Douze systèmes. Zéro vérité partagée.
CRM, ERP, marketing automation, finance, RH, ops, chacun avec son propre modèle de données. Le reporting inter-systèmes est un projet de six semaines. À chaque fois.
CRM, ERP, marketing automation, finance, RH : douze systèmes, zéro vérité partagée. Les rapports inter-domaines prennent six semaines. Réglez cela avec une colonne vertébrale Microsoft Fabric OneLake + un modèle sémantique unifié. Vue client de bout en bout en dix semaines.
Si la moitié de ceci vous parle, c'est votre combat.
Pas besoin d'évaluation formelle, juste un regard honnête sur les frictions du quotidien.
Les rapports inter-domaines nécessitent une jointure Excel manuelle chaque mois.
Les données client vivent dans cinq systèmes avec cinq clés différentes.
Le marketing et les ventes se disputent sur l'attribution des leads parce que personne ne possède les données du tunnel.
Chaque unité métier a son propre outil BI. Trois d'entre eux sont sous licence et à peine utilisés.
Les nouvelles initiatives meurent en semaine un parce que l'intégration des données prend plus de temps que le projet lui-même.
Vous n'avez jamais vu une seule vue client de bout en bout.
Pourquoi cela arrive
Acquisition ou croissance de l'organisation
Fusions, IT décentralisée ou embauches rapides ont laissé un portefeuille de systèmes qui se chevauchent.
Pas de plateforme centrale
Sans colonne vertébrale Fabric ou OneLake, chaque intégration est point à point, et chaque changement se propage.
Pas de sémantique partagée
Pas de définitions convenues du client, du produit, de la transaction, alors le reporting inter-domaines commence par des débats.
Ce que cela vous coûte
Des mouvements stratégiques lents
Expériences de prix, entrées sur le marché, due diligence M&A : tout cale sur la tuyauterie des données au lieu de la stratégie.
Dépenses en double
Cinq outils BI, trois plateformes ETL, deux outils MDM : payés, à moitié utilisés, aucun aligné.
Impasses IA
Vous ne pouvez pas entraîner un modèle qui a besoin de features inter-domaines quand ces features vivent dans cinq systèmes sans jointures.
Le chemin le plus court du problème aux résultats.
Stack Microsoft-first. Ingénierie belge et estonienne. Équipe senior du lancement à la livraison jusqu'au support.
Colonne vertébrale Microsoft Fabric
OneLake comme source unique pour les données gouvernées, avec des raccourcis vers les systèmes legacy plutôt qu'une migration complète dès le premier jour.
Voir la solutionStratégie de données de référence
La place des données de référence dans votre architecture : un enregistrement canonique par entité métier, avec stewards, workflow de changement et règles de survivance.
Voir la solutionUnified semantic model
Un modèle Power BI avec des définitions certifiées entre domaines, pour que les questions inter-systèmes prennent des minutes, pas des semaines.
Voir la solutionQuand 11 systèmes sources sont devenus une seule colonne vertébrale Fabric.
Medallion OneLake · 11 sources, une seule vérité
Un fabricant wallon avec 11 systèmes sources et aucune vue client partagée. Nous avons construit un medallion Microsoft Fabric sur OneLake avec des raccourcis pour garder les opérations en marche, puis migré de façon incrémentale. Vue client de bout en bout en direct en semaine dix. Rapports inter-domaines désormais en self-service.
Des données fragmentées, c'est réparable. Dessinons votre cartographie.
Appel d'architecture gratuit de 60 minutes : nous esquissons le chemin le plus court vers OneLake.
Questions courantes, réponses directes.
Devons-nous migrer tous les systèmes vers Fabric ?
Non. Les raccourcis OneLake vous permettent de référencer des données dans Synapse, Snowflake, S3, ADLS, même SQL Server, sans copier. Vous consolidez d'abord la couche SÉMANTIQUE, la migration suit quand elle se justifie.
Quelle est la différence entre Fabric et un entrepôt traditionnel ?
Fabric est un lakehouse SaaS avec stockage et calcul séparés, plus des charges Power BI + IA intégrées. Les entrepôts traditionnels font évoluer le stockage ET le calcul ensemble, ce qui vous oblige à surprovisionner l'un pour satisfaire l'autre.
Combien de temps avant que les requêtes inter-domaines deviennent « self-service » ?
Dix semaines pour la première vue de bout en bout (p. ex. customer 360). Vingt semaines pour un self-service complet sur trois domaines. Ce sont le modèle sémantique et les certifications qui permettent le self-service, pas la plateforme.
What about real-time data?
Microsoft Fabric Real-Time Intelligence (Eventstreams + KQL) handles sub-minute freshness. Most cases don't need it. Daily batch is fine. Reserve real-time for genuine sub-minute SLAs.
How do we avoid creating a new silo (the lakehouse)?
The lakehouse is the integration layer, not a new silo. As long as everything has a Purview classification and lineage, and certified semantic model on top, it's the opposite of a silo.