Experts Data Architecture
Microsoft Fabric
Solutions entreprises
Spécialiste Microsoft Fabric, nous vous accompagnons dans votre transformation Data.
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Nos Services
Experts DATA certifié Fabric
Nous intervenons dans la mise en place de votre architecture DATA avec vos données stockées dans One Lake accessible depuis des Lakehouses dédiées. Mise en place des pipeline de données pour créer votre golden source.
Organisme de formations, nous prodiguons également des formations en distanciel ou en présentiel pour former vos équipes.
![Partenaire de Microsoft](https://biworks.fr/wp-content/uploads/Partenaire-de-Microsoft.png)
![Certificat Microsoft de Data-Analyste](https://biworks.fr/wp-content/uploads/Certificat-Microsoft-de-Data-Analyste.png)
![Ordre des Experts-comptables du Pays de la Loire](https://biworks.fr/wp-content/uploads/Ordre-des-Experts-comptables-du-Pays-de-la-Loire-e1657124144109.png)
Audit et conseils
Analyse de vos process décisionnelles et de votre architecture BI.
Recommandation et proposition d’architecture optimisé
Maîtrise des coûts
Rationalisation des coûts grâce aux charges de travail Fabric
Dimensionnement de votre infrastructure
Développer de puissants modèles IA
Créez et gérez des modèles IA sur une seule fondation, sans déplacement des données, et réduisez le temps nécessaire aux scientifiques des données pour valoriser les données.
Réunir votre infrastructure de données
Centralisez vos données dans un lac de données ouvert à l’échelle de l’organisation pour éliminer la prolifération et réduire les doublons.
Implémentation de votre infrastructure
Mise en place des pipelines de données nécessaire à la création de votre golden source.
Accélérer la productivité avec l’IA
Accélérez l’analyse avec Copilot dans Microsoft Fabric, pour permettre aux équipes d’interpréter les données et de générer de la valeur à grande échelle.
Sources des données et architecture
Passez à la vitesse supérieure en optant pour une architecture sous Microsoft Fabric.
- Stockage de toutes vos Datas dans une lac de données le One Lake
- Stockage quasi illimité dans le cloud au format open source Delta-Parquet
- Utilisation de pipeline pour transformer et nettoyer vos données brutes
- Utilisation de lakehouses pour exposer vos données
- Architecture permettant le développement de modèles de machine Learning (ML)
Pour en savoir plus sur l’architecture Microsoft Fabric, lire cet article de Microsoft.
![Microsoft-azure-power-bi Microsoft azure power bi](https://biworks.fr/wp-content/uploads/Microsoft-azure-power-bi.png)
Sécurité de vos données et des services
BIWORKS s’appuie sur la société Microsoft pour assurer l’hébergement des données, la sécurité des Solutions et la maintenance de la plateforme Microsoft Fabric. Microsoft Fabric est une plateforme SaaS (Software as a Service) utilisant Microsoft Entra ID pour l’authentification des utilisateurs. Chaque interaction avec Fabric est chiffrée par défaut et toutes les données stockées dans OneLake sont chiffrées également.
Pour obtenir une explication détaillée de la sécurité Microsoft Fabric, lire le livre blanc sur la sécurité dans Fabric.
Nos références
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FAQ
Vous avez des question sur nos services, nos solutions ou nos formations ?
A qui s'adresse Microsoft Fabric ?
A toute entreprise voulant exploiter le potentiel de ces données quel que soit son domaine opérationnelle.
Combien coûte Microsoft Fabric ?
Microsoft met à disposition 11 capacités de travail nommé de F2 à F2048 avec un prix plancher à 265 € / mois pour un paiement utilisation. (Chaque capacité est le double de précédente en termes de puissance et de prix).
Le stockage One Lake est facturée à part pour un prix de 0.0221 € /Go
Pour les capacité < à F64 se rajoutera des licences d’utilisation à l’utilisateur
Pourquoi utiliser Fabric au lieu de Power BI ?
Ces outils sont complémentaires, Microsoft Fabric permet de centraliser toutes les données dans un seul lac en bénéficiant de tous les avantages du Big Data (stockage illimité, décentralisation des données, calcul distribué,…). Power BI quant à lui va pouvoir se brancher sur des données plus raffinées en utilisant des modèles déjà approuvées et partagées de l’entreprise.