Consultant SAP Datasphere (freelance) pour clients finaux – plateformes data modernes sur SAP BTP

Quand faire appel à un consultant SAP Datasphere

De nombreuses entreprises font face au même défi : les données existent, mais sont dispersées. SAP BW/4HANA, S/4HANA, des systèmes sources opérationnels, des applications cloud et des sources externes fournissent des informations précieuses – mais il manque souvent une couche cohérente, performante et compréhensible pour alimenter l’analytics de façon fiable. On voit alors apparaître des silos, des exports manuels ou des « processus Excel » qui font perdre du temps et génèrent des risques.

En tant que consultant SAP Datasphere, je vous aide à construire la plateforme de manière stratégique : avec une cible claire, un modèle de couches robuste, des concepts de rôles et d’autorisations, ainsi qu’une intégration des données permettant à la fois des quick wins et une scalabilité à long terme. L’objectif n’est pas seulement un système fonctionnel, mais une plateforme durable qui accélère le reporting, la planification et les data products pour les équipes métiers.

Si vous avez également besoin d’une base de reporting solide, une combinaison avec SAP BW/4HANA ou une couche de consommation via SAP Analytics Cloud (SAC) est souvent pertinente.

Prestations en tant qu’expert & freelance SAP Datasphere

Architecture & cible (data platform design)

Le levier le plus important dans les projets Datasphere est un design propre : quelles sont les domaines, comment structurer les spaces, quelles conventions de nommage, couches et responsabilités sont nécessaires ? Avec l’IT et les métiers, je construis une cible adaptée à votre organisation – suffisamment pragmatique pour obtenir rapidement des résultats, mais assez solide pour évoluer.

Intégration des données : connecter proprement les sources SAP & non-SAP

En pratique, l’intégration conditionne l’adoption et la performance. Selon votre paysage, je connecte des sources comme SAP BW/4HANA, S/4HANA, des scénarios OData/ODP, des bases de données ou des systèmes cloud, et j’optimise les flux en termes de latence, stabilité et maintenabilité. En tant que freelance SAP Datasphere, j’interviens à la fois sur le cadrage et en implémentation hands-on.

Data modeling & sémantique pour l’analytics

Les données deviennent réellement utiles lorsqu’elles sont comprises. Je modélise les données pour qu’elles soient exploitables par les métiers : sémantique claire, vues réutilisables, couches logiques (raw/intégration/business) et indicateurs cohérents. Cela constitue une base fiable pour les dashboards, le self-service analytics et les data products.

Gouvernance, autorisations & mise en condition opérationnelle

Les clients finaux attendent sécurité et fiabilité : modèles de rôles, design des autorisations, data ownership et monitoring font donc partie de mon approche. Objectif : une plateforme qui ne fait pas que « fonctionner », mais qui est aussi traçable et auditable en production.

Démarche projet : des quick wins à une plateforme scalable

1) Discovery & scope : objectifs, parties prenantes, cas d’usage

Au démarrage, nous clarifions les cas d’usage prioritaires (ex. finance, sales, supply chain), les sources de données et les publics cibles (management, métiers, data analysts). On en déduit un scope réalisable avec des priorités – idéal pour livrer rapidement des premiers résultats tout en gardant l’architecture globale en tête.

2) Blueprint : architecture, modèle de couches, standards

Dans le blueprint, nous définissons la cible : structure des spaces, conventions de nommage, flux de données, gouvernance et autorisations. Cela apporte de la clarté à tous les acteurs et évite des boucles de rework plus tard.

3) Implémentation : intégration, modèle, consommation

Ensuite, nous mettons en œuvre les cas d’usage priorisés : onboarding des données, modélisation, validation et mise à disposition pour l’analytics. Si SAP Analytics Cloud (SAC) est utilisé, je vous accompagne aussi sur la mise à disposition des données, la définition des KPI et l’optimisation des performances.

4) Enablement & transfert

Pour que la plateforme puisse être maintenue et développée en interne, je propose de l’enablement pour l’IT et les métiers : guidelines, formation, processus de revue et « quality gates ». Ainsi, on crée non seulement un résultat, mais aussi une montée en compétence.

Livrables typiques

• Concept d’architecture et de gouvernance pour SAP Datasphere (spaces, couches, standards)
• Sources de données intégrées (SAP + non-SAP), avec des flux stables
• Modèle de données orienté business avec couches sémantiques et logique KPI
• Couche de consommation pour l’analytics (p. ex. SAC), avec optimisation des performances
• Documentation, transfert & enablement pour l’exploitation interne

Collaboration : focus client final plutôt que logique d’intermédiaire

Je travaille de préférence directement avec les clients finaux et les responsables de projet – direction IT, data platform owner, BI manager ou parties prenantes métiers. L’objectif : des résultats solides, une communication claire et une exécution propre. Si vous recherchez un freelance SAP Datasphere maîtrisant à la fois l’architecture et la mise en œuvre, je suis un interlocuteur adapté.

Les formats de mission sont flexibles : remote-first, hybride ou sur site en Allemagne. L’essentiel est une approche pragmatique avec des livrables transparents, des roadmaps réalistes et un focus sur la valeur.

FAQ : questions fréquentes des clients finaux

Accompagnez-vous aussi des migrations de SAP BW/4HANA vers Datasphere ?

Oui. Selon la cible, Datasphere peut compléter les structures BW existantes ou les remplacer progressivement. J’accompagne la planification de migration, le design de modèles et une mise en œuvre pragmatique selon les cas d’usage priorisés.

SAP Datasphere est-il pertinent sans SAC ?

Oui. Datasphere peut servir de couche sémantique centrale alimentant différents outils de consommation. Si SAC est utilisé, l’intégration est particulièrement fluide.

Comment démarrer au mieux ?

En général : une courte discovery (cible, parties prenantes, sources de données, cas d’usage), puis blueprint et implémentation itérative.