Consulte e informe sobre los datos en su almacén de lago de Fabric

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Ahora que la arquitectura del medallón está en vigor, los equipos de datos y la empresa pueden empezar a usarlos para consultar e informar sobre los datos. Fabric tiene varias herramientas y tecnologías que le permiten consultar e informar sobre los datos de la instancia del almacén de lago, incluidos los puntos de conexión de análisis SQL y el modo Direct Lake en los modelos semánticos de Power BI.

Cargar datos en tu almacén de lago

Teams puede usar SQL para explorar y consultar datos en la capa de oro. Puede analizar los datos en tablas delta en cualquier capa de la arquitectura de medallón mediante el lenguaje T-SQL, guardar funciones, generar vistas y aplicar la seguridad de SQL. También puede usar el punto de conexión de análisis SQL para conectarse al almacén de lago desde aplicaciones y herramientas de terceros.

El punto de conexión de SQL Analytics en Fabric permite escribir consultas, administrar el modelo semántico y consultar datos mediante la experiencia de consulta visual.

Captura de pantalla del punto de conexión de análisis SQL en la interfaz de usuario de Fabric.

Nota:

El punto de conexión de análisis SQL funciona en modo de solo lectura sobre las tablas delta del almacén de lago. Para modificar los datos del almacén de lago, puede usar flujos de datos, cuadernos o canalizaciones.

Además de usar el punto de conexión de análisis SQL para la exploración de datos, también puede crear un modelo semántico de Power BI en Direct Lake modo para consultar datos en el almacén de lago. Cuando se crea una instancia de almacén de lago, el sistema también crea un modelo semántico predeterminado asociado. El modelo semántico predeterminado es un modelo semántico con métricas sobre los datos del lago de datos.

Captura de pantalla del modelo semántico de Power BI con relaciones entre tablas.

Los analistas de datos se conectan al modelo semántico mediante el modo Direct Lake, en el que el modelo semántico accede a los datos desde una instancia de almacén de lago. El modo Direct Lake almacena en caché los datos usados a menudo y los actualiza según sea necesario, combinando la velocidad de un modelo semántico con los datos actualizados de un almacén de lago.

Adaptar las capas de medallas para diferentes necesidades

La adaptación de capas de medallón a diferentes necesidades le permite optimizar el procesamiento de datos y el acceso para casos de uso específicos. Al personalizar estas capas, puede asegurarse de que la estructura y la organización de cada capa se alineen con los requisitos de diferentes grupos de usuarios, lo que mejora el rendimiento, la facilidad de uso y la relevancia de los datos para las diversas partes interesadas.

La creación de varias capas de oro adaptadas a diversos públicos o dominios destaca la flexibilidad de la arquitectura del medallón. Finanzas, ventas, ciencia de datos: cada uno puede tener su capa de oro optimizada, atendiendo a requisitos analíticos específicos.

Algunas aplicaciones, herramientas de terceros o sistemas requieren formatos de datos específicos. Puede usar su arquitectura de medallón para generar datos limpios y en el formato correcto.