Le groupe Altimis vous invite à son événement

Quand Power BI suffit-il et quand envisager Microsoft Fabric ?

À propos de cet événement

Power BI répond efficacement aux besoins de reporting et d’analyse de nombreuses entreprises. Mais à mesure que les usages se développent, l’environnement qui alimente les rapports peut devenir plus difficile à maîtriser : sources multiples, transformations Power Query dupliquées, actualisations indépendantes, données dispersées ou encore multiplication des outils de préparation et de stockage.


Avec Data Factory, OneLake et Power BI réunis dans un même environnement, Microsoft Fabric permet de couvrir une plus grande partie de la chaîne Data. Mais cette plateforme répond-elle à un besoin réel dans votre organisation ?

Lors de ce webinaire, nous verrons ce que Microsoft Fabric peut apporter à une entreprise qui utilise déjà Power BI :

  • comprendre ce qui distingue Power BI d’une plateforme Data complète ;
  • voir comment OneLake, Data Factory et le Lakehouse s’intègrent autour de Power BI ;
  • reconnaître les situations dans lesquelles Fabric peut simplifier la gestion des données ;
  • savoir quand Power BI peut continuer à répondre seul à vos besoins ;
  • définir un premier périmètre d’expérimentation sans engager une migration globale.


La démonstration s’appuiera sur un cas pratique de migration de deux rapports Power BI vers Microsoft Fabric. Nous vous montrerons comment mutualiser la préparation des données, limiter les transformations dupliquées et construire une architecture capable d’alimenter plusieurs usages.

Ce webinaire vous aidera à situer votre environnement actuel et à déterminer si un premier projet Fabric peut répondre à vos besoins.


📅 Rendez-vous le 20 octobre 2026 à 11h00 !

Proposé par

  • Membre de l'équipe
    M
    Marie Laporterie Responsable relation clients @ Altiview

    Je partage au quotidien mon expertise autour de Qlik en pilotant des initiatives stratégiques en marketing et communication liées à cet outil. Entre pédagogie et vision stratégique, j'aime rendre la data plus concrète et utile pour tous.

  • Membre de l'équipe
    ML M
    Muriel Lantus

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