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Tableau comparatif : Power BI standalone vs Microsoft Fabric
Critère
Power BI standalone
Microsoft Fabric
Stockage des données
Les données sont importées dans le modèle Power BI (fichier .pbix) ou interrogées via DirectQuery depuis la source d’origine. Pas de couche de stockage centralisée propre à Power BI.
OneLake fournit un lac de données unifié (basé sur Azure Data Lake Storage Gen2). Toutes les données sont stockées une seule fois dans un emplacement central, accessible par toutes les expériences Fabric.
Format de stockage
Format propriétaire interne (modèle VertiPaq compressé dans le fichier .pbix). Les données en DirectQuery restent au format de la source.
Format ouvert Delta Lake (basé sur Parquet). Pas de verrouillage propriétaire : les données sont lisibles par tout outil compatible Delta/Parquet.
Taille des données
Limité par la taille du modèle (1 Go en Pro, 10 Go par modèle en Premium). Performances dégradées sur de très gros volumes.
Conçu pour le Big Data : lakehouses et warehouses gèrent des volumes importants sans contrainte de taille de modèle.
Transformation des données
Power Query (M) dans Power BI Desktop, avec des possibilités limitées pour les transformations complexes ou les gros volumes.
Plusieurs outils disponibles : Dataflow Gen2 (Power Query, low-code), notebooks Spark (code Python/Scala), pipelines Data Factory. Adapté aux transformations simples comme complexes.
Ingénierie des données
Non couvert. Power BI n’est pas conçu pour l’ingénierie de données à grande échelle (ETL/ELT complexes). Un outil tiers (SSIS, Azure Data Factory, etc.) est nécessaire.
Intégré nativement : Data Factory pour l’orchestration des pipelines ETL/ELT, notebooks Spark pour les transformations avancées. Tout se fait dans la même plateforme.
Temps réel
Limité : les données sont rafraîchies selon un planning (8 fois/jour en Pro). Pas de traitement natif de flux en continu.
Real-Time Intelligence permet l’analyse de flux de données en continu (IoT, logs, événements) avec des tableaux de bord actualisés en temps réel.
Espaces de travail
Espaces de travail Power BI pour organiser rapports, tableaux de bord et modèles sémantiques.
Espaces de travail Fabric : même concept, mais étendu à tous les types de ressources (lakehouses, warehouses, notebooks, pipelines, rapports).
Partage de données
Partage via des modèles sémantiques réutilisables entre espaces de travail. Chaque rapport peut cependant générer sa propre copie des données.
Source unique de vérité : toutes les expériences lisent les mêmes données dans OneLake, sans duplication.
Profils utilisateurs
Principalement destiné aux analystes métier et créateurs de rapports.
Couvre tous les profils : ingénieurs de données, data scientists, analystes, administrateurs. Chaque expérience est adaptée à un rôle.
Sécurité des données
Row-Level Security (RLS) dans les modèles sémantiques. Object-Level Security (OLS) pour masquer colonnes/tables. Géré modèle par modèle.
RLS et OLS comme Power BI, plus la sécurité OneLake (contrôle d’accès aux tables et dossiers du lac de données). Les politiques de sécurité s’appliquent de façon cohérente à toute la plateforme.
Gouvernance et conformité
Certification des modèles sémantiques, étiquettes de sensibilité (Microsoft Purview), journal d’activité des utilisateurs. Limité au périmètre Power BI.
Gouvernance unifiée sur l’ensemble de la plateforme : étiquettes de sensibilité, traçabilité des données (lineage), catalogage via Microsoft Purview, audit centralisé couvrant tous les composants Fabric.
Modèle de licences
Licences par utilisateur : Pro (~10 €/mois/utilisateur) ou Premium Per User (~20 €/mois/utilisateur). Modèle simple et économique pour les petites équipes.
Licences par capacité (F SKUs) pour l’ensemble de la plateforme, combinées à des licences par utilisateur pour la couche Power BI. Plus adapté aux grandes organisations.
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