En quelques mots…
La migration de données vers SAP est un chantier critique, souvent complexe, qui peut affecter durablement la qualité du système cible et ses performances. Une phase de design mal cadrée est un facteur de risque majeur. Dans cet article, nous passons en revue les 5 erreurs les plus fréquentes commises pendant cette phase délicate : mauvaise gouvernance des données, design technique insuffisant, cartographie incomplète, tests négligés et absence de règles métier claires. Pour chacune, nous proposons des solutions concrètes issues du terrain, ainsi que des bonnes pratiques à adopter pour sécuriser votre projet SAP dès les premières étapes.
🔍 Erreur 1 : Absence de gouvernance de la donnée
Le piège
La gouvernance de la donnée est souvent sous-estimée, voire absente pendant la phase de design d’une migration SAP. Résultat : des décisions incohérentes, des responsabilités floues, et une qualité de la donnée inégale. Sans règles claires, chaque acteur peut interpréter la donnée à sa manière.
Pourquoi c’est problématique ❗
Une mauvaise gouvernance crée :
– Des conflits entre les équipes (métier, IT, externes),
– Des référentiels contradictoires,
– Des données dupliquées ou incomplètes dans SAP.
La migration sert souvent à repartir sur des bases saines. Sans gouvernance, on ne fait que transférer la dette technique.
Comment l’éviter ✅
– Mettre en place une organisation de data ownership claire : chaque donnée doit avoir un “propriétaire” métier.
– Définir une stratégie de qualité de données (Data Quality Management) avec des indicateurs clairs.
– Documenter les décisions via un cadre de gouvernance partagé (formats, périodicité, nomenclatures autorisées, etc.).
🛠 Bonnes pratiques
– Impliquer un Data Steward dès la phase de design.
– Organiser des ateliers de validation avec les métiers concernés.
– Se doter d’un dictionnaire de données commun.
📉 Erreur 2 : Un design technique trop vague ou générique
Le piège
Parfois, par volonté d’aller vite ou de rester “agile”, les designs techniques sont esquissés à grands traits. Les règles de transformation, les formats cibles, ou les dépendances inter-tables ne sont pas détaillés. Cette approche augmente les risques de réécriture ou de rejets en cours de projet.
Pourquoi c’est problématique ❗
– Des mappings mal définis = des erreurs fonctionnelles dans SAP.
– Des transformations floues = une ingestion impossible ou incorrecte.
– Des cas particuliers ignorés = des surprises lors des tests.
Comment l’éviter ✅
– Mobiliser des experts SAP fonctionnels dès la phase de design pour valider les choix techniques.
– Détailler chaque champ : origine, transformation, format, règle de rejet.
– Documenter l’ensemble dans une spécification technique complète et validée.
🛠 Bonnes pratiques
– Utiliser des outils de business mapping (Excel structuré, outils ETL, ou solutions SAP type LTMC) pour tracer les flux.
– Réaliser des POC (proof of concept) sur les objets critiques.
🧩 Erreur 3 : Une cartographie fonctionnelle incomplète
Le piège
La cartographie des données est parfois réalisée à partir d’un périmètre restreint (ex : seulement les tables les plus consultées). Or, une grande partie de la donnée n’est pas visible sans analyse fine des systèmes d’origine. Il manque des tables, des dépendances, voire des règles spécifiques aux processus métiers.
Pourquoi c’est problématique ❗
– Cela engendre des ruptures fonctionnelles dans SAP : factures incomplètes, stocks incohérents, etc.
– Certains objets ne peuvent pas être reconstitués sans l’ensemble des données source.
Comment l’éviter ✅
– Réaliser une cartographie exhaustive des objets et processus cibles.
– Utiliser des outils d’analyse type SAP Information Steward, Data Services ou un ETL avec analyse d’impact.
– Impliquer des super-utilisateurs et key users dès le départ.
🛠 Bonnes pratiques
– Adopter une approche processus (Lead-to-Cash, Procure-to-Pay, etc.).
– Documenter également les données transactionnelles et les référentiels.
– Prévoir des itérations pour affiner la cartographie au fil de la compréhension.
🧪 Erreur 4 : Sous-estimer les tests de qualité de donnée
Le piège
Beaucoup pensent que les tests viendront plus tard, lors des cycles d’intégration. Mais sans scénarios de tests dès la phase de design, il est difficile d’anticiper les cas limites, les erreurs ou les incohérences. Ce qui revient à découvrir les problèmes trop tard.
Pourquoi c’est problématique ❗
– Risque de rollback en phase finale.
– Rejets massifs lors du \« cut-over \».
– Données incohérentes, qui génèrent des **erreurs utilisateurs** dans SAP.
Comment l’éviter ✅
– Intégrer des règles métier dès le départ pour filtrer ou corriger les données lors du design.
– Définir des scénarios de tests de migration sur des jeux anonymisés ou copies de production.
– Construire des KPIs qualité : % de doublons, complétude, cohérence, etc.
🛠 Bonnes pratiques
– Mettre en place une chaîne de tests automatisés (via SAP Data Services ou scripts maison).
– Préparer plusieurs cycles de nettoyage / test / validation au lieu d’un seul big bang.
🧠 Erreur 5 : Manque de formalisation des règles métier
Le piège
Trop souvent, les règles métier sont implicites : elles sont “connues” des équipes, mais jamais formalisées dans le design. Cela pose problème lorsqu’il faut les traduire techniquement dans l’ETL ou le programme de migration.
Pourquoi c’est problématique ❗
– Le développeur ne comprend pas l’intention d’une règle métier.
– Incohérences entre systèmes source et cible.
– Reprise incorrecte sur des objets sensibles comme les prix, les statuts clients, ou les stocks.
Comment l’éviter ✅
– Organiser des ateliers de définition des règles métier avec les experts métiers.
– Formaliser ces règles dans des documents vivants (ex : Data Rule Document).
– Impliquer les responsables fonctionnels dans la validation des règles avant développement.
🛠 Bonnes pratiques
– Affecter une personne responsable par règle critique.
– Documenter les exceptions prévues et les logiques de fallback.
– Conserver un historique des décisions en cas de phases longues.
🧭 Conclusion : Les conseils d’un expert terrain
La réussite d’un projet de migration SAP repose en très grande partie sur une phase de design rigoureuse, complète et réaliste. Anticiper les pièges courants dès cette étape permet d’éviter les remaniements coûteux en phase d’exécution. En résumé : structurez votre gouvernance dès le premier jour 🛡️, documentez précisément vos règles métier 📖, impliquez vos experts métiers et techniques en continu 🤝, et ne bâclez jamais vos tests en amont 🔍.
Gardez à l’esprit qu’une bonne conception, c’est 80 % de la réussite d’une migration. Prenez le temps de bien faire, pour aller vite ensuite.