Microsoft Fabric :
Une plateforme unifiée pour vos données et votre IA
Découvrez comment Microsoft Fabric révolutionne l’analyse des données pour un meilleur pilotage et plus de créativité avec une plateforme unifiée. Simplifiez l’ingestion, la transformation et l’analyse grâce à des outils puissants et une intégration fluide de l’IA.
Microsoft Fabric, une solution data complète
Microsoft Fabric est conçu pour répondre aux besoins des Data Engineers, Data Scientists, Analystes, et décideurs métiers. Avec des outils comme OneLake, Data Factory,Synapse Data Science, Power BI, et l’intégration à l’IA (via Copilot), Fabric offre une solution complète pour moderniser vos données et accélérer vos insights.
Data Integration
Data Factory
Data Engineering
Synapse
Data Warehouse
Synapse
Data
Science
Synapse
Real Time
Analytics
Synapse
Business
Intelligence
Power BI
Observability
Data Activator
One Lake
Data Factory & Synapse Data Engineering:
l'ingestion des données dans Fabric
Avant de pouvoir bénéficier de toutes les données qui seront stockées dans la data platform Fabric , il faut pouvoir les y transporter. Pour cela il faut utiliser des outils d’alimentation. Microsoft Fabric propose un ensemble varié de systèmes d’alimentation pour pouvoir répondre à tout les cas d’usages.
Microsoft Data factory est l’outil principal proposé dans Fabric. Il propose des interfaces visuelles pour créer des pipelines d’alimentations. Mais Fabric offre aussi d’autres moyens puissants d’alimentation en créant notamment des pipelines orienté code (Spark Notebook..)
Data Factory est un ensemble d’outils d’intégration de données basés sur le cloud qui permettent aux utilisateurs de créer, planifier et gérer des pipelines de données au sein de l’écosystème Microsoft Fabric. Il étend les capacités du service Azure Data Factory (ADF) en s’intégrant profondément dans Microsoft Fabric.
L’ingestion des données se fait de différentes facons dont :
- Avec des Data Pipeline . Un pipeline de données est une série de processus et de flux de travail qui facilite le déplacement, l’orchestration et la transformation des données d’une ou plusieurs sources vers des destinations. Data factory permet la création d’activité (Déplacement via Copy Data, transformation, execution de taches), l’execution du pipeline et la planification. L’utilisation de template de pipeline facilite encore plus la création.
- Avec Dataflow Gen2. Il s’agit d’un outil ETL (extract, transform et load) basé sur le cloud conçu pour des processus de transformation de données évolutifs. Il permet d’extraire des données de diverses sources, de les transformer à l’aide d’un ensemble complet d’opérations et de les charger dans la destination souhaitée à l’aide de Power Query Online. Dataflow Gen2 est un excellent outil pour créer des pipelines de données sans code via une interface visuelle, ce qui facilite la création rapide de pipelines de données. Si vous êtes déjà familier avec Power Query ou n’avez pas peur d’écrire du code, vous pouvez également utiliser le langage M (« Mashup ») sous-jacent pour créer des transformations plus complexes.
- En utilisant Fabric Spark Notebooks et/ou Spark Jobs il est possible de concevoir des scénarios d’alimentation plus complexes, nécessaires dans les cas d’usages liés au machine learning par exemple.
Synapse Data wharehouse
Fabric Data Wharehouse correspond à un entrepôt de données plus « classique » bien que celui-ci soit une solution SaaS entièrement gérée. Il prend en charge nativement le format Delta-Parquet utilisé par OneLake et permet d’interagir avec les données via une interface basée sur SQL. Il offre également des capacités de requêtes croisées sur les données de OneLake, sans nécessiter de duplication des données.
Microsoft Fabric propose deux types de data warehouses : le Synapse Data Warehouse et le SQL Endpoint sur le LakeHouse. Voici un résumé des principaux avantages :
- Synapse Data Warehouse : Entrepôt de données classique avec des capacités T-SQL transactionnelles complètes. Vous pouvez créer et gérer des tables, transformer et interroger vos données via le portail Microsoft Fabric ou des commandes T-SQL. Différentes méthodes d’ingestion de données sont supportées, comme COPY INTO, Pipelines ou SELECT INTO.
- SQL Endpoint sur LakeHouse : Permet d’explorer les fichiers Delta-Parquet stockés dans OneLake grâce à un sous-ensemble de commandes SQL. Idéal pour visualiser les données sans avoir à manipuler directement les fichiers sources.
Avec Microsoft Fabric :
- Importez facilement vos fichiers et transformez-les en format Delta-Parquet pour une exploration rapide.
- Interrogez vos données directement depuis l’éditeur de requêtes ou des outils SQL comme SQL Server Management Studio.
- Créez des rapports Power BI à partir des entrepôts de données, grâce à des datasets optimisés et synchronisés automatiquement.
- Utilisez l’éditeur de requêtes visuelles pour concevoir des requêtes complexes sans connaissance en SQL, démocratisant ainsi l’accès aux données dans votre organisation.
Ces outils simplifient l’analyse, accélèrent la prise de décision et offrent une grande flexibilité, aussi bien pour les développeurs que pour les utilisateurs non techniques..
Synapse Data Science
Les fonctionnalités de Snowflake permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière efficace et sécurisée. Voici les points clés :
La solution Synapse Data Science de Microsoft Fabric offre un environnement puissant et collaboratif travailler sur les cas d’usages beneficiant de la Data Science. Elle offre un panel d’outils pour tirer parti des possibilités de de la Data science intégrés à l’écosystème Fabric pour analyser, modéliser et visualiser les données.
Voici ses principaux avantages :
- Environnement intégré : Synapse Data Science bénéficie parfaitement de OneLake, des entrepôts de données dans Synapse, et du principe des pipelines de données pour fournir un flux de travail fluide entre les étapes de préparation, d’analyse et de visualisation / exploitation des données.
- Découverte et prétraitement des données : Les utilisateurs interagissent avec les données dans OneLake via Lakehouse et peuvent les charger dans des notebooks Python ou Spark pour les explorer, nettoyer et transformer. Les outils comme Data Wrangler simplifient le nettoyage et génèrent du code Python automatisé pour accélérer les tâches répétitives. Les Data scientist et Data Engineer peuvent interroger des données volumineuses directement sans avoir à déplacer ou dupliquer les données.
- Notebooks collaboratifs : Travaillez en équipe grâce à des notebooks interactifs basés sur Jupyter. Ces notebooks prennent en charge plusieurs langages comme Python, R et Scala, facilitant la collaboration entre les équipes.
- Machine Learning intégré : Synapse Data Science et ses notebooks permettent d’utiliser des frameworks de machine learning populaires (comme TensorFlow, PyTorch,Scikit-learn,PySpark,SynapseML) directement dans l’environnement. Vous pouvez facilement entraîner, valider et déployer des modèles sur vos données.L’intégration de MLflow facilite le suivi et la gestion des expériences, tout en exploitant des pipelines ML à grande échelle grâce à SynapseML.
- Interopérabilité avec Azure Machine Learning : Connectez-vous à Azure Machine Learning pour accéder à des outils avancés comme AutoML, l’entraînement distribué, ou le déploiement de modèles en production.
- Analyse exploratoire des données (EDA) : Effectuez des analyses exploratoires approfondies grâce aux bibliothèques open-source intégrées (Pandas, NumPy, Matplotlib, etc.) et identifiez des tendances ou anomalies dans vos données.
- Collaboration interdisciplinaire : L’outil favorise une collaboration efficace entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les analystes, facilitant ainsi la mise en œuvre de projets data complexes.
- Enrichir et partager : Les modèles entraînés peuvent prédire à grande échelle via le scoring par lots. Les résultats peuvent être directement enregistrés dans OneLake et visualisés en temps réel dans Power BI grâce au mode Direct Lake, sans nécessiter de rafraîchissement manuel.
Avec Synapse Data Science, la création de modèles prédictifs, l’analyse avancée des données, la détection des fraudes, l’optimisation des processus métier, la personnalisation des expériences clients grâce à des insights basés sur les données sont facilités par l’utilisation d’une plateforme globale.
Les résultats obtenus peuvent enrichir par exemple un rapport Power BI pour une meilleur prise de décision. les entreprises peuvent ainsi mieux analyser leurs données en se projetant et proposer de nouveaux services ou produits en bénéficiant d’un écosystème robuste et évolutif pour l’ensemble de leurs besoins analytiques.
En intégrant ces outils, Synapse Data Science de Microsoft Fabric offre une plateforme robuste et collaborative pour répondre aux besoins de science des données à l’échelle des organisations.
Synapse Real-Time Analytics
Synapse Real-Time Analytics est une plateforme d’analyse de données entièrement gérée, optimisée pour les données de streaming et les séries temporelles. Elle permet de traiter de grands volumes de données en temps réel avec une faible latence, tout en étant intégrée à l’écosystème Microsoft Fabric.
Voici les principaux avantages de Synapse Real-Time Analytics :
- Base de données KQL : Synapse Real-Time Analytics s’appuie sur une base de données KQL (Kusto Query Language), performante pour interroger des données structurées, semi-structurées et non structurées.
- Analyse temps réel : Conçu pour des flux de données à haute vélocité, il offre une solution robuste pour analyser en direct des événements ou séries temporelles.
- Intégration Fabric : Synapse Real-Time Analytics est intégré à Fabric. il permet d’exploiter les données en temps réel dans d’autres services comme Power BI ou Synapse Data Science, facilitant ainsi l’accès aux données en temps réel pour des usages concrets.
- Flexibilité et performances : Idéal pour des cas d’usage comme la détection de fraudes, la surveillance IoT, ou le traitement de données log, grâce à sa capacité à interroger efficacement des données massives avec une latence minimale.
Avec Synapse Real-Time Analytics, les entreprises disposent d’une solution puissante pour gérer et analyser des flux de données en continu, tout en intégrant ces données dans leurs processus métier pour une prise de décision instantanée et pour la création de solutions performantes et innovantes
Microsoft Power BI
Power BI est une solution d’analyse et de visualisation des données largement reconnu et utilisé. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des rapports interactifs et des tableaux de bord pour transformer les données informations exploitables.
Avec Power BI, s’intègre parfaitement dans dans Fabric et inclut des fonctionnalités avancées comme le mode DirectLake, permettant de charger directement des fichiers au format Parquet depuis le data lake, sans passer par un Lakehouse ou un Warehouse intermédiaire.
Microsoft OneLake
OneLake est un stockage de type « lake »en SaaS unifié, conçu pour simplifier la gestion et l’accès aux données dans Microsoft Fabric.
Comparable à un « OneDrive pour les données », il offre un stockage unique et centralisé, accessible à tous les moteurs de calcul de Fabric.
- Stockage universel : Toutes les données tabulaires sont stockées au format open-source Delta Parquet, sans formats propriétaires, évitant ainsi les silos de données.
- Structure simplifiée : Les données sont organisées en fichiers et dossiers dans un espace de noms global, semblable à un système de fichiers hiérarchique.
- Interopérabilité totale : Les moteurs de calcul de Fabric accèdent directement aux données sans duplication, offrant une expérience fluide pour les workloads.
- Sécurité et gouvernance : Un modèle de sécurité universel garantit un accès transparent et sécurisé, avec indexation automatique pour la découverte, la gouvernance et la conformité.
OneLake constitue la base de Microsoft Fabric, permettant une gestion simplifiée des données à l’échelle de l’organisation.
Conclusion
Avec Fabric , Microsoft propose une Data platform complète, puissante et directement intégrée dans son cloud Azure. Il sagit donc d’une solution efficace pour toutes les organisation qui souhaite construire une data platform pour mieux répondre à leurs enjeux de pilotage , de créativité et pour mieux bénéficier de l’IA
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