecter aux systèmes SAP on-premise (S/4HANA on-prem, BW 7.x, HANA on-prem) et aux bases on-premise via une passerelle contrôlée par le client ; requis pour toute source SAP non-cloud.
Smart Data Integration (SDI): Le framework d'adaptateurs personnalisés de HANA — le recours pour les sources absentes du connections catalogue de Datasphere ; il permet aux développeurs d'écrire des adaptateurs personnalisés en C++ ou d'utiliser des adaptateurs communautaires.
Business Content: Les modèles de données, extracteurs et transformations pré-construits par SAP pour les systèmes source SAP ; les connexions SAP-vers-SAP héritent de la sémantique du Business Content, réduisant drastiquement l'effort de modélisation pour l'analytique sur sources SAP.
SAP AI Agent Hub: La couche de gouvernance et d'inventaire multi-fournisseurs de SAP pour les agents, LLM et serveurs MCP, recensant des actifs chez Microsoft, Google, AWS, ServiceNow et SAP AI Core — une question distincte de la capacité du Connections Catalogue à atteindre un système source donné pour la donnée.
Question de plan de données contre plan agent: La distinction entre « Datasphere peut-il ingérer ou fédérer les données de cette source » (Connections Catalogue, plan de données) et « un agent peut-il appeler les API de cette source pour effectuer une action » (SAP AI Agent Hub, plan agent) — deux surfaces d'intégration différentes qu'un client confond souvent en une seule question.
Connecteur OData générique: Un type de connecteur Datasphere pour consommer tout service OData conforme aux standards qui n'est couvert par aucun connecteur SAP ou applicatif nommé — le recours pour une source dotée d'une interface OData mais sans entrée dédiée dans le catalogue.

Sources

Fiche complète réservée aux abonnés. Ce que la fiche complète ajoute : le cadre de décision complet · la comparaison SAP · Snowflake · Databricks · Fabric · les pièges courants et leur correctif · l'aide-mémoire · les schémas d'architecture · les blocs de code · les chiffres à citer.

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