Data Intelligence
Des offres courtes et ciblées, chacune avec ses livrables, pour avancer à votre rythme : choisir votre plateforme, cadrer, construire un premier socle, maîtriser les coûts, ouvrir vos données à l'IA, former vos équipes.
Un projet de Data Platform ne se mène pas forcément d'un bloc. Chaque offre ci-dessous répond à un besoin précis et se termine par des livrables concrets : vous pouvez en choisir une seule, ou les enchaîner. Les étiquettes indiquent la plateforme concernée, Microsoft Fabric, Snowflake ou Power BI.
Pour commencer, un brainstorming avec un expert, sans frais, de deux heures à une demi-journée, pour poser vos enjeux et voir par où commencer.
Sans frais Microsoft FabricSnowflakePower BI
De deux heures à une demi-journée avec un expert, sans frais, pour poser vos enjeux et voir par où commencer.
Un premier échange avec un expert Data Intelligence, de deux heures à une demi-journée, sans frais : vos enjeux, vos usages actuels et vos questions, pour voir ensemble par où commencer et si une journée découverte vous sera utile.
Microsoft FabricSnowflakePower BI
Une journée chez vous : de vos rapports à vos sources, un mini dossier d'architecture et la faisabilité de votre plateforme.
Une journée chez vous pour comprendre votre contexte, et vous proposer seulement ce qui vous sert, pas un catalogue de modules. Nous partons de vos usages : vos rapports, vos fichiers Excel, vos silos, le temps passé à consolider. Puis nous remontons vers vos sources, leur fréquence de mise à jour, vos besoins de temps réel, votre maturité data, votre budget et vos contraintes de sécurité (localisation des données, exports par mail ou SFTP). Avant la journée, vous nous transmettez un échantillon de rapports anonymisés.
Microsoft FabricSnowflake
Sources et flux réellement utilisés, architecture cible, cas d'usage priorisés et budget construit par étapes.
Première phase de la Data Platform Socle, ou prestation à part. À partir du mini dossier d'architecture de la journée découverte : cartographier les sources et les flux réellement utilisés et définir l'architecture cible, en architecture médaillon (sur Microsoft Fabric : OneLake, lakehouse, warehouse en couche Gold). Les cas d'usage sont priorisés et le budget construit par étapes : mise en place, licences, coût de la plateforme en production.
Microsoft FabricSnowflake
Comparer les deux plateformes selon votre existant, vos compétences, votre budget et vos contraintes de sécurité.
Comparer Microsoft Fabric et Snowflake selon votre existant Microsoft, vos compétences internes, votre budget et vos contraintes de sécurité, pour choisir le socle de votre Data Platform.
Microsoft FabricSnowflake
Estimer ce que coûtera votre plateforme, du projet à la production, sur Microsoft Fabric ou Snowflake.
Estimer ce que coûtera votre plateforme, en distinguant le coût du projet de celui de la production, souvent oublié dans les budgets. Sur Microsoft Fabric : la capacité (SKU F) et les licences Power BI de vos utilisateurs, avec le choix entre paiement à l'usage et réservation. Sur Snowflake : l'édition (le masquage dynamique et le filtrage des lignes demandent l'édition Enterprise), la taille des entrepôts virtuels, leur mise en veille automatique et les crédits consommés.
Microsoft FabricSnowflake
Une première Data Platform opérationnelle, avec un premier cas d'usage en production, conçue pour évoluer.
Une première Data Platform opérationnelle sur Microsoft Fabric ou Snowflake, avec un premier cas d'usage en production, conçue pour évoluer. Elle commence par le cadrage, puis construit le socle : architecture médaillon Bronze, Silver et Gold qui centralise les données, gouverne les accès et multiplie les usages, lakehouse et warehouse prêts pour l'IA, modèle de données analytique et premier tableau de bord Power BI, sécurité de base et mise en production industrialisée (CI/CD). C'est la première étape d'une approche graduelle : la plateforme et sa gouvernance d'abord, la data science ensuite, avec un budget progressif.
Microsoft FabricSnowflake
Automatiser l'alimentation d'une source (API, fichiers, base de données) vers votre plateforme.
Automatiser l'alimentation d'une source (API d'un logiciel, fichiers, base de données), avec ses secrets et sa planification. Sur Microsoft Fabric : un notebook Python ou un pipeline vers un lakehouse, les secrets et le principal de service dans Azure Key Vault. Sur Snowflake : les connecteurs Openflow (SQL Server, Oracle, Dataverse pour Dynamics 365…), Snowpipe, ou un outil du marché comme Airbyte.
Microsoft FabricSnowflake
Rendre vos données existantes accessibles sans les dupliquer, sur Fabric, sur Snowflake, ou entre les deux.
Rendre vos données existantes accessibles sans les dupliquer. Sur Microsoft Fabric : des raccourcis vers Azure, AWS ou GCP, ou la mise en miroir d'une base source répliquée en quasi temps réel, Snowflake compris. Sur Snowflake : le partage de données sécurisé (Secure Data Sharing) et les tables au format ouvert Apache Iceberg. Entre les deux, les tables Iceberg de Snowflake peuvent être stockées dans OneLake et lues par Fabric sans copie.
Microsoft FabricSnowflake
Des contrôles de qualité automatisés sur vos données, avec un suivi des anomalies.
Définir et automatiser des contrôles de qualité, avec un suivi des anomalies. Sur Microsoft Fabric : des contrôles sur la couche Silver de l'architecture médaillon. Sur Snowflake : des tests dbt sur les modèles de données, ou les contrôles de qualité de la plateforme.
Microsoft FabricSnowflake
Alertes, métriques d'usage, capacité et coûts : savoir qui consomme quoi, quand et pour quel coût.
Des alertes et des métriques d'usage pour suivre la capacité et les coûts de votre plateforme, et savoir qui consomme quoi, quand et pour quel coût. Sur Microsoft Fabric comme sur Snowflake, nous configurons des outils de la communauté, packagés et déployés pour vous, et les présentons à vos équipes. Sur Snowflake, ils s'appuient aussi sur les budgets et les moniteurs de ressources de la plateforme.
Microsoft FabricSnowflake
Industrialiser le déploiement de votre plateforme entre environnements, avec GitHub ou GitLab.
Relier votre plateforme à Git et industrialiser son déploiement entre environnements. Sur Microsoft Fabric : intégration avec GitHub, principal de service, espaces de travail par environnement, pipeline de déploiement. Sur Snowflake : projets dbt versionnés et testés, dépôt Git relié à Snowflake, déploiement par GitHub Actions ou GitLab CI.
Microsoft FabricSnowflake
Analyser la consommation et les performances, puis appliquer les optimisations.
Analyser la consommation et les performances de votre plateforme, puis appliquer les optimisations. Sur Microsoft Fabric : organisation des tables du lakehouse, actualisations, mode Direct Lake. Sur Snowflake : taille et mise en veille des entrepôts virtuels, requêtes les plus coûteuses.
Microsoft FabricSnowflakeMicrosoft Azure
SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS : migrer à l'identique ou moderniser vers Fabric, Snowflake ou Azure, avec un plan par lots.
Votre décisionnel tourne sur vos serveurs : SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS. La fin du support étendu de SQL Server 2016, le 14 juillet 2026, en fait souvent le moment de choisir entre deux voies. La migration à l'identique : SQL Server sur Azure SQL Managed Instance ou sur une machine virtuelle, packages SSIS exécutés dans Azure Data Factory. Ou la modernisation vers une Data Platform : Microsoft Fabric, Snowflake ou les services de données Azure. Nous inventorions l'existant (bases, flux, cubes, rapports), comparons les cibles sur vos critères (coûts, compétences, sécurité réseau, lieu d'hébergement des données) et construisons le plan de migration par lots.
Snowflake
Évaluer, convertir, tester et valider votre migration vers Snowflake, avec les outils de l'éditeur.
Migrer votre entrepôt de données vers Snowflake depuis une plateforme on-premise ou un autre cloud, avec Snowflake AIM, qui réunit les outils de migration de l'éditeur : évaluation de l'existant et plan de migration, conversion du code SQL et des procédures stockées, tests, migration des objets et des données, validation des données entre l'ancien et le nouveau système, puis migration des flux d'alimentation et des outils de BI. Les packages SSIS peuvent être convertis en projets dbt.
Microsoft FabricSnowflakePower BI
Placer une Data Platform entre vos logiciels et Power BI : historique, modèle partagé, actualisations sans charger l'ERP.
Vos rapports Power BI interrogent directement l'ERP ou vos logiciels métiers : requêtes lourdes sur la base de production, actualisations limitées (8 par jour en licence Pro), mêmes transformations recopiées d'un rapport à l'autre, pas d'historique, sources difficiles à croiser. Nous plaçons une Data Platform entre vos logiciels et Power BI, avec des données historisées et un modèle sémantique partagé par tous les rapports. Sur Microsoft Fabric : Link to Fabric pour Dynamics 365, mise en miroir SAP, Copy job, et le mode Direct Lake. Sur Snowflake : connecteurs Openflow (Dataverse pour Dynamics 365, SQL Server, Oracle) et accès sans copie aux données SAP. Vos rapports existants sont ensuite rebranchés sur ce modèle.
Microsoft FabricSnowflake
Une protection cohérente à tous les niveaux : un utilisateur ne voit que ce que ses droits autorisent.
Protéger vos données à tous les niveaux, pour qu'un utilisateur ne contourne pas par une autre voie ce que ses droits lui interdisent. Sur Microsoft Fabric : rôles des espaces de travail, sécurité OneLake et sécurité au niveau des lignes (RLS). Sur Snowflake : rôles, politiques d'accès aux lignes (row access policies) et masquage dynamique des colonnes (édition Enterprise).
Microsoft FabricSnowflake
Classification, politiques d'accès, étiquettes et lineage pour gouverner vos données.
Recenser et classer vos données, définir les politiques d'accès, étiqueter les objets et retracer l'origine des données (lineage), pour piloter la BI comme l'IA. Sur Microsoft Fabric : Microsoft Purview et le OneLake Catalog. Sur Snowflake : Horizon Catalog, sa classification automatique des données sensibles et son lineage.
Microsoft FabricSnowflake
Un agent à qui vos métiers délèguent l'analyse, dans un périmètre et des droits bien définis.
Un agent à qui vos équipes délèguent l'analyse, comme à un stagiaire bien encadré : il répond en langage naturel aux questions des métiers, dans des scénarios cadrés et un périmètre défini par ses instructions. C'est une autre forme de self-service BI, sans créer de rapport. Il se distingue de Copilot, qui fait des tâches à votre place (créer une mesure, un rapport). Sur Microsoft Fabric : le Data Agent s'appuie sur le modèle sémantique ou le lakehouse, respecte la sécurité OneLake et le RLS, et s'interroge depuis Copilot dans Power BI ou un serveur MCP. Sur Snowflake : Cortex Agents et Snowflake CoWork s'appuient sur des vues sémantiques, respectent les politiques d'accès aux lignes et le masquage dynamique, et s'interrogent depuis CoWork, Microsoft Teams ou un serveur MCP.
Microsoft FabricSnowflake
La deuxième étape : des modèles prédictifs sur des données déjà centralisées et gouvernées.
La deuxième étape de votre Data Platform, une fois la plateforme et sa gouvernance en place : des modèles prédictifs sur des données déjà centralisées et fiables, par exemple des prévisions de ventes ou la détection d'anomalies. Nous partons d'un cas d'usage métier, préparons les données, entraînons et versionnons le modèle, puis restituons ses résultats là où vos équipes travaillent. Sur Microsoft Fabric : notebooks, suivi des expériences et des modèles avec MLflow, prédictions calculées en lots et lues dans Power BI. Sur Snowflake : Snowflake ML (Feature Store, Model Registry), notebooks sur processeurs ou GPU, fonctions de prévision et de détection d'anomalies en SQL.
Microsoft FabricSnowflakePower BI
Nos trois niveaux de formation Power BI, quelles que soient vos sources de données.
Nos formations Power BI en trois niveaux (fondamentaux, analyse avancée, Power BI Service), quelles que soient vos sources de données. Si vos données sont sur une Data Platform, nous adaptons les exercices : sur Microsoft Fabric, le mode Direct Lake et les modèles sémantiques partagés ; sur Snowflake, le choix entre import et DirectQuery.
Snowflake
La prise en main de Snowflake par vos équipes techniques.
La prise en main de Snowflake par vos équipes techniques : bases, schémas et rôles, entrepôts virtuels, alimentation des données, transformations avec dbt, maîtrise des coûts. Pour aller plus loin, l'éditeur propose la certification SnowPro Core.
Microsoft FabricSnowflakePower BI
Un expert Fabric ou Snowflake mobilisable selon vos besoins, en régie.
Un expert Microsoft Fabric ou Snowflake mobilisable selon vos besoins : conseil, revue d'architecture, déblocage technique. En régie, plus souple qu'un forfait quand il faut changer de cap.
Par un brainstorming avec un expert, sans frais, de deux heures à une demi-journée. Si le projet se confirme, la journée découverte part de vos rapports pour remonter à vos sources : vous repartez avec un mini dossier d'architecture de votre existant, une première validation de la faisabilité et une proposition rédigée avec vos mots.
Oui. Chaque offre a ses propres livrables, et elles s'enchaînent : cadrage, Data Platform Socle, puis supervision de la plateforme et déploiement continu, par exemple.
Cela dépend de votre existant, des compétences de vos équipes, de votre budget et de vos contraintes de sécurité. Notre offre d'aide au choix compare les deux plateformes sur vos critères ; notre guide Microsoft Fabric ou Snowflake donne les repères principaux.
En dimensionnant la plateforme dès le cadrage (la capacité sur Microsoft Fabric, l'édition et les entrepôts virtuels sur Snowflake), puis en la supervisant : qui consomme quoi, quand et pour quel coût. Nos offres de dimensionnement, de supervision et d'optimisation couvrent ces points, sur Fabric comme sur Snowflake.
Décrivez-nous votre contexte : nous vous proposons l'offre adaptée.