Sakata modernise son architecture data avec Microsoft Fabric

Cultiver aujourd’hui les récoltes de demain, c’est le métier de Sakata. Avec la croissance du groupe, son architecture décisionnelle devait, elle aussi, changer d’échelle.

Filiale d’un groupe semencier présent sur plusieurs continents, Sakata Vegetables Europe a fait appel à Datasulting pour moderniser son décisionnel et migrer vers Microsoft Fabric.

Résultat : un socle data solide, une équipe formée et autonome, et une collaboration qui continue bien après la fin du premier lot.

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’un peu plus de 3 000 collaborateurs dans le monde. L’entreprise crée, produit et vend des graines de légumes et de fleurs aux distributeurs et aux producteurs, avec un travail de recherche et développement important pour améliorer la germination et la résistance des semences.

Datasulting travaille plus précisément avec Sakata Vegetables Europe, le siège EMEA, centré sur les légumes 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 sous SQL Server Analysis Services, alimentés depuis une base 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 système 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, avec la mise en place d’un service monde s’appuyant sur une capacité Fabric commune approuvé par le Global IT. Restait à transformer l’essai localement.

Les enjeux dépassaient la seule technique : assurer le pilotage 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 menée avec les équipes de Sakata, pour co-construire le modèle de données et poser un dictionnaire de données solide. Une exigence forte côté client, qui voulait comprendre et s’approprier chaque choix de modélisation.

L’architecture suit notre méthode habituelle : les données de l’ERP arrivent d’abord dans une zone de staging, sont ensuite rangées et historisées dans un entrepôt de données, puis mises en forme dans un datamart qui alimente le modèle sémantique Power BI.

Sur le plan technique, l’équipe a mis en place des pipelines pour extraire les données de l’ERP de Sakata, filiale par filiale, vers une zone de staging dédiée à chacune. L’alimentation de l’entrepôt, elle, repose sur du SQL générique : un seul code par table, paramétré puis rejoué pour chaque filiale.

La mission s’est concentrée sur le périmètre couvert par le cube de suivi des ventes, qui compare le budget, le rolling forecast et les ventes réalisées. L’idée était de livrer un premier cas d’usage complet avant d’élargir. Chaque indicateur a été recetté avec un cahier de tests, en comparant les chiffres du nouveau modèle à ceux de l’ancien cube. Le tout versionné et déployé via Azure DevOps, entre un environnement de test et un environnement de production.

Le transfert de compétences comptait beaucoup pour Sakata : la mission s’est achevée par une formation Data Engineer Fabric des trois membres de l’équipe data du client.

À l’issue de ce premier lot, Sakata dispose d’un socle Fabric organisé en couches (staging, entrepôt, datamart), documenté par un dictionnaire de données et alimenté par l’ERP pour l’ensemble de ses filiales de la zone EMEA. Le modèle sémantique Power BI reproduit fidèlement les résultats de l’ancien cube OLAP, tout en descendant jusqu’au détail de la ligne de facture, que le cube n’exposait pas. Il reste interrogeable depuis Excel : le jour de la bascule, les utilisateurs métier garderont leurs habitudes de travail.

L’équipe côté client est désormais autonome sur Fabric et capable de reproduire la méthodologie de tests sur ses prochains chantiers.

Le volume de données demande une attention particulière : synchroniser l’historique de toutes les filiales de la zone EMEA depuis l’ERP prend du temps, un paramètre à intégrer dans l’organisation des chargements.

La collaboration ne s’est pas arrêtée au premier lot. Les deux équipes continuent à travailler ensemble pour étendre le socle.

Prochaine étape : reprendre les autres cubes pour compléter la couverture métier sur Fabric, et pouvoir éteindre l’ancienne architecture.

Ce projet illustre bien l’approche de Datasulting : poser le modèle de données avant la technique, et transmettre la compétence pour que les équipes internes prennent le relais.