Dévoilement de l’impact de Microsoft Fabric sur les développeurs et analystes Power BI

Dévoilement de l’impact de Microsoft Fabric sur les développeurs et analystes Power BI

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Dévoilement de l'impact de Microsoft Fabric sur les développeurs et analystes Power BI

Microsoft Fabric est une nouvelle plateforme conçue pour regrouper les fonctionnalités de données et d’analyse des produits Microsoft tels que Power BI et Azure Synapse Analytics dans un seul produit SaaS. Son objectif est de fournir une expérience fluide et cohérente aux professionnels des données et aux utilisateurs professionnels, couvrant tout, de la saisie des données à l’obtention d’informations. Une nouvelle plate-forme de données est livrée avec de nouveaux mots-clés et terminologies. Pour vous familiariser avec certains nouveaux termes dans Microsoft Fabric, consultez cet article de blog.

Comme mentionné dans l’un de mes articles précédents, Microsoft Fabric repose sur le Power BI plate-forme; nous nous attendons donc à ce qu’il offre une facilité d’utilisation, une collaboration solide et de larges capacités d’intégration. Alors que Microsoft Fabric attire de plus en plus l’attention sur le marché, nous voyons de plus en plus d’organisations étudier les possibilités de migrer leurs plates-formes de données existantes vers Microsoft Fabric. Mais qu’est-ce que cela signifie pour les développeurs Power BI chevronnés ? Qu’en est-il des utilisateurs professionnels de Power BI tels que les analystes de données et les analystes métier ? Dans cet article, je m’efforce de répondre à ces questions.

Je blogue principalement sur les plateformes de données Microsoft et en particulier sur Power BI depuis 2013. Mais je n’ai jamais écrit sur l’histoire de Power BI. Je pense qu’il est logique d’aborder l’histoire de Power BI pour mieux comprendre la taille de sa base d’utilisateurs et comment l’introduction d’une nouvelle plate-forme de données incluant Power BI peut les affecter. Une recherche rapide sur Internet fournit des informations intéressantes à ce sujet. Alors prenons un moment et parlons-en.

Power BI a démarré comme projet top secret chez Microsoft en 2006 par Thierry D’Hers et Amir Netz. Ils voulaient créer une meilleure façon d’analyser les données à l’aide de Microsoft Excel. Ils ont d’abord appelé leur projet « Gemini ».

En 2009, ils ont publié PowerPivot, une extension gratuite pour Excel qui prend en charge le traitement des données en mémoire. Cela a rendu les calculs et la création de rapports plus rapides et plus faciles. PowerPivot est rapidement devenu populaire parmi les utilisateurs d’Excel, mais il présentait certaines limites. Par exemple, il était difficile de partager des fichiers Excel volumineux avec d’autres et il n’était pas possible de mettre à jour automatiquement les données.

En 2015, Microsoft a combiné PowerPivot avec une autre extension appelée Requête puissante, qui permet aux utilisateurs d’obtenir des données provenant de différentes sources et de les nettoyer. Ils ont également ajouté un service cloud qui permet aux utilisateurs de publier et de partager leurs rapports en ligne. Ils ont appelé ce nouveau produit Power BIqui signifie Power Business Intelligence.

Au cours des dernières années, Power BI a attiré beaucoup d’attention sur le marché et s’est beaucoup amélioré pour couvrir davantage de cas d’utilisation et d’exigences commerciales, de la transformation des données, de la modélisation des données et de la visualisation des données à la combinaison de tous ces produits avec la puissance de l’IA et du ML. fournir une analyse prédictive et prescriptive.

Depuis sa création, Power BI est devenu l’un des outils d’analyse et de visualisation de données les plus populaires et les plus puissants au monde, utilisé par une grande variété d’utilisateurs. Au cours des dernières années, Power BI a généré de nombreux nouveaux rôles sur le marché du travail, tels que développeur Power BI, consultant Power BI, administrateur Power BI, rédacteur de rapports Power BI, etc., et a également aidé de nombreuses autres personnes en leur facilitant la vie. , tels que les analystes de données et les analystes commerciaux. Avec Power BI, les analystes de données peuvent analyser efficacement les données et formuler des recommandations basées sur leurs conclusions. Les analystes commerciaux pourraient utiliser Power BI pour se concentrer sur des changements plus pratiques résultant de leur analyse des données et présenter leurs conclusions à l’entreprise beaucoup plus rapidement qu’auparavant. En conséquence, des millions d’utilisateurs interagissent quotidiennement avec Power BI de nombreuses manières. Ainsi, l’introduction d’une nouvelle plate-forme de données qui « avale Power BI » peut sembler intimidante pour ceux dont le travail quotidien concerne la création de contenu, la maintenance ou l’administration d’environnements Power BI. Pour beaucoup, la peur est réelle. Mais les développeurs et les analystes doivent-ils avoir peur de Microsoft Fabric ? La réponse courte est « Absolument pas! ». Cela change-t-il la façon dont nous travaillions avec Power BI ? Bien, ça dépend.

Pour répondre à ces questions, nous devons d’abord savoir qui sont les utilisateurs de Power BI et comment ils interagissent avec celui-ci.

Classification des utilisateurs Power BI

De manière générale, nous avons la classification suivante des utilisateurs interagissant avec Power BI :

  • Développeurs Power BI: qui sont des professionnels utilisant Power BI pour transformer, modéliser, analyser et visualiser les données. Ils créent des rapports et des tableaux de bord sur la base de données de haute qualité et génèrent des informations pour aider l’entreprise dans sa prise de décision fondée sur des faits et des données.
  • Contributeurs Power BI: ce sont généralement PME (Experts en la matière) qui connaissent les données par cœur. Ils peuvent créer de nouveaux rapports légers en plus des ensembles de données existants ou créer de nouveaux rapports à partir de zéro. Si vous n’êtes pas sûr de quoi rapports minces sont, regarde ça. Ce sont les utilisateurs qui créent des rapports et des tableaux de bord simples à l’aide de Power BI Desktop ou du service Power BI, sans beaucoup de codage ni de connaissances techniques. Il leur sera peut-être également plus facile de partager leur travail avec d’autres et d’accéder à davantage de sources de données et d’informations.
  • Consommateurs: qui sont les utilisateurs finaux de nos solutions. L’interaction des consommateurs avec Power BI ou Microsoft Fabric se fait uniquement via la couche de visualisation des données via des rapports, des tableaux de bord ou des applications. Donc, d’emblée, Microsoft Fabric ne les affecte pas du tout. Toutes les complexités de l’ingestion de données, de l’analyse des données, de la modélisation des données, etc. leur sont totalement transparentes.
  • Analystes en libre-service: Les analystes en libre-service utilisent Power BI pour explorer et analyser des données, créer des rapports visuels et générer des informations exploitables sans avoir recours à des experts informatiques ou techniques, ce qui permet aux analystes en libre-service d’obtenir rapidement des informations, de prendre des décisions basées sur les données et de partager leurs conclusions. avec des collègues, contribuant ainsi à des opérations commerciales plus agiles et mieux informées.
  • Administrateurs: qui gèrent et supervisent l’ensemble de l’environnement Fabric au sein de l’organisation. Les administrateurs Power BI constituent probablement le groupe le plus touché. Après avoir annoncé Microsoft Fabric, le Administrateur Power BI rôle dans Identifiant Microsoft Entra (alias Azure Active Directory) a été littéralement renommé en Administrateur de structure. Le nouveau rôle d’administrateur Fabric exige plus de connaissances et plus de responsabilités.

Comme nous le savons tous, chaque entreprise a ses propres exigences pour fonctionner de manière fluide et efficace. Ces exigences affectent tous les aspects de l’entreprise, y compris la définition des rôles que jouent les personnes au sein de l’organisation. Par rapport à Power BI, on peut imaginer une grande variété de rôles portant un Développeur Power BI‘s ou un analystele chapeau tel que :

  • PME: Vous êtes peut-être un financier qui utilise largement Power BI et crée de nombreux rapports financiers ; ou un expert en ressources humaines qui crée et prend en charge divers rapports RH. Ces personnes appartiennent généralement à l’une des classifications de contributeur Power BI ou d’analyste en libre-service.
  • Analystes de données: C’est effectivement l’un des rôles qui utilisent le plus Power BI. Il y a de fortes chances qu’ils soient des professionnels du développement Power BI.
  • Analystes d’affaires: Le rôle d’analyste commercial recoupe généralement beaucoup celui des analystes de données. Ces deux rôles travaillent normalement en étroite collaboration, de sorte que les analystes de données sont plus compétents dans le traitement des données tandis que les analystes commerciaux sont plus proches de l’entreprise. Ainsi, selon la définition du rôle, un analyste métier peut appartenir aux développeurs Power BI, aux contributeurs Power BI ou analystes en libre-service classements.
  • Ingénieurs de données: Les ingénieurs de données peuvent interagir avec Power BI en fournissant l’infrastructure de données nécessaire et en assurant la connectivité des données. Ils sont responsables de la conception, du développement et de la maintenance du Flux de données et les sources de données sur lesquelles Power BI s’appuie. Ainsi, en fonction de leurs connaissances, les data ingénieurs peuvent tomber dans la catégorie Développeur Power BI ou analystes en libre-service classements.
  • Scientifiques des données: Les data scientists peuvent utiliser Power BI pour intégrer efficacement leurs résultats analytiques dans des rapports et des tableaux de bord interactifs, améliorant ainsi la prise de décision basée sur les données, générant des informations et favorisant la collaboration entre les data scientists et les utilisateurs professionnels pour des stratégies et des solutions plus éclairées. Ainsi, les data scientists sont pour la plupart classés comme analystes en libre-service.

En effet, différents rôles au sein d’une organisation peuvent assumer les responsabilités d’un développeur ou d’un analyste Power BI, et cette adaptabilité est influencée par les besoins spécifiques de l’organisation et les exigences du projet. Différentes entreprises ont des exigences différentes pour fonctionner efficacement. Concentrons-nous donc sur les effets que Microsoft Fabric pourrait avoir sur ce qu’on appelle « Développeurs Power BI » et « Analystes ».

Microsoft Fabric est une nouvelle plateforme qui vise à unifier les capacités de données et d’analyse des produits Microsoft, tels que Power BI, Azure, Dynamics 365 et Office 365. Power BI, en revanche, est déjà une plateforme de données populaire avec un large et une base d’utilisateurs diversifiée. Nous avons discuté de la classification des utilisateurs Power BI dans la section précédente. Les classifications correspondent à différents niveaux de compétences, de besoins et de responsabilités dans le domaine des données et de l’analyse.

Ainsi, en fonction des rôles des utilisateurs et de la classification à laquelle ils appartiennent, Microsoft Fabric peut affecter les développeurs et analystes Power BI de différentes manières. Voici quelques scénarios possibles :

  • Développeurs Power BI: Les développeurs sont les utilisateurs qui créent des rapports et des tableaux de bord avancés à l’aide de Power BI Desktop ou du service Power BI, ainsi que des visuels, des modèles et des applications personnalisés à l’aide de Power BI Embedded ou de l’API Power BI. Ils pourraient être confrontés aux changements les plus importants dans leur travail, car Microsoft Fabric pourrait introduire de nouveaux environnements de développement, langages, cadres et normes pour la création de solutions de données et d’analyse. Ils devront peut-être migrer leurs projets existants vers Microsoft Fabric ou repartir de zéro en utilisant la nouvelle plateforme. Cependant, tout dépend de l’architecture du projet et de sa demande. En tant que développeur Power BI, vous ne subirez peut-être aucun changement dans votre rôle. Un bon exemple est un projet qui prévoit une séparation claire des rôles afin que les ingénieurs de données s’occupent de toutes les ingestions et transformations de données à l’aide de Data Factory et de la création de Lakehouses. Dans ce cas, il est probable que les développeurs Power BI n’aient pas à se soucier de toutes les complexités de la transformation des données et doivent se concentrer sur les aspects modélisation et visualisation des données. En soi, cela peut être considéré comme une bonne chose ou comme un inconvénient. Si vous êtes un développeur professionnel, vous voudrez peut-être savoir comment les choses sont assemblées en arrière-plan. Si cela vous ressemble, attachez votre ceinture et préparez-vous à apprendre de nouvelles langues et technologies.
  • Analystes en libre-service: Les analystes en libre-service peuvent également avoir besoin d’acquérir de nouvelles compétences et de nouveaux outils pour exploiter tout le potentiel de Microsoft Fabric. Par exemple, ils devront peut-être utiliser Des cahiers au dessus de Maisons au bord du lac pour accéder et interroger les données. Ils peuvent également être amenés à créer des pipelines de transformation de données à l’aide de Dataflows Gen2 et à transférer les données dans une base de données Azure SQL. On peut considérer ces changements comme une opportunité d’en apprendre davantage et de maîtriser les technologies modernes de pointe ou les trouver intimidants et limitants.

La transition vers Microsoft Fabric peut présenter des défis et des opportunités pour les développeurs et analystes Power BI. Cependant, ce n’est pas une raison pour craindre de perdre son emploi ou de devenir obsolète. Il s’agit plutôt d’une opportunité d’appréhender les nouvelles possibilités et innovations que Microsoft Fabric peut offrir. La clé est de rester à jour, curieux et adaptable au paysage changeant des données et de l’analyse.

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