Nous avons aujourd'hui le plaisir de vous annoncer la mise à disposition générale de l'intégration entre Azure Stream Analytics et Power BI. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez créer des tableaux de bord interactifs en temps réel pour les données de streaming provenant d'appareils, de capteurs, d'infrastructures et même d'applications métier.

La puissance des tableaux de bord en temps réel

Les données sont omniprésentes. Chaque jour, de plus en plus de données nous parviennent, à une vitesse toujours plus grande, et nous subissons une pression croissante pour transformer ces données en perspectives commerciales et réduire notre temps de réaction.

Imaginez, par exemple, que vous gériez une flotte de camions frigorifiques transportant du poisson frais entre les quais et des marchés de tout le pays, et que l'unité de réfrigération de l'un de ces camions tombe en panne. Pour éviter de perdre votre poisson et pouvoir agir dans les meilleurs délais, je suppose que vous voudriez être informé de cette panne.

Jusqu'à présent, pour créer un système capable de vous fournir ce type d'insights à partir de vos données et les afficher sur un tableau de bord, vous deviez d'abord ingérer les données, les traiter, les stocker dans une base de données, puis concevoir une application personnalisée pour interroger continuellement cette base de données et remplir un tableau de bord client que vous deviez créer vous-même. Cette méthode peut évidemment être utilisée, mais si un chargement de poisson est sur le point de se gâter, il est préférable d'en être informé en quelques secondes (et non en quelques minutes) et de bénéficier d'un processus simplifié.

Les tableaux de bord en temps réel fournissent une vue en direct des métriques les plus importantes pour votre entreprise, ce qui vous permet d'accéder plus rapidement aux insights et aux actions.

Que ce soit pour surveiller la température qui règne à l'intérieur d'un camion frigorifique ou pour faciliter le travail des équipes de vente et de marketing grâce au suivi des mesures de performances horaires, les tableaux de bord en temps réel apportent une valeur ajoutée à un nombre croissant de scénarios réels.

Pourquoi Stream Analytics ?

Azure Stream Analytics est un service Azure complètement managé et économique qui vous permet de procéder au traitement en temps réel des flux de données en mouvement à l'aide d'un langage simple de type SQL. Stream Analytics fournit un certain nombre de connecteurs d'entrée, comme Azure Event Hubs et Azure IoT Hubs, qui vous permettent d'ingérer facilement les données à grande échelle. À l'aide d'un travail Stream Analytics, vous pouvez ensuite agréger, filtrer et regrouper les données de streaming par fenêtres temporelles. Enfin, vous pouvez connecter plusieurs bases de données et systèmes en aval, tels que SQL DB et DocumentDB, afin de conserver les résultats de vos calculs analytiques.

Dans le cadre de l'annonce d'aujourd'hui, nous ajoutons un autre connecteur de sortie, Power BI, qui vous permet de diffuser des données directement sur un tableau de bord en temps réel. Le temps de latence et le temps de réaction seront ainsi considérablement réduits sur vos métriques métier les plus importantes. Nous avons travaillé avec des centaines d'utilisateurs de la préversion publique pour visualiser les données des capteurs, des applications métier, des réseaux sociaux, des journaux utilisateur, etc. Cette intégration est maintenant accessible à tous les clients.

La vidéo ci-dessous présente un exemple des avantages des données de streaming sur les tableaux de bord en temps réel.

Prise en main

Pour plus d'informations, reportez-vous au tutoriel Stream Analytics et Power BI. Vous allez ici apprendre à créer vos propres outils décisionnels en utilisant Power BI comme sortie pour vos travaux Azure Stream Analytics.

Étapes suivantes

Nous sommes vraiment ravis de cette intégration et espérons que celle-ci permettra de développer de nombreuses fonctionnalités inédites pour vous et vos tableaux de bord en temps réel. Nous vous invitons à utiliser notre page User Voice pour nous faire part de vos commentaires sur les améliorations dont vous souhaiteriez bénéficier.

Si vous êtes nouveau sur Microsoft Azure et Stream Analytics, n'hésitez pas à les essayer en ouvrant un compte Azure d'essai gratuit et en créant votre premier travail Stream Analytics.

Si vous avez besoin d'aide ou si vous avez des questions, contactez-nous via les forums MSDN ou Stackoverflow, ou envoyez directement un e-mail à l'équipe produit.

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