2025-12-19

Microsoft Fabric-ൽ Bronze-Silver-Gold ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കാം

Power BI-യിലെ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾ ഡാഷ്ബോർഡിന്റെ മാത്രം പ്രശ്നമാണെന്നാണോ നിങ്ങൾ കരുതുന്നത്? വീണ്ടും ചിന്തിക്കുക — യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം അതിനടിയിൽ, ഉപരിതലത്തിന് താഴെയാണ് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്നത്. ഈ എപ്പിസോഡിൽ, Microsoft Fabric-നെ ഒരു ജീവനുള്ള ഡാറ്റ ആവാസവ്യവസ്ഥയായി നമ്മൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, അതിന് താഴെയുള്ള ആർക്കിടെക്ചർ ആരോഗ്യകരമായിരിക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ Power BI തഴച്ചുവളരൂ എന്നും വിശദീകരിക്കുന്നു. വ്യക്തമായ, കഥാരൂപത്തിലുള്ള ഉപമയിലൂടെ, OneLake എങ്ങനെ ഏകീകൃത ഡാറ്റ അടിത്തറയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഉത്തരവാദിത്തവും ഭരണനിർവഹണവും നിർവചിക്കുന്നതിൽ domains-ഉം workspaces-ഉം എന്ത് പങ്കുവഹിക്കുന്നു, bronze–silver–gold ഡാറ്റ ലെയറിംഗ് മാതൃക വിശകലനങ്ങളെ വിശ്വസനീയവും അളക്കാവുന്നതുമാക്കി നിലനിർത്തുന്നത് എങ്ങനെയെന്നും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. Lakehouse-ഉം Warehouse-ഉം തമ്മിലുള്ള യഥാർത്ഥ വ്യത്യാസം, ഓരോന്നും എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം എന്നതും നിങ്ങൾ പഠിക്കും, കൂടാതെ shortcuts, mirroring, Dataflows Gen2 എന്നിവ ഡാറ്റ ആവർത്തനമോ കുഴപ്പമോ ഇല്ലാതെ എങ്ങനെ ഡാറ്റ നീക്കുന്നു എന്നും മനസ്സിലാക്കാം. വിശകലനത്തിന്റെ പൊതുഭാഷയായി semantic models-ലേക്ക് ആഴത്തിൽ കടക്കുന്നു, വൃത്തിയുള്ള star schemas, Direct Lake, certified models എന്നിവ റീഫ്രെഷ് ബുദ്ധിമുട്ടും മെട്രിക് ആശയക്കുഴപ്പവും എങ്ങനെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്നു. എപ്പിസോഡ്

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Build a Bronze-Silver-Gold Data Pipeline in Microsoft Fabric (English)