5 erreurs à éviter au démarrage d’un projet Microsoft Fabric

Article rédigé par Rania Ouahbi

Démarrer un projet Microsoft Fabric, c’est toujours un moment excitant : on ouvre un nouveau workspace, on connecte ses premières sources de données, on construit ses premiers dashboards… Tout semble rouler. Et pourtant, l’expérience prouve qu’un grand nombre de projets se heurtent à des obstacles dès les premières semaines. Non pas à cause de la technologie, mais à cause d’un manque de préparation et de structuration dès le départ.

Voici les 5 erreurs les plus fréquentes à éviter lorsque l’on lance un projet Fabric, avec des exemples concrets et des bonnes pratiques pour les contourner.

Erreur n°1 : Se jeter dans la technique sans comprendre le besoin métier

C’est sans doute le piège le plus courant. On crée des pipelines, on alimente le Lakehouse, on design les premiers rapports Power BI… avant même de répondre à la question essentielle : “à quoi ce projet doit-il réellement servir ?”

Un projet data n’est pas un défi technique. C’est avant tout une réponse à un besoin métier : permettre à des personnes concrètes de prendre de meilleures décisions, plus rapidement et avec plus de confiance.

Quelques questions incontournables :

• Qui utilisera la donnée au quotidien (analystes, managers, opérationnels) ?
• Quels usages sont attendus (suivi opérationnel, pilotage stratégique, analyse ponctuelle) ?
• Quels objectifs viser à court, moyen et long terme ?

Exemple :

• Si le but est de suivre les ventes en temps réel, il faudra une granularité fine et des rafraîchissements fréquents.
• Si l’objectif est d’alimenter un comité de direction, mieux vaut privilégier des données agrégées, un historique long et des visuels synthétiques.

Développer un modèle complexe censé “tout faire”. Résultat : un rapport indigeste pour les utilisateurs et ingérable pour les équipes.

Organiser un atelier métier dès le lancement pour clarifier les besoins, définir les personas utilisateurs et prioriser les cas d’usage. Un simple canevas “Personas – Besoins – Objectifs” suffit à éviter bien des malentendus.

Erreur n°2 : Négliger l’organisation du workspace 

Un workspace Fabric mal structuré devient vite un casse-tête : tables sans logique de nommage, modèles dupliqués, pipelines “en test” qui traînent… Or, la structuration du workspace n’est pas accessoire : elle conditionne toute la suite du projet.

Quelques règles simples font toute la différence :

• Nomenclature claire : définir une convention homogène (ex. Fact_Sales, Dim_Store plutôt que Table1 ou Test2024).
• Architecture Bronze / Silver / Gold :
• Gestion des accès dès le départ : mise en place du RLS et définition des rôles (lecture, modification, administration).

Mélanger dans un même workspace données brutes, modèles intermédiaires et rapports finaux. Résultat : confusion et perte de confiance.

Documenter et partager dès le départ les conventions de nommage et d’organisation. Un simple tableau partagé (OneNote, SharePoint) suffit pour instaurer une discipline collective. 

Erreur n°3 : Sous-estimer la qualité et la gouvernance des données

“Garbage in, garbage out.”

Si vos données sources sont mauvaises, vos analyses le seront aussi. Ignorer la qualité et la gouvernance au démarrage, c’est laisser se propager incohérences, doublons et erreurs jusque dans les dashboards. La confiance des utilisateurs peut alors s’effondrer très vite.

Points de vigilance :

• Vérifier les types de données (formats de dates, cohérence des entiers, etc.).
• Détecter et supprimer les doublons.
• Contrôler les champs obligatoires (ex. CustomerID non vide).
• Suivre la fraîcheur des données (date de dernière mise à jour visible dans le dashboard).

Exemple : un rapport de ventes où le chiffre d’affaires varie d’une exécution à l’autre, faute de gestion des doublons. Résultat : perte de crédibilité immédiate.

Repousser la gouvernance à “plus tard”. Mais plus tard, il est déjà trop tard : les problèmes se sont multipliés.

Intégrer dès le départ des étapes de contrôle qualité dans les pipelines, et prévoir un tableau de bord technique interne pour alerter en cas d’anomalie.

Erreur n°4 : Reporter la documentation à “plus tard”

La documentation est souvent vue comme une contrainte. On la repousse, on se dit qu’on la fera à la fin… mais la fin n’arrive jamais. Résultat : quand une personne quitte le projet, une partie du savoir disparaît.

Dès le départ, documentez, même légèrement :

• L’architecture globale (schéma Bronze/Silver/Gold, flux, tables principales).
• Les règles métiers clés (ex. calcul du KPI “Marge”).
• Les conventions de nommage et d’accès.
• Les pipelines critiques et leurs fréquences.

Pas besoin d’un roman technique : une documentation vivante et accessible suffit.

Exemple : Un OnePager dans Confluence, Notion ou SharePoint, avec un schéma simple et quelques définitions. Minimaliste, mais précieux pour assurer la continuité.

Appliquer la règle du “si je pars demain, quelqu’un doit pouvoir reprendre le projet sans douleur.”

Erreur n°5 : Ne pas anticiper l’évolution du projet

Un projet Fabric n’est jamais figé. Les premiers dashboards ouvrent l’appétit : d’autres équipes voudront exploiter la plateforme, de nouveaux indicateurs apparaîtront, le volume d’utilisateurs augmentera. Ne pas anticiper cette croissance, c’est condamner son modèle initial à l’explosion.

Questions à se poser dès le départ :

• Quels datasets pourront être mutualisés ?
• Quels KPIs risquent d’évoluer ?
• Le modèle peut-il être réutilisé pour d’autres usages ?
• Comment gérer la montée en charge si le nombre d’utilisateurs double ?

Exemple : Un modèle pensé pour la logistique doit être étendu trois mois plus tard aux ventes régionales. S’il n’a pas été conçu pour être partagé, il faudra tout reconstruire.

Concevoir dès le départ avec l’idée que le projet grandira : datasets stratégiques isolés, tables de référence partagées, modèles modulaires.

Conclusion

Bien démarrer un projet Microsoft Fabric, ce n’est pas seulement ouvrir un workspace et charger quelques données. C’est poser des fondations solides qui garantiront la pérennité, l’évolutivité et la valeur du projet.

Les erreurs courantes que nous venons de citer peuvent sembler secondaires au démarrage, mais ce sont elles qui font la différence entre un projet fragile et un projet robuste. Un projet Fabric bien lancé, c’est un projet qui :

• Inspire confiance aux utilisateurs,
• Rassure les décideurs,
• Et offre aux équipes techniques un cadre clair et évolutif.

En d’autres termes : un bon démarrage, c’est déjà la moitié du succès !