Fabric
Plateforme de données native IA qui transforme les sources fragmentées en flux propres, connectés et prêts pour l'analyse.
En un coup d'œil
Connecter toute source
Bases de données, stockage objet, APIs, fichiers et données web.
Nettoyage et unification automatiques
L'IA résout la dérive des schémas, les doublons et le texte désordonné.
Sortie prête pour l'analyse
Tables, vues et événements cohérents avec lignage.
Fonctionne dans votre cloud
Sécurité, confidentialité et performance sous votre contrôle.
Fonctionne avec la suite
Guard pour la gouvernance, Studio pour GenAI, Signals pour les décisions.
Pourquoi Fabric
Les entreprises vivent avec des systèmes dispersés, des formats incohérents et une intégration de données lente. Fabric transforme cette complexité en clarté. Il réduit le temps consacré au travail d'intégration et de qualité, crée une couche unifiée pour l'analyse et GenAI, et établit la confiance dans les chiffres.
Ce que fait Fabric
Connecter
Connecteurs natifs pour bases de données, stockage et APIs avec gestion sécurisée des identifiants.
- •Connecteurs natifs pour PostgreSQL, MySQL, MSSQL, MongoDB, stockage compatible S3, Google Cloud Storage, Azure Blob, FTP/SFTP, APIs REST et GraphQL, CSV et Excel.
- •Coffre-fort d'identifiants sécurisé, rotation des secrets et accès à portée limitée.
- •Synchronisation incrémentale, capture des données modifiées lorsque prise en charge.
Nettoyer
Profilage assisté par IA et améliorations automatiques de la qualité des données.
- •Le profilage assisté par IA détecte les anomalies, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes.
- •Normalisation automatique, inférence de type, unification d'unités et standardisation de texte.
- •Dédoublonnage et résolution d'entités avec des règles de correspondance apprises.
Modéliser
Unification de schéma et couche sémantique pour une analyse cohérente.
- •Unification de schéma vers un modèle "doré" documenté.
- •Définitions de couche sémantique pour métriques, dimensions et granularités temporelles.
- •Transformations réutilisables et modèles pour domaines communs.
Livrer
Tables et flux prêts pour l'analyse avec surveillance et versioning.
- •Tables et flux prêts pour l'analyse vers votre entrepôt ou lac de données.
- •Livraison en temps réel ou par lots avec SLAs et surveillance.
- •Jeux de données versionnés avec rollback et reproductibilité.
L'IA dans Fabric
Structure à partir du chaos
Adaptateurs alimentés par LLM qui infèrent les schémas, mappent les champs et génèrent des modèles de transformation.
Qualité par apprentissage
Le système apprend des corrections humaines puis les applique à grande échelle.
Assistance en langage naturel
Décrivez une table dont vous avez besoin, Fabric propose le pipeline et le contrat.
Explicabilité
Chaque changement inclut les raisons, la confiance et les références sources.
Aperçu de l'architecture
Architecture à trois couches garantissant l'évolutivité, la sécurité et l'observabilité.
Three-layer architecture that runs in your VPC. Policies enforced by Guard. Lineage and SLAs observed end to end. Studio and Signals sit on top for knowledge and action.
Cas d'usage courants
Opérations financières
Consolider les flux de grand livre, facturation et banque en un modèle unique pour les clôtures quotidiennes.
RevOps
Unifier les événements CRM, marketing et produit pour le pipeline, le churn et l'attribution.
Approvisionnement et inventaire
Normaliser les données fournisseurs et logistiques pour l'exécution et les alertes de risque.
Analytics des personnes
Fusionner ATS, HRIS et paie pour des insights d'embauche et de rétention.
Enrichissement de données publiques
Ingérer des données web et tierces pour enrichir la vérité interne.
Exemples de modèles
Unification du grand livre financier
Mapper les flux ERP, facturation et banque vers un plan comptable commun.
Modèle d'entonnoir B2B
Des prospects aux revenus avec attribution multi-touch.
Normalisation des événements
Télémétrie produit vers un schéma session-événement propre.
Inventaire fournisseur
Fusion SKU et normalisation des stocks entre fournisseurs.