Note: Microsoft Fabric est en préversion.
Microsoft Fabric est une solution d’analytique tout-en-un pour les entreprises qui couvre tout, du déplacement des données à la science des données, Real-Time Analytics et l’aide à la décision. Il offre une suite complète de services, y compris le lac de données, l’ingénierie des données et l’intégration de données, le tout au même endroit.
Avec Fabric, vous n’avez pas besoin de rassembler différents services de plusieurs fournisseurs. Au lieu de cela, vous pouvez profiter d’un produit hautement intégré, de bout en bout et facile à utiliser, conçu pour simplifier vos besoins d’analyse.
La plateforme repose sur une base de Software as a Service (SaaS), qui prend la simplicité et l’intégration à un tout nouveau niveau.
Fabric regroupe des expériences telles que Ingénieurs de données, Data Factory, Science des données, Data Warehouse, Real-Time Analytics et Power BI dans une fondation SaaS partagée. Cette intégration offre les avantages suivants :
Avec l’expérience SaaS Microsoft Fabric, toutes les données et les services sont intégrés en toute transparence. Les équipes informatiques peuvent configurer de manière centralisée les principales fonctionnalités de l’entreprise et les autorisations sont automatiquement appliquées à tous les services sous-jacents. En outre, les étiquettes de confidentialité des données sont héritées automatiquement sur les éléments de la suite.
Fabric permet aux créateurs de se concentrer sur la production de leur travail optimal, les libérant de la nécessité d’intégrer, de gérer ou de comprendre l’infrastructure sous-jacente qui prend en charge l’expérience.
Fabric regroupe toutes ces expériences dans une plateforme unifiée pour offrir la plateforme d’analytique Big Data la plus complète du secteur.
Microsoft Fabric permet aux organisations et aux particuliers de transformer des référentiels de données volumineux et complexes en charges de travail et d’analytique exploitables, et est une implémentation de l’architecture de maillage de données. Pour en savoir plus sur le maillage de données, consultez l’article qui explique l’architecture du maillage de données.
Microsoft Fabric est une solution d’analytique tout-en-un pour les entreprises qui couvre tout, du déplacement des données à la science des données, Real-Time Analytics et l’aide à la décision. Il offre une suite complète de services, y compris le lac de données, l’ingénierie des données et l’intégration de données, le tout au même endroit.
Avec Fabric, vous n’avez pas besoin de rassembler différents services de plusieurs fournisseurs. Au lieu de cela, vous pouvez profiter d’un produit hautement intégré, de bout en bout et facile à utiliser, conçu pour simplifier vos besoins d’analyse.
La plateforme repose sur une base de Software as a Service (SaaS), qui prend la simplicité et l’intégration à un tout nouveau niveau.
Fondation SaaS
Microsoft Fabric regroupe les composants nouveaux et existants de Power BI, Azure Synapse et Azure Data Factory dans un environnement intégré unique. Ces composants sont ensuite présentés dans différentes expériences utilisateur personnalisées.
Fabric regroupe des expériences telles que Ingénieurs de données, Data Factory, Science des données, Data Warehouse, Real-Time Analytics et Power BI dans une fondation SaaS partagée. Cette intégration offre les avantages suivants :
- Une vaste gamme d’analyses profondément intégrées dans le secteur.
- Expériences partagées entre des expériences familières et faciles à apprendre.
- Les développeurs peuvent facilement accéder à toutes les ressources et les réutiliser.
- Un lac de données unifié qui vous permet de conserver les données là où elles se trouvent lors de l’utilisation de vos outils d’analyse préférés.
- Administration et gouvernance centralisées dans toutes les expériences.
Avec l’expérience SaaS Microsoft Fabric, toutes les données et les services sont intégrés en toute transparence. Les équipes informatiques peuvent configurer de manière centralisée les principales fonctionnalités de l’entreprise et les autorisations sont automatiquement appliquées à tous les services sous-jacents. En outre, les étiquettes de confidentialité des données sont héritées automatiquement sur les éléments de la suite.
Fabric permet aux créateurs de se concentrer sur la production de leur travail optimal, les libérant de la nécessité d’intégrer, de gérer ou de comprendre l’infrastructure sous-jacente qui prend en charge l’expérience.
Composants de Microsoft Fabric
Microsoft Fabric offre un ensemble complet d’expériences d’analytique conçues pour fonctionner ensemble en toute transparence. Chaque expérience est adaptée à un personnage spécifique et à une tâche spécifique. Fabric inclut des expériences de pointe dans les catégories suivantes pour un besoin analytique de bout en bout.
- Ingénieurs de données : Ingénieurs de données expérience fournit une plateforme Spark de classe mondiale avec d’excellentes expériences de création, ce qui permet aux ingénieurs données d’effectuer une transformation de données à grande échelle et de démocratiser les données via lakehouse. L’intégration de Microsoft Fabric Spark à Data Factory permet de planifier et d’orchestrer des notebooks et des travaux Spark. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que l’ingénierie des données dans Microsoft Fabric ?
- Data Factory : Azure Data Factory combine la simplicité de Power Query avec la mise à l’échelle et la puissance de Azure Data Factory. Vous pouvez utiliser plus de 200 connecteurs natifs pour vous connecter à des sources de données locales et dans le cloud. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Data Factory dans Microsoft Fabric ?
- Science des données : Science des données expérience vous permet de créer, déployer et mettre en œuvre des modèles Machine Learning en toute transparence au sein de votre expérience Fabric. Il s’intègre à Azure Machine Learning pour fournir un suivi des expériences intégré et un registre de modèles. Les scientifiques des données sont habilités à enrichir les données organisationnelles avec des prédictions et à permettre aux analystes métier d’intégrer ces prédictions dans leurs rapports décisionnels. De cette façon, il passe des insights descriptifs aux insights prédictifs. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que la science des données dans Microsoft Fabric ?
- Data Warehouse : l’expérience Data Warehouse offre des performances et une mise à l’échelle SQL de pointe. Il sépare entièrement le calcul du stockage, ce qui permet une mise à l’échelle indépendante des deux composants. En outre, il stocke en mode natif les données au format Delta Lake ouvert. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que l’entreposage de données dans Microsoft Fabric ?
- Analytique en temps réel : données d’observation, collectées à partir de diverses sources telles que les applications, les appareils IoT, les interactions humaines, etc. Il s’agit actuellement de la catégorie de données à la croissance la plus rapide. Ces données sont souvent semi-structurées dans des formats tels que JSON ou Texte. Il est fourni à un volume élevé, avec des schémas changeants. Ces caractéristiques compliquent le travail des plateformes d’entreposage de données traditionnelles. Real-Time Analytics est le meilleur moteur de classe pour l’analytique des données d’observation. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Real-Time Analytics dans Fabric ?
- Power BI : Power BI est la plateforme business intelligence leader au monde. Il garantit que les propriétaires d’entreprise peuvent accéder rapidement et intuitivement à toutes les données dans Fabric pour prendre de meilleures décisions avec les données. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Power BI ?
Fabric regroupe toutes ces expériences dans une plateforme unifiée pour offrir la plateforme d’analytique Big Data la plus complète du secteur.
Microsoft Fabric permet aux organisations et aux particuliers de transformer des référentiels de données volumineux et complexes en charges de travail et d’analytique exploitables, et est une implémentation de l’architecture de maillage de données. Pour en savoir plus sur le maillage de données, consultez l’article qui explique l’architecture du maillage de données.
