Mois : septembre 2025

Bien choisir son architecture BI : le guide pour une data platform performante

Découvrez notre série consacrée au choix d’une data plateforme, animée par Enguerrand Doucet, Architecte Data chez Winston Advisory.

À travers plusieurs épisodes, Enguerrand nous accompagne dans les étapes clés de la conception d’une data platform, en partageant son expertise et ses conseils pratiques.

Voici le sommaire de cette série.

La Business Intelligence (BI) est devenue un pilier stratégique pour les entreprises de toutes tailles.

Mais face à la diversité des solutions disponibles, comment faire les bons choix technologiques, budgétaires et organisationnels ?

Ce guide vous aide à poser les bonnes questions avant de vous lancer dans la création ou la refonte de votre architecture data.

Pourquoi une architecture BI bien pensée est essentielle

Fini le temps des tableaux Excel bricolés : aujourd’hui, la BI s’inscrit dans une logique de plateforme complète, intégrant ingestion, stockage, transformation et visualisation des données. Accessible même aux PME grâce au cloud, elle permet de :

• Réduire les coûts opérationnels
• Faciliter les activités de reporting & prévision
• Garantir la qualité de la donnée
• Renforcer la gouvernance et la conformité

Coûts : CapEx, OpEx et ROI

Le choix d’une architecture BI doit s’appuyer sur une analyse budgétaire rigoureuse. L’article distingue trois types de coûts :

• CapEx : investissements initiaux (infrastructure, licences, formation)
• OpEx : coûts récurrents (abonnements cloud, maintenance, support)
• Coûts indirects : conduite du changement, formation continue, veille technologique

L’objectif : trouver l’équilibre entre investissement et valeur générée.

Intégration technique : penser long terme

Chaque entreprise a un système d’information unique. Il est donc crucial de choisir des outils compatibles avec l’existant, tout en anticipant la croissance future.

Il existe plusieurs scénarios d’architecture (de la TPE à la multinationale), illustrant les compromis entre simplicité, scalabilité et interopérabilité.

Conseil clé : mieux vaut une base légère mais évolutive, qu’un système rigide à refondre dans deux ans.

Les métiers au cœur du projet

Une architecture BI ne vaut que si elle est adoptée par les utilisateurs métiers. Nous apportons une attention particulière à avoir systématiquement une démarche collaborative entre IT et métiers. Des ajustements techniques peuvent (et doivent) être faits en fonction des besoins réels exprimés sur le terrain.

C’est le métier qui doit orienter la technique, et non l’inverse.

Retours d’expérience : éviter le piège du Shadow IT

Nous vous présenterons des situations illustrant l’importance de croiser usage réel et choix technologique pour intégrer l’ensemble des sources d’information dans la gouvernance de la donnée.

La liste des épisodes (à paraître) :

• Épisode 1 : Établir un budget global cohérent (CapEx + OpEx)
  Posez les bases financières de votre projet en intégrant les coûts d’investissement et d’exploitation.
• Épisode 2 : Évaluer votre système d’information et ses contraintes techniques
  Identifiez les forces et limites de votre SI pour orienter les choix technologiques.
• Épisode 3 : Impliquer les équipes métiers dès les premières étapes
  Assurez l’alignement entre les besoins opérationnels et les solutions techniques.
• Épisode 4 : Assurer la formation continue et capitaliser sur vos connaissances
  Investissez sur la veille technologique, sur la formation des équipes et assurez la conduite du changement pour maximiser la viabilité et l’adoption de votre plateforme

Chez Winston Advisory, nous accompagnons nos clients dans la construction d’architectures BI sur mesure, adaptées à leur contexte, leurs ambitions et leurs utilisateurs. Une bonne architecture, c’est avant tout une plateforme utile, utilisée, et évolutive.

 

Pourquoi monter une data platform avec Microsoft Fabric pour tirer le meilleur parti de Power BI

Introduction

Power BI est déjà un outil puissant pour la visualisation et l’analyse des données, mais son potentiel est décuplé lorsqu’il est intégré dans une data platform moderne. C’est là que Microsoft Fabric entre en jeu.

Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?

Microsoft Fabric est une plateforme unifiée de données et d’analytique, conçue pour simplifier la gestion, le traitement et l’exploitation des données à grande échelle. Elle regroupe plusieurs services (Data Factory, Synapse, Power BI, Data Activator, etc.) dans un environnement cohérent, basé sur le OneLake, un data lake unique et centralisé.

Les limites d’un usage isolé de Power BI

Bien que Power BI permette de créer des dashboards puissants, il peut rapidement atteindre ses limites si :

• Les sources de données sont dispersées ou mal gouvernées.
• Les volumes de données deviennent trop importants.
• Les processus de transformation sont complexes ou peu automatisés.
• La collaboration entre les équipes data est fragmentée.

Les avantages de Microsoft Fabric pour Power BI

Voici pourquoi intégrer Power BI dans une data platform basée sur Microsoft Fabric est une stratégie gagnante :

• Centralisation des données avec OneLake

Toutes les données sont stockées dans un data lake unique, accessible par tous les services Fabric. Cela évite les silos et facilite la gouvernance.

• Modélisation et transformation avancées

Grâce à Dataflows Gen2 et Notebooks, les équipes peuvent transformer les données directement dans Fabric, sans avoir à passer par des outils externes.

• Performance et scalabilité

Fabric repose sur une architecture cloud native, optimisée pour le traitement de gros volumes. Les datasets Power BI peuvent se connecter directement à des tables Delta dans OneLake, améliorant les performances.

• Sécurité et gouvernance intégrées

Fabric s’intègre à Microsoft Purview pour la gestion des accès, la traçabilité et la conformité réglementaire.

• Collaboration fluide entre les équipes

Les data engineers, analysts et business users travaillent dans un même environnement, avec des outils adaptés à chaque profil.

• Automatisation et déclencheurs intelligents

Avec Data Activator, il est possible de créer des alertes et des actions automatisées basées sur les données en temps réel.

 

Exemple concret 1 : Centraliser des fichiers Excel dans OneLake

De nombreuses entreprises utilisent encore des fichiers Excel comme source principale de données. Cela pose des problèmes de versioning, de fiabilité et de performance.

Avec Microsoft Fabric :

• Les fichiers Excel peuvent être déposés dans OneLake, le data lake unifié.
• Fabric permet de créer un Lakehouse qui référence ces fichiers comme des tables.
• Ces tables peuvent être transformées via Notebooks ou Dataflows Gen2.
• Power BI peut se connecter directement à ces tables, avec des mises à jour automatiques.

Cas d’usage : Une équipe commerciale dépose chaque semaine un fichier Excel contenant les ventes par région. Ce fichier est automatiquement ingéré dans le Lakehouse, nettoyé et enrichi, puis visualisé dans Power BI sans intervention manuelle.

 

Exemple concret 2 : Load files automatisés via pipelines

Les entreprises qui reçoivent régulièrement des fichiers plats (CSV, JSON, Parquet) peuvent automatiser leur ingestion avec Data Factory dans Fabric.

Étapes typiques :

• Dépôt des fichiers dans un dossier OneLake (via SharePoint, Teams ou API).
• Déclenchement d’un pipeline Fabric qui :
  • Lit le fichier.
  • Le transforme (nettoyage, enrichissement).
  • Le charge dans un Lakehouse ou un Warehouse.
• Power BI consomme directement les données transformées.

Cas d’usage : Une entreprise logistique reçoit chaque jour des fichiers CSV contenant les mouvements de stock. Le pipeline Fabric les traite automatiquement et met à jour les dashboards Power BI en temps réel.

 

Exemple concret 3 : Lakehouse comme source unique pour Power BI

Le Lakehouse dans Fabric combine les avantages du data lake (stockage flexible) et du data warehouse (modélisation structurée).

Avantages :

• Les données sont stockées au format Delta, optimisé pour les requêtes.
• Power BI peut se connecter en Direct Lake mode, offrant des performances proches du DirectQuery mais avec la souplesse du lake.
• Les modèles de données peuvent être partagés entre plusieurs rapports Power BI.

Cas d’usage : Une entreprise retail crée un Lakehouse contenant les données de ventes, clients et produits. Les équipes marketing, finance et supply chain utilisent des rapports Power BI différents, mais tous connectés à ce même Lakehouse, garantissant cohérence et gouvernance.

Conclusion

Microsoft Fabric permet de transformer une approche fragmentée des données (fichiers Excel, CSV, silos) en une plateforme unifiée, automatisée et scalable. En s’appuyant sur Fabric, Power BI devient non seulement un outil de visualisation, mais aussi un véritable moteur de pilotage data-driven.

Monter une data platform avec Microsoft Fabric, c’est investir dans une architecture moderne, évolutive et collaborative. C’est aussi garantir que Power BI puisse pleinement jouer son rôle de catalyseur de la culture data dans l’entreprise.