Equipes de dados e o Microsoft Fabric
A plataforma unificada de análise de dados do Microsoft Fabric facilita o trabalho em conjunto de profissionais de dados em projetos de dados. O Fabric remove os silos de dados e a necessidade de acesso a diversos sistemas, aprimorando a colaboração entre os profissionais de dados.
Funções e desafios tradicionais
Em um processo de desenvolvimento de análise tradicional, engenheiros de dados e analistas de dados enfrentam vários desafios. Os engenheiros de dados executam processamento de dados complexos e, em seguida, coletam e atendem fontes de dados para que os analistas de dados possam exibir dados efetivamente para a empresa. Esse processo requer ampla comunicação e coordenação entre as duas funções, geralmente levando a possíveis atrasos e interpretações incorretas.
Os analistas de dados precisam executar extensas transformações de dados downstream antes de criar relatórios do Power BI. Esse processo demorado geralmente não tem contexto, dificultando a conexão direta dos analistas com os dados.
Os cientistas de dados também lutam para integrar técnicas nativas de ciência de dados a sistemas de dados existentes, que geralmente são complexos e morosos. Como resultado, os cientistas de dados consideram desafiador fornecer insights informados com dados com eficiência.
Evolução dos fluxos de trabalho colaborativos
O Microsoft Fabric transforma o processo de desenvolvimento de análise unificando ferramentas em uma plataforma SaaS, permitindo flexibilidade para diferentes funções executarem as habilidades necessárias sem duplicar esforços.
Os engenheiros de dados agora podem ingerir, transformar e carregar grandes quantidades de dados no OneLake e apresentá-los em qualquer armazenamento de dados que faça mais sentido. Os padrões de carregamento de dados são simplificados usando pipelines e arquiteturas, como a de medalhão, e podem ser facilmente configurados usando workspaces.
Os analistas de dados obtêm maior contexto e simplificam os processos, transformando dados upstream com o Data Factory e conectando-se com dados mais diretamente usando o modo DirectLake.
Os cientistas de dados integram técnicas de ciência de dados nativas com mais facilidade e usam os relatórios interativos do Power BI para fornecer insights informados por dados.
Os engenheiros de análise fazem a ponte entre a engenharia de dados e a análise de dados, selecionando ativos de armazenamento de dados, garantindo a qualidade dos dados e habilitando a análise de autoatendimento.
Usuários de low-code a no-code e desenvolvedores cidadãos agora podem descobrir dados coletados por meio do hub do OneLake e processar e analisá-los para atender às suas necessidades sem depender de engenheiros de dados ou duplicação de dados.