สํารวจทีมข้อมูลและ Microsoft Fabric

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบรวมของ Microsoft Fabric ทําให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถทํางานร่วมกันบนโครงการได้ง่ายขึ้น Fabric เพิ่มการทํางานร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลโดยการลบไซโลข้อมูลและความจําเป็นสําหรับระบบหลายระบบ

บทบาทและความท้าทายแบบดั้งเดิม

ในกระบวนการพัฒนาการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม ทีมข้อมูลมักเผชิญกับความท้าทายหลายอย่างเนื่องจากการแบ่งงานข้อมูลและเวิร์กโฟลว์

วิศวกรข้อมูลประมวลผลและจัดการข้อมูลสําหรับนักวิเคราะห์ ซึ่งจากนั้นใช้เพื่อสร้างรายงานทางธุรกิจ กระบวนการนี้ต้องการการประสานงานที่ครอบคลุม ซึ่งมักจะนําไปสู่ความล่าช้าและความเข้าใจผิด

นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะจําเป็นต้องดําเนินการแปลงข้อมูลปลายทางก่อนที่จะสร้างรายงาน Power BI กระบวนการนี้ใช้เวลานานและอาจขาดบริบทที่จําเป็น ทําให้ยากขึ้นสําหรับนักวิเคราะห์ที่จะเชื่อมต่อกับข้อมูลโดยตรง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเผชิญกับปัญหาการรวมเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลดั้งเดิมเข้ากับระบบที่มีอยู่ ซึ่งมักจะซับซ้อน และทําให้เป็นเรื่องยากที่จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิวัฒนาการของเวิร์กโฟลว์การทํางานร่วมกัน

Microsoft Fabric ลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาการวิเคราะห์โดยการรวมเครื่องมือลงในแพลตฟอร์ม SaaS Fabric ช่วยให้บทบาทที่แตกต่างกันสามารถทํางานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องทําซ้ําความพยายาม

วิศวกรข้อมูล สามารถนําเข้า แปลง และโหลดข้อมูลลงใน OneLake โดยตรงโดยใช้ไปป์ไลน์ ซึ่งทําให้เวิร์กโฟลว์และกําหนดตารางเวลาการสนับสนุนเป็นแบบอัตโนมัติ พวกเขาสามารถจัดเก็บข้อมูลในเลคเฮ้าส์โดยใช้รูปแบบ Delta-Parquet สําหรับการจัดเก็บและการกําหนดรุ่นที่มีประสิทธิภาพ สมุดบันทึกมีความสามารถการเขียนสคริปต์ขั้นสูงสําหรับการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อน

วิศวกรการวิเคราะห์ จะควบคุมช่องว่างระหว่างวิศวกรรมและการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการดูแลสินทรัพย์ด้านข้อมูลในเลคเฮ้าส์ สร้างความมั่นใจในคุณภาพของข้อมูลและเปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง พวกเขาสามารถสร้างแบบจําลองความหมายใน Power BI เพื่อจัดระเบียบและนําเสนอข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นักวิเคราะห์ข้อมูล สามารถแปลงกระแสข้อมูลโดยใช้กระแสข้อมูลและเชื่อมต่อโดยตรงกับ OneLake ด้วยโหมด Direct Lake ซึ่งช่วยลดความจําเป็นสําหรับการแปลงข้อมูลปลายทาง พวกเขาสามารถสร้างรายงานแบบโต้ตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ Power BI

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถใช้สมุดบันทึกแบบรวมที่มีการสนับสนุนสําหรับ Python และ Spark เพื่อสร้างและทดสอบแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องได้ พวกเขาสามารถจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลในเลคเฮ้าส์ และรวมกับ Azure Machine Learning เพื่อดําเนินการและปรับใช้แบบจําลองได้

ผู้ใช้โค้ดto-noต่ํา และ นักพัฒนาพลเมือง สามารถค้นหาชุดข้อมูลที่คัดสรรผ่านแค็ตตาล็อก OneLake และใช้เทมเพลต Power BI เพื่อสร้างรายงานและแดชบอร์ดได้อย่างรวดเร็ว พวกเขายังสามารถใช้กระแสข้อมูลเพื่อทํางาน ETL อย่างง่ายโดยไม่ต้องพึ่งพาวิศวกรข้อมูล