Pourquoi un cadre d'évaluation, et pas une simple checklist

La plupart des comparatifs de plateformes de données que l'on trouve en ligne sont écrits par des éditeurs. Ils mettent en avant les critères où leur produit gagne. Utile pour le marketing, inutile pour l'achat.

Un cadre d'évaluation, c'est différent. Il vous engage dès le départ sur un ensemble fixe de critères, appliqués de la même façon à chaque option, avant même de commencer à scorer. L'ordre compte : choisir ses critères après avoir vu les démos, c'est la meilleure façon de finir avec la plateforme dont l'équipe commerciale s'est montrée la plus disponible — pas celle qui vous correspond vraiment.

Les neuf critères ci-dessous sont ceux que nous appliquons sur chaque mission de sélection de plateforme. Nous les avons affinés au fil de 300+ projets menés auprès de clients belges et européens depuis 2015. Ce n'est pas la seule grille valable, mais c'est celle qui couvre vraiment ce qui compte quand une PME ou une organisation mid-market choisit une plateforme avec laquelle elle va vivre pendant des années.

Les 9 critères

1. Coût

Le coût décide rarement du choix en lui-même, mais il fait régulièrement dérailler l'implémentation. Partez du coût total de possession en distinguant trois postes : infrastructure, licences et support.

• Pour Microsoft Fabric, cela signifie modéliser les paliers de capacité F-SKU et comprendre que chaque saut de capacité double à peu près la facture.

• Pour Databricks, cela signifie comprendre la consommation de DBU et s'astreindre à de la discipline (auto-termination, clusters dimensionnés au plus juste).

• Pour une stack open source, le poste licences est faible, mais l'effort d'ingénierie devient le coût caché le plus lourd.

2. Scalabilité

La scalabilité, c'est la capacité à absorber des charges variables sans refonte. Il faut pouvoir gérer les pics de volume et répondre de façon élastique — monter en charge pour une clôture trimestrielle, puis redescendre en régime normal.

• Fabric scale dans la capacité achetée.

• Databricks scale par cluster avec un autoscaling fin.

• L'open source scale avec la maturité Kubernetes de votre équipe.

Aucune de ces réponses n'est mauvaise. La question est de savoir laquelle correspond à votre usage réel.

3. Maturité DevOps

Ce critère mesure la facilité avec laquelle la plateforme s'intègre aux pratiques modernes d'ingénierie : versionnement Git, pipelines CI/CD, infrastructure as code… Ces éléments sont essentiels au quotidien. Ils permettent de versionner, relire et promouvoir en production les modifications apportées aux rapports, pipelines ou modèles de données — plutôt que de les éditer à la main dans le système live, où une seule erreur est difficile à repérer et encore plus à défaire.

• Databricks est la référence en la matière, avec Asset Bundles et un provider Terraform mature.

• Fabric a progressé rapidement et couvre désormais les besoins standard avec Deployment Pipelines et la librairie officielle fabric-cicd.

• L'open source est techniquement le plus flexible, mais l'intégralité du pipeline doit être conçue et maintenue en interne.

4. Maturité technologique

La maturité, ce n'est pas seulement l'âge du produit. C'est la stabilité, le support communautaire et le track record en production.

• Fabric est passé en disponibilité générale fin 2023 — certaines parties sont encore en cours de consolidation.

• Databricks existe depuis plus de dix ans et est éprouvé en production.

• Les composants open source sont individuellement matures, mais leur intégration et leur cohérence sur le long terme restent de la responsabilité de l'équipe.

Précision importante : nous ne pénalisons pas une plateforme pour sa jeunesse. Nous signalons simplement où cette jeunesse se manifeste et peut poser problème, selon les cas d'usage envisagés dans les 18 à 24 prochains mois.

5. Facilité d'adoption

La facilité d'adoption concerne votre équipe, pas la technologie. Une plateforme qui nécessite trois nouveaux profils seniors pour fonctionner n'est pas « facile », peu importe la qualité de la vidéo marketing. Évaluez par rapport à l'équipe qui va réellement opérer la plateforme : compétences déjà présentes, effectifs disponibles, courbe d'apprentissage réaliste…

• Fabric est le plus accessible pour les équipes déjà à l'aise avec Microsoft 365 et Power BI.

• Databricks nécessite généralement une maîtrise de PySpark et SQL.

• L'open source exige le spectre de compétences le plus large.

6. Charge opérationnelle

La charge opérationnelle, c'est le poids de la maintenance, du monitoring et des mises à jour une fois la plateforme en production.

• Les plateformes full SaaS comme Fabric impliquent la charge la plus faible, Microsoft gérant l'infrastructure, les patchs et la scalabilité.

• Le SaaS managé comme Databricks demande une gouvernance des clusters et des coûts.

• L'open source demande tout : mises à jour, correctifs de sécurité, tableaux de bord de monitoring.

C'est ce poste qui, le plus souvent, explose la capacité des équipes data en deuxième année.

7. Intégration

L'intégration, c'est la richesse et la qualité des connecteurs vers les sources de données, les APIs et les outils en aval.

• Fabric embarque environ 300 connecteurs natifs et s'intègre étroitement avec Power BI et l'écosystème Microsoft au sens large.

• Databricks propose des connecteurs Spark, Lakehouse Federation et Partner Connect.

• L'open source s'appuie sur Airbyte, Singer, Kafka et tout ce que votre équipe choisit de construire.

Plus de connecteurs n'est pas toujours mieux, mais moins de connecteurs, c'est presque toujours plus de travail.

8. Capacités avancées

C'est le critère le plus souvent survalorisé dans les présentations. Les capacités avancées, ce sont le machine learning réel, l'intégration IA, les data products décentralisés et les fonctionnalités distinctives qui justifient le prix de la plateforme.

• Databricks est la référence, avec MLflow, Feature Store, Mosaic AI et Unity Catalog.

• Fabric monte en puissance rapidement, avec Data Agents, Copilot et l'intégration native Azure OpenAI.

• L'open source est possible avec MLflow OSS ou Kubeflow, mais l'assemblage est entièrement à votre charge.

Calibrez ce critère sur ce que vous comptez réellement construire.

9. Portabilité

La portabilité, c'est le coût de sortie. Pouvez-vous emmener votre code, vos données et votre équipe ailleurs si la relation avec l'éditeur se dégrade, ou si une évolution réglementaire vous y oblige ?

• Fabric est le plus étroitement intégré à l'écosystème Microsoft — le lock-in est élevé et doit être assumé, pas nié.

• Databricks se situe entre les deux : PySpark et Delta Lake sont portables, mais Workflows et Unity Catalog sont propriétaires.

• L'open source est le plus portable par conception.

La portabilité pèse surtout quand la souveraineté ou le risque fournisseur sont à l'agenda. Sinon, c'est un critère de départage.

Comment nous appliquons ce cadre en pratique

Deux éléments font que ce cadre est utile plutôt que décoratif.

D'abord, chaque plateforme présélectionnée est scorée sur chaque critère, y compris ceux qui semblent évidents. Se forcer à articuler pourquoi Databricks score haut sur les capacités avancées — plutôt que de le supposer — c'est ce qui fait remonter les angles morts.

Ensuite, les critères ne sont pas tous au même poids. Pour une PME avec une petite équipe data et Power BI déjà en place, la facilité d'adoption et la charge opérationnelle pèsent lourd. Pour une organisation régulée avec une grande équipe interne, la portabilité et la maturité DevOps priment. Nous ajustons les pondérations avant de scorer — pas après — pour que la comparaison reflète la réalité du client et non l'argumentaire de l'éditeur.

Une mission de cadrage Agilytic consiste typiquement à présélectionner deux ou trois options en une à deux semaines et à les scorer à travers ce cadre. Le livrable est une recommandation d'une page qui nomme la plateforme, liste les compromis et explique les choix de pondération. C'est le document que nous aimerions voir davantage d'entreprises apporter en comité d'achat.

Quand utiliser ce cadre

Dès lors qu'une décision de plateforme représente plus de 50 000 EUR sur sa durée de vie, ce cadre vaut la peine d'être appliqué. Cela inclut le choix initial, mais aussi les migrations majeures. Une migration de Synapse vers Fabric, par exemple, mérite la même rigueur que le choix entre Fabric et Databricks from scratch. Ne pas passer par ce cadre revient généralement à s'aligner sur la recommandation de l'éditeur le plus présent — ce qui est rarement la bonne réponse.

💡 Si vous évaluez Microsoft Fabric spécifiquement, ce framework s'intègre directement dans notre service de conseil Microsoft Fabric.

Vous souhaitez l'appliquer à votre propre process de sélection d'une plateforme ? Réservez un appel de cadrage de 30 minutes.