Mission 1
L'objectif de cette première mission était d'explorer et de comprendre en profondeur Microsoft Fabric et ses différents modules. Microsoft Fabric est une suite complète conçue pour gérer tout le cycle de vie des données, depuis la collecte jusqu'à l'analyse avancée. Voici un aperçu des modules que j'ai étudiés :
Data Factory
Ce service cloud permet de gérer, orchestrer et automatiser les flux de données, qu'ils soient locaux ou sur le cloud, via des services comme DataPipeline et DataFlow Gen 2.
Data Engineering
Cette discipline consiste à concevoir, construire et administrer des systèmes de traitement de données, incluant la collecte, le stockage et le traitement pour garantir la qualité et l'accessibilité des données.
Data Warehousing
Ce processus centralise et structure les données provenant de sources diverses, facilitant ainsi leur accès et leur analyse pour des décisions éclairées.
Data Science
Ce domaine combine des techniques statistiques, informatiques et spécialisées pour analyser et interpréter des données complexes, avec pour objectif d'extraire des insights exploitables.
Realtime Analytics
Ce type d'analyse permet de traiter les données au moment de leur génération, offrant ainsi des insights immédiats pour une prise de décision rapide.
Power BI
Cette plateforme permet de visualiser et partager des insights à partir des données, en offrant des outils pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports personnalisés.
Data Activation
Ce processus consiste à convertir les insights en actions concrètes, optimisant ainsi les processus commerciaux et améliorant les performances grâce à l'utilisation des données.
Mission 2 (Confidentiel)
Pour la deuxième mission, le but était d'intégrer tous les processus de Microsoft Fabric, en partant d'un export de base de données sous forme de tableau croisé dynamique, puis en transformant ces données pour une visualisation efficace avec Power BI. Ce projet impliquait plusieurs phases de traitement des données : acquisition, structuration, ETL (Extraction, Transformation et Chargement), valorisation et présentation des données.