Microsoft Fabric vs Power BI : Lequel choisir ?

Microsoft Fabric vs Power BI : Différences fondamentales

Bien que Power BI soit désormais intégré à Microsoft Fabric, il reste disponible en tant qu'outil autonome. Il est donc important de comprendre les distinctions entre ces deux offres pour choisir la bonne solution.

But et objectif

Power BI est un outil de veille stratégique spécialisé, principalement axé sur la visualisation des données et la création de rapports. En revanche, Microsoft Fabric est une plateforme de données complète qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie des données, depuis l'ingestion et le stockage jusqu'à la transformation, l'analyse et la visualisation.

Si Power BI est un composant de Fabric, Fabric lui-même comprend des services supplémentaires pour l'ingénierie des données, la science des données et le traitement des données en temps réel.

Gestion et traitement des données

Power BI est conçu pour la visualisation, mais comprend des outils de modélisation et de transformation des données de base (par exemple, Power Query). 

Cependant, Microsoft Fabric offre des capacités de traitement et de gestion des données plus avancées, notamment en matière d'ingénierie et d'entreposage des données, ce qui permet aux utilisateurs de traiter des opérations de données complexes et à grande échelle directement au sein de la plateforme.

Intégration avec Azure et les sources de données

Alors que Power BI se connecte à diverses sources de données et s'intègre à certains services Azure, l'intégration de Fabric avec Azure est plus profonde et plus étendue.

L'un des principaux changements apportés par l'intégration de Power BI dans Microsoft Fabric est l'approfondissement de la connexion avec les services Azure et les autres outils Microsoft. Auparavant, Power BI fonctionnait bien avec des outils comme Excel et diverses sources de données, mais au sein de Fabric, elle joue désormais un rôle dans un écosystème de données entièrement intégré.

Cela signifie que les utilisateurs peuvent passer de l'ingestion et de la transformation des données à la visualisation sans quitter l'environnement Fabric.

Interface utilisateur et facilité d'utilisation

Power BI est largement plébiscité pour son interface intuitive et conviviale, qui le rend accessible à des utilisateurs ayant des connaissances techniques variées. Le générateur de rapports par glisser-déposer et la personnalisation directe du tableau de bord permettent aux utilisateurs non techniques de créer facilement des visualisations. 

Microsoft Fabric, cependant, comprend une interface plus complexe en raison de sa gamme plus large de fonctionnalités et d'outils intégrés. Bien qu'il offre des fonctionnalités puissantes aux professionnels des données, les utilisateurs risquent de connaître une courbe d'apprentissage plus abrupte que celle de Power BI seul.

Personnalisation et flexibilité

Power BI offre de solides options de personnalisation pour les rapports et les tableaux de bord, avec des types de visualisation étendus, des thèmes personnalisés et la possibilité d'intégrer des formules DAX pour des analyses sur mesure. Cependant, sa flexibilité est principalement limitée aux besoins de visualisation et de rapport.

Microsoft Fabric, en revanche, offre une plus grande personnalisation sur l'ensemble du cycle de vie des données. Les utilisateurs peuvent adapter les flux de travail d'ingénierie des données, appliquer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés et intégrer des pipelines de traitement de données complexes, offrant ainsi un environnement plus flexible pour la gestion et l'analyse des données à l'échelle.

Collaboration et partage

Power BI prend en charge le partage de rapports et de tableaux de bord, mais la collaboration se limite principalement à la visualisation et aux commentaires. 

Fabric, en revanche, est conçu pour l'analyse collaborative, permettant aux équipes de tous horizons - ingénieurs en données, scientifiques et analystes - de travailler au sein de la même plateforme, en contribuant à des ensembles de données, à des idées et à des modèles unifiés.

Structure des prix

Lorsque vous comparez les coûts de Power BI et de Microsoft Fabric, il est important de tenir compte de leurs structures tarifaires et de la valeur qu'ils offrent.

Prix de Power BI :

• Power BI Gratuit : Permet aux utilisateurs individuels de créer des rapports et des tableaux de bord, mais ne dispose pas de fonctions de partage et de collaboration.
• Power BI Pro : Au prix de 10 $ par utilisateur et par mois, ce plan inclut le partage, la collaboration et l'intégration avec d'autres services Microsoft.
• Power BI Premium par utilisateur : Au prix de 20 $ par utilisateur et par mois, il offre des fonctionnalités avancées telles que des ensembles de données plus importants, des rafraîchissements de données plus fréquents et des capacités d'intelligence artificielle.

Pour des informations actualisées, consultez la page de tarification de Power BI.

Prix de la Microsoft Fabric :

Microsoft Fabric introduit un modèle de tarification unifié pour différents services, notamment Power BI. La tarification est basée sur des unités de capacité (UC), qui représentent une combinaison de ressources informatiques, de stockage et autres. Les capacités de la structure vont de F2 (2 CUs) à F2048 (2048 CUs), avec des options de paiement à l'utilisation et de réservation.

Par exemple, le prix d'une capacité F64 (64 UC) est de 8 409,60 dollars par mois sur la base d'un paiement à l'utilisation, avec des économies potentielles grâce à des plans de réservation.

Cette capacité prend en charge toutes les charges de travail Fabric, notamment Power BI, l'ingénierie des données et l'analyse en temps réel.

Pour des informations actualisées, consultez la page de tarification des tissus.

Power BI standalone est idéal pour les organisations axées uniquement sur la veille stratégique et la visualisation de données, avec des coûts prévisibles par utilisateur ou par capacité. 

Microsoft Fabric s'adresse aux entreprises qui ont besoin d'une plateforme de données complète intégrant plusieurs services. Bien que l'investissement initial puisse être plus élevé, Fabric offre une solution unifiée qui peut permettre de réaliser des économies en consolidant plusieurs services de données.

Microsoft Fabric vs Power BI : Un résumé

Ce tableau met en évidence chaque domaine de différenciation, ce qui permet de voir plus facilement où chaque plateforme excelle et laquelle pourrait être mieux adaptée à des besoins spécifiques.

L'évolution de Power BI au sein de Microsoft Fabric

Power BI a subi une transformation importante grâce à son intégration au sein de Microsoft Fabric. D'abord outil autonome, Power BI est devenu un élément central de la plateforme analytique unifiée de Power.

Voici ce que signifie concrètement l'intégration de Power BI dans Fabric :

• L'intégration Fabric améliore la connectivitéde Power BI aux sources de données. Au sein de Fabric, Power BI peut accéder directement à des sources de données plus diverses et plus importantes, en exploitant les flux de données en temps réel et le stockage de données à grande échelle.
• En outre, les utilisateurs peuvent tirer parti des outils de science des données et d'apprentissage automatique de Fabric. outils de science des données et d'apprentissage automatique de Fabric directement dans Power BI, en enrichissant leurs rapports avec des perspectives prédictives et des analyses automatisées.
• Dans le cadre de Fabric, Power BI prend en charge des fonctionnalités de collaboration plus robustes, permettant aux équipes de collaborer sur des projets de données entre les différents rôles. Les ingénieurs de données, les scientifiques et les analystes peuvent interagir dans l'environnement Fabric, en partageant leurs idées et en contribuant à l'élaboration de rapports et de tableaux de bord unifiés.

Si Power BI autonome reste accessible, ceux qui passent à Fabric trouveront un écosystème enrichi qui va au-delà de la visualisation, réunissant des capacités avancées de gestion, de traitement et d'analyse des données au sein d'une seule et même plateforme.

Quand utiliser Microsoft Fabric

Microsoft Fabric est la solution la mieux adaptée aux entreprises qui recherchent une plateforme de données tout-en-un allant au-delà de l'informatique décisionnelle pour prendre en charge l'ingénierie des données, la science des données et l'analyse avancée. 

Envisagez Microsoft Fabric si :

• Vous avez besoin d'une plateforme de données complète: Fabric prend en charge les flux de travail de bout en bout, y compris l'ingestion, la transformation, le stockage, le traitement en temps réel et la visualisation des données, ce qui en fait la solution idéale pour les organisations ayant des besoins complexes en matière de données.
• Votre équipe couvre plusieurs rôles en matière de données: Fabric facilite la collaboration entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les analystes commerciaux dans un environnement unifié.
• L'analyse avancée et l'apprentissage automatique sont des priorités: Avec des outils d'IA et d'apprentissage automatique intégrés, Fabric permet une analyse des données plus sophistiquée, une modélisation prédictive et des perspectives automatisées.
• Vous avez besoin d'une grande évolutivité: L'intégration profonde de Fabric avec Azure lui permet de gérer des données en temps réel à grande échelle et offre la flexibilité nécessaire pour étendre l'infrastructure de données en fonction des besoins.
• La consolidation des services de données est bénéfique: Pour les organisations qui utilisent plusieurs outils de données, Fabric offre une plateforme unique qui permet de rationaliser les coûts et d'améliorer l'efficacité en unifiant les services de données.

Quand utiliser Power BI ?

Power BI est idéal pour les organisations ou les équipes axées sur la veille stratégique, la visualisation des données et les besoins de reporting simples. 

Choisissez Power BI si :

• Votre objectif principal est la visualisation des données et l'établissement de rapports: Power BI excelle dans la création de tableaux de bord et de rapports interactifs, ce qui le rend parfait pour les utilisateurs professionnels et les analystes qui ont besoin d'une vision claire des données.
• Vous disposez d'une équipe plus restreinte avec des besoins en données plus simples: La facilité d'utilisation de Power BI le rend accessible aux utilisateurs non techniques, ce qui en fait un bon choix pour les petites équipes ou celles qui se concentrent principalement sur la visualisation et le partage de données.
• Les contraintes budgétaires sont un facteur: La tarification par utilisateur ou par capacité de Power BI est plus adaptée au budget, notamment pour les organisations qui n'ont pas besoin des fonctionnalités supplémentaires offertes par Fabric.
• Vous n'avez pas besoin de capacités étendues en matière de traitement des données ou d'ingénierie: Power BI comprend des outils de modélisation et de transformation des données. Cependant, il convient mieux aux ensembles de données relativement simples et n'offre pas la suite complète d'outils de traitement de données de Fabric.
• L'intégration avec d'autres outils Microsoft Office est suffisante: Power BI s'intègre à d'autres produits Office comme Excel et Teams, ce qui le rend pratique pour les équipes qui se concentrent sur les applications professionnelles.

Conclusion

Le choix entre Microsoft Fabric et Power BI dépend principalement des besoins de votre organisation. 

Microsoft Fabric offre une plateforme robuste pour la gestion complète des données, ce qui en fait la solution idéale pour les organisations ayant des besoins complexes en matière de données. Power BI, quant à lui, excelle dans la visualisation de données et la veille stratégique, offrant une expérience conviviale pour la création de rapports et de tableaux de bord interactifs.

Si vous souhaitez explorer plus avant les capacités de Fabric, consultez ce cours d'introduction à Microsoft Fabric. 

Pour débuter avec Power BI, envisagez le cours Introduction à Power BI ou approfondissez vos compétences avec Visualisation des données dans Power BI et Introduction à DAX dans Power BI.