Une alternative souveraine à Microsoft Fabric
Votre sémantique est stratégique — possédez-la. Une ontologie métier à l'échelle de l'organisation, sur formats ouverts, exécutée où vous le décidez, sans dépendre d'aucun hyperscaler.
Votre propre ontologie à l'échelle de l'organisation
Une ontologie métier à l'échelle de l'organisation que vous possédez et exécutez vous-même — et non une couche sémantique hébergée dans le cloud Microsoft.
Pas de verrouillage dans le SaaS Azure
S'exécute à l'intérieur de votre périmètre sur des formats ouverts, nativement européen — et non comme un SaaS Azure uniquement sur OneLake et l'écosystème Microsoft.
IA ancrée intégrée
La même ontologie ancre les agents IA pour des réponses exactes et explicables — au-delà des tableaux de bord et de Copilot par-dessus des modèles BI.
Fabric propose désormais lui aussi un modèle métier de vos données — mais livré comme un service à l'intérieur du cloud Microsoft. Cette page répond à la question suivante : qu'est-ce que cela implique lorsque vos obligations, ou votre conseil, exigent que la sémantique et les données résident chez vous ?
À lire si vous êtes en train d'évaluer Fabric face à l'exigence de garder les données et leur signification hors d'un hyperscaler unique.
Scrydon est une alternative souveraine à Microsoft Fabric : une ontologie métier de premier ordre à l'échelle de l'organisation que vous exécutez à l'intérieur de votre propre périmètre. Fabric propose désormais sa propre ontologie (Fabric IQ), mais elle est livrée comme un SaaS Azure uniquement sur OneLake ; Scrydon s'exécute sur des formats de tables ouverts à l'intérieur de votre propre périmètre, nativement européen, de l'on-premise en air-gap au cloud — de sorte que votre sémantique, vos données et votre déploiement ne sont pas liés au cloud Microsoft.
Microsoft Fabric unifie bien l'analytique pour les équipes centrées sur Microsoft, et que vous utilisiez des modèles sémantiques Power BI ou sa plus récente ontologie Fabric IQ, toute la suite s'exécute comme un SaaS Azure uniquement sur OneLake. Cela lie vos données, votre modélisation et votre résidence à un hyperscaler unique. Scrydon emprunte une autre voie : une ontologie métier unique et de premier ordre que vous exécutez à l'intérieur de votre propre périmètre, sur des formats ouverts, nativement européenne — de sorte que votre sémantique et votre souveraineté ne dépendent pas d'Azure.
Alternative à Microsoft Fabric dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Alternative à Microsoft Fabric — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données
Fédération de domaines sécurisée, partage de données de confiance et intelligence au-delà des frontières
Fondations Souveraines
Alternative à Microsoft Fabric en détail
Analytique
Des données qui dorment dans des entrepôts et des dashboards que personne ne lit sont des données inexploitables. La couche Analytique change cela — en donnant aux bonnes personnes la bonne information sans qu'elles aient à la demander. Chaque métrique est ancrée dans l'ontologie Cognitive Enterprise, de sorte qu'un chiffre d'affaires n'arrive jamais isolé. Des données en contexte — pas seulement dans des dashboards.
Les décideurs obtiennent une vue en direct de l'entreprise — performance financière, santé opérationnelle, statut des achats — sans attendre qu'une équipe data prépare un rapport.
- Notebooks interactifs : Environnements Python et SQL avec un accès complet aux données de votre lakehouse — sans aucun déplacement de données.
- Dashboards visuels : Reporting prêt à l'emploi, toujours à jour, actualisé automatiquement au rythme de l'activité — pas de rafraîchissement manuel, pas de chiffres obsolètes.
- Analytique agent-native : Les agents IA peuvent interroger, synthétiser et agir sur les insights de manière autonome — bouclant la boucle entre analyse et action.
Cognitive Enterprise
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
La plupart des organisations ont des données qu'elles ne peuvent pas exploiter — non pas parce qu'elles n'existent pas, mais parce que rien ne les relie. La couche Cognitive Enterprise est l'intelligence déterminante de l'AI OS : un modèle sémantique vivant et interrogeable des entités, processus et règles de votre organisation. C'est la source unique de vérité qui permet à chaque agent, analyste et workflow de raisonner sur votre activité avec une compréhension cohérente.
Sans elle, les agents IA raisonnent sur du bruit. Avec elle, ils raisonnent sur l'activité.
- Graphe d'entités : Modélisez clients, comptes, commandes, produits et tout concept métier — puis reliez-les par des relations typées et parcourables.
- Intégration des processus : Reliez les workflows réels aux entités de l'ontologie afin que les agents comprennent comment les données circulent dans votre activité.
- Enrichissement continu : Les agents enrichissent automatiquement les nœuds de l'ontologie avec des données fraîches issues du lakehouse, gardant le modèle à jour sans effort manuel.
Le Lakehouse est la fondation de données haute performance qui sous-tend la Cognitive Enterprise. Il est bâti sur StarRocks — un moteur de requêtes MPP vectorisé ultra-rapide offrant une analytique en moins d'une seconde, des mises à jour en temps réel et une forte concurrence — et interroge directement les tables ouvertes Apache Iceberg, fusionnant la flexibilité d'un data lake avec la vitesse d'un entrepôt sous un même toit souverain.
- Tables Iceberg ouvertes : Interrogez directement Apache Iceberg et d'autres formats de table ouverts — vos données restent les vôtres, sans verrouillage propriétaire ni déplacement de données.
- OLAP fulgurant : Le moteur vectorisé, l'optimiseur basé sur les coûts et les vues matérialisées de StarRocks alimentent du SQL en temps réel — des dashboards au raisonnement des agents — sans duplication de données.
- Vector Search intégré : Stockez et interrogez des embeddings aux côtés des données traditionnelles, rendant le Lakehouse instantanément prêt pour les charges de travail IA.
Un sens métier partagé, et non des modèles sémantiques épars
La sémantique de Fabric a longtemps vécu dans des modèles Power BI par jeu de données, et sa plus récente ontologie Fabric IQ s'exécute dans le cloud Microsoft sur OneLake. Scrydon modélise l'organisation une seule fois dans une ontologie native — des entités, des relations et des définitions partagées par chaque tableau de bord, rapport et agent IA — et la conserve sur des formats ouverts à l'intérieur de votre propre périmètre plutôt que dans un parc SaaS Azure uniquement.
Ontologie à l'échelle de l'organisation — Modélisez le sens une seule fois à travers toute l'organisation, et exécutez cette ontologie à l'intérieur de votre propre périmètre.
Stockage ouvert et souverain — Des formats de tables ouverts à l'intérieur de votre propre périmètre, avec vos clés — de sorte que vous n'êtes pas lié à une capacité Azure, un tenant et un parc Entra.
Métriques cohérentes — Chaque métrique définie une seule fois afin que les rapports et les agents se réconcilient, sans modèles Power BI contradictoires.
IA ancrée — Les agents raisonnent sur l'ontologie pour des réponses explicables, à l'intérieur de votre propre périmètre plutôt que dans un cloud hébergé par le fournisseur.
Souveraineté et sens partagé, pas de verrouillage Azure
Fabric est un choix solide si vous misez tout sur Azure et Power BI — mais c'est précisément là la contrainte : c'est un SaaS Azure uniquement, hébergé sur OneLake, avec votre sémantique et votre ontologie qui vivent dans le cloud Microsoft. Une alternative souveraine vous donne une ontologie unique à l'échelle de l'organisation sur des formats ouverts à l'intérieur de votre propre périmètre, nativement européenne, avec vos clés — de sorte que vos données, votre modélisation et votre résidence ne sont plus liées à un hyperscaler unique, et que la même fondation ancre votre IA.
Scrydon vs Microsoft Fabric
Toutes deux unifient l'analytique et proposent une ontologie. La différence tient à l'endroit où elle s'exécute : l'ontologie et les données de Scrydon résident à l'intérieur de votre propre périmètre sur des formats ouverts, tandis que Fabric héberge les vôtres dans un SaaS Azure uniquement sur OneLake.
| Capacité | Scrydon | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Objectif principal | Unification des données par l'ontologie et analyses de confiance | Analytique et BI SaaS unifiées |
| Couche sémantique / ontologique | Ontologie métier native et de premier ordre à l'échelle de l'organisation | Modèles sémantiques Power BI, plus l'ontologie Fabric IQ (préversion) — hébergés dans le cloud Microsoft |
| Analytique & analyses | Analytique ancrée dans l'ontologie ; des métriques cohérentes partout | BI approfondie via Power BI |
| Déploiement & souveraineté | Souverain — de l'air-gap au cloud, nativement européen, vos clés | SaaS cloud Azure uniquement |
| Ouverture & verrouillage | Formats ouverts, votre périmètre, vos clés | Formats ouverts dans OneLake, mais verrouillé à une SKU de capacité Azure, un tenant et Entra |
| Usage idéal | Organisations ayant besoin d'une couche sémantique souveraine pour leurs analyses et l'IA | Équipes BI centrées sur Microsoft |
Cette comparaison est un résumé de Scrydon fourni à titre indicatif. Microsoft, Microsoft Fabric, Power BI et Azure sont des marques de Microsoft Corporation ; les capacités évoluent — vérifiez les détails actuels auprès de l'éditeur.
Questions fréquentes
Quelle est la meilleure alternative à Microsoft Fabric ?+
En quoi Scrydon diffère-t-il de Microsoft Fabric ?+
Un modèle sémantique Power BI n'est-il pas la même chose qu'une ontologie ?+
Scrydon est-il plus souverain que Microsoft Fabric ?+
Scrydon fonctionne-t-il avec l'IA et les assistants de type Copilot ?+
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