Erkunden Sie Datenteams und Microsoft Fabric
Die einheitliche Datenanalyseplattform von Microsoft Fabric erleichtert es Datenexperten, an Projekten zusammenzuarbeiten. Fabric erhöht die Zusammenarbeit zwischen Datenexperten, indem Datensilos entfernt und die Notwendigkeit mehrerer Systeme beseitigt wird.
Traditionelle Rollen und Herausforderungen
In einem herkömmlichen Analyseentwicklungsprozess stehen Datenteams häufig aufgrund der Teilung von Datenaufgaben und Workflows mehreren Herausforderungen gegenüber.
Data Engineers verarbeiten und zusammenstellen Daten für Analysten, die es dann zum Erstellen von Geschäftsberichten verwenden. Dieser Prozess erfordert eine umfangreiche Koordinierung, die häufig zu Verzögerungen und Fehlinterpretationen führt.
Datenanalysten müssen häufig nachgelagerte Datentransformationen durchführen, bevor Power BI-Berichte erstellt werden. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und kann den erforderlichen Kontext nicht aufweisen, was es Analysten erschwert, sich direkt mit den Daten zu verbinden.
Datenwissenschaftler haben Schwierigkeiten bei der Integration systemeigener Data Science-Techniken mit vorhandenen Systemen, die oft komplex sind, und macht es schwierig, datengesteuerte Erkenntnisse effizient bereitzustellen.
Weiterentwicklung von Workflows für die Zusammenarbeit
Microsoft Fabric vereinfacht den Analyseentwicklungsprozess, indem Tools in eine SaaS-Plattform vereinheitlicht werden. Fabric ermöglicht es verschiedenen Rollen, effektiv zusammenzuarbeiten, ohne Anstrengungen zu duplizieren.
Datentechniker können Daten mithilfe von Pipelines, die Workflows automatisieren und die Planung unterstützen, direkt in OneLake aufnehmen, transformieren und laden. Sie können Daten in Lakehouses speichern, indem sie das Delta-Parquet Format zur effizienten Speicherung und Versionsverwaltung verwenden. Notizbücher bieten erweiterte Skriptfunktionen für komplexe Transformationen.
Analyseingenieure überbrücken die Lücke zwischen Datentechnik und Analyse, indem Datenressourcen in Lakehouses zusammengestellt, die Datenqualität sichergestellt und Self-Service-Analysen ermöglicht werden. Sie können semantische Modelle in Power BI erstellen, um Daten effektiv zu organisieren und zu präsentieren.
Datenanalysten können Daten vorgelagert mithilfe von Datenflüssen transformieren und direkt mit OneLake im Direct Lake-Modus verbinden, wodurch die Notwendigkeit für nachgeschaltete Transformationen reduziert wird. Sie können interaktive Berichte effizienter mithilfe von Power BI erstellen.
Data Scientists können integrierte Notizbücher mit Unterstützung für Python und Spark verwenden, um Machine Learning-Modelle zu erstellen und zu testen. Sie können Daten in Data Lakehouses speichern und darauf zugreifen und sich mit Azure Machine Learning integrieren, um Modelle zu operationalisieren und bereitzustellen.
Low-to-no-Code-Benutzer und Citizen Developer können kuratierte Datasets über den OneLake-Katalog entdecken und Power BI-Vorlagen verwenden, um schnell Berichte und Dashboards zu erstellen. Sie können datenflüsse auch verwenden, um einfache ETL-Aufgaben auszuführen, ohne sich auf Datentechniker zu verlassen.