Ressources · Données et analytique
Cette page décrit le chemin des données : quelle liaison Microsoft propose encore aujourd’hui, ce qui est répliqué et ce qui ne l’est pas, comment découper utilement les couches pour les données CRM — et pourquoi votre modèle d’autorisations Dataverse s’arrête à la frontière du lakehouse. À la date du 06.11.2026, sur la base de la documentation Microsoft. Ce que nous en prenons en charge figure sur la page de prestation Microsoft Fabric pour Dynamics 365 et Dataverse.
Le chemin des données
Pour une liaison dans un environnement qui n’en a jamais eu, il existe aujourd’hui exactement une voie. Ce n’est pas une simplification mais une décision produit de Microsoft : la sortie Delta Lake d’Azure Synapse Link n’est plus disponible pour les nouveaux clients depuis le 15 octobre 2026, et les profils à sortie CSV ne peuvent pas être liés à Fabric. L’éligibilité est appréciée par identifiant d’organisation Dataverse et non par tenant — un nouvel environnement avec un nouvel identifiant d’organisation n’est jamais éligible. Qui change d’environnement au cours d’un projet de migration perd ainsi l’éligibilité à Azure Synapse Link.
Dataverse crée dans votre espace de travail Fabric un lakehouse, un point de terminaison analytique SQL et un modèle sémantique Power BI, et lie les tables sélectionnées par raccourci. Vous ne fournissez ni compte de stockage ni espace de travail Synapse.
email, activitypointer et activitymimeattachment.La voie vers votre propre Azure Data Lake Storage Gen2. Les clients existants doivent basculer vers la sortie CSV ou vers Link to Fabric d’ici décembre 2027 . Une organisation existante éligible peut délier puis relier pour le même identifiant d’organisation. Dans Power Apps, l’interface s’appelle désormais Link to Data lake.
Fabric Mirroring réplique les systèmes sources en continu vers OneLake — avec le mirroring de bases de données et l’Open Mirroring, les modifications peuvent être publiées toutes les 15 secondes, et un téraoctet de stockage de mirroring est gratuit par Capacity Unit achetée. Pour Dataverse, ce n’est pourtant pas une voie : la liste des sources documentée comprend notamment Azure SQL, Cosmos DB, PostgreSQL et MySQL, Databricks, BigQuery, Oracle, SAP, les listes SharePoint, Snowflake, SQL Server, Dremio et l’Open Mirroring — Dataverse et Dynamics 365 n’y figurent pas. Deux restrictions vont avec : certaines de ces sources sont marquées comme préversion, et une partie fonctionne en Metadata Mirroring, qui ne réplique aucune donnée.
Comportement de réplication
null; les valeurs historiques subsistent dans les lignes qui n’ont pas été mises à jour depuis la suppression.documentbody ne sont pas exportées. Qui attend des contenus de documents dans l’analyse ne les obtiendra pas par cette voie — les métadonnées des tables de pièces jointes suivent, les contenus binaires non.bot, workflow, flowmachine et desktopflowmodule. Les add-ins Microsoft installés étendent cet ensemble obligatoire.Le point le plus important pour toute analyse qui compte des stocks est le comportement de suppression. En mode append-only, la version actuelle d’un enregistrement n’est pas la dernière ligne mais celle qui porte le plus grand VersionNumber et SinkModifiedOn — et il faut y ajouter le filtre isDeleted=0. Sans cette étape, chaque rapport compte l’historique comme du stock. La suppression définitive intervient au bout de 30 jours ; qui a besoin des enregistrements supprimés plus longtemps active la rétention des données à long terme. Les suppressions effectuées par appel SQL direct ne déclenchent pas le service, car BPO.Delete n’est pas appelé — ces lignes subsistent dans le lake bien qu’elles aient disparu de Dataverse.
Architecture
Microsoft désigne l’architecture en médaillon comme la conception recommandée : bronze pour les données brutes, argent pour les données enrichies, or pour les données curées — et recommande expressément de tenir chaque lakehouse dans son propre espace de travail , car les rôles d’espace de travail s’appliquent globalement à tous les éléments. Bronze, argent et or dans le même espace de travail signifie : un contributeur voit les données brutes.
Bronze est, avec Link to Fabric, le lakehouse géré par Dataverse — une simple surface de lecture. Deux points à ce sujet : le nom suit le modèle <environmentname>_<internalprofile>_<workspace>_<uniquevalue>, et Microsoft met expressément en garde contre le fait de s’y fier dans du code, des requêtes ou des pipelines ; la référence passe par les identifiants d’espace de travail et de lakehouse. Et : délier supprime le lakehouse — et échoue tant que d’autres éléments Fabric le référencent. Avant une reliaison planifiée, il faut nettoyer la liste des dépendances via la vue de la traçabilité.
Argent est la couche au meilleur rapport bénéfice-effort, car elle lisse précisément les particularités des données Dataverse brutes. Dédoublonner vers la version d’enregistrement actuelle et filtrer les lignes supprimées ; résoudre les colonnes de choix vers leurs libellés — les tables de métadonnées OptionsetMetadata et GlobalOptionsetMetadata fournissent les libellés, et leur schéma a changé avec le moteur à faible latence, où la colonne createdonpartition est absente ; joindre les recherches à des désignations lisibles ; modéliser l’unité commerciale, le propriétaire et l’équipe comme de vraies dimensions, car ce sont précisément celles dont le modèle d’accès a besoin dans Fabric. Un piège pour finir : les anciennes liaisons Fabric convertissaient les chaînes SQL vides en NULL , alors que le moteur à faible latence conserve la chaîne vide. Qui teste IS NULL teste dans le vide après la bascule.
Or contient les tables qu’un métier peut lire sans poser de question. Microsoft désigne expressément la couche or comme le cas d’usage idéal pour Direct Lake : le modèle sémantique charge les colonnes directement depuis les tables Delta dans OneLake, l’actualisation ne copie que des métadonnées et dure des secondes au lieu d’un import complet. Sur le découpage des fichiers, parce qu’il détermine les coûts : des tailles de fichiers cibles entre 128 Mo et 1 Go, plutôt des fichiers plus petits en bronze et des fichiers plus grands avec des row groups plus grands en or ; pour l’argent et l’or, Microsoft recommande le liquid clustering plutôt que le partitionnement.
Le cœur technique
La sécurité au niveau des lignes et des champs que vous avez construite dans Dataverse ne se prolonge pas automatiquement dans Microsoft Fabric. Qui l’ignore construit une fuite de données — avec des produits correctement configurés et sans le moindre message d’erreur.
La liaison lit avec l’identité que vous lui donnez — pas avec celle du lecteur du rapport. Link to Fabric s’authentifie via une identité d’espace de travail, un principal de service ou un compte d’organisation. Pour les deux premiers, Microsoft impose d’ajouter l’identité comme utilisateur d’application dans Dataverse et de lui donner un rôle approprié. Ce qui atterrit dans la réplique est donc le périmètre de lecture de cette identité, pas celui du lecteur de rapport ultérieur.
Fabric ne connaît pas le modèle Dataverse. OneLake sépare un plan de contrôle — rôles d’espace de travail, autorisations d’éléments — d’un plan de données avec la sécurité OneLake, la sécurité au niveau des lignes et des colonnes. Les unités commerciales, les rôles de sécurité, les équipes d’accès et la propriété des enregistrements issus de Dataverse n’existent dans aucun de ces plans.
Les rôles d’espace de travail supérieurs voient tout. Admin, membre et contributeur disposent déjà d’un accès en lecture et en écriture à toutes les données d’un espace de travail et ne sont pas restreints par les rôles de sécurité OneLake. Qui donne à quelqu’un le rôle de contributeur, juste pour aller vite, annule le modèle de lignes.
Direct Lake sur OneLake n’applique pas la sécurité au niveau des lignes basée sur SQL. Si le point de terminaison analytique SQL impose une sécurité au niveau des lignes, les requêtes sur Direct Lake sur OneLake aboutissent malgré tout, et la sécurité au niveau des lignes basée sur SQL n’est pas appliquée. Dans cette configuration, la sécurité relève du modèle sémantique ou de la sécurité OneLake, pas du point de terminaison SQL.
La sécurité au niveau des colonnes agit, mais autrement qu’on ne l’attend. Avec Azure Synapse Link, c’est le compte d’application Dynamics365Athena2qui lit. Si une colonne est protégée et que le compte ne figure pas dans le profil correspondant, la synchronisation aboutit avec succès et la colonne est exportée à null — une colonne vide silencieuse dans le rapport, pas une erreur.
Techniquement, il vaut en outre que la sécurité au niveau des lignes et des colonnes agit sur les tables Delta Parquet et sur les tables Iceberg virtualisées. Pour les autres types de tables, l’accès à la table entière est bloqué, et non filtré — c’est une spécification de conception, pas une remarque incidente.
DefaultReader à vérifier. Dans chaque lakehouse existe un rôle DefaultReaderqui donne à tout utilisateur disposant de ReadAll l’accès aux données. Il peut être modifié ou supprimé. Qui le laisse en place sans le connaître a une porte ouverte qu’il n’a pas construite.Délimitation : Un modèle d’accès construit ainsi est une configuration technique. Il n’emporte aucune affirmation quant à la conformité d’un traitement de données dans son ensemble aux exigences des autorités — cela relève d’une appréciation juridique.
Résidence des données
Deux affirmations de la documentation Microsoft doivent être lues ensemble, car chacune prise isolément donne une fausse image. La première : la capacité et l’espace de travail n’ont plus à se trouver dans la même région Azure que l’environnement Dataverse. Lue seule, elle sonne comme une fuite de données. La seconde : la réplique reste dans la même région que votre environnement Dataverse et est gérée et sauvegardée par Dataverse.
Ensemble, cela signifie : la réplique ne se déplace pas, le lieu de traitement et de restitution le peut. S’y ajoutent deux réglages à décider séparément — le chiffrement au repos avec des clés gérées par Microsoft ou par le client, et la journalisation : le diagnostic OneLake pour les accès aux données, les journaux d’audit Fabric pour les opérations de contrôle.
Côté réseau, pour Link to Fabric s’applique actuellement ceci : l’accès entrant à l’espace de travail doit autoriser tous les réseaux ; les espaces de travail qui n’utilisent que des points de terminaison privés ne sont pas pris en charge. En sortie, l’accès public peut rester bloqué si une règle de connexion de données autorise l’URL de l’environnement Dataverse.
Capacité
Les capacités Fabric sont des ressources Azure et sont facturées à la seconde avec une minute de durée minimale. Elles s’obtiennent soit via un abonnement Azure, soit via un Cloud Solution Provider. Une réservation de capacité sur un ou trois ans abaisse le prix ; les deux durées coûtent la même chose par an.
Deux points de prix déterminent la décision d’architecture : l’entrée à F2 à 288,35 € par mois en pay-as-you-go, ou 171,46 € en réservé, et le seuil à F64 à 9 227,20 € ou 5 486,78 € respectivement. Le tableau complet des SKU, tous les modèles de licence Power BI, les tarifs non-profit et éducation ainsi que le calcul du point d’équilibre figurent sur notre page consacrée aux licences, prix et remises Power BI. À la date du : prix Azure retail Europe de l’Ouest, 06.11.2026 ; calculé avec 0,1975 € par Capacity Unit et par heure et 730 heures par mois. Hors taxes. L’économie de 40,54 % liée à la réservation est calculée à partir des deux prix Azure ; Microsoft n’indique aucun pourcentage.
Sur les SKU F en dessous de F64, chaque utilisateur qui souhaite seulement consulter du contenu Power BI a besoin d’une licence Pro, PPU ou d’essai. À partir de F64 , les utilisateurs disposant d’une licence Microsoft Fabric gratuite et du rôle de lecteur dans l’espace de travail peuvent lire. Les auteurs ont dans tous les cas besoin de Pro ou PPU pour publier des éléments Power BI en dehors de leur propre espace de travail. Les éléments non Power BI — lakehouse, entrepôt, notebook — peuvent en revanche être créés et partagés avec la licence gratuite si l’espace de travail repose sur une capacité F ou d’essai.
Ces limites ont leur place ici et nulle part ailleurs, car elles déterminent l’architecture et non l’achat :
| SKU | Fichiers / row groups par table | Lignes par table | Taille du modèle | Mémoire |
|---|---|---|---|---|
| F2 / F4 / F8 | 1 000 / 1 000 | 300 millions | 10 Go | 3 Go |
| F16 | 1 000 / 1 000 | 300 millions | 20 Go | 5 Go |
| F32 | 1 000 / 1 000 | 300 millions | 40 Go | 10 Go |
| F64 | 5 000 / 5 000 | 1,5 milliard | illimité sur OneLake | 25 Go |
Jusqu’à F32, les fichiers, les row groups et les lignes restent donc inchangés — seules la taille du modèle et la mémoire augmentent. Si les limites sont dépassées, l’actualisation de Direct Lake sur OneLake échoue et le modèle n’est plus interrogeable tant que les tables Delta ne sont pas optimisées ; Direct Lake sur SQL bascule à la place sur DirectQuery, sauf si ce repli est désactivé.
La mise en pause arrête les compteurs de calcul de toutes les charges de travail Fabric. Le compteur de stockage OneLake continue de tourner — le stockage est facturé même avec une capacité en pause. Lors de la mise en pause, les dépassements cumulés restants et les opérations lissées sont additionnés et ajoutés à la facture Azure ; une pause n’est donc pas une remise à zéro. La mise en pause peut rendre des contenus Fabric indisponibles, et avec une capacité en pause, le mirroring ne réplique pas. Un effet secondaire qui plaide pour elle : si une capacité est limitée, la mise en pause met fin immédiatement à cette limitation.
La réservation remise à l’heure. Qui n’exploite aucune ressource correspondante pendant une heure perd le volume réservé de cette heure ; il n’y a pas de report. Le stockage et le réseau ne sont pas couverts par la réservation. Conséquence pratique : la mise en pause est un levier pour les capacités de développement et de test facturées en pay-as-you-go. Une capacité de production réservée que l’on éteint la nuit selon un plan paie la réservation sans l’utiliser.
Existant
Power BI. Les rapports et les modèles sémantiques n’ont pas à être remplacés. Les modèles Import et DirectQuery restent valables ; l’intégration OneLake écrit en outre les tables en mode Import sous forme de tables Delta vers OneLake — sans effort de migration. La bascule se fait là où Direct Lake apporte réellement quelque chose : sur la couche or, avec de gros volumes, en cas d’exigences de fraîcheur des données. Deux choses ne se remarquent que tard : Direct Lake ne prend pas en charge les types de colonnes Delta complexes, ni Binary ni GUID — avec Dataverse, GUID concerne chaque clé primaire et chaque recherche. Et un modèle sémantique Direct Lake ne peut être créé que dans la même région que l’espace de travail de la source de données.
Power BI Premium. Microsoft retire les SKU de capacité Premium ; les nouveaux clients comme les clients existants sont invités à envisager les SKU F. Les SKU P ne sont plus disponibles que pour les clients disposant d’un Enterprise Agreement actif, et les SKU Power BI EM ne prennent pas en charge Fabric.
SQL Server est une source de mirroring documentée. Un entrepôt de données existant peut être mis en miroir vers OneLake et joint aux données Dataverse dans la même requête — Fabric autorise les requêtes inter-bases sur les Mirrored Databases, les entrepôts et les points de terminaison analytiques SQL dans une seule instruction T-SQL.
Azure Synapse Analytics est le cas où la pression à agir est réelle. La sortie Delta Lake arrive en fin de vie, et le moteur à faible latence de Link to Fabric écrit avec des capacités Delta Lake plus récentes, y compris les Deletion Vectors — que les pools SQL serverless de Synapse ne prennent pas en charge dans tous les scénarios. Qui exploite aujourd’hui des rapports via SQL serverless déplace la charge vers le point de terminaison analytique SQL de Fabric ou réécrit les tables dans son propre lakehouse via un notebook — cette seconde voie coûte du temps de calcul, de la planification et de la latence, et reste le second choix. La situation devient maîtrisable grâce à un état des lieux des consommateurs en aval, une voie cible par consommateur et un ordre dans lequel rien ne s’éteint. Voir aussi Migration.
Questions et réponses
Link to Fabric — et celle-là seulement. Pourquoi il n’y en a pas de seconde et comment l’éligibilité est appréciée par identifiant d’organisation Dataverse figure dans la section sur le chemin des données.
Non. Les unités commerciales, les rôles de sécurité, les équipes d’accès et la propriété des enregistrements sont des concepts Dataverse. Ce qui s’applique à la place dans Fabric et quels trois pièges frappent alors figure dans la section sur les autorisations.
Non — Dataverse et Dynamics 365 ne figurent pas dans la liste des sources documentée par Microsoft pour le mirroring. Les sources qui y figurent sont nommées dans la section sur le chemin des données.
À partir de F64. En dessous, toute personne qui souhaite seulement consulter du contenu Power BI a besoin d’une licence Pro, PPU ou d’essai. Les autres limites de SKU figurent dans la section sur la capacité.
Prochaine étape
Ce que nous livrons alors, dans quels blocs et avec quel résultat, figure sur la page de prestation. Vous préférez en parler directement ? Lors de l’entretien d’architecture, nous passons en revue votre environnement.