Microsoft Fabric : c’est quoi ?

Pour mon premier article sur Microsoft Fabric, je me devais de revenir à la base de la base pour vous (re)présenter la solution. Alors oui, j’ai un peu de retard pour certains, mais il faut bien commencer quelque part pour alimenter ce site, non ?! 😉

Le nouveau fer de lance de Microsoft

Annoncé l’été dernier par l’éditeur américain, l’annonce de Fabric a fait l’effet d’une bombe (positive) dans la sphère Data. Une nouvelle solution qui se veut unifiée, innovante, simplifiée et tournée vers l’IA : une PÉPITE ! Mais pour comprendre POURQUOI Fabric est réellement une solution, je dois vous montrer cette image :

Vous y comprenez rien ? Ou alors vous connaissez 2 % des outils présents ? Pas de panique : MOI AUSSI ! Et pourtant, j’en ai vu passer des projets Data ! C’est ça le gros problème aujourd’hui du monde de la Data. Cet empilement d’outils, de couches techniques et de silos qui font qu’il est compliqué d’y voir clair sur les solutions à choisir. Je ne vous parle même pas de la déclinaison des métiers qu’on y retrouve : DataOps, Analytics Engineer, Data Scientist Ops Back End… (bon, je l’ai inventé lui). Vous aurez compris, comme on dit chez nous : c’est le B.O.R.D.E.L Et c’est précisément là que Microsoft fait très fort. Ils viennent rationaliser l’offre Data sous une seule et même Data Platform. Une Data Platform (ou modern data stack) qui peut répondre à tous les métiers et enjeux de la data, dans un seul environnement SaaS. On passe donc, d’un scope d’outils Data IMMENSE, à une seule plateforme qui peut se résumer avec cette image :

Pas mal, non ?

OneLake : le game changer ?

Vous connaissez forcément OneDrive, vous savez, le petit nuage bleu en bas à droite de votre barre de tâches. Eh bien, OneLake, c’est pareil, mais pour Fabric. C’est un espace dédié pour votre environnement Fabric. Un espace collaboratif dans lequel vous pouvez stocker, partager, traiter vos données. Ce OneLake est accessible depuis toutes les couches techniques de Fabric et vient unifier/rationnaliser les endroits où vous stockerez une partie de vos Data. Terminé les questions : « Oh Michel, tu as stocké où ton fichier Excel ? » « Oh mais t’es fada, tu n’as pas synchronisé ton SharePoint ?! » Le plus beau dans tout ça, c’est que OneLake peut prendre en charge n’importe quel type de fichier. Pour celles et ceux qui connaissent, il est basé sur la technologie Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2. Mais on rentrera dans les détails techniques plus tard !

Des expériences pour chaque métier, chaque projet !

Vous l’avez vu plus haut, on retrouve plusieurs composants dans Fabric, certains bien connus des personnes qui ont fait beaucoup de Synapse.

  • Data Factory : Qui est le Power Query Online !
  • Synapse Data Engineering : Pour faire votre transformation, chargement, du Lakehouse, du Notebook…
  • Synapse Data Warehousing : Je pense que le nom parle de lui-même, non ? C’est l’expérience pour créer, gérer et monitorer vos entrepôts de données.
  • Synapse Data Science : Vous avez des Data Scientists dans votre équipe ? Ils ont leur propre expérience dédiée : des notebooks, du PySpark, du python, etc. Une petite folie ! Et même du Machine Learning.
  • Synapse Real Time Analytics : Un peu plus barbare comme nom et pourtant ça vous permet d’analyser des données que j’appelle « Big Data » en temps réel, en simplifiant l’intégration, la gestion et l’interrogation des dites données.
  • Power BI : on ne le présente plus, non ? (allez voir mon article sur le sujet)

En conclusion ?

Et voilà, vous l’avez : Microsoft Fabric, le couteau suisse de la Data. C’est une plateforme tout-en-un qui vous libère du casse-tête de choisir parmi une infinité d’outils et de services disparates pour vos besoins en données. Avec Fabric, vous entrez dans une ère où l’accès, le traitement et l’analyse des données se font sans effort, dans un espace unifié.

On se retrouve très vite pour parler de chaque expérience en détails !

Enzo.


Power BI : Pour quoi ? Pour qui ?

À moins que vous ne viviez dans une grotte depuis ces cinq dernières années, Power BI est devenu la référence en matière d’outil de visualisation de données. On parle souvent d’outils de DataViz.

Leader depuis des années sur le Gartner, Power BI se démarque par son intégration native dans l’écosystème Microsoft Office 365 et par sa courbe d’apprentissage très rapide.

Mais attention, il ne faut pas tomber dans le panneau. Même si l’outil se veut accessible et très adapté pour des personnes novices, il n’en reste pas moins très complet, voire même très compliqué à maîtriser dès lors qu’il faut aller plus loin !

La promesse que « même votre belle-mère » pourrait faire du Power BI est vraie, dans une certaine limite.

« BI » de Power BI

Avant de parler de notre outil qui fait des feux d’artifice dans tous les sens, avant de parler de rapport sexy et ergonomique, il est PRIMORDIAL de comprendre dans quel contexte il s’inscrit : la Business Intelligence (et la Data au global).

Power BI est un outil de restitution, qui permet de visualiser des données provenant de sources variées comme du Excel, vos bases de données métiers, votre ERP, votre CRM ou toutes autres solutions stockant de la donnée.

Dans un monde idéal, Power BI ne doit pas interroger les données de vos bases de production en direct. (Ne serait-ce que pour des questions de performances, mais on y reviendra).

Power BI doit arriver au bout d’une chaîne d’ingestion, traitement et stockage de la donnée.

L’objectif ? S’appuyer sur des données travaillées, nettoyées, fiables et prêtes à la consommation.

La magie derrière le rideau !

Ce qui rend Power BI si magique, c’est sa capacité à intégrer des sources de données aussi variées que des feuilles de calcul Excel, des bases de données, des flux en direct et même des réseaux sociaux, pour n’en citer que quelques-unes. Il les mélange toutes dans un chaudron pour en sortir des visualisations interactives et des rapports qui racontent l’histoire cachée derrière vos données.

En bref !

Je pense que pour un premier article sur l’outil, ça sera suffisant. Vous connaissez pour la plupart déjà très bien Power BI.

Ce qu’il faut retenir :

  • Un outil dédié à la Data Visualisation
  • Très puissant dans les transformations grâce à Power Query
  • Capacité native à faire du mobile/tablette
  • Une solution SaaS pour le partage (Power BI Service)
  • S’intègre nativement avec la suite office 365

Le prochain article traitera de ces composants en détails pour bien identifier quelle fonctionnalité utiliser.

Enzo.