Données et ETL

Ce qui rend Fabric Data Factory spécial Data Factory dans Microsoft Fabric n’est pas seulement une mise à niveau : il s’agit d’une nouvelle façon de réfléchir à l’intégration des données. Voici quelques-unes des caractéristiques marquantes qui font de Fabric Data Factory un élément révolutionnaire : Élément ADF/Synapse Équivalent dans Fabric Data Factory Points clés Pipelines […]

Microsoft Fabric intègre nativement Apache Spark, le moteur de traitement distribué de référence dans les environnements Big Data. Cette intégration managée permet aux data engineers et data scientists de préparer, transformer et enrichir les données directement dans le Lakehouse, sans déplacer les fichiers ni gérer d’infrastructure. Fabric fournit des clusters Spark prêts à l’emploi pour […]

Des Raccoucis (Shortcuts) au temps réel (Eventstreams), en passant par l’ETL (Pipelines) et le sans-code (Dataflows) Méthode Ce que c’est Quand l’utiliser (exemples) Avantages Limites / À éviter si… Raccourcis (Shortcuts) OneLake Pointeur vers des données existantes (sans copie). Réutiliser un dataset déjà stocké (OneLake/ADLS/S3/GCS), partage inter-workspaces/tenants. Zéro duplication, disponibilité immédiate, gouvernance d’origine conservée . […]

Introduction Dans un contexte où la performance des rapports Power BI est devenue un critère de qualité incontournable, les développeurs BI optimisent constamment leurs modèles sémantiques et requêtes DAX. Pourtant, un piège de modélisation subtil passe souvent inaperçu : l’utilisation des clés primaires dans les visuels Power BI. Cette pratique transforme une requête optimisée SPARSE […]

DataFlows Gen2 : L’ETL no-code de Microsoft Fabric : DataFlow Gen2 c’est le processus de préparation et de transformation de données, c’est une expérience low-code/no-code d’intégration de données réalisé dans le Cloud via Power Query Online et stockés directement dans OneLake et réutilisables dans tout Fabric (contrairement au Gen1 limités aux workspaces Power BI) Avantages : Limites […]

Pourquoi connecter des outils externes ? Dans la plupart des entreprises, une partie des données se trouve en dehors de Fabric — par exemple dans un CRM (Dynamics 365), un ERP (SAP) ou des chaînes ETL existantes (Talend). L’objectif est de rapatrier et centraliser ces données dans OneLake / Lakehouse ou dans le Warehouse afin […]

Pipelines : l’orchestrateur d’ingestion et de traitements de Fabric Les Pipelines apportent, au sein de Fabric, les capacités d’ingestion et d’orchestration d’Azure Data Factory.Un pipeline est un flux de travail data qui orchestré et automatise des processus ETL/ELT (planification, dépendances, conditions, notifications) en enchaînant des activités (Dataflows Gen2, Notebooks Spark, T-SQL…). Avantages Limites

Qu’est-ce qu’un flux de tâches ? Les flux de tâches (Task Flow) sont une fonctionnalité d’espace de travail dans Microsoft Fabric qui permet de créer une représentation visuelle du workflow de votre projet d’analyse de données. À mesure qu’un espace de travail Fabric devient plus complexe avec de nombreux éléments (Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Notebooks, rapports […]

L’écosystème de la Business Intelligence s’est considérablement enrichi ces dernières années avec l’émergence de nouvelles technologies de traitement de données. Si SQL reste le standard historique, PySpark SQL s’impose pour le Big Data, T-SQL domine l’environnement Microsoft, et Python se distingue par sa flexibilité. Chaque langage répond à des besoins spécifiques et présente des avantages […]

L’architecture en médaillon organise le Lakehouse en couches successives (zones) afin d’élever la qualité, la structure et la valeur métier des données à chaque étape.Dans Microsoft Fabric, ce modèle s’implémente naturellement au-dessus de OneLake et du format Delta Lake (transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité), time travel, schéma évolutif), rendant les transformations fiables, reproductibles et […]

Microsoft Fabric est une plateforme SaaS complète qui centralise l’ingestion et la préparation des données, l’analyse (SQL/Spark), la data science et la BI au sein d’un même environnement. Entièrement gérée, elle ne nécessite aucun serveur ni cluster : aucune infrastructure à maintenir, un simple navigateur suffit. 1) Un modèle SaaS qui fait la différence Moins […]

Critère DataFlow Gen2 Pipelines Rôle Préparer les données sans code (Power Query). Orchestrer des traitements de bout en bout. Transformations Interface clics (filtres, jointures, colonnes calculées). Copier, lancer des scripts, exécuter des notebooks, utiliser T-SQL, appeler des API web. Planification Actualisations simples et régulières. Déclencheurs horaires/événementiels, dépendances entre tâches. Volumes & performance Adapté à des […]

La notion de CU/s et la mesure de la consommation : Une capacité Microsoft Fabric correspond à une puissance dédiée mesurée en Capacity Units (CU). Plus le niveau est élevé (de F2 à F2048), plus la capacité est puissante. Par exemple, une F64 dispose de 64 CU. L’usage est mesuré toutes les 30 secondes (un […]

Afin d’ouvrir OneLake aux données externes, Fabric introduit deux fonctionnalités clés : Les raccourcis (shortcuts) : représentent des objets dans OneLake qui pointent vers d’autres emplacements de stockage externes à l’espace de travail, externes à Fabric, externes à Azure ou encore des sources en local. Cette capacité de virtualisation permet de référencer et d’accéder aux données […]

Dans la majorité des entreprises, les données sont dispersées entre différents outils, applications et fichiers è il devient difficile d’avoir une vision globale, d’assurer la qualité des données et de les transformer rapidement en décisions concrètes. Microsoft Fabric est une solution SaaS unifiée qui centralise l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion à […]

L’architecture de Microsoft Fabric repose sur un ensemble de composants interconnectés, chacun répondant à un rôle spécifique dans le cycle de vie des données.Ces briques fonctionnent au sein d’un environnement unifié, appuyé sur OneLake, le lac de données central.Le tableau ci-dessous présente les principaux composants de Fabric et leur rôle opérationnel dans cette architecture intégrée. […]

Dans Microsoft Fabric, les équipes produisent une grande variété d’objets : Lakehouses, modèles sémantiques, entrepôts, jeux de données, rapports Power BI…Mais comment garantir que les utilisateurs de toute l’entreprise savent quelles données sont fiables, validées et officielles ? C’est le rôle de la fonctionnalité d’approbation (Endorsement).Elle permet d’identifier, de promouvoir et de certifier les éléments […]

Introduction : Dans un contexte où l’accès rapide et flexible aux données devient un enjeu stratégique, les organisations cherchent à optimiser la façon dont elles exposent leurs données analytiques aux applications métier. Les méthodes traditionnelles : exports manuels, requêtes ad-hoc répétées, ou APIs REST complexes montrent rapidement leurs limites face aux besoins croissants de performance […]

Introduction : Dans Microsoft Fabric, le Lakehouse combine les avantages d’un data lake (stockage flexible) et d’un data warehouse (analyse SQL). Face à la problématique récurrente d’accès aux données Delta pour les analystes métier — qui ne maîtrisent pas PySpark et pour qui la création d’un Warehouse séparé impliquerait duplication des données, coûts supplémentaires et […]

OneLake, c’est l’espace de stockage centralisé de Fabric , l’endroit où toutes tes données sont physiquement enregistrées. Tu peux y déposer à peu près n’importe quel type de fichier. Mais attention : tous les formats ne se valent pas. Certains sont juste « posés là » sans avantage particulier, d’autres sont pleinement exploités par l’écosystème Fabric. Cet […]

1.Introduction : pourquoi Delta Lake ? Quand tu crées un Lakehouse dans Microsoft Fabric et que tu charges des données dans une table, il se passe quelque chose dans les coulisses : tes données sont automatiquement stockées au format Delta Lake. Pas besoin de le configurer, pas besoin de le demander : c’est le comportement […]