Datové týmy a Microsoft Fabric
Jednotná platforma Microsoft Fabric pro analýzu dat usnadňuje odborníkům na data spolupráci na datových projektech. Prostředky infrastruktury odstraňují datové sila a potřebu přístupu k více systémům a zlepšují spolupráci mezi odborníky na data.
Tradiční role a výzvy
V tradičním procesu vývoje analýz čelí datoví inženýři a datoví analytici několika výzvám. Datoví inženýři provádějí komplexní zpracování dat a pak kurátorují a obsluhují zdroje dat, aby datoví analytici mohli efektivně zobrazovat data pro firmu. Tento proces vyžaduje rozsáhlou komunikaci a koordinaci mezi těmito dvěma rolemi, což často vede k možným zpožděním a chybné interpretaci.
Datoví analytici musí před vytvořením sestav Power BI provádět rozsáhlé podřízené transformace dat. Tento časově náročný proces často nemá kontext, což analytikům znesnadňuje přímé připojení k datům.
Datoví vědci se také snaží integrovat nativní techniky datových věd s existujícími datovými systémy, které jsou často složité a těžkopádné. V důsledku toho datoví vědci najdou náročné efektivně poskytovat přehledy informované o datech.
Vývoj pracovních postupů pro spolupráci
Microsoft Fabric transformuje proces vývoje analýz sjednocením nástrojů na platformu SaaS, což umožňuje flexibilitu pro různé role k provádění nezbytných dovedností bez duplikování úsilí.
Datoví inženýři teď můžou ingestovat, transformovat a načítat velké objemy dat do OneLake a prezentovat je v libovolném úložišti dat, které dává největší smysl. Vzory načítání dat se zjednodušují pomocí kanálů a architektur, jako je například medallion, je možné snadno nakonfigurovat pomocí pracovních prostorů.
Datoví analytici získávají větší kontext a zjednodušují procesy, transformují data upstream pomocí služby Data Factory a připojují se k datům přímo pomocí režimu DirectLake.
Datoví vědci integrují nativní techniky datových věd snadněji a používají interaktivní generování sestav Power BI k poskytování přehledů informovaných dat.
Analytickí inženýři překlenují mezeru mezi datovými inženýry a analýzou dat tím, že zakážou prostředky úložiště dat, zajistí kvalitu dat a umožní samoobslužnou analýzu.
Uživatelé bez kódu a vývojáři občanů teď můžou prostřednictvím centra OneLake zjišťovat kurátorovaná data a dále je zpracovávat a analyzovat tak, aby vyhovovaly jejich potřebám, aniž by museli být závislí na datových inženýrech nebo duplikování dat.