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Modernisation de la BI et du SI Data : réduire la dette de la plateforme décisionnelle pour alimenter l’IA

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Votre plateforme BI est le résultat d’un empilements d’outils, de couches sémantiques, de différents usages métiers…. Très rares sont les entreprises qui peuvent s’appuyer sur une plateforme décisionnelle unifiée. Derrière ce constat se cache une dette technique bien souvent considérable qui freine les nouveaux usages mais aussi l’intégration des nouvelles technologies : rapports redondants, métriques divergentes, modèles sémantiques incohérents, licences sous-utilisées, environnements legacy toujours actifs. Sans compter le coût de la dette en licences, en maintenance, en perte de confiances dans les données, etc.

La migration Cognos, la migration Business Objects ou encore le remplacement Talend (pour ce citer qu’eux) sont des problématiques récurrentes. Et ces chantiers d’inscrivent dans une volonté plus globale de modernisation de la plateforme décisionnelle et de rationalisation des outils BI.

Rationaliser la BI, ce n’est pas remplacer un outil par un autre. Il s’agit souvent de redéfinir une architecture cible cohérente, capable d’évoluer vers une plateforme décisionnelle cloud maîtrisée. Moderniser le SI Data, c’est également un prérequi pour intégrer et supporter l’IA à l’échelle. Les copilotes analytiques, la BI augmentée, les agents IA et les architectures RAG reposent tous sur une couche décisionnelle fiable. Intégérer l’IA sur des métriques instables ou sur une plateforme décisionnelle fragmentée ne fait qu’amplifier les incohérences existantes.

Moderniser la BI, ce n’est pas seulement moderniser un outil. C’est reconstruire la couche de confiance indispensable pour alimenter l’IA en données fiables, traçables et maîtrisées.

La dette BI freine la modernisation du SI Data

L’empilement des plateformes BI legacy

Chez Smartpoint, il n’est pas rare que nous soyons amené à intervenir sur des environnements décisionnels dont certaines briques datent des années 2000 ! IBM Cognos, SAP Business Objects, MicroStrategy sont encore très présents pour le reporting financier, réglementaire ou opérationnel et dans la plupart des cas bien intégrés avec les ERP.

Ces solutions sont souvent maintenus pour les rapports critiques mais les nouveaux usages sont développés avec avec du PowerBI, du Qlik ou encore du Tableau. Certes, des projets de migration Cognos ou de migration Business Objects ont souvent été lancés mais rarement menés à terme pour de multiples raisons : des milliers de rapports peu documentés, des dépendances cachées, le modèle sémantique, l’adoption non au rendez-vous, des datamarts fragiles, etc. Il est d’ailleurs indispensable de se faire accompagner par un spécialiste Data comme Smartpoint, capable de recréer ou de refondre les univers BO et les couches sémantiques Cognos, de sécuriser les règles de calcul et les définitions de KPI et de garantir une migration BI fidèle, gouvernée et industrialisable.

Quoi qu’il en soit, nombreux sont les SI Data qui composent avec le legacy et des outils BI modernes avec pour conséquences : double maintenance, double modèle sémantique, double ressources, double gouvernance. Les indicateurs financiers peuvent être produits dans Cognos, tandis que les indicateurs opérationnels le sont dans Power BI. Les mêmes métriques sont définies différemment selon les environnements…. et la dette technique BI s’installe.

À cela s’ajoutent les outils ETL et de data integration ! Talend, Informatica, SSIS, ODI, DataStage ou encore SAP Data Services sont encore très présents dans les DSI. Dans ce cas précis, la modernisation BI ne se résume pas au remplacement de tel ou tel ETL mais à recomposer une chaîne data cloud/hybride (ingestion, CDC, ELT, orchestration, qualité, observabilité).

cartographie SI décisionnelTélécharger

Et la dette BI fait son nid …

Cette architecture data fragmentée que nous observons régulièrement chez nos clients cache une dette bien réelle. Elle ne se voit pas toujours au quotidien, mais elle se rappelle au bon souvenir de la DSI à chaque évolution de périmètre, à chaque demande métier pressante ou lors de chaque clôture financière tendue. Elle finit par dicter son propre rythme à l’entreprise : lenteur opérationnelle, incohérences analytiques, arbitrages subis et, plus grave encore, une érosion lente mais certaine de la confiance dans les données. Pour nos experts Data IA, cette dette est le premier obstacle à franchir avant d’envisager un déploiement industriel de l’IA.

1. La prolifération des datamarts en silos

Les datamarts sont toujours nés d’une bonne intention : gagner en agilité en isolant un domaine métier ou répondre à un besoin urgent sans avoir à refondre le Data Warehouse historique. Au fur et à mesure des années et des besoins, ces silos se sont multipliés … jusqu’à recouvrir des périmètres quasi identiques. Les mêmes données sources (ERP, CRM, RH) se retrouvent chargées et transformées plusieurs fois avec des règles de gestion divergentes, notamment sur la temporalité des traitements. Les écarts se creusent inévitablement et au moment de prendre une décision stratégique en Comex, la DSI se retrouve face à un choix cornélien entre plusieurs versions de la réalité. Illusoire pilotage de l’entreprise par la donnée !

2. Le conflit des couches sémantiques entre BI Legacy vs BI Moderne

La dette décisionnelle n’est pas cantonnée dans le stockage, elle s’est enracinée dans la logique métier. Dans les environnements BI legacy, les univers Business Objects ou les frameworks Cognos encapsulent des années d’intelligence métier (définitions des KPI, hiérarchies complexes, règles). Lorsque les nouveaux usages basculent vers des outils de Dataviz moderne comme Power BI ou Qlik, une seconde couche sémantique est souvent créée ex nihilo sans accès complet aux règles historiques. Chez Smartpoint, nous alertons régulièrement nos clients sur ce risque de double maintenance… Deux logiques de calcul pour un même indicateur génèrent inexorablement des divergences. La « dette BI » devient source de crise de crédibilité pour la DSI.

3. L’explosion de la Shadow BI et du « Excel for ever »

Dans une organisation quelle qu’elle soit, la Shadow BI n’est pas le fruit du hasard ni cantonnée à des geeks. C’est la conséquence directe d’une plateforme BI officielle qui ne répond pas aux attendus. Quand le SI décisionnel ne délivre pas la granularité ou la fraîcheur attendue, les métiers prennent le contrôle par pragmatisme. Et le shadow BI est polymorphe : export massif, fichier Excel partagé jusqu’à l’industrialisation clandestine à base de macros et de requêtes personnelles. Pour la DSI, la prix à payer est lourd entre risque majeur de fuite de données et l’énergie colossale à déployer pour réconcilier les chiffres produits . Paradoxalement, l’introduction d’outils BI modernes sans rationalisation peut accélérer la production de rapports isolés … sans jamais réduire la dette de fond.

4. Une orchestration éclatée et une fragilité opérationnelle

Lorsque les briques technologiques s’accumulent, l’orchestration des flux suit la même trajectoire erratique. On retrouve souvent un ordonnanceur historique pour les batchs mainframe, un scheduler ETL pour les flux data classiques et des outils natifs cloud pour la nouvelle plateforme Data. Chaque brique fonctionne individuellement mais l’ensemble souffre du manque de synchronisation globale. Là encore, nos experts Data se retrouvent à constater les dégâts entre dépendances implicites, incidents « fantômes » liés à des retards amont et l’incapacité à garantir le lineage de la donnée. Cette dette de traitement rend le système Data extrêmement fragile et incapable de répondre à la question fondamentale de toute gouvernance des données : « Qu’est-ce qui a produit ce chiffre, et quand ? ».

5. Les coûts invisibles du « Run » et le piège du sur-licensing

La dette BI est une dette économique directe que le FinOps tente de réguler. Une plateforme data fragmentée génère des coûts de sur-licensing redondants, avec des modules historiques qui sont conservés « au cas où » tout en finançant de nouveaux outils SaaS. Le coût du « Run » explose : exploitation multiple, environnements dupliqués et mobilisation de compétences pénuriques sur des technologies vieillissantes. À cela s’ajoute une maintenance lourde pour corriger des ruptures de flux. Le comble ultime pour la DSI : plus l’entreprise produit de rapports, plus elle finance des actifs redondants et plus il devient compliqué de rationaliser le SI Data sans risquer de casser un usage métier critique mais non documenté. Le budget innovation de la DSI est littéralement

Le cas TALEND par Luc Doladille, Directeur Conseil Data IA

Le sujet du remplacement de Talend est révélateur des ambitions (et des renoncements) des DSI. Ce qu’il faut comprendre, c’est que Talend n’est pas un simple moteur de flux ; il constitue bien souvent le réacteur central d’une architecture Data qui s’est fragmentée au fil des cycles technologiques. La dette BI ne se limite pas aux outils de restitution ou de Dataviz en bout de chaîne. Elle s’insinue partout, de l’ingestion moderne par Change Data Capture jusqu’à la couche sémantique, en passant par des datamarts silotés. Vouloir remplacer une brique ETL historique par une solution Cloud native sans repenser l’ossature globale est l’erreur la plus coûteuse que nous observons actuellement. Si vous conservez une logique de traitements batchs rigides et des silos incohérents, vous ne résorbez pas la dette : vous la déplacez simplement en y ajoutant une complexité FinOps supplémentaire. Chez Smartpoint, nous accompagnons nos clients pour passer d’un empilement de flux opaques à une véritable autoroute de données, fluide et surtout observable. C’est la condition sine qua non pour être en capacité d’intégrer les dernières innovations technologiques. On ne construit pas une stratégie de Copilots ou des architectures RAG sur des fondations fragmentées et des métriques instables. La fiabilité de votre IA de demain se joue aujourd’hui dans la rationalisation profonde de votre intégration de données.

Modernisation plateforme Data ? Commencer par réduire la dette BI progressivement

Ce n’est pas le temps du « Grand Soir » mais plutôt celui des « Petits matins blêmes » ! Grande est la tentation de la migration Big Band face à l’ampleur de la dette BI / Data mais ce n’est malheureusement pas réaliste hormis pour des PME ou ETI faiblement outillées. Chez Smartpoint, nous privilégions une approche sur-mesure incrémentale. Rationaliser le SI décisionnel, ce n’est pas changer des outils par d’autres. Il s’agit de reconstruire une architecture Data capable de supporter l’industrialisation de l’IA tout en garantissant la continuité des opérations métiers. Nos experts Data IA ont modélisé une trajectoire de modernisation qui repose sur quatre étapes clés pour transformer votre legacy Data en une plateforme agile. À lire sur ce sujet « IA et architecture data moderne : Révolutionnez la gestion et l’analyse de vos données.« 

1. L’unification par la Metrics Layer pour restaurer la vérité

La première étape de notre méthodologie consiste à extraire l’intelligence métier des outils pour la centraliser dans une Metrics Layer unifiée. Plutôt que de laisser des règles de calcul critiques éparpillées entre les Univers BO historiques et un modèle Power BI plus récent, nous recommandons la mise en œuvre d’une couche sémantique transverse. Cette approche permet de garantir que la définition d’un « Chiffre d’Affaires » ou d’une « Marge Opérationnelle » est identique que la donnée soit consommée par un contrôleur de gestion sur Excel ou par un agent IA en architecture RAG. En créant ce référentiel unique, nous supprimons de fait la double maintenance et les divergences qui alimentent la Shadow BI. C’est ici que se joue la reconstruction de la confiance envers le SI Data.

2. Adopter une approche par Data Products Analytics

Pour briser les silos décrits précédemment, nos consultants Data accompagnent les directions IT pour passer d’une logique de flux à une logique de Data Products Analytics. Chaque domaine métier (RH, Finance, Supply Chain) devient propriétaire de ses données, conçues comme des produits finis, documentés et gouvernés. En structurant le SI autour de data products plutôt que des pipelines monolithiques, la gouvernance de données est facilitée et permet une scalabilité réelle. Cette modularité est indispensable pour intégrer les nouvelles technologies sans avoir à re-concevoir l’ensemble de la chaîne à chaque évolution. C’est la fin de l’effet domino où une modification dans l’ERP source faisait s’écrouler l’ensemble du reporting décisionnel.

3. La migration progressive où le décommissionnement intelligent de votre SI DATA

Une migration Business Objects ou un remplacement Talend ne se gèrent pas comme un simple projet IT. Notre stratégie de migration progressive repose sur l’identification des cas d’usage à haute valeur ajoutée. Nous isolons les briques critiques du legacy pour les basculer prioritairement vers la nouvelle cible Cloud ou hybride, tout en maintenant les processus stables sur l’ancienne infrastructure. Ce « strangler pattern » appliqué au décisionnel permet de réduire la dette technique par itérations, sans jamais mettre en péril la clôture mensuelle ou le reporting réglementaire. Cela permet également de libérer rapidement du budget de maintenance pour financer les nouveaux projets d’IA générative notamment.

4. Construire une architecture tool-agnostic pour pérenniser les investissements

La rationalisation pragmatique du SI Data implique de concevoir une architecture tool-agnostic. Le marché des outils Data évolue plus vite que les cycles de vie des entreprises… Nous nous attachons à concevoir des socles où la donnée et sa logique métier sont décorrélées de l’outil de restitution ou d’intégration. En privilégiant des standards ouverts et une interopérabilité maximale, nous aidons les entreprises à se prémunir du vendor lock-in. Cette agilité est le meilleur rempart contre la création d’une nouvelle dette technique à l’horizon 2030. Un SI Data performant doit pouvoir changer de moteur de visualisation ou de solution de stockage sans avoir à réécrire ses fondamentaux métiers.

Votre plateforme Data a besoin d’être modernisée pour intégrer les nouveaux usages (IA, ML, automatisation ?)

Ne laissez pas le poids de votre legacy BI étouffer vos ambitions d’innovation. Nos experts Data IA vous accompagnent pour auditer votre dette technique et tracer une feuille de route de modernisation du SI décisionnel pragmatique et incrémentale. Nous nous ferons un plaisir de vous accompagner vers une plateforme data moderne à la hauteur des nouveaux enjeux technologiques. Contact.

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