Querri vs Microsoft Fabric
Fabric est une plateforme sur laquelle on construit. Querri est la réponse vers laquelle on construit.
Même objectif : des réponses fiables. Des projets très différents.
Microsoft Fabric est une plateforme sérieuse pour les équipes dotées d'ingénieurs pour l'exploiter : une capacité à dimensionner, des pipelines, un modèle sémantique, des licences Power BI et Copilot par-dessus. Querri est la plateforme de données pensée à partir des questions. Elle part des questions que se pose votre entreprise et construit ce qu'il faut pour y répondre, dans un seul produit, avec une seule facture prévisible.
Délais, coûts et contrôle
Des réponses dès ce trimestre, une facture prévisible et aucune nouvelle équipe à recruter
Fabric est une plateforme sur laquelle vos ingénieurs construisent. Querri est le chemin complet de vos systèmes jusqu'à une réponse. Voici ce que cette différence change pour l'entreprise.
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Des réponses en jours, pas en trimestres
Des pipelines, un modèle sémantique et un déploiement Power BI précèdent la première réponse fiable. Avec Querri, vous connectez un système ou importez un fichier et vous posez vos questions le jour même.
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Une facture que vous pouvez prévoir, sans surprise
Fabric facture la capacité, plus une licence Power BI pour chaque lecteur en dessous de F64, et limite les performances en cas de surcharge. Querri, c'est une seule facture prévisible : une enveloppe mensuelle de crédits liée au travail de votre équipe, des alertes avant de l'atteindre, et aucune facturation automatique de dépassement.
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Aucune équipe data nécessaire
La voie Fabric exige des ingénieurs data et un développeur Power BI. Dans Querri, les personnes qui connaissent déjà l'activité décident de ce que signifient les chiffres, en langage courant.
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Sécurisé, auditable, rien à remplacer
SOC 2 Type II, HIPAA et ISO 27001:2022, et vos données n'entraînent jamais aucun modèle. Chaque chiffre montre sa requête, et Excel, Power BI et Microsoft 365 restent en place.
Où chacun a sa place
Choisissez selon votre équipe et vos délais
Nous préférons que vous choisissiez le bon outil plutôt que de nous choisir pour de mauvaises raisons. Voici où chacun trouve sa place.
Choisissez Microsoft Fabric si
- Vous avez, ou comptez recruter, des ingénieurs data qui construiront et exploiteront des pipelines, un lakehouse et des modèles Power BI.
- Vos données se comptent en dizaines de téraoctets, ou vous avez besoin de Spark pour la data science, le machine learning ou des flux en temps réel.
- Tout est déjà dans Azure et Microsoft 365, et la gouvernance Entra ID et Purview doit aussi couvrir les données.
- Quelqu'un prendra en charge la capacité : la dimensionner, suivre l'application Capacity Metrics et isoler les charges lourdes.
- Vous standardisez Power BI dans une grande organisation, où F64 et au-delà rend la consultation gratuite.
Choisissez Querri si
- Vous voulez des réponses métier en quelques jours, pas au terme d'un projet de plateforme de données.
- Vos données vivent dans des systèmes métier (CRM, comptabilité, ERP, paiements, tableurs), en grande partie hors de l'univers Microsoft.
- Les personnes qui savent ce que signifient les chiffres ne sont pas ingénieurs, et ne devraient pas avoir à écrire du DAX pour le dire.
- Vous voulez une seule facture prévisible, avec des lecteurs de tableaux de bord illimités et aucune capacité à dimensionner ou à limiter.
- Vous voulez des tableaux de bord, des rapports, un agent IA, le nettoyage des données et le MCP pour Claude et ChatGPT intégrés, pas assemblés.
Fonction par fonction
La comparaison détaillée
Chaque ligne indique où chacun est le plus fort. Quand Fabric l'emporte, nous le disons. Les faits sont à jour en octobre 2026 et référencés dans les sources.
Les prix Fabric sont les tarifs catalogue US, à l'usage sauf mention contraire, issus des pages tarifaires de Microsoft et de l'Azure Retail Prices API en octobre 2026. Les prix varient selon la région et le contrat.
Tarifs
Le tarif à la capacité fonctionne quand quelqu'un le surveille
Une capacité Fabric réservée est un prix mensuel fixe, et c'est un vrai atout. Les recommandations de Microsoft nomment elles-mêmes le compromis : « les coûts sont liés à la taille de la capacité disponible, et non à l'utilisation réelle de la charge de travail », et « les pics d'une charge de travail peuvent en ralentir d'autres ». Chaque pipeline, notebook, rapport et question à Copilot partage cette capacité, et quand elle sature, le résultat est une limitation, ou un dépassement facturé au prix fort.
Comment Fabric est facturé
- Capacité en CUs à $0.18 par CU-heure (US East) : F2 coûte $262.80 par mois et F64 $8,409.60, soit environ 41 % de moins avec une réservation d'un an.
- Sous F64, chaque lecteur a besoin d'une licence Pro ($14) ou PPU ($24), en plus de la capacité.
- Le travail interactif est lissé sur 5 à 64 minutes, les tâches en arrière-plan sur 24 heures. Au-delà des limites, Fabric retarde, puis rejette les requêtes.
- Le dépassement de capacité est activé par défaut pour les nouvelles capacités et facture l'excédent à 3x le tarif à l'usage. Microsoft : « Vos frais réels peuvent dépasser le seuil de dépassement glissant sur 24 heures. »
- Mettre une capacité en pause pour arrêter la limitation ajoute l'utilisation lissée restante à votre facture Azure.
- Copilot « consomme votre capacité Fabric disponible » : un déploiement IA populaire entre donc en concurrence avec vos rapports.
Quand le tarif à la capacité est le meilleur choix
Si vous avez un administrateur Fabric qui dimensionne la capacité à partir de mesures réelles, achète une réservation, isole les charges critiques sur leur propre capacité et suit l'application Capacity Metrics, le coût de Fabric peut être très efficace à grande échelle, surtout à partir de F64, où la consultation est gratuite. Microsoft recommande lui-même de mesurer d'abord en paiement à l'usage. Si c'est votre équipe, les guides ci-dessous sont le bon point de départ.
Ce qui se passe quand la capacité est épuisée
Vous choisissez Fabric ? Gardez la capacité sous contrôle.
Si Fabric est le bon choix pour vous, voici les réglages qui rendent la facture et la limitation prévisibles. Tous proviennent de la documentation de Microsoft.
- Comprendre la limitation Les fenêtres de lissage et les étapes, du délai au rejet. Microsoft Learn
- Installer l'application Capacity Metrics Voyez quels éléments consomment vos CUs, avec 14 jours d'historique. Microsoft Learn
- Activer la protection contre les pics Rejetez tôt les tâches en arrière-plan pour que les rapports interactifs continuent de fonctionner. Microsoft Learn
- Décider du dépassement de capacité Il est activé par défaut à 3x le tarif. Fixez le seuil, ou désactivez-le. Microsoft Learn
- Optimiser et dimensionner la capacité Mesurez d'abord en paiement à l'usage, puis réservez. Microsoft Learn
- Mettre en pause et reprendre sans risque Ce que la mise en pause fait à l'utilisation lissée et à votre facture. Microsoft Learn
Comment Querri garde une facture prévisible
- Une seule facture, sans surprise. Une seule offre pour toute l'organisation, avec l'IA, le stockage et des lecteurs de tableaux de bord illimités inclus. Voir les offres et les tarifs.
- Un crédit simple. Un crédit est une unité de travail métier, comme répondre à une question ou synchroniser une source, donc l'usage est facile à comprendre et facile à prévoir.
- Lecteurs de tableaux de bord illimités dans toutes les offres. La consultation, les imports, les exports et la Bibliothèque ne coûtent jamais de crédits.
- Des alertes d'utilisation à 80 % de l'offre, en cas de dépassement et de pic, plus une limite mensuelle pour chaque personne.
- Aucun dépassement facturé automatiquement. Nous vous prévenons à l'approche de votre limite, et vous décidez de la suite.
- Aucune capacité à dimensionner, mettre en pause ou limiter. Le stockage, le moteur et l'IA sont compris dans l'offre.
Coût total
Ce qu'il faut pour obtenir la première réponse
Fabric réunit de nombreux outils sous un même toit, ce qui aide réellement. Il faut pourtant toujours assembler chaque couche et lui affecter des personnes. Voici le parcours Fabric pour une équipe d'une centaine de personnes, à côté de Querri.
Les montants Fabric sont notre calcul à partir des tarifs catalogue US de Microsoft et des fourchettes de salaires et de mise en œuvre des sources citées, pas un devis. Votre situation sera différente : si vous avez déjà l'équipe, la ligne des personnes est un coût que vous avez déjà choisi.
Architecture
Spark et Polaris pour les plus gros volumes. DuckDB pour les données que vous avez réellement.
C'est la vraie différence d'architecture, et elle explique l'essentiel de l'écart de coût. Fabric exécute des moteurs distribués conçus pour répartir d'énormes traitements sur de nombreuses machines. Querri exécute DuckDB, un moteur analytique intégré au processus, extrêmement rapide sur une seule machine, sur des fichiers ouverts Parquet et Iceberg.
Microsoft Fabric
Des moteurs distribués sur une seule capacité partagée
- Spark pour les lakehouses et les notebooks ; chaque CU donne deux cœurs Spark, avec des pointes jusqu'à 3x.
- Polaris, un moteur SQL distribué, derrière le Fabric Warehouse ; VertiPaq derrière Power BI et Direct Lake.
- OneLake stocke les tables au format Delta Parquet ou Iceberg dans votre tenant.
- Réellement le bon outil pour des dizaines de téraoctets, le streaming et la data science à grande échelle.
Querri
DuckDB sur des fichiers ouverts, à la taille des données métier
- Les données de chaque organisation sont stockées en Parquet dans des tables Apache Iceberg, dans son propre stockage.
- DuckDB les interroge dans le processus : aucun cluster à démarrer, dimensionner, garder actif ou payer pendant qu'il est inactif.
- Python prend le relais là où un dataframe fait mieux que le SQL.
- Des formats ouverts de bout en bout : rien dans vos données n'est enfermé dans un moteur propriétaire.
Où chaque moteur est le bon outil
Pourquoi l'architecture se voit sur la facture
Un moteur distribué doit être provisionné pour le pic : la capacité reste réservée, que quelqu'un pose une question ou non, et les sessions Spark y puisent tant qu'elles sont ouvertes. Sur Fabric même, un benchmark public a montré que DuckDB sur un seul nœud terminait le même traitement de 5 GB avec environ un cinquième des CUs utilisées par Spark, et démarrait en quelques secondes au lieu de plusieurs minutes. Querri repose sur cette architecture, et c'est en grande partie ce qui lui permet de réunir le stockage, le moteur, l'IA, les tableaux de bord et des lecteurs illimités dans une seule offre prévisible.
Intégré, pas assemblé
Tout ce qui sépare vos données de la réponse, dans un seul produit
Dans Fabric, ce sont des charges de travail distinctes à construire et à relier. Dans Querri, elles forment une seule chaîne : les nouvelles données reconstruisent les vues qui en dépendent, les KPI sont recalculés et chaque actualisation de tableau de bord rejoue sa requête enregistrée, si bien que chaque chiffre remonte jusqu'à sa source.
Plus de 125 connecteurs
CRM, comptabilité, ERP, paiements, publicité et bases de données, plus les tableurs et les fichiers.
Nettoyage automatique des données
Plus de 180 contrôles sur chaque table, et le Janitor pour corriger ce qu'ils trouvent.
La Bibliothèque
Une couche sémantique pensée pour le métier : définitions, KPI et règles, enseignés simplement en les énonçant.
Tableaux de bord
Créés en le demandant ou à partir d'une capture d'écran, partagés avec des lecteurs illimités.
Analyses nocturnes et Moniteurs
Querri parcourt vos données pendant la nuit et montre ce qui a changé.
MCP pour Claude et ChatGPT
Chaque assistant répond à partir des mêmes définitions, selon les droits d'accès de chacun.
Rapports et Excel
Projets planifiés, classeurs mis en forme et présentations, livrés pour vous.
Marque blanche et intégration
Apportez la même compréhension dans votre propre produit, sous votre marque.
Utiliser les deux
Comment Microsoft Fabric et Querri fonctionnent ensemble
Beaucoup d'équipes utiliseront les deux, et c'est une bonne configuration. Gardez Fabric, Power BI et Excel pour ce qu'ils font bien, et faites de Querri l'endroit où le métier pose les questions pour lesquelles personne n'a créé de rapport. Vos données Fabric deviennent l'une des sources de Querri, à côté des systèmes qui vivent hors de Microsoft.
À garder chez Microsoft
- Les rapports Power BI sur lesquels s'appuie votre conseil d'administration
- Excel, là où travaille la finance
- L'ingénierie de données à grande échelle et les charges Spark
- La gouvernance avec Entra ID et Purview
À faire dans Querri
- Les questions pour lesquelles personne n'a créé de rapport
- Des définitions qui appartiennent au métier, en langage clair
- Des tableaux de bord pour tous, sans licences de lecteur
- Des réponses IA dans Querri, Claude et ChatGPT
Comment fonctionne la connexion
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Les entrepôts Fabric et les points de terminaison SQL des lakehouses parlent le même protocole que SQL Server. Querri s'y connecte via son connecteur SQL Server, en s'authentifiant comme un service principal Microsoft Entra disposant d'un accès en lecture. Nous vous aidons à le configurer.
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Il synchronise une copie des tables que vous choisissez selon le rythme que vous fixez, de toutes les heures à tous les mois. Seule la synchronisation touche Fabric, donc les questions du quotidien dans Querri ne puisent pas dans votre capacité.
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Pour les très grandes tables, synchronisez les tables curées ou agrégées que votre équipe a déjà construites. Fabric fait le gros du travail ; Querri pose les questions.
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Querri n'écrit jamais dans Fabric, et vos données ne servent jamais à entraîner un modèle.
FAQ
Les questions que l'on se pose en comparant Querri et Fabric
Querri remplace-t-il Microsoft Fabric ?
Pour une équipe sans ingénieurs data qui veut des réponses métier, Querri couvre ce pour quoi elle utiliserait Fabric : connecter les systèmes, stocker et nettoyer les données, définir les indicateurs, les tableaux de bord et l'IA. Pour une ingénierie des données lourde, des dizaines de téraoctets, le streaming ou le machine learning, Fabric est la plateforme la plus solide, et Querri peut fonctionner à ses côtés.
Combien coûte Microsoft Fabric par mois ?
Fabric est facturé à la capacité, à $0.18 par CU-heure dans US East. F2 coûte $262.80 par mois en paiement à l'usage et F64 $8,409.60, environ 41 % de moins avec une réservation d'un an. Sous F64, chaque personne qui consulte du contenu Power BI a aussi besoin d'une licence Pro ($14) ou Premium Per User ($24). Querri, c'est une seule offre prévisible, avec l'IA, les tableaux de bord et des lecteurs illimités inclus ; consultez les offres actuelles.
Qu'est-ce que la limitation Fabric, et pourquoi les rapports échouent-ils ?
Fabric lisse l'utilisation dans le temps, puis applique une limitation quand une capacité a consommé plus qu'elle n'a. Au-delà de 10 minutes de capacité future, les nouvelles requêtes interactives sont retardées de 20 secondes ; au-delà de 60 minutes, elles sont rejetées ; au-delà de 24 heures, toutes les requêtes sont rejetées. Les utilisateurs voient « La capacité de calcul Fabric de votre organisation a dépassé ses limites. » Querri n'a aucune capacité à limiter : les questions s'exécutent dans l'enveloppe de crédits de votre offre.
Qu'est-ce que le dépassement de capacité Fabric, et est-il activé par défaut ?
Le dépassement de capacité permet à une capacité de continuer à fonctionner au-delà de ses limites et facture l'excédent à 3x le tarif à l'usage. La documentation de Microsoft indique qu'il est activé par défaut pour les nouvelles capacités, avec un seuil par défaut de 25 %, et que les frais réels peuvent dépasser ce seuil. Vous pouvez le modifier ou le désactiver. Querri ne facture jamais automatiquement de dépassement.
Copilot dans Fabric coûte-t-il plus cher ?
Copilot dans Fabric et Power BI exige une capacité payante F2 ou supérieure et n'est pas disponible sur une capacité d'essai. Il n'a pas de frais séparés, mais il consomme la même capacité que vos rapports et vos pipelines, si bien qu'un usage intensif peut entraîner une limitation. Microsoft 365 Copilot, à $30 par utilisateur et par mois, peut aussi répondre à partir des modèles Power BI. Dans Querri, l'IA est incluse dans toutes les offres.
Ai-je besoin de F64 pour Power BI ?
Pas pour Copilot : F2 suffit. F64 compte pour la consultation : sous F64, chaque lecteur de contenu Power BI a besoin d'une licence Pro ou PPU, et la consultation gratuite commence à F64, environ $8,400 par mois au tarif catalogue. Querri inclut des lecteurs de tableaux de bord illimités dans toutes les offres, y compris Gratuit.
Le moteur DuckDB de Querri est-il assez rapide face à Spark ?
Pour les données métier, il est généralement plus rapide. DuckDB exécute les requêtes analytiques dans le processus, sur une seule machine, sans cluster à démarrer : les requêtes sur des millions de lignes répondent en quelques secondes. Spark paie un coût de coordination pour répartir le travail entre plusieurs machines, qui ne se justifie que lorsque les données sont bien trop volumineuses pour une seule. Pour des dizaines de téraoctets ou des pétaoctets, les moteurs distribués de Fabric sont le bon outil.
Quel volume de données Querri peut-il gérer ?
Querri est conçu pour les données qui font tourner les entreprises : CRM, comptabilité, ERP, publicité, paiements et tableurs, en général de quelques mégaoctets à des centaines de gigaoctets. Les fichiers s'importent jusqu'à 2 GB chacun, et le stockage augmente avec votre offre. Si vos données se comptent en dizaines de téraoctets, un entrepôt ou un lakehouse est le bon endroit pour elles, et Querri peut répondre à partir des tables agrégées que vous synchronisez.
Querri se connecte-t-il à Microsoft Fabric ou à OneLake ?
Oui, via son connecteur SQL Server. Les entrepôts Fabric et les points de terminaison SQL des lakehouses parlent le même protocole que SQL Server, donc Querri peut synchroniser les tables que vous choisissez, en s'authentifiant comme un service principal Microsoft Entra disposant d'un accès en lecture. Il se connecte aussi aux bases SQL Server et Azure SQL, aux fichiers Excel et CSV et à plus de 125 systèmes métier, y compris ceux qui vivent hors de Microsoft.
Querri interroge-t-il mes données en direct ?
Pas vos données Fabric. Querri synchronise une copie de vos sources Fabric dans son propre stockage, en Parquet dans des tables Iceberg, selon le calendrier que vous fixez, de toutes les heures à tous les mois. Chaque réponse reflète la dernière synchronisation, et vos systèmes sources voient une lecture planifiée plutôt qu'une avalanche de requêtes. L'exception, ce sont Snowflake et Databricks, où une table peut rester dans l'entrepôt et être interrogée en direct, avec l'offre Scale.
Querri est-il assez sûr pour côtoyer Microsoft 365 ?
Querri est certifié SOC 2 Type II, HIPAA et ISO 27001:2022. Chaque organisation dispose de sa propre base de données et de son propre stockage, les politiques d'accès au niveau des lignes s'appliquent aussi bien dans le chat que dans les tableaux de bord et le MCP, et vos données ne servent jamais à entraîner un modèle. L'étendue de Microsoft en matière d'identité et de conformité est plus large, et si Entra et Purview doivent gouverner chaque octet, c'est une raison de rester sur Fabric.
Quelle est la meilleure alternative à Microsoft Fabric pour une équipe sans ingénieurs data ?
Une alternative qui n'exige ni pipeline, ni modèle sémantique, ni capacité avant la première réponse. Querri connecte vos systèmes, nettoie les données automatiquement, apprend vos définitions en langage courant et crée des tableaux de bord sur simple demande, avec une seule offre prévisible. Vous pouvez commencer avec l'offre gratuite.
Power BI Q&A fonctionnera-t-il toujours ?
Microsoft retire Power BI Q&A d'ici fin décembre 2026 et oriente les utilisateurs vers Copilot, qui exige une capacité Fabric payante ou une licence Microsoft 365 Copilot. Querri inclut les questions en langage courant dans toutes les offres.
Puis-je d'abord essayer Querri sur mes propres données ?
Oui. Vous pouvez commencer avec l'offre gratuite, sans carte de crédit, connecter une source et poser votre question. Voir les offres pour savoir ce que chacune comprend. Vous pouvez aussi apporter votre question la plus difficile à une présentation de 20 minutes.
Sources
D'où viennent ces faits
Vérifié le 15 octobre 2026. Microsoft fait souvent évoluer Fabric ; si quelque chose ici n'est plus à jour, dites-le-nous et nous le corrigerons.
- Microsoft Fabric pricing Microsoft Azure
- Azure Retail Prices API (Fabric CU-hour rates) Microsoft Azure, Oct 2026
- Power BI pricing Microsoft
- Microsoft Fabric licenses (viewers below F64) Microsoft Learn
- Copilot in Fabric overview Microsoft Learn
- The Fabric throttling policy Microsoft Learn
- Enable capacity overage Microsoft Learn
- Pause and resume your capacity Microsoft Learn
- Surge protection Microsoft Learn
- Evaluate and optimize your capacity Microsoft Learn
- Fabric Capacity Metrics app Microsoft Learn
- Spark job concurrency and queueing Microsoft Learn
- OneLake overview Microsoft Learn
- Direct Lake overview Microsoft Learn
- Extending Polaris to support transactions (the Fabric Warehouse engine) Microsoft, arXiv, Jan 2024
- FabCon and SQLCon 2026 in Barcelona Microsoft Azure blog, Sep 2026
- Power BI Q&A retirement (MC1218421) Microsoft 365 Message Center, Jan 2026
- Fabric IQ roadmap Directions on Microsoft, Aug 2026
- "All of my Power BI reports are failing" Microsoft Q&A, Jan 2026
- Fabric capacity stuck in Pausing Microsoft Q&A, Apr 2026
- Unusual Fabric cost increase on an F8 reservation Microsoft Q&A, Nov 2025
- Well-Architected: cost optimization for Microsoft Fabric Microsoft Learn
- Why you should enable capacity overage Actionable Reporting, Mar 2026
- Microsoft Fabric, two years later Hylaine (Microsoft partner), Dec 2025
- 10 things I hate about Fabric deployment pipelines Data Savvy (Meagan Longoria), Aug 2026
- Fabric benchmark: Spark versus Python notebooks endjin, Apr 2026
- Microsoft Fabric pricing and licensing AlphaBOLD, Aug 2026
- What does a Microsoft Fabric implementation really cost? Towards AI, Sep 2026
- Why DuckDB DuckDB
- Big Data is Dead MotherDuck (Jordan Tigani), Feb 2023
- Is Big Data Dead? MotherDuck and the small data manifesto DataCamp podcast (Ryan Boyd), Oct 2024
- Querri pricing Querri
- Predictable credit use Querri docs
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