Sakata modernise son architecture data avec Microsoft Fabric

Semer aujourd’hui pour récolter demain, c’est un peu le métier de Sakata. Mais du côté de la donnée, l’entreprise s’appuyait encore sur un système vieillissant qui commençait à montrer ses limites.

Producteur de semences présent sur plusieurs continents, Sakata Vegetable Europe, basé entre Montpellier et Nîmes, a fait appel à Datasulting pour moderniser son architecture décisionnelle et migrer vers Microsoft Fabric.

Résultat : un socle data solide, une équipe formée en autonomie, et une collaboration qui continue plusieurs mois après la fin de la mission.

Sakata est un producteur de semences fondé en 1913, avec un siège historique au Japon et une présence aujourd’hui répartie sur plusieurs continents, pour un total d’environ 3000 collaborateurs dans le monde. L’entreprise vend des graines de légumes et de fleurs aux grands groupes agricoles, avec un travail de recherche et développement important pour améliorer la germination et la résistance des semences.

Datasulting travaille plus précisément avec Sakata Vegetable Europe, la filiale qui pilote la zone Europe, Moyen-Orient et Afrique. Basée à Uchaud, entre Montpellier et Nîmes, cette entité rassemble environ 200 personnes autour d’un site à la fois productif et dédié à la R&D, actuellement en pleine extension.

Sakata s’appuyait sur une architecture data plus ancienne : des cubes OLAP hébergés sur SQL Server, qui précalculaient des agrégations pour les mettre à disposition des équipes métier. Un système développé en interne au fil des années, qu’une petite équipe technique maintenait au quotidien.

Le problème, c’est que ce SQL Server atteignait ses limites de performance et de volumétrie. À l’échelle du groupe, Sakata avait par ailleurs fait le choix stratégique de basculer sur Microsoft Fabric, bénéficiant d’une capacité mondiale partagée dont le coût marginal d’utilisation est quasi nul pour chaque filiale. Restait à transformer l’essai localement.

Les enjeux dépassaient la seule technique : piloter le financier sur plusieurs zones, sociétés et devises, accompagner la croissance du groupe, et harmoniser les données entre filiales. Sakata connaissait déjà Datasulting via l’événement Cultive ta Data [et ton IA] et un premier diagnostic data IA mené quelques mois plus tôt.

Notre équipe Datasulting a démarré par une phase de cadrage volontairement longue, pour co-construire le modèle de données avec les équipes de Sakata et poser un dictionnaire de données solide. Une exigence forte côté client, qui voulait comprendre et s’approprier chaque choix de modélisation.

Sur le plan technique, l’équipe a mis en place des pipelines pour extraire les données de Business Central, l’ERP de Sakata, sur cinq filiales, vers une zone de staging dédiée à chacune. Un même script SQL générique alimente ensuite l’entrepôt de données pour toutes les filiales, sans logique spécifique à gérer au cas par cas. Le choix d’un data warehouse plutôt que d’un Lakehouse s’explique par un besoin de traitement incrémental que les outils natifs ne permettaient pas encore à l’époque.

La mission s’est concentrée sur un premier périmètre maîtrisé : le cube de suivi des ventes, celui qui compare budget, prévisionnel client et réalisé. Objectif : livrer un premier cas d’usage complet, de bout en bout, avant d’élargir. Le tout versionné et déployé via Azure DevOps, entre environnements de développement et de production.

Dernier axe, essentiel pour Sakata : le transfert de compétences. La mission s’est achevée par une formation des trois membres de l’équipe data du client sur Fabric et sur les bonnes pratiques de modélisation sémantique.

À l’issue de la mission, Sakata dispose d’un socle Fabric structuré selon les bonnes pratiques, d’une intégration réussie de sa source Business Central sur cinq filiales, et d’un modèle sémantique Power BI qui reproduit fidèlement les résultats de l’ancien cube OLAP, avec une précision supplémentaire au niveau de la ligne. Les utilisateurs métier ont pu conserver leurs habitudes de travail sous Excel, désormais connecté au nouveau modèle plutôt qu’à l’ancien cube.

Autre résultat clé : une équipe côté client désormais autonome sur Fabric et capable de reproduire la méthodologie de tests sur ses prochains chantiers. La collaboration ne s’est d’ailleurs pas arrêtée là : Sakata a continué à solliciter Datasulting ponctuellement depuis décembre, et les deux équipes travaillent aujourd’hui sur l’extension du projet à une dizaine d’autres cubes pour compléter la couverture métier sur Fabric.

La mission n’a pas été sans quelques frictions techniques, notamment une contrainte de connexion à la réplique de lecture de Business Central que même les équipes Microsoft n’avaient pas anticipée, et des temps de rafraîchissement de la zone de staging plus longs que prévu. Mais rien qui n’ait empêché Sakata de vouloir poursuivre le projet.

Ce projet illustre bien l’approche de Datasulting : poser des fondations data solides, sans se précipiter sur la technique, et transmettre la compétence pour que les équipes internes prennent le relais.

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