Practice #5 - BI Architecture : From D365 Finops to Azure Data Lake

Pratique #5

Architecture BI : Exporter des données de D365 FinOps vers un DataLake

Pour tous les systèmes d’ERP, la gestion et l’export des données vers d’autres applications nécessite une gouvernance spécifique. Dans Dynamics 365 Finance et Opérations (D365 FinOps), les données peuvent être rapidement exportées et stockées dans un DataLake avant d’être enrichies. Le mode Export vers Azure Datalake est l’une des étapes recommandées dans la mise en place d’une architecture BI.

Dans cet article, vous allez apprendre :

  • Qu’est-ce que D365 FinOps 

  • Comment exporter des données de FinOps vers un DataLake

       I. Qu’est-ce que D365 FinOps

Dynamics 365 Finance et Opérations (D365 FinOps) est un service cloud de Microsoft. Elle donne la possibilité de gérer et suivre toutes les activités d’une organisation. Selon votre domaine d’expertise, vous avez plusieurs possibilités :

Source : D365 FinOps

Chaque module de Dynamics peut être une source de données dans une architecture BI. Pour rappel, une architecture BI représente un ensemble de processus permettant de stocker, enrichir et visualiser les données.

Selon la source de vos données, plusieurs types d’architecture sont disponibles. Parmi les plus pratiques et modernes, on retrouve une combinaison des trois parties ci-dessous :

  • Stockage des données de différentes sources (ERP, CRM, etc…) : Azure Data Lake Storage

  • Transformation et enrichissement des données : Azure Synapse Analytics

  • Analyse et visualisation des données : Power BI

Quelques avantages d’une architecture BI Moderne :

  • Actualisation périodique des données à analyser

  • Anticipation l’évolution des processus métier

  • Simplification de la prise de décision

Nous allons prendre un exemple pour voir comment exporter des données de D365 FinOps vers un Data Lake.

       II. Comment exporter des données de D365 FinOps vers un DataLake

Si un ERP permet de gérer l’ensemble des processus d’une organisation, il ne doit pas rester isoler des autres systèmes. D365 FinOps joue ce rôle de centre de gestion des activités et opérations tels que la Finance, les Ressources humaines ou la Supply Chain.

Ce service a l’avantage de ne pas être isolé et peut communiquer avec l’ensemble des applications existants (CRM, Azure Data Lake, Dataverse, etc…). La capacité d’extraire des données de l’ERP pour ensuite les transformer et mettre en place un projet BI est indispensable pour les utilisateurs.

Voici la page d’accueil de Finance et Opérations :

Cas pratique : Notre objectif est d’exporter des données de Dynamics 365 FinOps vers un DataLake. Ce DataLake sert de stockage avant la transformation et l’enrichissement des données.

Pour ce cas, nous allons prendre l’exemple d’un export de quelques tables de l’ERP:

Voici les étapes à suivre pour créer un :

1.       Dans FinOps :

1.1. Pour commencer, ouvrez une session sur Finance et Opérations :

1.2.  Dans la barre de recherche, cherchez « Export to DataLake » :

1.3. Après cette recherche, l’ensemble des tables et entités sont affichées :

1.4.  Pour trouver une table ou entité spécifique, il y a deux options :

  • Choisir des tables 

  • Choisir les entités 

1.5. Après avoir choisi la table cible, chaque table sera « activée ».

1.6. Pour le suivi, le statut passe de « vide » à « Initialisé » puis « Running » :

1.7. Ensuite, l’ensemble des tables de FinOps activées voici le résultat obtenu dans D365 FinOps:

1.8. Enfin, l’ensemble des tables de FinOps activées voici le résultat obtenu dans Azure DataLake:

1.       Le container de données :

2.       Les fichiers contenant les tables exportées :

3.       Les tables exportées - Exemple de la table « DimensionAttributeValue » :

Conclusion :

Pour conclure, l’export des données de D365 vers un datalake repose sur une mode d’activation et de désactivation des tables concernées. Le cas traité reprend toutes les étapes pour la mise en place dans votre organisation.

Voir plus :

  • Visualisation des données : Lien 01

  • Gouvernance des données : Lien 02

  • Modélisation des données : Lien 03

Merci pour la lecture,

Fodé DIABY

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