En intégrant la technologie Data Lakehouse de Dremio au cœur de SAP Business Data Cloud sans exiger de déplacement de données (ETL), comment SAP compte-t-il lever le verrou de la donnée hétérogène pour imposer sa vision de l’ERP agentique face à Snowflake, Databricks et Microsoft Fabric ?
De l’ingestion ETL au Data Lakehouse open source : pourquoi le rachat de Dremio bouleverse l’architecture SAP
Le 6 juillet 2026, SAP SE a annoncé la finalisation définitive de l’acquisition de la société Dremio, spécialiste des plateformes Data Lakehouse open source de haute performance (source : SAP News Center, juillet 2026). Cette opération franchit une étape cruciale dans la stratégie de l’éditeur de Walldorf : transformer son offre décisionnelle et d’intelligence artificielle en un écosystème Data Lakehouse ouvert, directement intégré à SAP Business Data Cloud.
Pendant des décennies, la cohabitation entre les données de gestion ERP et le reste du système d’information (CRM, IoT, bases décisionnelles tierces) reposait sur des tuyauteries complexes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Ces pipelines nocturnes ou par lots engendraient non seulement des surcoûts d’infrastructure considérables, mais détruisaient le contexte métier des données opérationnelles et accumulaient de la latence.
Selon une étude réalisée auprès de 830 décideurs informatiques au premier semestre 2026, l’intégration des données et la gestion des applications constituent la priorité technologique numéro un ou deux pour plus de 51 % des entreprises (source : The Futurum Group, juillet 2026). L’échec perçu de nombreux projets d’intelligence artificielle d’entreprise ne provient pas du manque de maturité des algorithmes, mais de la fragmentation des données. Avec Dremio, SAP introduit une capacité de requêtage fédéré à très haute performance, permettant aux agents IA d’interroger en temps réel des bases distantes sans aucune migration ni conversion de format.
Pour les organisations engagées dans la modernisation de leur système d’information, cette évolution reconfigure les arbitrages stratégiques d’un ERP pour ETI, en déplaçant le centre de gravité de l’entrepôt de données centralisé vers la fédération gouvernée.
Les forces en présence : l’alliance SAP Business Data Cloud – Dremio face au trio Snowflake, Databricks et Microsoft Fabric
L’intégration de Dremio s’inscrit dans une bataille frontale entre l’écosystème ERP historique et les géants de la Data. Face à la montée en puissance de solutions qui tentent de capter les flux de données opérationnelles, SAP réorganise sa pile logicielle autour de leviers complémentaires :
- SAP Business Data Cloud & SAP HANA Cloud : la couche de données unifiée enrichie des capacités de requêtage direct de Dremio sur des formats de Lakehouse ouverts.
- L’Agentic Layer (Joule) : le copilote et moteur d’agents autonomes capable d’exécuter des requêtes transversales et de piloter des processus métier automatisés.
- Capacités analytiques et IA avancées : l’intégration d’outils décisionnels de pointe permettant d’exploiter les données décisionnelles et opérationnelles distribuées.
Face à cet ensemble, trois plateformes majeures défendent une vision différente de l’architecture de données d’entreprise :
- Snowflake : historiquement centré sur le Cloud Data Warehouse, Snowflake pousse activement ses capacités Horizon et le support d’Apache Iceberg pour devenir le point focal décisionnel de l’entreprise, en incitant au chargement des données ERP.
- Databricks : pionnier du Lakehouse avec Delta Lake et sa passerelle UniForm, Databricks mise sur son expertise en Data Engineering et en Machine Learning pour structurer les cas d’usage analytiques et agentiques à grande échelle.
- Microsoft Fabric : s’appuyant sur l’architecture OneLake et l’intégration native avec Azure et Power BI, Microsoft propose une simplification de l’accès aux données de Dynamics 365 et des environnements Azure, séduisante pour les écosystèmes homogènes Microsoft.
Sur le plan commercial, SAP dispose d’un levier de distribution sans équivalent : l’éditeur détient 33,9 % de part de marché sur l’ERP mondial (représentant 16 milliards de dollars de revenus en 2025) et 28,4 % sur les logiciels de chaîne logistique (5 milliards de dollars en 2025) (source : The Futurum Group, juillet 2026).
Matrice comparative des architectures de données pour l’ERP agentique
Pour arbitrer entre ces architectures, les directions informatiques doivent évaluer la capacité de chaque solution à préserver le contexte métier des tables de gestion tout en évitant les surcoûts liés au stockage en double et au transfert de données.
Tableau comparatif des architectures de données d’entreprise pour l’ERP et l’IA agentique (2026)
| Critère d’évaluation | SAP Business Data Cloud (avec Dremio) | Snowflake (Cortex / Iceberg) | Databricks (Lakehouse / Unity Catalog) | Microsoft Fabric (OneLake) |
|---|---|---|---|---|
| Nécessité de déplacement de données (ETL) | Nulle pour les sources fédérées via Dremio | Élevée à moyenne (chargement requis pour performance maximale) | Faible à moyenne (fédération possible via Lakehouse Federation) | Faible dans l’écosystème Azure, moyenne pour SAP |
| Maintien de la sémantique ERP SAP | Natif (Knowledge Graph SAP et structures S/4HANA) | Reconstitution manuelle nécessaire dans le Data Warehouse | Reconstitution manuelle via pipelines ou modèles d’ingestion | Intégration partielle via connecteurs Synapse / Fabric |
| Format de table ouvert privilégié | Formats Lakehouse ouverts (via Dremio) | Apache Iceberg & format propriétaire Snowflake | Delta Lake (avec compatibilité UniForm Iceberg) | Delta Lake (format OneLake) |
| Intégration avec l’IA agentique métier | Négociation directe avec Joule & capacités d’IA agentique SAP | Agents génériques via Snowflake Cortex & LLM partner ecosystem | Mosaic AI pour modèles personnalisés & agents sur mesure | Copilot & Azure AI Agent Service sur environnement Microsoft |
| Modèle économique principal | Abonnement SAP BTP / Business Data Cloud & capacité | Facturation à la consommation de crédit compute / stockage | Facturation aux unités DBU (compute) / stockage Cloud | Capacity Units (CU) unifiées Azure Fabric |
Sources : Données compilées d’après les annonces de SAP SE (juillet 2026), The Futurum Group (juillet 2026) et documentations éditeurs.
Cette comparaison fait ressortir l’enjeu central de la souveraineté du modèle sémantique : là où Snowflake ou Databricks nécessitent souvent de récréer les règles de gestion ERP au sein de couches analytiques externes, SAP cherche à étendre directement son Knowledge Graph aux données externes grâce au moteur de requêtes fédérées de Dremio.
Trajectoires et arbitrages stratégiques : de la lutte contre le verrouillage propriétaire à la course aux modèles tabulaires
L’acquisition de Dremio illustre une rupture dans la posture historique des grands éditeurs d’ERP. En adoptant une architecture Data Lakehouse ouverte au sein de SAP Business Data Cloud, SAP renonce au stockage propriétaire verrouillé pour embrasser des standards ouverts, répondant aux attentes de composabilité des DSI.
Cette ouverture technique sert un objectif stratégique offensif : nourrir les agents autonomes d’IA (Agentic AI). Les modèles de langage traditionnels (LLM) sont conçus pour traiter du texte non structuré, mais échouent fréquemment lorsqu’il s’agit d’analyser des tables financières ou logistiques complexes. L’association de Dremio (pour la fédération des tables) et des modèles d’IA de SAP permet d’automatiser le raisonnement statistique directement sur des données distribuées.
Scénario de fonctionnement d’un agent autonome : Dans un scénario illustratif, lorsqu’un agent IA intégré à Joule détecte un risque de rupture sur un composant critique dans SAP S/4HANA, il interroge en temps réel via Dremio les données de télémétrie des transporteurs logistiques stockées sur un Data Lake S3 non-SAP. L’agent combine ces informations avec ses modèles d’analyse pour réévaluer le délai de livraison probable, générer une commande de réapprovisionnement alternative et soumettre la validation au responsable des achats, le tout sans quaucune donnée n’ait été migrée ou dupliquée au préalable.
Exemple illustratif hypothétique : À titre d’illustration, un groupe industriel de taille intermédiaire exploitant SAP S/4HANA Cloud et diverses applications de gestion logistique tierces générait chaque nuit 450 Go de flux ETL vers un Data Warehouse tiers. Le coût annuel direct lié aux pipelines de données (outils d’ingestion, puissance de calcul décisionnelle, maintenance des scripts de transformation) s’élevait à 320 000 €. En basculant sur une architecture de requêtes fédérées SAP BDC / Dremio interrogeant directement le Lakehouse natif, l’entreprise supprime l’ingestion intermédiaire et réduit de 65 % ses dépenses opérationnelles d’ingénierie de données.
Cette optimisation budgétaire s’inscrit directement dans la logique de maîtrise du TCO récurrente dans les architectures Cloud, où la multiplication des connecteurs tiers représente un facteur caché d’explosion des coûts.
Mutations du marché des ERP : composabilité, décommissionnement des ETL et émergence des agents autonomes
L’opération SAP-Dremio s’inscrit dans plusieurs tendances de fond qui reconfigurent l’industrie du logiciel de gestion :
- La fin progressive des ETL lourds : l’accès direct aux données stockées dans des formats ouverts (Apache Iceberg, Delta Lake) devient la norme. Le marché de l’analytique évolue vers la virtualisation et la fédération de données à la source.
- L’émergence de l’IA agentique opérationnelle : alors que 33,8 % des entreprises prévoient de déployer des agents IA dans la supply chain d’ici 18 mois (source : The Futurum Group, juillet 2026), les systèmes d’information doivent fournir une infrastructure de données à latence nulle. On assiste à une véritable redéfinition du rôle de l’ERP par l’intelligence artificielle.
- L’accélération de la consolidation éditeur : la maîtrise combinée de l’ERP, du Data Lakehouse et des modèles d’IA pousse les éditeurs à multiplier les acquisitions ciblées (à l’instar du rachat de Dremio annoncé en mai 2026 et finalisé en juillet 2026).
- L’urgence de la migration Cloud : les fonctionnalités de Data Lakehouse unifié et d’IA agentique ne sont accessibles que sur les déclinaisons SaaS et Cloud. Cela renforce la pression sur les entreprises encore sous systèmes historiques à mesure que s’accélère le virage forcé vers le Cloud imposé par les grands éditeurs.
Selon les projections sectorielles, le marché mondial des logiciels d’entreprise devrait enregistrer une croissance de 11,6 % sur l’année 2026 pour atteindre 424 milliards de dollars (source : The Futurum Group, juillet 2026), tiré en priorité par les investissements dans les plateformes unifiées d’analytique et d’IA.
Framework d’arbitrage pour les décideurs : quelle stratégie de plateforme pour quel profil SI ?
Pour déterminer l’opportunité de s’appuyer sur SAP Business Data Cloud enrichi par Dremio ou de privilégier un Data Lakehouse tiers neutre, les directions informatiques et financières peuvent s’appuyer sur le framework à trois profils ci-dessous.
Exemple illustratif hypothétique : Considérons, à titre d’illustration, le cas fictif d’un groupe d’équipementiers de 1,2 milliard d’euros de chiffre d’affaires, articulé autour d’un noyau SAP S/4HANA (80 % du CA) et de deux filiales récemment acquises sous des ERP de taille intermédiaire (Odoo et Infor). Le groupe hésite entre un projet de centralisation décisionnelle sur Snowflake (devisé à 850 000 € de mise en œuvre et 180 000 €/an de licences/consommation) et le déploiement du module SAP Business Data Cloud avec Dremio (estimé à 420 000 € d’intégration, en tirant parti du crédit souscrit sur la BTP/S/4HANA).
En appliquant la grille de qualification ci-dessous, le DSI constate que 85 % de ses requêtes agentiques nécessitent la préservation du contexte financier SAP (hiérarchies de centres de profits, devises de consolidation) :
- Profil A : Entreprises ‘SAP-Centrique’ (S/4HANA Cloud prédominant)
- Recommandation : Adopter SAP Business Data Cloud avec l’extension Dremio.
- Justification : Conservation native de la sémantique métier ERP, absence de coûts d’exportation de données et déploiement immédiat des agents Joule.
- Profil B : Systèmes d’information hautement hétérogènes (Multi-ERP équilibrés, pas de dominante)
- Recommandation : Évaluer un Data Lakehouse agnostique (Databricks ou Snowflake) ou une architecture hybride.
- Justification : Si la donnée ERP SAP représente moins de 40 % du patrimoine applicatif, la valeur ajoutée du Knowledge Graph SAP diminue face au besoin d’un entrepôt neutre d’entreprise.
- Profil C : Environnements axés sur l’ingénierie lourde et les données scientifiques / IoT massives
- Recommandation : Approche bi-moteur (Databricks pour la Data Science / Advanced ML et SAP BDC pour le pilotage financier et la supply chain).
- Justification : Dremio assure la fédération entre la couche comptable SAP et le Lakehouse de données brutes sans nécessiter la duplication des petabytes de données télémétriques.
En conclusion, l’acquisition définitive de Dremio permet à SAP de lever l’un de ses plus anciens verrous historiques : l’isolation de la donnée ERP. En offrant une passerelle open source sans ETL vers l’ensemble du patrimoine informatique de l’entreprise, SAP se positionne avantageusement pour faire de son environnement l’écosystème d’exécution privilégié de l’IA agentique.
Sources
- SAP News Center (2026-07-06) : SAP Completes Acquisition of Dremio
- The Futurum Group (2026-07-06) : SAP’s Dremio Acquisition Provides Agentic AI Data Foundation
