Microsoft Fabric Notebooks et Lakehouse

By Mirko Peters · 2025-11-21 · Updated 2026-07-22

Concevez des workflows de transformation de données et de machine learning avec les notebooks Microsoft Fabric et le lakehouse pour des analyses évolutives.

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Les workflows ETL traditionnels peuvent être lents. Ils comportent de nombreuses étapes manuelles et exigent une maintenance importante. Voici quelques-uns des problèmes courants :

Lorsque vous utilisez des notebooks pour la transformation de données, vous disposez d’un espace central pour vos données. Le modèle Bronze-Silver-Gold, associé à Spark et au Lakehouse, améliore la qualité de vos données et vous aide à suivre leur provenance. Vous obtenez un retour clair et pouvez collaborer avec votre équipe, ce qui permet à chacun de rester aligné.

Points clés

• Utilisez Fabric Notebooks pour la transformation de données afin de centraliser le travail. Vous visualisez ainsi les modifications et collaborez plus facilement avec votre équipe.

• Appliquez le modèle Bronze-Silver-Gold pour organiser vos données. Les données brutes sont ainsi préservées, et leur nettoyage et leur préparation à l’analyse sont facilités.

• Automatisez vos workflows pour gagner du temps et éviter les erreurs. Des outils comme dbt Cloud et Prefect vous aident à planifier et à superviser vos étapes de traitement des données.

• Utilisez Git pour le contrôle de version de vos notebooks. Vous pouvez ainsi suivre les modifications, collaborer avec d’autres personnes et revenir à d’anciennes versions si nécessaire.

• Protégez vos données grâce à des contrôles d’accès rigoureux. Utilisez la sécurité au niveau des lignes et des colonnes pour protéger les données sensibles et contrôler qui peut les consulter ou les modifier.

Pourquoi adopter la transformation de données orientée code

Les limites des workflows ETL traditionnels

Vous avez peut-être utilisé Power Query, Excel ou des scripts pour la transformation de données. Ces outils peuvent poser problème lorsque les volumes augmentent. Vous avez peut-être vu des fichiers nommés « final_v2_REAL.xlsx » sans savoir lequel est le bon. Les opérations manuelles rendent difficile le suivi des modifications. Les pipelines peuvent se rompre si les données changent, et les corriger demande beaucoup de temps et d’efforts.

Lorsque vous utilisez de nombreux outils, vous pouvez perdre la trace de l’origine de vos données. Vous risquez aussi de commettre des erreurs difficiles à repérer.

Avantages de Fabric Notebooks et du Lakehouse

Fabric Notebooks et le Lakehouse vous aident à mieux réaliser la transformation de données. Vous écrivez votre code à un seul endroit et pouvez utiliser Git pour suivre chaque modification. Vous vérifiez ainsi plus facilement votre travail et pouvez le reproduire. Vous pouvez traiter des millions de lignes sans transférer les données vers d’autres outils.

Voici en quoi les notebooks orientés code et adossés à Git diffèrent des anciens outils ETL :

Vous pouvez définir les règles métier à un seul endroit. Les équipes peuvent les réutiliser dans leurs tableaux de bord et rapports. Cela limite les erreurs, favorise la cohésion de l’équipe et permet d’explorer les données en toute sécurité.

• Les couches orientées code vous permettent de :

  • Suivre chaque étape de votre pipeline.

  • Réutiliser la même logique dans plusieurs projets.

  • Faire évoluer vos traitements à mesure que vos données grossissent.

Changement de mentalité : les notebooks comme couche de transformation

Considérez les notebooks comme le lieu principal de la transformation de données. Ils constituent votre source unique de vérité. Vous pouvez contrôler, tester et partager votre travail. Des paramètres vous permettent de basculer entre les tests et l’exploitation réelle. Vous gagnez ainsi en maîtrise et pouvez faire confiance à vos données.

Considérez votre notebook comme le plan de vos données : vous voyez ce qui se passe à chaque étape.

Le modèle de transformation de données Bronze-Silver-Gold

Le modèle Bronze-Silver-Gold vous aide à organiser votre processus de transformation de données. Vos données traversent trois étapes distinctes, chacune ayant un rôle précis. Ce modèle rend votre pipeline de données plus simple à gérer et plus fiable.

Bronze : ingestion des données brutes

Vous commencez par la couche Bronze. Vous y intégrez des données brutes provenant de sources diverses, sans les modifier pour l’instant. Vous les collectez et les stockez en toute sécurité. Cette étape préserve vos données d’origine pour un usage ultérieur.

Vous pouvez utiliser plusieurs méthodes de chargement des données dans la couche Bronze. Le tableau ci-dessous présente quelques approches courantes :

Vous devez toujours appliquer un schéma lors du chargement des données. Cela vous permet de détecter les erreurs au plus tôt. Si vous repérez des lignes incorrectes, vous pouvez les placer en quarantaine. Vos données restent ainsi propres dès le départ.

Conseil : conservez toujours une copie de vos données brutes. Vous pourriez en avoir besoin pour corriger des problèmes ou vérifier votre travail ultérieurement.

Silver : nettoyage et conformité des données

La couche Silver est celle où vous nettoyez et standardisez vos données. Vous corrigez les erreurs, supprimez les doublons et vérifiez que les données respectent vos règles métier. Vous joignez également des tables et complétez les valeurs manquantes si nécessaire.

Dans cette couche, vous devez :

• Vérifier que chaque colonne possède le type de données approprié.

• Supprimer ou corriger les lignes qui ne respectent pas vos règles.

• Dédupliquer les enregistrements afin de ne pas compter deux fois les mêmes éléments.

• Gérer les données qui évoluent lentement, comme les adresses des clients.

Vous utilisez des outils comme PySpark ou pandas dans votre notebook. Cela vous permet de décrire clairement chaque étape de modification. Vous pouvez tester votre travail et vous assurer de son exactitude avant de passer à l'étape suivante.

Remarque : exécutez des contrôles de contrôle de cohérence (canary checks) après chaque étape importante. Par exemple, vérifiez le nombre de lignes ou recherchez un nombre trop élevé de valeurs vides. Cela vous aide à détecter les problèmes au plus tôt.

Gold : préparation des fonctionnalités pour l'analyse et le machine learning

La couche Gold prépare vos données pour l'analyse et le machine learning. Vous créez de nouvelles caractéristiques, comme des décalages temporels ou des groupes de clients. Vous construisez également des tables prêtes à être utilisées dans des tableaux de bord ou des modèles.

Dans cette couche, vous devez :

• Concevoir des caractéristiques qui aident votre entreprise à répondre à ses questions.

• Partitionner les tables pour accélérer les requêtes.

• Utiliser des tables Delta pour suivre les modifications et revenir en arrière si nécessaire.

Vous devez toujours écrire les données de manière idempotente. Cela signifie que vous pouvez exécuter votre pipeline plusieurs fois sans erreur ni double comptage. Vous pouvez utiliser des instantanés Delta pour enregistrer les versions de vos tables. En cas de problème, vous pouvez revenir à une copie sûre.

À retenir : la couche Gold est celle où vos données gagnent le plus de valeur. Veillez tout particulièrement à vérifier votre travail et à garantir leur fiabilité.

En suivant le modèle Bronze-Silver-Gold, vous construisez un pipeline de transformation des données solide. Vous protégez vos données, les gardez propres et les rendez prêtes pour toute analyse ou tout projet de machine learning.

Orchestrer la transformation des données avec les notebooks et Spark

Lecture et écriture des tables Delta

Vous pouvez utiliser Spark dans les notebooks Fabric pour travailler avec des tables Delta. Cela vous permet de traiter des millions de lignes très rapidement. Vous n'avez pas besoin de déplacer les données ni de corriger les éléments manuellement. Si vous activez le moteur d'exécution natif, vos tâches peuvent s'exécuter jusqu'à cinq fois plus vite. Vous pouvez modifier des paramètres comme spark.sql.files.maxPartitionBytes et spark.sql.shuffle.partitions pour les adapter à la taille de vos données. La compaction automatique aide lorsque les écritures sont nombreuses et de petite taille. Elle accélère la recherche dans vos tables. De nombreuses entreprises constatent que leurs cycles ELT sont 30 % plus rapides et que leurs requêtes sont 1,2 fois plus performantes grâce à ces pratiques.

Conseil : les tables Delta conservent vos données sous forme de versions. Vous pouvez annuler des modifications en cas d'erreur.

Paramétrage et gestion des environnements

Vous devez utiliser des paramètres dans vos notebooks. Cela vous permet de basculer entre les environnements de test et de production. Cela vous aide à éviter les erreurs et protège vos données. Prévoyez un plan pour séparer les données de test des données réelles. Vous pouvez également utiliser un plan de catalogue pour classer vos métadonnées et protéger les informations privées. Cela facilite le contrôle des accès et le respect des règles de l'entreprise.

• Utilisez des paramètres pour :

  • Les chemins de fichiers

  • Les ID d'espace de travail

  • Les indicateurs de fonctionnalités

Remarque : les paramètres permettent à vos notebooks de fonctionner pour plusieurs équipes tout en restant sécurisés.

Automatiser et planifier les flux de travail

Vous pouvez configurer vos notebooks pour qu'ils s'exécutent automatiquement selon un planning. Vous n'avez donc plus besoin d'effectuer les étapes manuellement ni d'utiliser des fichiers CSV. Des outils comme dbt Cloud, Meltano et Prefect vous aident à surveiller et à contrôler vos pipelines. dbt Cloud convient bien aux tâches SQL. Meltano est gratuit et fonctionne avec Git. Prefect repose sur Python et propose des nouvelles tentatives, la mise en cache et la journalisation.

• Les outils d'automatisation vous permettent de :

  • Configurer les exécutions

  • Suivre l'état des pipelines

  • Réduire le travail manuel

Si vous automatisez vos flux de travail, vous corrigez moins d’erreurs et tirez davantage de valeur de vos données.

Gouvernance, auditabilité et bonnes pratiques

Intégration Git et revue de code

Git vous permet de suivre chaque modification apportée à vos notebooks. Vous savez qui a fait quelle modification et quand. Testez de nouvelles idées dans une branche avant de les intégrer au projet principal. La revue de code permet à votre équipe de détecter les erreurs au plus tôt. Chacun peut travailler en collaboration sans écraser le travail des autres. En cas d’erreur, vous pouvez revenir à une version sûre.

Astuce : utilisez toujours des demandes de tirage (pull requests) pour vos modifications. Cela garantit la sécurité de votre code et facilite sa vérification.

Garde-fous : contrôles de schéma et requêtes canari

Les garde-fous contribuent à protéger vos données. Les contrôles de schéma vérifient que vos tables disposent des colonnes et des types de données appropriés. Les requêtes canari détectent les problèmes après chaque étape. Elles examinent le nombre de lignes, les valeurs vides et les indicateurs clés. Ces contrôles vous permettent de repérer les anomalies avant qu’elles n’atteignent vos tableaux de bord.

• Les contrôles peuvent immédiatement détecter des données manquantes ou erronées.

• Les corrections automatiques peuvent résoudre les problèmes courants à partir de réponses passées.

• Les déploiements canari testent les modifications risquées sur une petite partie de vos données.

Remarque : vérifiez toujours votre schéma avant de transférer les données à l’étape suivante.

Sécurité et contrôles d’accès

Vous pouvez protéger vos données grâce à une sécurité renforcée dans Microsoft Fabric Lakehouse. OneLake Security vous permet de définir des règles précisant qui peut consulter ou modifier les données. La sécurité au niveau des lignes et des colonnes contrôle ce que chaque utilisateur peut voir. Vous pouvez utiliser le mode User Identity ou le mode Delegated Identity pour gérer les accès. Les raccourcis sécurisés protègent vos données sources, même avec des sources distantes.

• La protection des accès sortants de l’espace de travail bloque les connexions indésirables.

• Les points de terminaison privés managés vous permettent de n’autoriser que des ressources externes de confiance.

• La connectivité inter-espaces de travail vous permet de partager en toute sécurité entre espaces de travail.

Vérifiez toujours vos paramètres d’accès pour protéger vos données.

Gains rapides et anti-modèles

Vous pouvez améliorer votre pipeline en :

• migrant un pipeline vers des notebooks avec suivi Git.

• ajoutant des contrôles de schéma et des requêtes canari.

• utilisant des paramètres pour tous les chemins et tous les identifiants d’espaces de travail.

• utilisant des demandes de tirage pour chaque modification.

Évitez les pratiques suivantes :

• mélanger les pipelines de notebooks et les corrections manuelles dans Excel.

• réécrire des fichiers CSV et les charger dans Power BI.

• coder en dur des secrets ou des chemins.

• utiliser un notebook unique et massif pour tout traiter.

De petites modifications peuvent rendre votre pipeline de données plus sûr et plus simple à utiliser.

Intégration de Power BI et du Machine Learning

Créer des modèles sémantiques à partir des tables Gold

Les tables Gold peuvent vous aider à tirer davantage parti de vos données. Vous créez des modèles sémantiques dans Power BI pour organiser les données. Ces modèles facilitent l’analyse et la production de rapports. Si vous appliquez les bonnes pratiques, vos modèles seront plus utiles et plus faciles à partager.

• Considérez les modèles sémantiques comme des produits. Donnez à chaque modèle un nom clair et un objectif précis.

• Concevez des modèles aux définitions simples. Assurez-vous que chacun comprend la signification de chaque champ.

• Suivez les versions de vos modèles et consignez les modifications. Expliquez comment utiliser chaque modèle.

• Partagez les modèles avec d’autres équipes pour garantir la cohérence. Cela permet à tout le monde d’utiliser les mêmes données et les mêmes règles.

Astuce : de bonnes notes et des définitions claires aident les utilisateurs à faire confiance à vos modèles et à les utiliser.

Feature Store de ML et entraînement des modèles

Un feature store vous aide à suivre les données utilisées pour le machine learning. Vous pouvez enregistrer les features à un seul endroit, pour l’entraînement comme pour les prédictions. Vos modèles restent ainsi justes et fiables. Les feature stores vous aident à éviter les erreurs en utilisant les mêmes données pour ces deux étapes. Ils indiquent d’où proviennent les features et comment elles évoluent. Il devient ainsi plus simple de corriger les problèmes et de reproduire vos travaux. Vous pouvez partager et réutiliser les features avec votre équipe. Vous gagnez du temps, et tout le monde obtient de meilleurs résultats.

Automatiser l’actualisation et le déploiement des modèles

Vous pouvez utiliser le planificateur de tâches dans Microsoft Fabric pour actualiser les données et déployer les modèles automatiquement. Il vous permet de programmer l’exécution de tâches à des moments précis. Vous pouvez gérer de nombreuses planifications et les intégrer à votre processus de travail. Vos données et vos modèles restent ainsi à jour sans intervention manuelle. L’automatisation réduit les erreurs et renforce la solidité de votre flux de travail.

Remarque : l’automatisation vous permet de consacrer plus de temps aux analyses et aux décisions, et moins aux tâches manuelles.

Vous pouvez mieux faire confiance à vos données lorsque vous adoptez une approche code-first avec Microsoft Fabric Notebooks et le Lakehouse. Le modèle Bronze-Silver-Gold, de bonnes règles et l’automatisation vous aident à développer vos analyses et vos projets de machine learning. Commencez par migrer un seul pipeline et ajoutez des contrôles pour garantir sa sécurité. Ensuite, examinez les fonctionnalités qui apportent un réel bénéfice :

• Delta Live Tables exécute les pipelines de manière autonome et vous fait gagner du temps.

• Liquid Clustering accélère les requêtes et réduit les coûts.

• La surveillance assistée par l’IA vous aide à repérer rapidement les requêtes lentes.

Pour la suite, essayez les ateliers pratiques, regardez des vidéos d’experts ou suivez le cours DP-700 pour approfondir vos connaissances.

Questions fréquentes

Quel est le principal avantage de l’utilisation des Fabric Notebooks pour la transformation des données ?

Vous disposez d’un seul endroit pour écrire, tester et suivre vos étapes de traitement des données. Votre travail est ainsi plus facile à vérifier et à reproduire. Vous pouvez également travailler sur de grands volumes de données sans déplacer de fichiers.

En quoi le modèle Bronze-Silver-Gold améliore-t-il mon pipeline de données ?

Ce modèle vous aide à organiser vos données en étapes claires. Vous conservez les données brutes en lieu sûr, vous les nettoyez, puis vous créez des features pour les rapports ou les modèles. Vous pouvez corriger les problèmes plus rapidement et faire confiance à vos résultats.

Puis-je utiliser Git avec les Fabric Notebooks ?

Oui, vous pouvez connecter vos notebooks à Git. Cela vous permet de suivre les modifications, de relire le code et de collaborer avec votre équipe. Vous pouvez toujours revenir à une version antérieure si nécessaire.

Comment sécuriser mes données dans le Lakehouse ?

Vous définissez des règles qui déterminent qui peut voir ou modifier les données. Vous utilisez la sécurité au niveau des lignes et des colonnes. Vous pouvez également recourir aux points de terminaison managés et aux contrôles d’espace de travail pour protéger vos données.

Puis-je automatiser mes workflows de données et de machine learning ?

Oui ! Vous pouvez planifier l’exécution de vos notebooks à des moments définis. Vous pouvez aussi actualiser les données et déployer les modèles sans intervention manuelle. Vous gagnez ainsi du temps et réduisez les erreurs.

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