Fiche concept

Connexions Live et Import

À jour au 2026-07-23

Édité par Cédric-Olivier Mâry, 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 Connexions Live et Import ?

Le default senior en 2026 est le live-vers-AM-Datasphere pour tout — les modèles importés perdent entièrement l'héritage DAC, ce qui signifie que chaque visualisateur de story voit chaque ligne, permission ou pas.

De quoi il s'agit

Chaque story SAC se lie à la donnée via soit une connexion live (requête au rendu contre la source) soit un modèle importé (snapshot copié dans SAC au refresh). Le choix détermine gouvernance, fraîcheur, performance et coût — et est re-litigé sur chaque projet. Default senior en 2026 : live vers un modèle analytique Datasphere. Tout le reste a besoin d'une raison documentée en ADR.

Économie de la connexion live. Chaque rendu requête le modèle analytique sous-jacent (ou InfoCube BW, ou Calc View HANA). L'héritage DAC coule automatiquement; les utilisateurs voient seulement ce que leurs permissions autorisent. Le lignage est automatique; le catalog suit la dépendance. Latence = temps requête AM + réseau. Pour reporting entreprise gouverné, c'est le chemin canonique.

Économie du modèle importé. La donnée est copiée dans SAC au refresh planifié. Le rendu est rapide (donnée locale). Le DAC N'HÉRITE PAS — chaque utilisateur avec accès à la story voit chaque ligne importée. Le lignage casse à la frontière import. Le modèle va stale jusqu'au prochain refresh. Tolérable seulement pour analyse exploratoire one-off sur donnée non-gouvernée.

Matrice de décision 4 axes. Gouvernance : live gagne (DAC + lignage). Fraîcheur : live gagne (toujours courant). Performance : import gagne pour dashboards haute fréquence sur petite donnée; live gagne partout ailleurs. Coût : live tourne des requêtes AM (CU spend); import copie le stockage (spend stockage) — généralement match, mais live offre meilleure gouvernance par euro.

Pourquoi c'est important

L'import casse complètement l'héritage DAC — quiconque a accès à la story voit chaque ligne importée, un échec net contre le GDPR Art. 5 et l'EU AI Act Art. 10 en domaine régulé.
Mélanger connexions live-BW et live-Datasphere dans la même story crée une dérive de gouvernance où les utilisateurs ne peuvent pas distinguer quelle dimension est réellement gouvernée.
Le live gagne par défaut sur la gouvernance et la fraîcheur ; l'import ne gagne que sur la performance de rendu brute pour des dashboards haute fréquence sur petite donnée non gouvernée.

Points clés

Live = gouverné (DAC + lineage) ; import = rapide mais non gouverné
Défaut 2026 : live vers l'analytic model Datasphere
Migration BW : 1-3 stories/trimestre à partir de 2026
Import tolérable uniquement pour du travail exploratoire ponctuel
Mélanger live-BW + live-DSP dans une même story = dérive
Revérifier le DAC à chaque rebind
Un audit trimestriel des connexions retire celles inutilisées
Import à plat dans les domaines régulés = échec RGPD + AI Act
Live vs Import Connections n'est maîtrisé que lorsqu'il change une décision d'acheteur nommée.
Commencer par le contrat sémantique et le modèle de contrôle avant de démontrer l'outil.

Termes employés sur cette page

Live connection: La Story interroge la source au rendu ; les données ne sont jamais copiées dans SAC
Imported model: Instantané des données source copié dans SAC au moment du rafraîchissement
DAC inheritance: Les permissions ligne+colonne se propagent de la source à la consommation
Federation: Requête Live vers une source on-prem ou externe via Cloud Connector
Refresh schedule: Cadence à laquelle le modèle importé prend un nouvel instantané de la source
Cloud Connector: Passerelle gérée par SAP pour la connectivité cloud-vers-on-prem
Lineage: Dépendance tracée de la source à la surface de consommation
Catalog connection audit: Revue trimestrielle de retrait des connexions stockées inutilisées

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.

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