Microsoft Fabric : une plateforme d’analyse SaaS pour l’ère de l’IA

Microsoft Fabric : une plateforme d’analyse SaaS pour l’ère de l’IA

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Structure Microsoft

Microsoft Fabric est une nouvelle plate-forme d’analyse unifiée dans le cloud qui intègre divers services de données et d’analyse, tels qu’Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics et Power BI, dans un seul produit qui couvre tout, du mouvement des données à la science des données, l’analyse du temps et l’intelligence d’affaires. Microsoft Fabric s’appuie sur la célèbre plateforme Power BI, qui fournit une visualisation de pointe et des analyses basées sur l’IA qui permettent aux analystes commerciaux et aux utilisateurs d’obtenir des informations à partir des données.

Concepts de base

Le 23 mai 2023, Microsoft a annoncé un nouveau produit appelé Structure Microsoft à la conférence Microsoft Build. Microsoft Fabric est une plateforme d’analyse SaaS qui couvre les exigences commerciales de bout en bout. Comme mentionné précédemment, il repose sur la plateforme Power BI et étend les fonctionnalités d’Azure Synapse Analytics à toutes les charges de travail d’analyse. Cela signifie que Microfot Fabric est une plate-forme d’analyse de niveau entreprise. Mais attendez, voyons ce que Plateforme d’analyse SaaS moyens.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’analyse ?

Une plate-forme d’analyse est une solution logicielle complète conçue pour faciliter l’analyse des données afin de permettre aux organisations de tirer des informations significatives de leurs données. Il combine généralement divers outils, technologies et cadres pour rationaliser l’ensemble du cycle de vie de l’analyse, de l’ingestion et du traitement des données à la visualisation et à la création de rapports. Voici quelques caractéristiques clés que vous vous attendez à trouver dans une plateforme d’analyse :

  1. Intégration de données: La plate-forme doit prendre en charge l’intégration de données provenant de plusieurs sources, telles que des bases de données, des entrepôts de données, des API et des plates-formes de streaming. Il doit fournir des capacités d’ingestion, d’extraction, de transformation et de chargement de données (ETL) pour assurer un flux fluide de données dans l’écosystème d’analyse.
  2. Stockage et gestion des données: Une plate-forme d’analyse doit disposer d’une infrastructure de stockage de données robuste et évolutive. Cela peut inclure des lacs de données, des entrepôts de données ou une combinaison des deux. Il doit également prendre en charge les pratiques de gouvernance des données, y compris la gestion de la qualité des données, la gestion des métadonnées et la sécurité des données.
  3. Traitement et transformation des données: La plate-forme doit offrir des outils et des cadres pour le traitement et la transformation des données brutes dans un format utilisable. Cela peut impliquer le nettoyage, la dénormalisation, l’enrichissement, l’agrégation ou l’analyse avancée des données sur de gros volumes de données, y compris le streaming IdO (Internet des objets). La gestion efficace de gros volumes de données est cruciale pour les performances et l’évolutivité.
  4. Analytique et visualisation: Un aspect essentiel d’une plate-forme d’analyse est sa capacité à effectuer des analyses avancées sur les données. Cela comprend la fourniture d’un large éventail de capacités analytiques, telles que l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive avec ML (apprentissage automatique) et IA Algorithmes (Intelligence Artificielle). De plus, la plate-forme devrait offrir des outils de visualisation interactifs pour présenter les informations de manière claire et intuitive, permettant aux utilisateurs d’explorer les données et de générer facilement des rapports.
  5. Évolutivité et performances: Les plates-formes d’analyse doivent être évolutives pour gérer des volumes croissants de données et les demandes des utilisateurs. Ils doivent avoir la capacité de s’adapter horizontalement ou verticalement. Des moteurs de traitement performants et des algorithmes optimisés sont essentiels pour assurer un traitement et une analyse efficaces des données.
  6. Collaboration et partage: Une plateforme d’analyse doit faciliter la collaboration entre les analystes de données, les data scientists et les utilisateurs métier. Il doit fournir des fonctionnalités permettant de partager des actifs de données, des modèles d’analyse et des informations entre les équipes. Les fonctionnalités de collaboration peuvent inclure des annotations de données, des commentaires, des tableaux de bord de partage et des flux de travail collaboratifs.
  7. Sécurité et gouvernance des données: Alors que la confidentialité et la conformité des données deviennent de plus en plus importantes, une plateforme d’analyse doit disposer de mesures de sécurité solides. Cela inclut les contrôles d’accès, le chiffrement, l’audit et la conformité aux réglementations pertinentes telles que GDPR ou HIPAA. Les fonctionnalités de gouvernance des données, telles que le lignage des données, le catalogage des données et l’application des politiques, sont également essentielles pour maintenir l’intégrité et la conformité des données.
  8. Flexibilité et extensibilité: Une plate-forme d’analyse idéale doit être flexible et extensible pour s’adapter aux besoins changeants de l’entreprise et aux avancées technologiques. Il doit prendre en charge l’intégration avec des outils, des frameworks et des bibliothèques tiers pour tirer parti de fonctionnalités supplémentaires.
  9. Facilité d’utilisation: La convivialité joue un rôle important dans l’adoption et l’efficacité d’une plateforme d’analyse. Il doit avoir une interface utilisateur intuitive et fournir des outils conviviaux pour l’exploration, l’analyse et la visualisation des données. Les fonctionnalités en libre-service permettent aux utilisateurs professionnels d’accéder aux données et de les analyser sans dépendre fortement de l’informatique ou des spécialistes des données.
    Ces caractéristiques permettent collectivement aux organisations d’exploiter la puissance des données et de prendre des décisions basées sur les données. Une plate-forme d’analyse efficace permet de débloquer des informations, d’identifier des modèles, de découvrir des tendances et de stimuler l’innovation dans divers domaines et industries.

Qu’est-ce que le SaaS et en quoi est-il différent du PaaS ?

SaaS signifie Logiciel en tant que service, ce qui signifie que les clients peuvent accéder à des applications logicielles et les utiliser sur Internet sans avoir à les installer, les gérer ou les maintenir sur leur propre infrastructure. Les applications SaaS sont hébergées et gérées par le fournisseur de services, qui s’occupe également des mises à jour, de la sécurité, de l’évolutivité et des performances. Les clients ne paient que pour ce qu’ils utilisent et peuvent facilement augmenter ou réduire leurs performances selon leurs besoins.
PaaS signifie Plateforme en tant que service, ce qui signifie que les clients peuvent utiliser une plate-forme basée sur le cloud pour développer, exécuter et gérer leurs propres applications sans se soucier de l’infrastructure sous-jacente. Les plates-formes PaaS fournissent des outils et des services aux développeurs pour créer, tester, déployer et gérer des applications. Alors que les clients ont plus de contrôle et de flexibilité sur leurs applications, ils sont en même temps plus responsables de leur maintenance.

Comment ces concepts s’appliquent-ils à Microsoft Fabric ?

Avec les définitions précédentes, nous voyons que Microsoft Fabric convient parfaitement pour être appelé un Plateforme d’analyse SaaS. Selon notre rôle, nous pouvons désormais utiliser divers éléments pour intégrer les données de plusieurs systèmes, stocker les données dans un stockage cloud unifié, et traiter et transformer les données de manière évolutive et performante. En plus de cela, nous pouvons exécuter des techniques avancées d’IA et de ML pour tirer le meilleur parti de la plate-forme. Comme Microsoft Fabric est basé sur la plate-forme Power BI, la facilité d’utilisation, une collaboration solide et des capacités d’intégration étendues sont également au menu. Tous ces points signifient que les clients n’ont pas à faire face à la complexité de l’intégration et de la gestion de plusieurs services de données et d’analyse de différents fournisseurs. Ils n’ont pas non plus à faire face à de lourdes charges de configuration et de maintenance, grâce à la caractéristique SaaS de la plateforme. Les clients peuvent désormais utiliser un produit unique avec une expérience et une architecture unifiées qui fournissent toutes les fonctionnalités dont ils ont besoin pour l’intégration de données, l’ingénierie de données, l’entreposage de données, la science des données, l’analyse en temps réel et l’intelligence économique.

Les avantages de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric offre plusieurs avantages aux clients qui souhaitent libérer le potentiel de leurs données et jeter les bases de l’ère de l’IA. Certains de ces avantages sont :

  • Simplicité: Nous pouvons nous inscrire en quelques secondes et obtenir une véritable valeur commerciale en quelques minutes. Nous n’avons pas à nous soucier de l’approvisionnement, de la configuration ou de la mise à jour de l’infrastructure ou des services. Nous pouvons utiliser un portail unique pour accéder à toutes les fonctionnalités et fonctionnalités de Microsoft Fabric.
  • Complétude: nous pouvons utiliser Microsoft Fabric pour répondre à tous les aspects de nos besoins d’analyse de bout en bout. Nous pouvons ingérer des données provenant de diverses sources, les intégrer, les modéliser, les visualiser, les analyser et y exécuter des modèles d’IA et de ML pour obtenir des informations basées sur les données qui conduisent à une prise de décision factuelle et à des prévisions scientifiques qui peuvent aider les entreprises. investir avec plus de confiance.
  • Collaboration: nous pouvons utiliser Microsoft Fabric pour donner à chaque équipe du processus d’analyse les expériences spécifiques à son rôle dont elle a besoin. Les ingénieurs de données, les professionnels de l’entreposage de données, les scientifiques des données, les analystes de données et les utilisateurs professionnels peuvent travailler ensemble de manière transparente sur la même plate-forme et partager des données, des informations et des meilleures pratiques.
  • Gouvernance: Avec Microsoft Fabric, nous pouvons créer une source unique de vérité à laquelle tout le monde peut faire confiance. Nous pouvons utiliser des fonctionnalités de gouvernance unifiées pour gérer la qualité, la sécurité, la confidentialité, la conformité et l’accès aux données sur l’ensemble de la plateforme.
  • Innovation: nous pouvons utiliser Microsoft Fabric pour tirer parti des dernières technologies et innovations de Microsoft et de ses partenaires. Nous pouvons bénéficier de services d’IA générative et de modèles de langage tels que Copilote pour créer des expériences d’IA quotidiennes qui transforment la façon dont les utilisateurs et les développeurs passent leur temps. OneLake étant le lac de données central, nous pouvons désormais prendre en charge des formats ouverts tels que Parquet et nous intégrer à d’autres plates-formes cloud telles qu’Amazon S3 et Google Cloud Storage.

Microsoft Fabric change la donne pour les organisations qui souhaitent transformer leurs activités avec des données et des analyses. C’est un Plateforme d’analyse SaaS qui couvre les exigences commerciales de bout en bout du point de vue des données et de l’analyse. Il repose sur la célèbre plateforme Power BI et étend les capacités d’Azure Synapse Analytics à toutes les charges de travail d’analyse. Il est simple, complet, collaboratif, gouverné et innovant. C’est Microsoft Fabric.

L’utilisation de Microsoft Fabric est basée sur la personnalité

Microsoft Fabric permet aux organisations de permettre à divers utilisateurs d’utiliser leur expérience dans la plate-forme d’analyse. Donc, basé sur notre persona:

  • Les ingénieurs de données peuvent utiliser des outils et des fonctionnalités d’ingénierie de données pour transformer des données à grande échelle. Par exemple, nous pouvons utiliser des blocs-notes Spark pour nettoyer et enrichir des données provenant de diverses sources et les stocker au format Parquet dans le OneLake.
  • Les développeurs d’intégration de données peuvent utiliser les fonctionnalités Data Factofry de Microsoft Fabric pour créer des pipelines d’intégration avec Dataflows Gen2 ou Data Factory Pipelines afin de collecter des données à partir de centaines de sources de données différentes et de les transférer dans OneLake.
  • Les scientifiques des données peuvent utiliser les outils et fonctionnalités de Data Science pour créer et déployer des modèles ML à l’aide d’outils familiers tels que Python et R.
  • Les professionnels de l’entrepôt de données peuvent utiliser les outils et fonctionnalités de l’entrepôt de données pour créer des bases de données relationnelles de niveau entreprise à l’aide de SQL. Par exemple, nous pouvons utiliser Synapse Data Warehouse pour créer des tables et des vues qui joignent des données provenant de différentes sources et permettent une interrogation rapide.
  • En tant qu’analystes métier, nous pouvons utiliser Power BI dans Fabric pour obtenir des informations à partir des données et les partager avec d’autres. Nous pouvons faire tout ce que nous faisions auparavant dans Power BI ; par exemple, nous pouvons utiliser Power BI Desktop pour créer des rapports et des tableaux de bord interactifs qui visualisent les données de diverses sources et les publient sur le service Power BI. Nous pouvons également créer des rapports et des tableaux de bord narratifs en plus des ensembles de données déjà créés dans Fabric.
  • Nous pouvons utiliser les capacités d’analyse en temps réel pour ingérer et analyser les données de streaming à partir d’appareils IoT ou de journaux et interroger les données de streaming à l’aide du langage de requête Kusto (KQL).
    Voici la chose, tous les outils et fonctionnalités sophistiqués sont transparents pour les utilisateurs finaux. Ils accèdent toujours à leurs rapports et tableaux de bord Power BI bien-aimés comme d’habitude, mais ils en obtiennent simplement plus avec Fabric. Ils entendront moins parler des limites de la technologie et auront une meilleure expérience avec des rapports et des tableaux de bord performants et plus rapides.

Conclusion

Fabric est un produit passionnant qui promet de simplifier et d’améliorer l’expérience d’analyse pour les utilisateurs. Sachez simplement qu’il est actuellement en avant-première et, par conséquent, est susceptible de changer. Pour en savoir plus sur Fabric, visitez https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/.

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