Le data fabric désigne une architecture qui relie toutes les données d’une entreprise dans une couche unique d’accès, de gouvernance et de sécurité, sans les recopier d’un système à l’autre. Microsoft Fabric est la mise en œuvre de ce concept par Microsoft : une plateforme SaaS dans laquelle l’intégration, le stockage, la transformation et l’analyse reposent sur un lac de données commun, OneLake.
Cet article explique comment concevoir une architecture data sur Microsoft Fabric : les couches, les choix structurants, la sécurité et les coûts. Pour une présentation générale de la plateforme, lisez d’abord Microsoft Fabric, c’est quoi ?.
Table des matières
- Data fabric : le concept
- Microsoft Fabric ou services Azure séparés ?
- Les couches d’une architecture Fabric
- L’architecture médaillon
- Choisir entre lakehouse et entrepôt
- Exemple : l’architecture data d’une PME
- Sécurité et hébergement des données
- Dimensionnement et coûts
- Questions fréquentes
Data fabric : le concept
Dans la plupart des entreprises, les données sont dispersées : ERP, logiciel comptable, CRM, fichiers Excel, outils SaaS. Chaque projet de reporting recopie ces données, ce qui multiplie les versions et les coûts. Un data fabric répond à ce problème avec quatre principes :
- Un accès unifié aux données, quel que soit leur emplacement.
- Le moins de copies possible, grâce à la virtualisation et aux formats ouverts.
- Une gouvernance centrale : catalogue, droits, traçabilité et qualité.
- Le libre-service : les équipes trouvent et utilisent les données validées sans passer par l’informatique à chaque fois.
Microsoft Fabric ou services Azure séparés ?
| Critère | Services Azure séparés | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Composants | Data Factory, Synapse, Data Lake Storage, SQL, Power BI | Tout intégré dans un seul service |
| Stockage | Un compte de stockage par service, copies fréquentes | OneLake unique, format Delta ouvert |
| Administration | Infrastructure, réseau et sécurité à configurer par service | SaaS : Microsoft gère l’infrastructure |
| Facturation | Par service, difficile à prévoir | Une capacité partagée, prévisible |
| Compétences | Profil cloud engineer indispensable | Accessible aux équipes BI et data |
Les services Azure restent pertinents pour des besoins très spécifiques (réseau privé complexe, charges de travail non analytiques). Pour une plateforme décisionnelle, Fabric simplifie considérablement l’architecture et l’exploitation.
Les couches d’une architecture Fabric
- Ingestion : pipelines Data Factory, Dataflow Gen2, mise en miroir des bases de données, raccourcis vers des stockages existants (Azure, S3).
- Stockage : OneLake, qui héberge tous les lakehouses et entrepôts au format Delta Parquet.
- Transformation : notebooks Spark, procédures SQL, dataflows, orchestrés par des pipelines.
- Modélisation : modèles sémantiques Power BI, idéalement en modèle en étoile et en mode Direct Lake.
- Restitution : rapports Power BI, applications, exports, agents de données Copilot.
- Gouvernance : espaces de travail, rôles, Microsoft Purview, pipelines de déploiement.
L’architecture médaillon
La structuration la plus répandue dans Fabric est l’architecture médaillon, en trois couches :
| Couche | Contenu | Usage |
|---|---|---|
| Bronze | Données brutes, telles qu’extraites des sources | Historique, audit, retraitement |
| Argent | Données nettoyées, typées, dédoublonnées, conformées | Base commune pour tous les usages |
| Or | Tables de faits et de dimensions orientées métier | Modèles Power BI, analyses, IA |
Cette séparation rend chaque étape testable, permet de rejouer un traitement sans réextraire les sources et garantit que tous les rapports partent de la même donnée certifiée : la fameuse golden source.
Choisir entre lakehouse et entrepôt
- Lakehouse : fichiers et tables, traitements Spark en Python ou SQL, idéal pour les volumes importants et les données semi-structurées (JSON, API).
- Entrepôt (warehouse) : moteur SQL complet, transactions, écriture en T-SQL, idéal pour les équipes habituées à SQL Server.
Les deux partagent OneLake : un entrepôt peut lire les tables d’un lakehouse sans copie. Le choix dépend surtout des compétences de l’équipe. Pour approfondir, consultez notre guide sur la mise en place d’un data warehouse.
Exemple : l’architecture data d’une PME
Une PME industrielle de 150 personnes souhaite consolider sa comptabilité, sa gestion commerciale et sa paie :
- Ingestion quotidienne de l’ERP par mise en miroir, du FEC comptable et des exports de paie (DSN) par pipeline.
- Lakehouse en médaillon : bronze pour les extractions brutes, argent pour les données nettoyées, or pour un modèle ventes, marges et masse salariale.
- Modèle sémantique en Direct Lake : pas d’actualisation à planifier, rapports toujours à jour.
- Capacité F4 mise en pause la nuit et le week-end, et licences Pro pour les 10 créateurs et lecteurs.
Résultat : une seule source de vérité pour la direction, le contrôle de gestion et les commerciaux, et une clôture mensuelle qui ne nécessite plus de retraitements Excel.
Sécurité et hébergement des données
- Hébergement dans la région Azure de votre choix (France Central pour des données en France).
- Chiffrement de toutes les données au repos dans OneLake et en transit.
- Authentification par Microsoft Entra ID, avec authentification multifacteur et accès conditionnel.
- Sécurité fine au niveau des espaces de travail, des éléments, des lignes (RLS) et des colonnes.
- Réseau : liaisons privées et points de terminaison managés pour les environnements les plus exigeants.
Le livre blanc de Microsoft sur la sécurité dans Fabric détaille ces mécanismes.
Dimensionnement et coûts
| Poste | Ordre de grandeur (HT, France Central) |
|---|---|
| Capacité F2 | ≈ 250 € / mois à l’usage, ≈ 150 € / mois en réservation annuelle |
| Capacité F64 | ≈ 8 020 € / mois à l’usage, ≈ 4 770 € / mois en réservation annuelle |
| Stockage OneLake | Facturé au Go stocké, généralement marginal |
| Licences Power BI Pro | 12,10 € / utilisateur / mois (lecteurs inclus sous F64) |
Le bon dimensionnement se mesure plutôt qu’il ne se devine : l’essai gratuit de 60 jours et l’application Capacity Metrics permettent de mesurer la consommation réelle avant de réserver une capacité. Chaque niveau double la puissance et le prix du précédent.
BIWORKS, partenaire Microsoft certifié Fabric (DP-600), conçoit et déploie ces architectures : audit de l’existant, proposition d’architecture, dimensionnement, mise en place des pipelines et formation de vos équipes.