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Microsoft Graph Data Connect expliqué : les données Microsoft 365 à grande échelle vers Azure et Fabric (Doublage IA)

Oct 31, 2026 · 13m 43s
Microsoft Graph Data Connect expliqué : les données Microsoft 365 à grande échelle vers Azure et Fabric (Doublage IA)
Description

Récupérer des millions d’enregistrements de SharePoint, Teams ou Exchange avec la Graph API classique, c’est subir pagination, limitation et erreurs HTTP 429. Cet épisode explique comment Microsoft Graph Data Connect...

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Récupérer des millions d’enregistrements de SharePoint, Teams ou Exchange avec la Graph API classique, c’est subir pagination, limitation et erreurs HTTP 429. Cet épisode explique comment Microsoft Graph Data Connect transfère des téraoctets de données Microsoft 365 vers Azure ou Microsoft Fabric via un pipeline, sans pagination ni limitation.Au programme :La différence entre Graph API (temps réel, petites requêtes), Graph Connectors (import de données) et Graph Data Connect (extraction en masse)Le modèle de sécurité : consentement administrateur jusqu’au niveau des propriétés, chiffrement avec vos propres clés via Azure Key Vault, pseudonymisation et journal de chaque exécutionLes destinations : Fabric Lakehouse, Azure Data Factory, Azure Blob Storage ou Data Lake, au format Delta ParquetLes cas d’usage : analyse de sécurité, modèles de collaboration, nettoyage du contenu et préparation à CopilotLa mise en place en six étapes et les limites : environ 45 minutes de latence, pas d’extraction entre locataires, coûts à la consommationPour les administrateurs Microsoft 365, data engineers, analystes et équipes sécurité qui veulent analyser les données du locataire à grande échelle.Cet épisode est une version française doublée par IA de la vidéo animée du M365 Show présentée par le Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Voir la vidéo: https://youtu.be/bAkJW8LO4xE🎧 Plus d’épisodes: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conférence Microsoft en ligne gratuite: https://m365con.net💼 Mirko Peters sur LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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Author Mirko Peters M365, Azure & AI
Organization m365 FM
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