Menguasai ETL dengan Microsoft Fabric Dataflows Gen2

By Mirko Peters · 2026-08-12

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Titelbild: Mastering ETL with Microsoft Fabric Dataflows Gen2

Selamat datang kembali di podcast dan seri blog pendamping kami! Jika Anda sedang mencari cara untuk merampingkan operasi data tanpa terbebani lingkungan pengodean yang terlalu rumit, Anda berada di tempat yang tepat. Untuk membahas topik ini lebih dalam dan mendengarkan diskusi lengkap kami, pastikan Anda juga menyimak episode terkait, Membangun ETL dengan Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Hari ini, kami akan mengulas lebih jauh bagaimana alat ini mengubanah lanskap integrasi data bagi organisasi di seluruh dunia.

Apa itu Microsoft Fabric Dataflows Gen2?

Tujuan Utama dan Evolusinya

Anda membutuhkan solusi modern untuk transformasi data, dan Microsoft Fabric Dataflows menghadirkan hal tersebut. Dataflow Gen2 dibangun di atas fondasi Power BI Dataflows, tetapi menghadirkan tingkat fleksibilitas dan performa yang baru. Kini Anda dapat terhubung ke lebih banyak sumber data dan menggunakan fungsi transformasi yang canggih. Platform ini menggunakan mesin komputasi yang ditingkatkan, sehingga pemrosesan Anda lebih cepat dan skalabilitasnya lebih baik.

Berikut perbandingan singkat untuk melihat bagaimana Gen2 menyempurnakan pendahulunya:

Fitur	Dataflow Gen1	Dataflow Gen2
Pengalaman pembuatan	Pengalaman Power Query Online dasar	Ditingkatkan dengan penyimpanan otomatis dan validasi latar belakang
Tujuan output	Terbatas pada penyimpanan internal atau ADLS Gen2	Beberapa tujuan per kueri, termasuk Azure SQL, ADLS Gen2, dan lainnya
Bentuk output	Menerbitkan entitas sebagai tabel	Dapat menerbitkan tabel dan file sekaligus
Eksekusi dan komputasi	Berjalan di kapasitas Power BI bersama	Berjalan di mesin komputasi SQL Fabric
Penyegaran inkremental	Mekanisme berbasis partisi	Bucket satuan tunggal tetap dengan pendekatan penggantian

Anda dapat melihat bahwa Gen2 mendukung lebih banyak tujuan dan menawarkan pengalaman pembuatan yang lebih mulus. Platform ini juga memperkenalkan staging terkelola dan tata kelola yang lebih baik, sehingga Anda dapat mengelola dataflow dengan lebih efisien.

Pendekatan Tanpa Kode/Kode Rendah

Anda tidak perlu menjadi ahli pengodean untuk menggunakan Microsoft Fabric Dataflow Gen2. Platform ini menggunakan model transformasi data kode rendah, yang berarti Anda dapat membangun dan mengelola pipeline data dengan aksi seret dan lepas yang sederhana. Pendekatan ini membuka transformasi data bagi audiens yang lebih luas, termasuk analis bisnis dan data steward.

Anda dapat menggunakan Power Query untuk membentuk dan membersihkan data tanpa menulis kode.
Antarmuka ini memberikan umpan balik dan validasi secara langsung, sehingga Anda dapat menangkap kesalahan lebih awal.
Anda dapat menerapkan dataflow langsung ke ruang kerja dan melihat hasilnya secara real time.

Integrasi dengan OneLake dan Lakehouse

Integrasi adalah kekuatan utama Microsoft Fabric Dataflows. Anda dapat menghubungkan dataflow langsung ke OneLake dan Lakehouse, yang berarti Anda menyimpan dan mengakses data dalam satu lingkungan terpadu. Pengaturan ini memungkinkan Anda untuk:

Menyerap data dari berbagai sumber ke OneLake tanpa langkah tambahan.
Menyimpan data dalam format terbuka seperti Delta dan Parquet, sehingga data dapat diakses di berbagai beban kerja.
Mengirim kembali data yang telah ditransformasi ke Lakehouse, Warehouse, atau tujuan lain dengan mudah.

Kelebihan dan Kekurangan Microsoft Fabric Dataflows Gen2

Kelebihan

Platform terintegrasi: Integrasi native dengan Microsoft Fabric, Power BI, Lakehouse, dan layanan Microsoft lainnya memungkinkan alur kerja analitik end-to-end yang lebih ramping.
Performa yang lebih baik: Gen2 menggunakan mesin eksekusi yang dioptimalkan untuk pemrosesan dan transformasi data yang lebih cepat dalam skala besar.
Pemisahan penyimpanan dan komputasi: Arsitektur yang terpisah memungkinkan penskalaan sumber daya komputasi dan penyimpanan secara independen untuk optimasi biaya dan performa.
Skalabilitas: Menangani kumpulan data besar dan beban kerja bersamaan, cocok untuk pipeline ETL/ELT berskala enterprise.
Pembuatan kode rendah/tanpa kode: Perancang dataflow visual dan transformasi bawaan membuatnya mudah digunakan oleh analis dan data engineer tanpa banyak pengodean.
Pipeline yang dapat digunakan ulang dan modular: Dataflow mendukung penggunaan ulang, parameterisasi, dan orkestrasi untuk menstandarkan dan menyederhanakan tugas data engineering.
Garis keturunan data dan tata kelola: Garis keturunan, metadata, dan integrasi bawaan dengan fitur tata kelola Fabric membantu kepatuhan dan kemampuan audit.
Keamanan dan kepatuhan: Keamanan kelas enterprise, kontrol akses berbasis peran, dan integrasi dengan Azure Active Directory menyederhanakan penerapan yang aman.
Konektivitas luas: Konektor ke banyak sumber menyederhanakan proses ingesti data yang beragam.
Bayar sesuai pemakaian dan kontrol biaya: Opsi kapasitas yang fleksibel dan manajemen beban kerja membantu mengendalikan biaya jika disetel dengan tepat.

Kekurangan

Kematangan platform: Gen2 lebih baru dan masih berkembang; beberapa fitur, integrasi, atau praktik terbaik komunitas mungkin belum sematang alternatif yang sudah lama ada.
Kurva pembelajaran: Pemahaman tentang konsep Fabric, orkestrasi, dan penyetelan Spark mungkin diperlukan untuk skenario yang kompleks.
Potensi ketergantungan vendor: Integrasi yang mendalam dengan ekosistem Microsoft dapat membuat migrasi multi-cloud atau multi-vendor menjadi lebih sulit.
Kompleksitas biaya: Penagihan untuk komputasi, penyimpanan, dan kapasitas Fabric bisa rumit; tanpa tata kelola yang cermat, biaya dapat naik secara tak terduga.
Transformasi lanjutan dan debugging: Transformasi yang kompleks atau pemecahan masalah performa mungkin memerlukan keterampilan rekayasa yang lebih dalam dan visibilitas ke lapisan eksekusi.
Paritas fitur dan alat pihak ketiga: Beberapa alat rekayasa data pihak ketiga atau konektor khusus mungkin belum didukung sepenuhnya atau tidak terintegrasi sebaik di ekosistem lain.
Pertimbangan perpindahan data: Memindahkan volume besar antarlingkungan atau ke sistem eksternal dapat menimbulkan latensi dan biaya egress.
Beban operasional: Mengelola orkestrasi, pemantauan, dan siklus hidup (CI/CD) di banyak dataflow mungkin memerlukan alat dan proses tambahan.

Kemampuan Microsoft Fabric Dataflows Gen2

Dataflow Kanonis dan Penggunaan Ulang

Anda dapat meningkatkan alur kerja ETL dengan menggunakan dataflow kanonis di Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Fitur ini memungkinkan Anda mendefinisikan satu logika transformasi dan menggunakannya kembali di berbagai proyek dan tim. Anda tidak perlu menduplikasi pekerjaan atau khawatir hasilnya tidak konsisten. Sebagai gantinya, Anda membuat pipeline yang skalabel dan dapat digunakan ulang yang menghemat waktu dan mengurangi kesalahan.

Pemisahan Komputasi dan Efisiensi Biaya

Gen2 memperkenalkan pemisahan komputasi, yang berarti Anda dapat meningkatkan daya transformasi tanpa menambah biaya penyimpanan. Anda hanya membayar sumber daya komputasi yang Anda gunakan, sehingga proses ETL Anda lebih hemat biaya. Model ini membantu Anda menghindari pengeluaran yang tidak perlu akibat duplikasi data, transformasi berulang, atau pipeline yang berlebihan.

Staging Terkelola dan Optimasi Penyimpanan

Staging terkelola di Microsoft Fabric Dataflows Gen2 membantu Anda memproses kumpulan data besar dengan cepat dan dengan biaya lebih rendah. Platform ini menggunakan fitur canggih seperti Fast Copy dan evaluator modern untuk mempercepat ingesti dan transformasi data. Anda dapat melihat peningkatan performa dan optimasi penyimpanan yang signifikan.

Integrasi Git untuk Kolaborasi

Anda dapat membuat kerja tim lebih mudah dan efektif dengan integrasi Git di Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Git memberi Anda cara yang ampuh untuk mengelola dataflow, melacak perubahan, dan bekerja bersama orang lain. Anda tidak perlu khawatir kehilangan pekerjaan atau membuat kesalahan yang tidak dapat diperbaiki.

AI dan Bantuan Copilot

Fitur AI dan Copilot di Microsoft Fabric Dataflows Gen2 membantu Anda bekerja lebih cerdas dan lebih cepat. Anda tidak perlu menulis kode yang rumit atau menghabiskan berjam-jam untuk tugas yang berulang. Alat AI memandu Anda melalui proses dan mengotomatiskan banyak langkah.

Dataflow Gen2 vs Alat ETL Tradisional

Perbedaan Arsitektur dan Alur Kerja

Anda akan melihat perbedaan yang jelas saat membandingkan Dataflow Gen2 dengan alat ETL tradisional. Dataflow Gen2 menggunakan arsitektur modern yang membantu Anda mengelola data dengan lebih mudah tanpa harus berurusan dengan pengaturan kaku yang sering diperlukan oleh alat lama.

Peningkatan dan Batasan

Dengan Gen2, Anda memperoleh otomatisasi, skalabilitas, dan fleksibilitas yang lebih baik. Anda dapat menangani data dalam jumlah besar dan mendukung banyak jenis proyek. Platform ini menggunakan penjadwalan, pemicu, dan API tingkat lanjut untuk mengotomatiskan tugas data Anda, serta menyediakan pemantauan penuh dan data lineage.

Manajemen Biaya dan Sumber Daya

Anda ingin menjaga biaya tetap dapat diprediksi dan mengelola sumber daya dengan baik. Microsoft Fabric menggunakan model harga berbasis kapasitas, yang memungkinkan Anda memperkirakan biaya dengan lebih mudah, terutama jika beban kerja Anda stabil, dibandingkan dengan model berbasis konsumsi yang umum di alat tradisional.

Dampak pada Proses ETL

Ekstraksi Data dan Konektivitas

Anda memerlukan akses yang andal ke sumber data Anda. Dataflow Microsoft Fabric memudahkan hal ini dengan memusatkan koneksi Anda. Anda dapat menarik data dari banyak sistem, seperti Salesforce, database SQL, dan penyimpanan cloud, semuanya di satu tempat.

Konsistensi Transformasi dan Otomatisasi

Anda ingin langkah transformasi Anda konsisten setiap kali menjalankan pipeline ETL. Di gen2, setiap langkah transformasi dicatat, sehingga memudahkan Anda mengulang proses dan menjaga hasil tetap sama di berbagai ingestion.

Pemuatan Data yang Efisien

Anda perlu memindahkan data ke sistem analitik dengan cepat dan efisien. Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric menyederhanakan proses ini, sehingga Anda dapat memuat data ke Lakehouse, Warehouse, atau model Power BI hanya dengan beberapa klik.

Orkestrasi Alur Kerja dan Pemantauan

Anda memerlukan orkestrasi alur kerja dan pemantauan yang kuat agar proses ETL berjalan lancar. Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric menyediakan alat untuk mengotomatisasi, menjadwalkan, dan melacak setiap langkah dalam pipeline data Anda.

Integrasi dan Kolaborasi Dataflow

Orkestrasi Penyegaran Terpadu

Anda dapat mengelola tugas penyegaran terjadwal di satu tempat dengan Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric. Pendekatan terpadu ini membantu Anda menjaga semua dataflow tetap mutakhir tanpa usaha tambahan.

Kontrol Versi dan Kerja Tim

Anda dapat bekerja sama dengan tim dengan lebih mudah menggunakan kontrol versi bawaan. Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric terhubung dengan Git, sehingga Anda dapat melacak setiap perubahan pada dataflow dengan mulus.

Tata Kelola dan Keamanan

Anda perlu menjaga keamanan data dan mematuhi aturan perusahaan. Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric menyediakan alat untuk tata kelola dan keamanan yang kuat, termasuk kontrol akses berbasis peran dan log audit.

Kasus Penggunaan Praktis untuk Dataflow Gen2

Memodernisasi ETL Lama

Anda mungkin memiliki sistem ETL lama yang memperlambat bisnis Anda. Dengan dataflow Gen2, Anda dapat memodernisasi proses ETL dengan beralih dari alur kerja yang kaku ke solusi low-code yang fleksibel.

Pemrosesan Real-Time dan Batch

Anda perlu menangani data real-time dan batch di organisasi Anda. Gen2 mendukung kedua jenis pemrosesan tersebut, memungkinkan skenario real-time berjalan berdampingan dengan eksekusi batch yang efisien.

Persiapan Data Layanan Mandiri

Anda ingin tim Anda menyiapkan data tanpa harus menunggu tim IT. Dataflow membuat persiapan data layanan mandiri menjadi mungkin melalui antarmuka yang intuitif yang mempercepat proyek analitik.

Integrasi Data Lintas Platform

Anda sering perlu menggabungkan data dari banyak sistem yang berbeda. Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric membantu Anda terhubung ke layanan cloud, database on-premises, dan platform pihak ketiga tanpa harus berpindah alat.

Tantangan dan Praktik Terbaik

Migrasi dan Adopsi

Saat Anda memindahkan organisasi ke Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric, mulailah dengan audit menyeluruh terhadap semua kueri yang ada untuk menemukan masalah performa dan dependensi tersembunyi.

Kebutuhan Keterampilan dan Kurva Pembelajaran

Anda tidak perlu menjadi ahli pemrograman untuk menggunakan dataflow Gen2. Antarmuka yang ramah pengguna menurunkan hambatan bagi pengguna baru, terutama mereka yang sudah terbiasa dengan Power BI.

Keamanan dan Kepatuhan

Keamanan dan kepatuhan adalah prioritas utama. Kebijakan Data Loss Prevention membantu Anda mendeteksi data sensitif, sementara Entra ID memastikan autentikasi yang aman untuk setiap pengguna.

Mengoptimalkan Penggunaan Dataflow Gen2

Ikuti praktik terbaik seperti merencanakan dataflow sejak awal, menggunakan konvensi penamaan yang jelas, menyiapkan peringatan pemantauan, dan memanfaatkan penyegaran inkremental untuk mengoptimalkan performa dan mengendalikan biaya.

Daftar Periksa Memulai Dataflows Gen2 Microsoft Fabric

Gunakan daftar periksa ini untuk mulai menggunakan Dataflows Gen2 dari Microsoft Fabric:

Pahami konsep Microsoft Fabric dan dataflow Gen2.
Verifikasi lisensi dan akses penyewa untuk fitur Microsoft Fabric.
Pastikan Anda memiliki izin workspace dan tujuan yang diperlukan.
Buat atau tentukan workspace Fabric untuk penulisan.
Siapkan kebijakan tata kelola penyimpanan OneLake atau Lakehouse.
Rencanakan sumber data, konektor, dan validasi konektivitas.
Atur linked services dan kredensial dengan aman.
Rancang skema dataflow, transformasi, dan primary key.
Buat Dataflow Gen2 dan tambahkan entitas menggunakan Power Query.
Konfigurasikan penyegaran inkremental dan strategi partisi.
Tentukan pemeriksaan kualitas data dan aturan validasi.
Konfigurasikan lineage, anotasi, dan metadata.
Atur penyegaran terjadwal, pemicu, dan orkestrasi.
Pantau performa, penggunaan sumber daya, dan query folding.
Terapkan fitur keamanan seperti row-level security.
Uji ingestion, transformasi, dan konsumsi secara menyeluruh dari awal hingga akhir.
Dokumentasikan proses, kepemilikan, dan runbook dukungan.
Daftarkan artefak dalam alat tata kelola dan katalog.
Latih para pemangku kepentingan tentang cara mengakses keluaran.
Rencanakan pemeliharaan berkelanjutan, penskalaan, dan pemantauan biaya.

Kesimpulan

Microsoft Fabric Dataflows Gen2 benar-benar mengubah cara organisasi modern menangani integrasi data, dengan menghadirkan perpaduan yang mulus antara kemudahan low-code dan performa kelas enterprise. Dengan memanfaatkan fitur seperti managed staging, pemisahan komputasi, dan integrasi OneLake, tim data dapat menskalakan operasi mereka secara efisien sambil tetap menjaga tata kelola yang ketat. Untuk membahas konsep-konsep ini lebih jauh dan mendengar wawasan dari para ahli, pastikan Anda mendengarkan episode pendampingnya Build ETL with Microsoft Fabric Dataflows Gen2 dan mulai mengubah strategi data Anda hari ini!