Mieux comprendre Microsoft Fabric, la solution pour une analytique unifiée

Microsoft Fabric : une réponse à la fragmentation des technologies open source

La dernière décennie a été témoin d'une explosion d'innovations dans le domaine des technologies open source. Cette ère d'innovation a, toutefois, mené à une fragmentation considérable dans l'écosystème technologique. Le schéma développé par Firstmark and Capital (ci-dessous) illustre parfaitement cette complexité, mettant en lumière le défi colossal auquel sont confrontés les décideurs lorsqu'ils cherchent à extraire de la valeur de leurs données. Face à cette problématique, Microsoft propose depuis fin 2023 une solution ambitieuse avec sa nouvelle plateforme : Microsoft Fabric. Une arrivée révolutionnaire dans le domaine de l’analytique, qui a fait beaucoup de bruit dès son annonce, et qui continue encore aujourd’hui. Cette agitation crée également beaucoup d’interrogations. Nous allons, dans cet article, répondre à la toute première : Qu’est-ce que Microsoft Fabric?

Comment fonctionne Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric est bâtie autour de plusieurs piliers fondamentaux, parmi lesquels on trouve une approche unifiée du Software as a Service (SaaS), l'adoption du format open source pour ses données, notamment via le format de fichier Parquet et Delta.

À ceux-ci s’ajoute également le concept de lakehouse, qui permet une gestion des données à la fois fluide et efficace, en fusionnant les bénéfices des data lakes (lac de données) et des data warehouses (entrepôt de données), et ce dans une architecture unique et performante. Ce modèle favorise une analyse des données plus rapide et plus intelligente, essentielle pour les entreprises cherchant à optimiser leur prise de décision stratégique. Mais c'est surtout autour de la notion de OneLake que Microsoft Fabric articule sa proposition de valeur.

Présentation du OneLake de Microsoft Fabric

Le OneLake se présente comme le cœur battant de Microsoft Fabric. Il s'agit d'un lakehouse (lac de données) unifié, conçu pour accueillir et intégrer toutes les charges de travail à travers une plateforme unique. Nous y retrouvons :

• Engineering données : Offre une plateforme Spark permettant la transformation de données à grande échelle et leur démocratisation via le lakehouse. Son intégration à Data Factory donne la possibilité de programmer et d'orchestrer efficacement les travaux et notebooks Spark.
  
• Data Factory : Facilite l'intégration de données, permettant de collecter, de préparer et de transformer des informations provenant d'une large gamme de sources (bases de données, entrepôts de données, lakehouses, les flux en temps réel…).
  
• Science des données : Les utilisateurs peuvent construire, déployer et exploiter des modèles de machine learning. L’intégration à Azure Machine Learning offre un suivi des expériences et un registre de modèles, rendant les données prédictives accessibles et actionnables au sein de l'organisation.
• Entrepôt de données : Offre une performance SQL optimale et une séparation du calcul et du stockage. Les données sont stockées au format Delta Lake, optimisant ainsi la gestion et l'analyse des données structurées.
• Real-Time Analytics : Outil d’analyse Big Data utilisant un moteur d’analyse spécialisé pour traiter des données semi-structurées en temps réel, pour une réactivité accrue et une meilleure perception globale.
• Power BI : Plateforme d’intelligence d’affaires pour une visualisation intuitive de ses données, permettant ainsi un partage facilité de ces dernières et une meilleure prise de décision.

Cette approche offre une flexibilité sans précédent aux différents secteurs de la gestion de la data. Chaque acteur de l’écosystème, selon son rôle, peut ingérer, transformer des données et créer des pipelines de données efficaces. Le data engineer (l’ingénieur de données), par exemple, peut orchestrer la transformation des données et la création de pipelines. Le data scientist (le scientifique de données) peut effectuer ses analyses et entraîner ses modèles, tandis que le data analyst (l’analyste de données) peut explorer, visualiser et partager ses résultats, grâce aux outils intégrés à la solution comme Azure Data Factory ou Power BI. Cette structure unifiée du OneLake est l’une des raisons expliquant pourquoi Microsoft Fabric est une révolution dans le domaine de l’analytique.

Multiplicité des Approches pour la Manipulation des Données

Microsoft Fabric se distingue par sa capacité à offrir aux utilisateurs plusieurs méthodes pour interagir avec les données :

Via Dataflow Gen 2 :

Dataflow Gen 2 est un outil visuel puissant qui permet de créer des pipelines d'ingestion et de transformation de données sans écrire une seule ligne de code. Grâce à une interface glisser-déposer intuitive, la conception des flux de travail complexes se fait en quelques clics seulement. Que vous souhaitiez ingérer des données depuis des sources diverses ou appliquer des transformations avancées, Dataflow Gen 2 offre une flexibilité inégalée.

Via des notebooks :

Les notebooks, basés sur PySpark, permettent d'interagir avec les données de manière interactive et exploratoire. Vous pouvez écrire du code Python, exécuter des requêtes SQL, visualiser des données et même entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Les notebooks sont particulièrement utiles pour les scientifiques de données qui souhaitent expérimenter et itérer rapidement sur leurs analyses.

Via des pipelines de données :

Si vous préférez une approche plus traditionnelle, vous pouvez créer des pipelines de données robustes et automatisés. Ces pipelines peuvent être développés à l'aide de langages de programmation comme Python ou Scala, et peuvent être intégrés à des systèmes de contrôle de version et de déploiement continu. Les pipelines de données sont idéaux pour les flux de travail complexes et récurrents, garantissant une exécution fiable et reproductible.


Que vous soyez un analyste de données, un scientifique de données ou un ingénieur de données, la plateforme vous offre la flexibilité nécessaire pour interagir avec vos données de la manière qui vous convient le mieux. C’est cette approche polyvalente qui est l’une des forces de Microsoft Fabric, car elle vous permet de tirer parti de vos données de manière efficace et productive, en fonction de vos besoins spécifiques.

Les coûts : Une structure flexible et transparente

Niveau coûts, Microsoft Fabric est facturé à l'heure d'utilisation, avec des tarifs fixes par SKU et par CU. Les frais de stockage des données dans le OneLake sont facturés séparément en fonction de la quantité stockée. Grâce à ce modèle flexible, les entreprises peuvent démarrer avec une configuration modeste puis faire évoluer leur environnement Fabric au fur et à mesure que leurs besoins augmentent, en payant uniquement pour les ressources réellement consommées.

• Les SKU : Microsoft propose différentes SKU pour les services de Fabric, chacune offrant des niveaux de performances, de stockage et de fonctionnalités spécifiques.
• Les CU : Une fois la SKU choisie, vous pouvez ajuster la capacité en allouant des CU supplémentaires. Chaque CU représente une quantité définie de ressources CPU, mémoire et stockage temporaire. Plus vous ajoutez de CU, plus les performances et la capacité de votre environnement Fabric augmenteront.

_{Source : Microsoft Fabric – Tarifs | Microsoft Azure}

• Gestion des coûts : Dans le portail d'administration Fabric, vous pouvez visualiser en temps réel la consommation de CU et les coûts associés à ces services. Cela vous permet d'optimiser vos ressources et d'éviter les surapprovisionnements coûteux.

Conclusion

Microsoft Fabric se positionne comme une réponse innovante et bienvenue à la fragmentation du paysage des technologies open source. En offrant une plateforme unifiée pour l'ingestion, la transformation et l'analyse des données, Microsoft adresse directement les défis posés par la complexité actuelle du secteur. Grâce à ses piliers fondamentaux, ses méthodes flexibles de manipulation de données, et une structure de coûts transparente, la plateforme Microsoft Fabric est prête à révolutionner la manière dont les entreprises exploitent le potentiel de leurs données. Pour les décideurs du Québec et d'ailleurs, c'est une opportunité à ne pas manquer pour simplifier leur infrastructure de données et maximiser l'extraction de valeur.

L’arrivée de Microsoft Fabric marque donc une révolution dans le domaine de l'analytique unifiée, une vision que nous partageons avec conviction, depuis 2020, avant même l’annonce de cette nouvelle arrivée sur le marché donc. En tant que pionniers dans l'intégration de cette technologie novatrice au Québec et au Canada, nous avons non seulement anticipé sa valeur transformative, mais nous nous sommes également positionnés à l'avant-garde de son adoption. Notre collaboration étroite avec Microsoft, marquée par notre participation à des événements clés et notre accès privilégié à Fabric avant même sa sortie officielle, témoigne de notre engagement à rester à la pointe de l'innovation. Chez agileDSS, créée en 2003 et toujours à l'écoute des tendances du marché, nous disposons d'une équipe hautement qualifiée, déjà formée et certifiée sur Microsoft Fabric, prête à vous guider à travers ce changement stratégique majeur. Si vous souhaitez en apprendre plus à ce sujet, mieux comprendre Microsoft Fabric, ses différents personas… contactez-nous dès maintenant.