Team di dati e Microsoft Fabric
La piattaforma unificata di analisi dei dati di Microsoft Fabric semplifica la collaborazione ai progetti tra i professionisti dei dati. Fabric elimina i silo di dati e la necessità di accedere a più sistemi, migliorando la collaborazione tra i professionisti dei dati.
Ruoli tradizionali e problematiche
In un processo di sviluppo di analisi tradizionale, i data engineer e gli analisti dei dati devono affrontare diverse problematiche. I data engineer eseguono un'elaborazione dati complessa e quindi curano e gestiscono le origini dati in modo che gli analisti dei dati possano visualizzare i dati in modo efficace per il lavoro. Questo processo richiede ampiezza di comunicazione e coordinamento tra i due ruoli, spesso causando potenziali ritardi ed errori di interpretazione.
Gli analisti dei dati devono eseguire trasformazioni estese dei dati downstream prima di creare i report di Power BI. Si tratta di un processo dispendioso in termini di tempo, che spesso è privo di contesto, rendendo difficile per gli analisti connettersi direttamente ai dati.
Gli scienziati dei dati inoltre faticano a integrare tecniche di data science native con i sistemi dati esistenti, che sono spesso complessi e complicati. Di conseguenza, per gli scienziati dei dati è difficile fornire in modo efficiente informazioni dettagliate e informate sui dati.
Evoluzione dei flussi di lavoro collaborativi
Microsoft Fabric trasforma il processo di sviluppo dell'analisi unificando gli strumenti in una piattaforma SaaS, offrendo ai diversi ruoli la flessibilità per eseguire le capacità necessarie senza duplicare gli sforzi.
I data engineer possono ora inserire, trasformare e caricare grandi quantità di dati in OneLake e presentarli in qualsiasi archivio appropriato. I modelli di caricamento dei dati sono semplificati usando pipeline e architetture, ad esempio a medaglione, che possono essere facilmente configurati usando le aree di lavoro.
Gli analisti dei dati ottengono un contesto più ampio e semplificano i processi, trasformando i dati upstream con Data Factory e connettendosi con i dati in modo più diretto usando la modalità DirectLake.
Gli scienziati dei dati integrano più facilmente le tecniche di data science native e usano la creazione di report interattivi di Power BI per fornire informazioni dettagliate basate sui dati.
Gli ingegneri di analisi colmano il divario tra ingegneria dei dati e analisi dei dati curando gli asset dell'archivio dati, garantendo la qualità dei dati e abilitando l'analisi self-service.
Utenti low-to-no-code e citizen developer possono ora individuare dati curati tramite l'hub OneLake, elaborarli ulteriormente e quindi analizzarli in base alle proprie esigenze senza dipendere dai data engineer o dalla duplicazione dei dati.