資料小組與 Microsoft Fabric
Microsoft Fabric 的統一資料分析平台可讓資料專業人員更輕鬆地共同處理資料專案。 網狀架構可移除資料孤島以及存取多個系統的需求，加強資料專業人員之間的共同作業。
傳統角色和挑戰
在傳統分析開發程序中，資料工程師和資料分析師面臨數種挑戰。 資料工程師會執行複雜的資料處理，然後策劃和提供資料來源，讓資料分析師可以有效地顯示企業的資料。 此程序需要這兩個角色之間的大量溝通和協調，因此通常會導致潛在的延遲和誤解。
資料分析師需要先執行大量下游資料轉換，才能建立 Power BI 報表。 這種耗時的程序通常缺乏內容，讓分析師難以直接與資料連線。
資料科學家也難以整合原生資料科學技術與現有的資料系統，而這些系統通常很複雜且繁瑣。 因此，資料科學家發現有效率地提供以資料為參考的深入解析有其挑戰性。
共同作業工作流程的演進
Microsoft Fabric 會將工具統一到 SaaS 平台，以轉換分析開發程序，讓不同的角色能夠彈性地執行必要技能，而不需要重複工作。
「資料工程師」現在可以內嵌、轉換和載入大量資料至 OneLake，並將其呈現在最有意義的資料存放區中。 資料載入模式是使用管線和架構 (例如獎章) 予以簡化，而且可以使用工作區輕鬆進行設定。
「資料分析師」可取得更大的內容並簡化程序，以使用 Data Factory 來轉換上游資料，以及使用 DirectLake 模式更直接地與資料連線。
「資料科學家」可更輕鬆地整合原生資料科學技術，並使用 Power BI 的互動式報告，以提供以資料為參考的深入解析。
「分析工程師」可策劃資料存放區資產、確保資料品質，以及啟用自助分析，來彌補資料工程與資料分析之間的差距。
「低到無程式碼使用者」和「公民開發者」現在可以透過 OneLake 中樞來探索所策劃的資料，並進一步對其處理和分析以符合其需求，而不需要依賴資料工程師或複製資料。