Microsoft Fabric est puissant : plateforme unifiée, gouvernance centralisée, pipelines modernes, OneLake…
Pourtant, beaucoup d’implémentations Fabric se heurtent aux mêmes difficultés.
Pas à cause de la technologie. À cause de la manière de l’aborder.

Voici les 5 erreurs les plus courantes, et surtout comment les éviter pour réussir votre projet Microsoft Fabric.

1.Penser que Microsoft Fabric va résoudre les problèmes existants

Si les données sont dispersées, mal nommées ou non documentées, Microsoft Fabric ne corrige rien automatiquement.

Au contraire : Fabric mettra en lumière les incohérences.

Ce qu’il faut faire avant d’activer Fabric :

• identifier les sources prioritaires, 
• repérer les doublons,
• clarifier les usages métiers.

Exemples :

➤ Diagnostic : listez 3 sources critiques, 3 doublons évidents et 3 indicateurs métier à fiabiliser. Formalisez un contrat de données simple : qui produit, qui consomme, qui valide.

➤ KPI de succès : taux de doublons supprimés, taux de colonnes documentées, nombre de jeux de données validés métier.

➤ Conseil de l’expert : privilégiez des Shortcuts et la consolidation progressive plutôt qu’un refactoring massif des sources.

2.Où est la gouvernance ? (La question que l’on se pose toujours trop tard)

Sans gouvernance claire, les workspaces se multiplient, les objets se ressemblent, les rôles ne sont pas définis… et l’organisation perd le contrôle.

Gouvernance minimum dès le départ : un schéma de nommage simple, des rôles et responsabilités, un modèle de workspace cohérent, des règles de validation.

Exemples :

➤ Cadre Fabric prêt-à-l’emploi : structurez par niveaux tenant > capacité > workspace > item pour un contrôle lisible, et regroupez vos workspaces par Domaines Fabric (axe métier ou géographique).

➤ Checklist gouvernance minimaliste : Nommage (préfixe domaine + objet), Rôles (Owner, Maintainer, Consumer), Processus de validation, Politique de workspace (prod/préprod/sandbox) et règles d’archivage.

3.Migration totale vs migration progressive : le match est vite réglé

Tout basculer d’un coup paraît rassurant, mais devient vite ingérable (pipelines, datasets, permissions…).

La stratégie gagnante : migrer par cas d’usage : un pipeline critique, un rapport prioritaire, un flux data sensible.

Exemples :

➤ Approche par paliers : adoptez par exemple  l’architecture médaillon (bronze/silver/gold) : ingestion brute → données validées → données prêtes pour la décision.

➤ Patrons de migration : (1) Shortcut-first pour réutiliser sans dupliquer ; (2) Mirroring quand une base opérationnelle doit rester la source d’autorité ; (3) Dataflow Gen2 pour standardiser les transformations récurrentes.

➤ File d’attente “métier d’abord” : priorisez ce qui a un impact direct (reporting réglementaire, indicateurs de pilotage, processus à risque).

4.L’erreur silencieuse : oublier les métiers dans le projet

Fabric touche les opérations, la BI, la décision, l’analyse. Sans participation métier, l’architecture sera belle… mais peu utile.

Comment inclure les métiers : co-construction des cas d’usage, ateliers d’ajustement, validation des pipelines métier, tests croisés avant mise en production.

Exemples :

➤ RACI des cas d’usage : désignez un Business Owner par domaine, un Data Steward pour la qualité, un Tech Owner pour l’industrialisation.

➤ Définition: un cas d’usage n’entre en construction que si objectifs, jeux de données, règles de calcul et maquette de visualisation sont clarifiés ; il est prêt quand indicateurs et alertes sont validés côté métier.

5.Se concentrer sur la technique… et oublier l’adoption

Fabric apporte Data Factory, Lakehouse, Notebooks, Power BI intégré, OneLake… Sans accompagnement, les utilisateurs reviennent à leurs anciens outils.

Un bon plan d’adoption Fabric inclut : des démos courtes et pratiques, des guides simples, des formations métier (pas seulement techniques), des cas d’usage concrets.

➤ Parcours en 3 niveaux : (N1) découverte orientée rôle ; (N2) mains-dans-les-données sur le Lakehouse et Power BI ; (N3) industrialisation avec pipelines et revue de performance par capacité.

➤ Mesures d’usage : suivez la consommation par capacité, la fraîcheur des données, les temps de rafraîchissement, et la satisfaction des utilisateurs.

➤ Quick wins : publiez 3 rapports “must-have” par domaine et un catalogue de jeux de données validés ; automatisez une alerte simple pour démontrer la valeur immédiate.

Conclusion :

Microsoft Fabric simplifie et accélère la chaîne data lorsque l’on combine une base saine, une gouvernance pragmatique et une migration orientée cas d’usage, avec une adoption mesurée par des indicateurs concrets. Éviter ces 5 erreurs, c’est surtout mettre en place des preuves de valeur et de conformité dès le départ.