Datateam och Microsoft Fabric
Microsoft Fabrics enhetliga dataanalysplattform gör det enklare för dataproffs att samarbeta i dataprojekt. Fabric tar bort datasilor och behovet av åtkomst till flera system, vilket förbättrar samarbetet mellan dataproffs.
Traditionella roller och utmaningar
I en traditionell analysutvecklingsprocess står datatekniker och dataanalytiker inför flera utmaningar. Datatekniker utför komplex databearbetning och kurerar och hanterar sedan datakällor så att dataanalytiker kan visa data effektivt för verksamheten. Den här processen kräver omfattande kommunikation och samordning mellan de två rollerna, vilket ofta leder till potentiella fördröjningar och feltolkningar.
Dataanalytiker måste utföra omfattande nedströmsdatatransformeringar innan de skapar Power BI-rapporter. Den här tidskrävande processen saknar ofta sammanhang, vilket gör det svårt för analytiker att ansluta till data direkt.
Dataforskare kämpar också för att integrera inbyggda datavetenskapstekniker med befintliga datasystem, som ofta är komplexa och besvärliga. Därför tycker dataexperter att det är svårt att tillhandahålla datainformerade insikter effektivt.
Utveckling av samarbetsarbetsflöden
Microsoft Fabric omvandlar analysutvecklingsprocessen genom att förena verktyg till en SaaS-plattform, vilket ger flexibilitet för olika roller att utföra nödvändiga färdigheter utan att duplicera arbete.
Datatekniker kan nu mata in, transformera och läsa in stora mängder data i OneLake och presentera dem i det datalager som passar bäst. Datainläsningsmönster förenklas med hjälp av pipelines och arkitekturer, till exempel medallion, kan enkelt konfigureras med hjälp av arbetsytor.
Dataanalytiker får större kontext och effektiviserar processer, transformerar data uppströms med Data Factory och ansluter med data mer direkt med DirectLake-läge.
Dataforskare Integrera inbyggda datavetenskapstekniker enklare och använda Power BI:s interaktiva rapportering för att tillhandahålla datainformerade insikter.
Analystekniker överbryggar klyftan mellan datateknik och dataanalys genom att kurera datalagertillgångar, säkerställa datakvalitet och aktivera självbetjäningsanalys.
Användare med låg till ingen kod och medborgarutvecklare kan nu identifiera kurerade data via OneLake-hubben och ytterligare bearbeta och analysera dem så att de passar deras behov utan att vara beroende av datatekniker eller duplicera data.