Datenteams und Microsoft Fabric
Die einheitliche Datenanalyse-Plattform von Microsoft Fabric erleichtert Datenfachleuten die Zusammenarbeit an Datenprojekten. Fabric beseitigt Datensilos und die Notwendigkeit des Zugriffs auf mehrere Systeme, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Datenexpert*innen verbessert wird.
Traditionelle Rollen und Herausforderungen
In einem herkömmlichen Analyseentwicklungsprozess stellen sich Dateningenieure und Datenanalysten mehreren Herausforderungen. Dateningenieure führen komplexe Datenverarbeitungen durch und verarbeiten dann Datenquellen, damit Datenanalysten diese Daten effektiv für das Unternehmen anzeigen können. Dieser Prozess erfordert eine umfangreiche Kommunikation und Koordination zwischen den beiden Rollen, was oft zu möglichen Verzögerungen und Fehlinterpretationen führt.
Datenanalysten müssen umfangreiche nachgelagerte Datentransformationen durchführen, bevor sie Power BI-Berichte erstellen können. Bei diesem zeitaufwändigen Prozess fehlt oft der Kontext, was es für Analysten schwierig macht, eine direkte Verbindung zu den Daten herzustellen.
Data Scientists haben auch Schwierigkeiten, native Data Science-Techniken in bestehende Datensysteme zu integrieren, die oft komplex und schwerfällig sind. Infolgedessen ist es für Data Scientists eine Herausforderung, datengestützte Erkenntnisse effizient bereitzustellen.
Weiterentwicklung von Workflows für die Zusammenarbeit
Microsoft Fabric transformiert den Entwicklungsprozess für Analysen, indem es die Tools in einer SaaS-Plattform vereint und so verschiedenen Rollen die Möglichkeit gibt, die erforderlichen Fähigkeiten ohne doppelten Aufwand einzusetzen.
Dateningenieure können jetzt große Datenmengen in OneLake aufnehmen, umwandeln und laden und sie in dem Datenspeicher präsentieren, der am sinnvollsten ist. Die Muster für das Laden von Daten werden durch Pipelines vereinfacht und Architekturen wie Medallion lassen sich durch Arbeitsbereiche leicht konfigurieren.
Datenanalysten erhalten mehr Kontext und optimieren ihre Prozesse, indem sie Daten mit Data Factory im Vorfeld transformieren und mit dem DirectLake-Modus eine direktere Verbindung zu den Daten herstellen.
Data Scientists können native Data Science-Techniken leichter integrieren und die interaktiven Berichte von Power BI nutzen, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen.
Analytics-Ingenieure schließen die Lücke zwischen Datentechnik und Datenanalyse, indem sie die Datenbestände pflegen, die Datenqualität sicherstellen und Self-Service-Analysen ermöglichen.
Benutzer, die wenig oder gar keinen Code verwenden, und Entwickler ohne Programmiererfahrung können nun kuratierte Daten über den OneLake Hub entdecken und diese nach ihren Bedürfnissen weiterverarbeiten und analysieren, ohne von Dateningenieuren abhängig zu sein oder Daten zu duplizieren.