Gegevensteams en Microsoft Fabric
Met het geïntegreerde platform voor gegevensanalyse van Microsoft Fabric kunnen gegevensprofessionals eenvoudiger samenwerken aan gegevensprojecten. Fabric verwijdert gegevenssilo's en de noodzaak voor toegang tot meerdere systemen, waardoor de samenwerking tussen dataprofessionals wordt verbeterd.
Traditionele rollen en uitdagingen
In een traditioneel analyseontwikkelingsproces hebben data engineers en gegevensanalisten verschillende uitdagingen. Data engineers voeren complexe gegevensverwerking uit en cureren en verwerken vervolgens gegevensbronnen, zodat gegevensanalisten gegevens effectief kunnen weergeven voor het bedrijf. Dit proces vereist uitgebreide communicatie en coördinatie tussen de twee rollen, wat vaak leidt tot potentiële vertragingen en onjuiste interpretaties.
Gegevensanalisten moeten uitgebreide downstreamgegevenstransformaties uitvoeren voordat ze Power BI-rapporten maken. Dit tijdrovende proces ontbreekt vaak aan context, waardoor het moeilijk is voor analisten om rechtstreeks verbinding te maken met gegevens.
Gegevenswetenschappers hebben ook moeite om systeemeigen data science-technieken te integreren met bestaande gegevenssystemen, die vaak complex en omslachtig zijn. Als gevolg hiervan vinden gegevenswetenschappers het lastig om efficiënt inzichten op basis van gegevens te bieden.
Ontwikkeling van samenwerkingswerkstromen
Microsoft Fabric transformeert het analyseontwikkelingsproces door hulpprogramma's samen te stellen in een SaaS-platform, waardoor flexibiliteit voor verschillende rollen de benodigde vaardigheden kan uitvoeren zonder dat er hoeft te worden gedupliceerd.
Data engineers kunnen nu grote hoeveelheden gegevens opnemen, transformeren en laden in OneLake en deze presenteren in de gegevensopslag die het meest zinvol is. Patronen voor het laden van gegevens worden vereenvoudigd met behulp van pijplijnen en architecturen, zoals medalsight, kunnen eenvoudig worden geconfigureerd met behulp van werkruimten.
Gegevensanalisten krijgen meer context en stroomlijnen processen, transformeren gegevens upstream met Data Factory en verbinding maken met gegevens rechtstreeks met behulp van de DirectLake-modus.
Gegevenswetenschappers integreren eenvoudiger systeemeigen technieken voor gegevenswetenschap en maken gebruik van interactieve rapportage van Power BI om inzichten op basis van gegevens te bieden.
Analysetechnici overbruggen de kloof tussen data engineering en gegevensanalyse door assets voor gegevensopslag te cureren, gegevenskwaliteit te garanderen en selfserviceanalyse mogelijk te maken.
Gebruikers met weinig code en burgerontwikkelaars kunnen nu gecureerde gegevens detecteren via de OneLake-hub en deze verder verwerken en analyseren op basis van hun behoeften zonder afhankelijk te zijn van data engineers of het dupliceren van gegevens.