Explore e transforme dados em uma casa no lago
Transformar e carregar dados
A maioria dos dados requer transformações antes de serem carregados em tabelas. Você pode ingerir dados brutos diretamente em uma casa de lago e, em seguida, transformar e carregar em tabelas. Independentemente do seu design de ETL, você pode transformar e carregar dados simplesmente usando as mesmas ferramentas para ingerir dados. Os dados transformados podem ser carregados como um arquivo ou uma tabela Delta.
- Os notebooks são favorecidos por engenheiros de dados familiarizados com diferentes linguagens de programação, incluindo PySpark, SQL e Scala.
- O Dataflows Gen2 é excelente para desenvolvedores familiarizados com o Power BI ou o Excel, pois eles usam a interface do PowerQuery.
- Os pipelines fornecem uma interface visual para executar e orquestrar processos ETL. Os pipelines podem ser tão simples ou complexos quanto você precisar.
Analise e visualize dados em uma casa de lago
Depois que os dados são ingeridos, transformados e carregados, eles ficam prontos para serem usados por outras pessoas. Os itens de malha fornecem a flexibilidade necessária para cada organização para que você possa usar as ferramentas que funcionam para você.
- Os cientistas de dados podem usar notebooks ou Data wrangler para explorar e treinar modelos de aprendizado de máquina para IA.
- Os desenvolvedores de relatórios podem usar o modelo semântico para criar relatórios do Power BI.
- Os analistas podem usar o ponto de extremidade de análise SQL para consultar, filtrar, agregar e explorar dados em tabelas lakehouse.
Ao combinar os recursos de visualização de dados do Power BI com o armazenamento centralizado e o esquema tabular de um data lakehouse, você pode implementar uma solução de análise completa em uma única plataforma.