Microsoft Fabric pour les ETI : une plateforme unifiée pour la BI, la data et l'IA

Non, un compte Azure n’est pas indispensable pour commencer avec Microsoft Fabric. Fabric est une plateforme SaaS autonome : vous pouvez souscrire une capacité Fabric directement et commencer à travailler sans gérer de ressources Azure (groupes de ressources, RBAC, régions…).

Cela dit, si votre SI repose déjà sur Azure (Dynamics 365, Azure SQL, Azure Data Lake), l’intégration est native et immédiate. OneLake se connecte directement à vos sources Azure existantes via des Shortcuts, sans déplacement de données. Pour une ETI déjà dans l’écosystème Microsoft, c’est un avantage compétitif majeur par rapport à une solution tierce.

Non, Fabric ne remplace pas Power BI — il l’englobe. Power BI est l’une des briques intégrées nativement dans Fabric, aux côtés de Data Factory, Data Engineering (Spark), Data Warehouse, Data Science et Real-Time Intelligence.

Concrètement, si vous utilisez déjà Power BI, vous retrouvez exactement le même outil de visualisation dans Fabric, avec un avantage majeur : vos rapports se connectent directement aux données stockées dans OneLake, sans pipeline d’export ni duplication. Les licences Power BI Pro et Premium Per User continuent de fonctionner au sein de Fabric.

Le choix dépend principalement de votre écosystème existant et de vos cas d’usage prioritaires.

Fabric est le bon choix si votre SI est déjà centré sur Microsoft (Dynamics 365, M365, Azure, Power BI). L’intégration est native, la gouvernance Purview est embarquée, et le modèle de licencing unifié simplifie la gestion des coûts. Fabric est aussi plus adapté si vous voulez combiner BI, data engineering et IA dans un seul environnement SaaS.

Snowflake est plus pertinent si vous êtes dans un contexte multi-cloud (AWS + GCP + Azure) et que vous avez besoin d’une couche de stockage/requêtage agnostique, ou si vos équipes data travaillent principalement en SQL et n’ont pas besoin de l’écosystème Microsoft.

Chez Hello Pomelo, nous intégrons les deux. Notre recommandation se base sur un audit de votre SI, pas sur une préférence technologique.

Ce sont deux briques complémentaires qui répondent à des enjeux différents.

Un MDM (Master Data Management) structure et fiabilise vos données de référence : clients, produits, fournisseurs, nomenclatures. Il garantit l’unicité, la cohérence et la qualité des données maîtres à travers tous vos systèmes (ERP, CRM, e-commerce).

Une data platform (Fabric, Snowflake) centralise l’ensemble de vos données — transactionnelles, comportementales, IoT, logs — pour les analyser, les croiser et les restituer via des dashboards, du machine learning ou de l’IA.

En résumé : le MDM répond à « mes données sont-elles fiables ? », la data platform répond à « que puis-je en faire ? ». L’idéal est de combiner les deux : un MDM qui alimente une data platform avec des données de qualité.

Un premier périmètre fonctionnel peut être opérationnel en 6 à 8 semaines. Cela inclut typiquement : la mise en place de la capacité Fabric, la connexion de 2 à 3 sources de données prioritaires, la construction d’un premier lakehouse et la livraison de dashboards Power BI exploitables par les métiers.

Le déploiement complet dépend du nombre de sources à intégrer, de la qualité des données existantes et du niveau de gouvernance souhaité. Un projet de data platform structuré pour une ETI s’étale généralement sur 3 à 6 mois, avec des livraisons itératives pour produire de la valeur dès les premières semaines.

Notre méthodologie suit un cadrage de 2 semaines (audit SI, cartographie des sources, priorisation des cas d’usage) avant de lancer les sprints de build.

Oui, et c’est même l’un des segments où Fabric apporte le plus de valeur. Les ETI de 100 à 800 collaborateurs ont des besoins analytiques réels (KPIs fiables, pilotage financier, suivi supply chain) mais rarement les ressources pour maintenir un empilement de 4 ou 5 outils data séparés.

Fabric simplifie cette équation : un seul environnement SaaS, un seul pool de capacité facturé, et une intégration native avec les outils Microsoft déjà en place (Excel, Teams, Power BI). Pas besoin d’une équipe DevOps dédiée pour gérer l’infrastructure.

Le modèle de licencing par capacité (F2, F4, F8…) permet de démarrer petit et de scaler progressivement, sans engagement sur des licences unitaires multiples. C’est un avantage décisif pour les ETI qui veulent rationaliser leurs coûts IT tout en montant en maturité data.

L’intégration est native et bidirectionnelle. Microsoft a conçu Fabric pour fonctionner comme la couche analytique de référence de Dynamics 365 et Business Central.

Concrètement : les données de Business Central (écritures comptables, commandes, stocks, clients) sont accessibles dans Fabric via des connecteurs natifs ou des Shortcuts OneLake, sans ETL tiers ni export CSV. Vous pouvez croiser vos données ERP avec d’autres sources (CRM, e-commerce, données marketing) dans un même lakehouse et construire des dashboards Power BI transverses.

Pour les entreprises qui utilisent Business Central comme ERP et Power BI comme outil de reporting, Fabric est la pièce manquante qui unifie le tout : un data lake centralisé, une gouvernance cohérente, et une fondation prête pour les usages Copilot et IA générative.

Chez Hello Pomelo, nous intégrons Business Central et Fabric dans une logique de stack Microsoft cohérente — c’est l’un de nos différenciants.