探索和轉換 Lakehouse 中的資料
轉換和載入資料
大部分的資料都需要轉換，才能載入至資料表。 您可以將未經處理資料直接內嵌到湖存放庫，然後進一步轉換並載入至資料表。 無論 ETL 設計為何，您只要使用相同的工具轉換和載入資料，即可內嵌資料。 轉換的資料接著可以載入為檔案或 Delta 資料表。
- Notebooks 受到熟悉不同程式設計語言 (包括 PySpark、SQL 和 Scala) 的資料工程師所青睞。
- 資料流程 Gen2 非常適合熟悉 Power BI 或 Excel 的開發人員，因為這類人員使用的是 PowerQuery 介面。
- 管線提供視覺化介面來執行及協調 ETL 流程。 管線可根據需要變得簡單或複雜。
分析及視覺化 Lakehouse 中的資料
內嵌、轉換和載入資料之後，其他人就能夠使用這些資料。 Fabric 項目提供每個組織所需的彈性，讓您可以使用適合的工具。
- 資料科學家可以使用 Notebooks 或資料整頓工具，來探索和訓練 AI 的機器學習模型。
- 報告開發人員可以使用語意模型，來建立 Power BI 報告。
- 分析師可以使用 SQL 分析端點，來查詢、篩選、彙總，以及以其他方式探索湖存放庫資料表中的資料。
將 Power BI 的資料視覺效果功能與資料湖存放庫的集中式儲存體和表格式結構描述結合在一起，您即可以在單一平台上實作端對端分析解決方案。