Microsoft Fabric בפשטות

OneLake, Lakehouse, ממשל נתונים ו-Power BI בעידן ה-AI

מרטי נתונים מבודדים, צינורות נתונים מסורבלים ולוחות מחוונים שניזונים מנתונים ישנים: פיצול, השהיה, סטיות וכפילויות מאפיינים סביבות נתונים רבות. Microsoft Fabric מאחד את כל אלה למערכת אקולוגית אחת של OneLake, תחומים, סביבות עבודה ומודלים סמנטיים. בסגנון של סרט טבע תיעודי, הפרק מראה מדוע Power BI זוהר רק כשהנתונים במעלה הזרם בריאים ומנוהלים היטב.

▶ Microsoft Fabric בפשטות: OneLake, Lakehouse, ממשל נתונים ו-Power BI בעידן ה-AI (דיבוב AI)

מה תלמדו:

1. OneLake כבסיס משותף: אגם אחד לכל הארגון עם טבלאות Delta וקבצים, תחומים כמו מכירות או כספים, סביבות עבודה נפרדות לפיתוח ולייצור, ושכבות הארד, הכסף והזהב
2. Lakehouse ו-Warehouse: שטח פתוח עם Spark, מחברות וקיצורי דרך (Shortcuts) לצד סביבת SQL עם T-SQL, תצוגות ופרוצדורות מאוחסנות, ובנוסף המודל הסמנטי כשפה משותפת ו-Direct Lake ללא ייבוא
3. קליטת נתונים: Data Factory עם יותר מ-300 מחברים, Dataflows Gen2 המבוסס על Power Query, קיצורי דרך ללא העתקה ושיקוף (Mirroring) מ-SQL, Postgres או Cosmos, אחראי אחד לכל זרימה ותקופות שמירה לכל שכבה
4. אבטחה וממשל: תפקידים בסביבות עבודה, אבטחה ברמת השורה במודל הסמנטי, הגנה על אובייקטים ועמודות, תוויות רגישות של Purview, Private Link, מפתחות בניהול הלקוח וצינורות פריסה מפיתוח דרך בדיקות ועד ייצור
5. Copilot והיישום בפועל: Copilot מציע שלבי Power Query וטיוטות DAX ורואה רק את מה שהזהות מורשית לראות; בנוסף, ניתוח מכירות מ-CRM ועד Power BI, תוכנית בסיס לממשל נתונים ב-30 יום והעברת מערכי נתונים קיימים ל-Direct Lake

הפרק הזה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של הסרטון המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.