En quelques mots…
Migrer vers SAP S/4HANA est bien plus qu’un simple projet technique : c’est une transformation profonde. Parmi les étapes clés qui assurent le succès d’une telle migration, le Data Cleansing constitue un chantier fondamental. Cette étape consiste à identifier, nettoyer et fiabiliser les données existantes avant leur conversion. Cet article vous propose un focus pratique sur comment bien préparer cette démarche, à travers des conseils concrets et des bonnes pratiques éprouvées sur le terrain. Objectif : vous permettre d’engager une conversion vers S/4HANA avec des données fiables, cohérentes et exploitables.
Pourquoi le Data Cleansing est-il essentiel à une conversion S/4HANA ? 🔍
Une conversion SAP ECC vers S/4HANA ne peut réussir sans données de qualité. En effet, l’intelligence de S/4HANA repose sur un modèle de données simplifié, des processus intégrés et la logique en temps réel fournie par HANA. Des données obsolètes, en doublon ou erronées peuvent bloquer les activités métiers, générer des erreurs système et ralentir les performances.
Un Data Cleansing rigoureux permet d’éviter ces écueils et de :
– Réduire les risques de rejet lors des tests de conversion,
– Fluidifier les flux métier après la mise en production,
– Favoriser l’automatisation et l’analyse avancée post-conversion,
– Éviter le transport de données inutiles dans S/4HANA, ce qui aura un effet positif sur la volumétrie et donc sur les performances.
Focus terrain : comment organiser efficacement le Data Cleansing 🛠️
1. Identifier les périmètres de données critiques
Toutes les données n’ont pas le même impact dans une conversion vers S/4HANA. Il est donc essentiel de commencer par définir les données critiques à nettoyer en priorité. En général, cela inclut :
– Les données de base (clients, fournisseurs, articles, nomenclatures, postes de travail…),
– Les données organisationnelles (sociétés, centres, divisions),
– Les données transactionnelles actives (commandes ouvertes, en-cours, mouvements SAP non archivés).
Cette identification peut s’appuyer sur :
– Des ateliers métiers pour qualifier les zones sensibles,
– Des extractions ciblées pour analyser les taux d’erreur ou d’incomplétude,
– Des outils d’audit ou de profilage de données (SAP Information Steward, Data Services, etc.).
2. Implémenter un processus contrôlé de nettoyage 🧼
Sans méthode claire, le Data Cleansing devient rapidement chronophage et peu réplicable. Il est donc nécessaire de structurer cette phase comme un processus phasé et itératif :
Phase 1 – Diagnostic : identifier les anomalies dans les jeux de données : doublons, valeurs incohérentes, champs vides, formats erronés…
Phase 2 – Règles de nettoyage : définir les règles de qualité : format attendu, référentiels à respecter, hiérarchisation des doublons…
Phase 3 – Correction et validation : nettoyage automatique (scripts, outils ETL) et/ou manuel (retraitement par les utilisateurs métiers), avec des vérifications régulières.
Phase 4 – Gel et stabilisation : fixer une deadline (Data Freeze) pour verrouiller les modifications sur les données avant migration.
3. Outiller l’effort de Data Cleansing 🤖
Essayer de nettoyer des millions de lignes de données à la main est illusoire… Heureusement, plusieurs solutions peuvent vous aider à industrialiser ce chantier :
– SAP Information Steward : pour profiler la qualité des données de manière visuelle et suivre les règles de validation.
– SAP Data Services : pour appliquer des règles de transformation automatique sur les jeux de données sources.
– Excel avec macros VBA, Power Query ou Power BI : peuvent suffire à des nettoyages ciblés sur des objets faciles à extraire (clients, fournisseurs, etc.).
– MDG (Master Data Governance) : si vous souhaitez structurer la gestion de qualité des données dans la durée, même après la migration.
4. Mobiliser les métiers pour un nettoyage efficace 🤝
Le Data Cleansing ne peut pas être une tâche purement IT : les utilisateurs métiers sont les seuls à connaître le sens, l’usage et la valeur des données.
✅ Bonnes pratiques :
– Nommer des Data Owners dans chaque domaine fonctionnel (logistique, finance, achats, RH…),
– Organiser des ateliers de nettoyage ciblés, avec des extractions concrètes,
– Fournir des indicateurs de qualité des données clairs, visibles sur un tableau de bord (nombre de doublons par catégorie, taux d’attributs obligatoires remplis…).
L’enjeu est de donner du sens à cette démarche et de valoriser les données comme un actif stratégique de l’entreprise. Pas de nettoyage pérenne sans implication des opérationnels.
5. Intégrer le Data Cleansing dans la démarche projet 📈
Une erreur fréquente dans les projets de migration S/4HANA est de lancer le Data Cleansing trop tard. Résultat : rush de dernière minute, données mal nettoyées et blocages en phase de conversion.
Le bon moment pour commencer ? Dès la phase d’évaluation initiale du projet.
💡 Conseil terrain :
Planifiez le Data Cleansing comme un flux parallèle au projet, avec des jalons clairs alignés à chaque étape :
– Pendant l’analyse préliminaire (Readiness Check) ➝ première mesure de qualité,
– Pendant les cycles de tests (sandbox, développement, QA) ➝ tests de conversion avec jeux de données partiels,
– Avant la bascule productive ➝ reconfirmation qualité + gel des données.
6. Garder la mémoire du nettoyage 📝
Dernier point souvent négligé : documenter l’ensemble des actions de nettoyage effectuées (règles appliquées, objets nettoyés, volumes traités). Ce journal est précieux :
– Pour justifier les décisions face aux audits ou à la direction,
– Pour suivre les gains qualitatifs et quantitatifs,
– Pour capitaliser dans une démarche MDM (Master Data Management) plus long terme.
Il est recommandé de centraliser cette documentation dans un référentiel accessible au PMO, à l’IT et aux métiers concernés.
Conclusion : Les conseils d’un expert 🧠
Aborder un projet S/4HANA sans prendre au sérieux la qualité des données, c’est comme construire une maison sur des fondations instables. Le Data Cleansing est souvent perçu comme un mal nécessaire, mais il peut devenir une opportunité stratégique. Il n’est pas “juste” une tâche préalable à la conversion technique : c’est une dynamique de responsabilisation, de fiabilisation et d’alignement entre IT et métiers. En travaillant ensemble, avec les bons outils, les bonnes règles et une gouvernance claire, vous maximisez les chances de succès de votre migration vers S/4HANA – et vous entretenez un capital data propre, durable et fiable.