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Datenqualität für gespiegelte Microsoft Fabric-Datenbanken

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Als Datenreplikationslösung ist die Spiegelung in Fabric eine kostengünstige Lösung mit geringer Latenz, um Daten aus verschiedenen Systemen auf einer einzigen Analyseplattform zusammenzuführen. Sie können Ihren vorhandenen Datenbestand kontinuierlich direkt in OneLake von Fabric replizieren, einschließlich Daten aus Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Snowflake.

Durch die Spiegelung in Fabric können Benutzer ein End-to-End-Produkt nutzen, das Ihre Analyseanforderungen vereinfachen soll. Die Spiegelung wurde für Offenheit und Zusammenarbeit zwischen Microsoft und Technologielösungen entwickelt, die das Open-Source-Delta Lake-Tabellenformat lesen können. Die Spiegelung ist eine kostengünstige Lösung mit geringer Latenz, mit der Sie ein Replikat Ihrer Daten in OneLake erstellen können, das für alle Ihre analytischen Anforderungen verwendet werden kann. Weitere Informationen zur Fabric-Spiegelung finden Sie in der Fabric-Dokumentation.

Konfigurieren der Datenqualität für eine gespiegelte Fabric-Datenbank

  1. Aktivieren Sie die Spiegelung in Ihrem Fabric-Mandanten. Power BI-Administratoren können die Spiegelung für die gesamte organization oder für bestimmte Sicherheitsgruppen mithilfe der Einstellung im Power BI-Verwaltungsportal aktivieren oder deaktivieren. Die Spiegelung wird aktiviert, indem eine sichere Verbindung mit Ihrer operativen Datenquelle hergestellt wird. Sie wählen aus, ob eine gesamte Datenbank oder einzelne Tabellen repliziert werden sollen. Durch die Spiegelung werden Ihre Daten automatisch synchronisiert. Nach der Einrichtung werden die Daten kontinuierlich in OneLake repliziert, um die Analyse zu nutzen.

  2. Vergewissern Sie sich nach aktivierter Spiegelung und initiierter Replikation, dass die Spiegelungsreplikation erfolgreich abgeschlossen wurde.

  3. Öffnen Sie den SQL-Analyseendpunkt.

    Screenshot: Navigieren zum SQL-Endpunkt

  4. Wählen Sie auf der Registerkarte Berichterstellung die Option Semantikmodell automatisch aktualisieren aus.

    Automatisches Aktualisieren des Semantikmodells.

  5. Wechseln Sie zu Microsoft Purview Data Map, und überprüfen Sie die Datenquelle. Verwenden Sie die Dienstprinzipalauthentifizierung.

    Verwenden Sie den Dienstprinzipal für die Datamap-Überprüfung.

  6. Ordnen Sie nach Abschluss der Überprüfung die neuen Datenassets einem Datenprodukt in Microsoft Purview Unified Catalog zu, um die Zusammenstellung und Die Datenqualität zu bewerten.

  7. Wählen Sie in Ihrem Datenprodukt die gespiegelte Datenbank (nicht einzelne Tabellen) aus dem Katalog aus. Es sollte als Power BI-Dataset verfügbar sein.

    Auswählen eines Power BI-Datasets

  8. Alle Tabellen in Ihrer gespiegelten Datenbank sollten dem Datenprodukt automatisch als OneLake Delta Tables hinzugefügt werden.

    Screenshot der One Lake Delta-Tabelle.

  9. Führen Sie im Bereich Data Quality von Heath management in Unified Catalog eine Datenqualitätsüberprüfung durch, oder profilieren Sie Ihre Daten wie gewohnt.

Wichtig

  • Verwenden Sie Dienstprinzipale für Datenzuordnungsscans und eine verwaltete Identität für Datenqualitätsüberprüfungen.
  • Wählen Sie die gespiegelte Datenbank anstelle einzelner Tabellen aus.
  • Aktualisieren Sie das Semantikmodell jedes Mal.
  • Wenn Ihre gespiegelten Datenbanktabellen in Fabric Lakehouse nicht verfügbar sind, wenden Sie sich an den Fabric-Support.
  • Die Datenqualitätsüberprüfung wird nur für das Lakehouse-Delta-, Iceberg- und Parquet-Dateiformat unterstützt.
  • Es gibt eine Abhängigkeit vom Fabric-Team, um Verknüpfungselemente von nativen Elementen in den Unterartikeln des OneLake SDK für Lakehouse zu unterscheiden. Vorerst werden alle Verknüpfungselemente (Tabellen und Dateien) beim Scannen als native Elemente betrachtet.

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