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🚀 Que résout Microsoft Fabric ? Partie 2 🔍 Les duplications de données : ces copies de données vers des destinations variées au sein de l'entreprise. 📌Pourquoi ? * Analyses spécifiques * Intégration à d'autres systèmes * Manque de gouvernance centralisée 🛑 Conséquences : * Coûts de stockage élevés * Risques de divergence et d'erreurs * Complexité de gestion des mises à jour * Menaces sur la sécurité et la confidentialité * Redondance de pipelines 🗝La solution ? 🌟 Les raccourcis (shortcuts) 📍Rôle ? Établir un lien en lecture seule (Read-Only) vers une source (interne ou externe) sans avoir à déplacer les données. 👉 Abonnez-vous à ma chaîne YouTube @Auvider et à mon compte LinkedIn pour découvrir en détail le potentiel de Microsoft Fabric. #auvider #datamanagement #businessintelligence #datasilos #onelake #microsoftfabric #powerbi #powerapps

📌 Nouveau sur notre blog ! L’utilisation d’un panel d’outils puissants Microsoft Purview est essentiel pour la gouvernance de données. Découvrez un guide express pour réussir à déployer facilement Microsoft Purview dans cet article rédigé par Jean-François Périé associé Redsen Suisse. 📰 Lien de l'article : https://lnkd.in/d7T_XTJU

En power platform on doit parler de deux outils spéciaux : les connecteurs de données et Microsoft dataverse ** les connecteurs de données : facilitent la connexion aux données de différentes services ** Microsoft dataverse : est un base de données métier qui stocke et garantie leurs sécurités

🔍 Vous connaissez Microsoft Purview, la solution de gouvernance des données qui vous permet de cartographier, cataloguer, classer et protéger vos données, où qu’elles se trouvent ? Chez CROSS, nous avons mis en place un environnement de test “Microsoft Purview” avec une souscription Microsoft 365 dédiée, pour vous faire découvrir cette solution innovante et performante. 🚀 Avec cet environnement et des données de test, vous pourrez : 🌐 Explorer et analyser vos sources de données, qu’elles soient sur le cloud ou sur site, avec une vue unifiée et interactive. 📝 Enrichir et documenter vos données avec des métadonnées, des descriptions, des termes de glossaire et des sensibilités. 🔒 Appliquer des règles de sécurité et de conformité à vos données, en tenant compte des réglementations en vigueur (NLPD, etc.). 📊 Optimiser la qualité et la fiabilité de vos données, en détectant et corrigeant les anomalies, les doublons et les incohérences. 🤝 Faciliter la collaboration et le partage de vos données, en créant des rapports, des tableaux de bord et des visualisations. Cet environnement de test est à votre disposition pour des tests adaptés à votre contexte et à vos règles. Contactez-nous si vous êtes intéressés, nous vous accompagnerons et répondrons à vos questions. 📩   Ne manquez pas cette chance de découvrir Microsoft Purview, la solution pour maîtriser vos données et en tirer le meilleur parti. 💡 #Microsoft #Purview #Data #Viz #NLPD #Gouvernance #Collaboration Fabien Lorenzini Pierre-Olivier Spinelli Alexandra Grozea

La première étape pour briser les silos de la #data ? Disposer d’un moteur de requêtage universel. C'est chose faite, avec Dell Data Lakehouse et notre partenariat avec Starburst. Informatiquenews 📰 https://dell.to/3xIRu1O

#Certification : Microsoft Fabric 👌 Enfin certifié sur l'outil dont je parle tous les jours (notamment avec Alexandre)… Il fallait bien y passer tôt ou tard ! 😂 Très étonné du "contenu" de cette certification, ça parle beaucoup de modèle sémantique… d'outils tiers… dans un contexte Microsoft Fabric. Mais presque pas de licence, de choix d'archi entre un Lakehouse ou un Warehouse... Ou de l'optimisation des coûts ? Et aussi, pas mal de Direct Lake... tu vas adorer Charles-Henri Sauget 🫡 D'ailleurs, le livre de ce dernier mais aussi de Marie Aubert et Matthieu Roy aide pas mal dans la préparation. 🚀 Je ferai un live dédié pour expliquer comment bien préparer tout ça mais si j'avoue, n'être pas le plus rigoureux sur le sujet. Bastien Durand on pourra même faire ça ensemble ! 🫡 #Certification #Microsoft #PowerBI #Data #MicrosoftFabric

Avec autant de documents créés chaque jour, il est essentiel d'avoir mis en place une bonne gouvernance documentaire en amont 😉

[#Tableau Conférence 2024] Plus de 10 nouveautés Tableau qui arrivent ! 🔥 La conférence TC 2024 s'est terminée il y a maintenant deux semaines. Notre consultante data, Rosa Mariana de León-Escribano, était sur place et vous a préparé un résumé des nouveautés annoncées. Elles les a classées en 5 catégories : 📊 Données & Gouvernance : avec la gestion du Cloud. 🤖 Einstein copilot : en version Beta. ✅ Amélioration de Pulse : avec notamment le “metric bootstrapping”. 👀 Visualisation : avec les 12 nouvelles polices Google. 🤝 Partenariats : avec Slack et Microsoft Teams. Découvrez l'article complet, en première ligne de commentaire, pour un résumé rapide et concis des dernières nouveautés de #Tableau. Merci encore à Rosa Mariana de León-Escribano pour son excellent travail ! ☺️👏

Avec Microsoft Fabric, vous pouvez créer des flux de données Gen2 pour effectuer l’intégration des données pour votre Lakehouse, et éventuellement inclure le flux de données dans un pipeline de données.

🚀 Nouvelle fonctionnalité de reprise de flux sur Datastream ✨ Vous pouvez maintenant reprendre un flux ayant définitivement échoué sans avoir à créer un nouveau flux. Vous pouvez le faire en spécifiant la position à partir de laquelle Datastream tentera de reprendre la lecture des modifications à partir de la source. Les avantages :  🔹Réduction de la perte de données : Récupération après des basculements de base de données, des suppressions de fichiers journaux, etc. 🔹Réduction des temps d'arrêt : Reprise rapide de la réplication des données avec une interruption minimale. 🔹Récupération simplifiée : Interface facile à utiliser pour une récupération rapide. La reprise de flux offre plusieurs options : 🔹Reprise à partir de la position actuelle. 🔹Reprise à partir de la position suivante ou la plus récente. 🔹Reprise à partir d'une position spécifique dans le journal. En savoir plus : https://lnkd.in/eH_Cne4a #GoogleCloud #Datastream #DataEngineering