Microsoft Fabric, la plateforme data tout-en-un augmentée par l’IA : guide pratique

Les Data Lakes modernes, en particulier, qui constituent le fondement des services Fabric, se sont fragmentés et désorganisés, rendant leur construction, leur intégration, leur gestion et leur utilisation difficiles. 

Pour répondre à ces défis, Microsoft a introduit une plateforme complète de Data Science basée sur le Cloud : Microsoft Fabric. 

C’est quoi, Microsoft Fabric ? 

Microsoft Fabric : la solution d'analyse Big Data la plus complète du marché

Dévoilée lors de la conférence Microsoft Build en mai 2023, cette plateforme analytique tout-en-un répond à l'ensemble des besoins en Data Science. De la gestion du stockage au transfert des données en temps réel, elle intègre une variété étendue de technologies et d'outils en une solution centralisée : 

• Azure Data Factory 

• Synapse Data Engineering 

• Synapse Data Science 

• Synapse Data Warehousing 

• Synapse Real Time Analytics 

Microsoft Fabric offre aux organisations et aux individus la capacité de convertir des entrepôts de données complexes et volumineux en analyses et en charges de travail exploitables. Il représente une implémentation de l’architecture de maillage de données.   
Ce n'est pas la première fois que Microsoft consolide plusieurs services en une seule solution. En 2015, elle avait fusionné Power Query, Power View et Power Pivot pour donner naissance à Power BI. 

• Data Factory : le service de gestion des données cloud, Azure Data Factory, combine la simplicité de l’outil d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) Power Query, avec l’évolutivité et la puissance d’Azure Data Factory. Data Factory offre plus de 200 connecteurs natifs pour se connecter diverses sources de données sur site et dans le cloud. 
   

• Science des données : L'expérience Data Science permet de façon transparente de créer, déployer et opérationnaliser des modèles d'apprentissage automatique au sein de Microsoft Fabric. Cette fonctionnalité s'intègre à Azure Machine Learning pour offrir un suivi des expériences et un registre de modèles intégrés. Les data scientists peuvent ainsi enrichir les données organisationnelles avec des prédictions, permettant aux analystes commerciaux d'intégrer ces prédictions dans leurs rapports BI. Cette évolution va au-delà des informations descriptives pour fournir des informations prédictives. 
   

• Data Warehouse : L'expérience Data Warehouse propose des performances SQL et une évolutivité de pointe. Elle sépare totalement le calcul du stockage, ce qui permet une mise à l'échelle indépendante des deux composants. De plus, elle offre une prise en charge native du format ouvert Delta Lake pour le stockage des données. 
   

• Analyses en temps réel : Les données d'observation sont recueillies auprès de diverses sources telles que des applications, des appareils IoT et des interactions humaines, entre autres. Cette catégorie de données est actuellement en pleine expansion, affichant la croissance la plus rapide. Souvent semi-structurées, ces données sont généralement stockées dans des formats tels que JSON ou Text. Elles sont caractérisées par un volume élevé et des schémas changeants, ce qui rend leur utilisation difficile avec les plates-formes d'entreposage de données traditionnelles. Real-Time Analytics se positionne comme le moteur de premier plan pour l'analyse de ces données d'observation.  
   

• Power BI : Power BI est reconnue comme la première plateforme mondiale de Business Intelligence. Elle offre aux propriétaires d'entreprise la possibilité d'accéder rapidement et intuitivement à l'ensemble des données de Fabric, leur permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées grâce à l'exploitation efficace des données. 
   

• Data Activator, une fonctionnalité sans code de Microsoft Fabric, permet d'automatiser des actions dès que des modèles ou des conditions sont détectés dans les modifications des données. Il surveille les données dans les rapports Power BI et les éléments Eventstreams, et prend automatiquement les mesures appropriées, telles que l'alerte des utilisateurs ou le déclenchement de flux de travail Power Automate, lorsque les données atteignent certains seuils ou correspondent à des modèles spécifiques. 

L'objectif de cette approche est de favoriser l'accessibilité et l'interopérabilité en évitant les architectures propriétaires. Ces dernières peuvent poser plusieurs problèmes, notamment en termes de verrouillage du fournisseur, ce qui limite la flexibilité et la possibilité de changer de fournisseur ou de solution au besoin. De plus, les architectures propriétaires peuvent être coûteuses à entretenir et à mettre à jour, car elles nécessitent souvent l'utilisation d'outils et de technologies spécifiques au fournisseur. 

Le Data Lake unifié offert par One Lake permet ainsi aux utilisateurs de bénéficier de la liberté d'utiliser leurs outils analytiques préférés tout en stockant les données au sein d'un même espace. La gouvernance et l'administration sont également centralisées pour simplifier la gestion des données.

Data lakehouses  : transférer ses données vers OneLake 

Les lakehouses représentent une architecture de données novatrice qui fusionne les avantages des data lakes et des entrepôts de données traditionnels. Contrairement aux data lakes, qui stockent principalement des données brutes dans leur format natif, et aux entrepôts de données, qui stockent des données transformées et prêtes à l'emploi, le lakehouse vise à combiner le meilleur des deux mondes. Il permet de stocker des données brutes dans un lac de données tout en offrant des fonctionnalités avancées d'indexation, de requêtage et de traitement des données, similaires à celles d'un entrepôt de données. 

Ainsi, les lakehouses présentent les avantages suivants : 

• Cette architecture constitue une solution idéale si vous recherchez une plateforme d'analyse scalable qui maintient la cohérence des données. 
• Les lakehouses exploitent des moteurs Spark et SQL pour traiter les données à grande échelle et prennent en charge le Machine Learning ainsi que l'analytique de modélisation prédictive. 
• Les données des lakehouses sont organisées selon un schéma de lecture, ce qui signifie que vous définissez le schéma en fonction des besoins plutôt que d'être limité par un schéma prédéfini. 
• Les lakehouses prennent en charge les transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) via des tables au format Delta Lake, assurant ainsi la cohérence et l'intégrité des données.

Quels sont les atouts de Microsoft Fabric ? 

Le principal avantage de Fabric réside dans sa simplicité d'utilisation. Les utilisateurs n'ont plus à se préoccuper des technologies nécessaires à leurs travaux d'analyse, mais peuvent se concentrer sur les résultats. 

De plus, regrouper Power BI, Azure Synapse et Data Factory permet d'accéder à une multitude de fonctionnalités d'analyse, de simplifier le partage d'informations et de faciliter l'accès ainsi que la réutilisation des données.