🏗️Exemple concret
Un industriel utilise Fabric : son équipe data engineering construit des pipelines Dataflow dans l'interface Fabric, les données arrivent dans OneLake en format Delta, les analysts Power BI créent des rapports directement dessus, et les data scientists ouvrent des notebooks Spark dans le même workspace. Pas de transfert de données entre services : tout est dans OneLake.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Organisations Microsoft-centric (Azure, M365, Power BI déjà utilisés)
✓Consolidation de plusieurs services Azure analytics en un seul
✓Équipes qui veulent un seul abonnement pour toute la stack data
✓PME cherchant une solution all-in-one sans expertise cloud poussée
✅ Avantages
+Intégration native avec l'écosystème Microsoft
+Modèle tarifaire unifié (Fabric Capacity)
+Pas besoin de déplacer les données entre services
⚠️ Limites
−Lock-in Microsoft fort
−Moins mature que Databricks sur les workloads ML avancés
−Évolution rapide : fonctionnalités encore en preview
🛠️ Outils principaux
OneLake
Fabric Dataflows Gen2
Fabric Notebooks (Spark)
Power BI intégré
Fabric Data Warehouse
MicrosoftCloudPower BILakehouseOneLake