Les bonnes pratiques essentielles pour réussir vos développements SAP Data Services
Dans un paysage où la donnée occupe une place stratégique, la qualité et la fiabilité des traitements ETL sont devenues incontournables. SAP Data Services est un outil puissant qui permet de concentrer, transformer et fiabiliser les données de l’entreprise. Pourtant, son efficacité dépend directement de la manière dont il est utilisé. Chez Seenovate, nous avons construit au fil de nos projets une méthodologie afin de garantir la qualité des données, la performance des flux et faciliter la maintenabilité.
1. Un cadre de développement clair et homogène
Un des enjeux majeurs dans Data Services est la cohérence des développements entre les équipes. Cela passe notamment par :
Une nomenclature structurée des objets
Datastores, variables, jobs, workflows, dataflows, fonctions,… : chaque composant doit respecter des préfixes normés facilitant la lecture, la recherche et la maintenance.
Une organisation rigoureuse des environnements
Bien séparer les environnements de développement, test et production, et utiliser le référentiel central afin de versionner les développements et faciliter des mises en production opérationnelles.
Ces fondamentaux sont trop souvent négligés alors qu’ils conditionnent la maintenabilité des traitements.
2. Des règles de transformation maîtrisées
La performance d’un ETL dépend autant de son architecture que de la qualité de ses développements. Nos retours d’expérience montrent qu’il est indispensable de :
Privilégier un développement visuel en évitant de masquer certaines opérations
De nombreuses fonctionnalités DATASERVICES peuvent être réalisées de plusieurs manières et certaines ne sont pas visible au premier abord. Une approche réfléchie et cadrée permet de réduire le temps de développement et d’évolution des flux.
Standardiser les validations et contrôles
Les contrôles de qualité doivent être systématiques et homogènes :
- Règles de validation déclarées clairement,
- Mécanismes de substitution en cas de valeur incohérente,
- Séparation nette entre flux valides et flux rejetés.
Cela assure une meilleure qualité de données tout en facilitant les maintenances correctives et évolutives.
3. Anticiper les erreurs et assurer une supervision fiable
Un flux ETL doit pouvoir être facilement supervisable et permettre une reprise rapide après identification de la source de l’anomalie.
Gestion proactive des erreurs
Une stratégie claire doit être définie pour capturer, journaliser et traiter les erreurs :
- Traitement automatique des cas récurrents,
- Alertes ciblées,
- Points de reprise pour ne pas avoir à relancer tout le traitement
Traçabilité complète des traitements
Chaque alimentation doit enregistrer ses métadonnées (dates, statuts, messages d’erreur…). Cette visibilité est essentielle pour piloter les traitements ETL et anticiper les dérives des temps d’alimentation dues à l’augmentation des volumes de données.
Conclusion : les bonnes pratiques DATASERVICES, un levier stratégique
Ces bonnes pratiques ne représentent qu’une synthèse très partielle de notre savoir-faire. Leur mise en œuvre rigoureuse transforme DATASERVICES en une véritable plateforme stable, capable de soutenir des projets tels que l’alimentation d’un entrepôt de données, des flux inter applicatifs ou de la reprises de données.
Si vous souhaitez aller plus loin — audit de vos flux, mise en conformité, industrialisation ou accompagnement sur vos projets Data Services — nos experts Seenovate se tiennent à votre disposition.
