Audit, construction, stabilisation, validation et mise en production. Une chaîne pensée comme un système d'exécution, pas comme une suite d'étapes à enchaîner.
Faire face à la réalité des données
La phase d'audit vise à comprendre les données telles qu'elles existent réellement dans les systèmes sources.
Elle repose sur l'extraction et l'analyse des données réelles, la mesure des volumétries effectives, l'identification des incohérences, doublons et cas limites, ainsi que la compréhension des dépendances fonctionnelles.
L'objectif est d'obtenir une vision claire de ce qui est réellement migrable et des risques associés.
Construire le système de migration
La migration n'est pas traitée comme un ensemble de scripts ponctuels, mais comme un système industriel.
Cette phase consiste à construire une chaîne de migration configurable, traçable et répétable, capable d'évoluer au fil des exécutions.
Le système est conçu pour supporter les itérations, les corrections et la montée en charge, tout en conservant une visibilité complète sur les traitements effectués.
Stabiliser par l'exécution
Le système est exécuté sur des périmètres fonctionnels réels (articles, assemblages, structures, etc.).
Chaque exécution met en évidence des écarts ou des anomalies qui sont analysés et corrigés.
Ces boucles Run / Fix s'enchaînent progressivement, périmètre après périmètre, jusqu'à stabiliser les règles métier, les données et les traitements. Chaque itération renforce la fiabilité globale de la migration.
Valider l'ensemble
Une fois les périmètres stabilisés, un dry run est réalisé sur l'ensemble de la chaîne.
Il s'agit d'une exécution complète, à volumétrie réelle, couvrant l'intégralité des données et des traitements.
Ce n'est pas une démonstration, mais une répétition générale destinée à valider que le système tient à l'échelle réelle.
Passer en production sans surprise
Le passage en production intervient lorsque la migration est déjà maîtrisée.
Les données, les règles métier et les traitements ont été éprouvés par l'exécution répétée.
La mise en production devient une étape contrôlée, sans découverte tardive ni effet de surprise.
De quelques mois à plus d’un an, selon la volumétrie réelle, la qualité des données sources et le nombre de systèmes impliqués. C’est précisément le rôle de la phase d’audit : mesurer le périmètre effectif pour donner une estimation fiable, au lieu d’un chiffre de convenance annoncé avant d’avoir regardé les données.
Parce que l’état réel des données sources est découvert trop tard. Documentation obsolète, règles métier implicites, volumétries sous-estimées : ces écarts n’apparaissent qu’à l’exécution, sur des données réelles. Notre réponse est d’exécuter tôt et souvent, périmètre par périmètre, pour stabiliser la chaîne bien avant la bascule.
Un dry run est une répétition générale de la migration : la chaîne complète est exécutée à volumétrie réelle, de l’extraction au chargement. Une recette classique valide des cas de test choisis ; le dry run prouve que le système tient à l’échelle réelle, sur l’intégralité des données.
SAP S/4HANA, Windchill, 3DEXPERIENCE, IFS et Teamcenter notamment. La méthodologie est indépendante des outils : elle s’applique à toute migration où des données doivent être qualifiées contre un modèle cible, record par record.
Entre 200 000 € et 1 million d’euros selon le périmètre. À mettre en face du coût d’une migration ratée, qui se chiffre en dizaines de millions d’euros : l’expertise représente moins de 1 % du coût d’un fiasco.
ERP ou PLM, legacy à historique long, volumes importants : parlons des contraintes réelles de votre migration.
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