Changer d'outil de DataViz, sans lock-in

 

Changer d'outil de DataViz,

sans lock-in 

Changer d'outil de dataviz est rarement un choix de confort. Fin de support, coûts de licence, rachat d'éditeur, limites techniques, etc. 

Le problème, c'est que la migration n'est que la moitié du chemin. Une fois l'effort fait, on se retrouve souvent embarqué avec une nouvelle solution tout aussi "propriétaire". Elle marie souvent en plus les sources et la restitution. Au prochain changement d'outil, tout est à refaire...

 

Une approche permet de remédier à ça : création d'une couche d'interopérabilité agnostique amont / aval  - Comment ? 3 étapes (à découvrir en live au salon Big Data et AI 2026 avec ADEO / Leroy Merlin) :

 

1, Migrer les sources vers une couche SQL ouverte

Oracle, SQL Server, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift, fichiers… Chaque source y est connectée et interrogée par un moteur SQL fédéré et ouvert, {oa-lake}. Un cache Parquet accélère les traitements les plus lourds.

 

2, Centraliser les règles métier dans une couche sémantique

Dimensions, mesures, KPI, hiérarchies, sécurité : chaque objet est défini une seule fois dans {oa-lake} : « client », « contrat », « chiffre d'affaires », etc. deviennent des objets partagés, pas des définitions dupliquées par outil.

 

3, Et "brancher" n'importe quel outil de restitution.

Power BI, Looker, Tableau, Qlik, Spotfire, SAP BusinessObjects… Plusieurs outils peuvent coexister le temps d'une transition (ou durablement), sans effort. Et changer d'outil ne veut plus dire tout reconstruire. En somme, la liberté 😊

 
 

Avec {oa-lake} : 

  • Les sources et les outils de restitution deviennent indépendants les uns des autres.
  • L'interopérabilité repose sur du SQL standard et ouvert - un vrai pas vers la souveraineté.
  • La data-prep de tous les outils de dataviz est centralisée, en SQL standard.
  • Les règles de gestion ne sont plus dupliquées : une seule couche sémantique, une seule vérité pour l'entreprise.
 

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