Zespoły danych i usługa Microsoft Fabric
Ujednolicona platforma analizy danych w usłudze Microsoft Fabric ułatwia specjalistom ds. danych współpracę nad projektami danych. Sieć szkieletowa usuwa silosy danych i wymaga dostępu do wielu systemów, zwiększając współpracę między specjalistami ds. danych.
Tradycyjne role i wyzwania
W tradycyjnym procesie tworzenia analiz inżynierowie danych i analitycy danych stoją przed kilkoma wyzwaniami. Inżynierowie danych wykonują złożone przetwarzanie danych, a następnie curate i obsługują źródła danych, aby analitycy danych mogli efektywnie wyświetlać dane dla firmy. Ten proces wymaga obszernej komunikacji i koordynacji między dwiema rolami, często prowadząc do potencjalnych opóźnień i błędów interpretacji.
Analitycy danych muszą wykonywać obszerne przekształcenia danych podrzędnych przed utworzeniem raportów usługi Power BI. Ten czasochłonny proces często nie ma kontekstu, co utrudnia analitykom bezpośrednie łączenie się z danymi.
Analitycy danych mają również trudności z integracją natywnych technik nauki o danych z istniejącymi systemami danych, które często są skomplikowane i kłopotliwe. W związku z tym analitycy danych uważają, że efektywne dostarczanie szczegółowych informacji o danych jest trudne.
Ewolucja wspólnych przepływów pracy
Usługa Microsoft Fabric przekształca proces tworzenia analiz przez ujednolicenie narzędzi w platformę SaaS, umożliwiając elastyczność różnych ról w celu wykonywania niezbędnych umiejętności bez duplikowania wysiłków.
Inżynierowie danych mogą teraz pozyskiwać, przekształcać i ładować duże ilości danych do usługi OneLake i prezentować je w dowolnym magazynie danych. Wzorce ładowania danych są uproszczone przy użyciu potoków i architektur, takich jak medalion, można łatwo skonfigurować przy użyciu obszarów roboczych.
Analitycy danych zyskują większy kontekst i usprawniają procesy, przekształcając dane nadrzędne za pomocą usługi Data Factory i łącząc się z danymi bardziej bezpośrednio przy użyciu trybu DirectLake.
Analitycy danych łatwiej integrują natywne techniki nauki o danych i używają interaktywnego raportowania usługi Power BI w celu zapewnienia szczegółowych informacji o danych.
Inżynierowie analizy łączą lukę między inżynierią danych a analizą danych, konfigurując zasoby magazynu danych, zapewniając jakość danych i umożliwiając samoobsługową analizę.
Użytkownicy niskokodowi i deweloperzy obywateli mogą teraz odnajdywać wyselekcjonowane dane za pośrednictwem centrum OneLake oraz przetwarzać je i analizować zgodnie z ich potrzebami bez konieczności zależnych od inżynierów danych ani duplikowania danych.