Équipes de données et Microsoft Fabric
La plateforme d’analyse de données unifiées de Microsoft Fabric facilite la collaboration des professionnels des données sur des projets de données. Fabric supprime les silos de données et la nécessité d’accéder à plusieurs systèmes, ce qui améliore la collaboration entre les professionnels des données.
Rôles et défis traditionnels
Dans un processus de développement d’analytique traditionnel, les ingénieurs données et les analystes de données sont confrontés à plusieurs défis. Les ingénieurs données effectuent un traitement complexe des données, puis organisent et servent des sources de données afin que les analystes de données puissent afficher efficacement les données pour l’entreprise. Ce processus nécessite une communication et une coordination étendues entre les deux rôles, ce qui entraîne souvent des retards potentiels et des interprétations erronées.
Les analystes de données doivent effectuer des transformations de données en aval étendues avant de créer des rapports Power BI. Ce processus fastidieux manque souvent de contexte, ce qui rend difficile pour les analystes de se connecter directement aux données.
Les scientifiques des données ont également du mal à intégrer des techniques natives de science des données à des systèmes de données existants, qui sont souvent complexes et fastidieux. Par conséquent, les scientifiques des données trouvent difficile de fournir efficacement des informations éclairées sur les données.
Évolution des flux de travail collaboratifs
Microsoft Fabric transforme le processus de développement d’analytique en unifiant des outils en une seule plateforme SaaS, ce qui permet à différents rôles d’effectuer des compétences nécessaires sans dupliquer les efforts.
Les ingénieurs de données peuvent désormais ingérer, transformer et charger de grandes quantités de données en OneLake et les présenter dans le magasin de données le plus judicieux. Les modèles de chargement des données sont simplifiés à l’aide de pipelines et les architectures, comme medallion, peuvent être facilement configurées à l’aide d’espaces de travail.
Les analystes de données gagnent en contexte et en rationalisation des processus, pour transformer des données en amont avec Data Factory et se connecter avec des données plus directement à l’aide du mode DirectLake.
Les scientifiques de données intègrent des techniques de science des données natives plus aisément et peuvent utiliser les rapports interactifs de Power BI pour fournir des insights basés sur les données.
Les ingénieurs d’analytique comblent le fossé entre l’ingénierie des données et l’analyse des données en organisant des ressources de magasin de données, en garantissant la qualité des données et en activant l’analytique en libre-service.
Les utilisateurs à faible niveau de code et les développeurs citoyens peuvent désormais découvrir des données organisées via le hub OneLake, et les analyser pour répondre à leurs besoins sans dépendre des ingénieurs de données ou dupliquer des données.