SAP Data Services (BODS)
À jour au 2026-08-14T00:00:00Z
Qu'est-ce que SAP Data Services (BODS) ?
SAP Data Services, encore universellement appelé BODS d'après le nom BusinessObjects Data Services qu'il a porté, est l'outil ETL d'entreprise classique du parc SAP : un client lourd Designer, des jobs composés de dataflows, un Job Server qui les exécute selon une planification, et un référentiel qui porte les métadonnées.
De quoi il s'agit
SAP Data Services, encore universellement appelé BODS d'après le nom BusinessObjects Data Services qu'il a porté, est l'outil ETL d'entreprise classique du parc SAP : un client lourd Designer, des jobs composés de dataflows, un Job Server qui les exécute selon une planification, et un référentiel qui porte les métadonnées. À ses côtés se tient SAP Information Steward, le compagnon de profilage et de qualité de données qui faisait de BODS davantage qu'un déplaceur de lignes.
Sa pertinence tient à ce qu'il est encore là. Data Services apparaît rarement dans une présentation de stratégie, et il disparaît rarement d'un paysage applicatif. C'est l'outil qui charge l'entrepôt la nuit, nettoie le référentiel client, rapproche et dédoublonne les adresses, et alimente une douzaine de systèmes en aval auxquels plus personne ne se souvient s'être abonné. Dans un inventaire de migration il est régulièrement découvert tard, parce que ceux qui l'ont construit sont souvent partis et que les jobs, eux, continuent simplement de tourner.
La logique de qualité de données est l'actif, et le piège. Le mouvement est la partie facile d'un parc BODS : un dataflow qui lit une table et en écrit une autre a une expression évidente dans un flux de réplication Datasphere. Ce qui ne se déplace pas facilement, c'est tout ce que BODS porte autour du mouvement — nettoyage d'adresses avec annuaires de référence, règles de rapprochement et de consolidation, fonctions personnalisées écrites dans le langage de script de Data Services, et la gestion d'exceptions accumulée qui permet à un chargement nocturne de survivre à des entrées mauvaises. Cette logique encode des années de décisions métier, et elle n'est en général documentée nulle part ailleurs que dans les jobs eux-mêmes.
Comment lire un parc BODS. Inventorier les jobs, puis les dataflows, puis — le nombre qui compte — les fonctions personnalisées et les transformations de qualité de données. Un paysage de deux cents dataflows tous en mouvement direct est une petite migration. Un paysage de quarante dataflows à nettoyage et rapprochement lourds en est une grande. C'est le rapport, pas le total, qui fait le chiffrage.
Pour les consultants, BODS relève de la même catégorie que BusinessObjects et BEx : legacy du point de vue de la feuille de route, vivant du point de vue opérationnel, et précieux précisément parce que ceux qui savent le lire se raréfient pendant que les parcs continuent de tourner.
Pourquoi c'est important
- C'est la couche non documentée qu'une migration découvre tard. La logique de nettoyage et de rapprochement des jobs BODS encode des années de décisions métier qui n'existent nulle part ailleurs.