Bridging the Gaps: hoe Microsoft Fabric datatekortkomingen in engineering en governance blootlegt

By Mirko Peters · 2026-08-28

Welkom terug bij de podcast-begeleidingsblog! In deze post gaan we dieper in op een onderwerp dat bijna elke datamedewerker en IT-leider herkent: hoe het adopteren van een geavanceerd analyseplatform zoals Microsoft Fabric meer doet dan alleen je techstack moderniseren. Het fungeert als een genadeloze spiegel en brengt meteen diepgewortelde inefficiënties in je datapijplijnen, ingestiestrategieën

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

Welkom terug bij de podcast-begeleidingsblog! In deze post gaan we dieper in op een onderwerp dat bijna elke datamedewerker en IT-leider herkent: hoe het adopteren van een geavanceerd analyseplatform zoals Microsoft Fabric meer doet dan alleen je techstack moderniseren. Het fungeert als een genadeloze spiegel en brengt meteen diepgewortelde inefficiënties in je datapijplijnen, ingestiestrategieën en governancekaders aan het licht. Als je ooit hebt afgevraagd waarom je gloednieuwe BI-dashboards nog steeds gevoed worden met onbetrouwbare data, ben je hier aan het juiste adres. Laten we de details induiken, de veelvoorkomende knelpunten onder de loep nemen en onderzoeken hoe je ze kunt oplossen voordat ze je analyseprojecten ontsporen.

Uitdagingen in data engineering

Data engineering kan soms overweldigend aanvoelen. Je krijgt vaak te maken met uitdagingen zoals inefficiënte data-ingestie, trage transformatieprocessen en opslagproblemen die je werkstroom belemmeren. Inzicht in deze grondoorzaken is de eerste stap naar een robuuste analysearchitectuur.

Inefficiënties bij data-ingestie

Als je aan data-ingestie denkt, zie je misschien een soepel proces voor je waarin data uit verschillende bronnen wordt verzameld en geïntegreerd. In de praktijk krijgen veel organisaties hier echter te maken met grote uitdagingen. Veelvoorkomende inefficiënties kunnen leiden tot vertragingen en een hogere werkdruk. Dit zijn enkele belangrijke knelpunten waar je mogelijk tegenaan loopt:

• Handmatige processen: Veel data engineers vertrouwen nog altijd op handmatige ingestiemethoden. Die aanpak kost veel tijd en is foetgevoelig. Je schrijft misschien complexe code voor data-ingestie en maakt handmatige mappings, waardoor je aandacht wegvalt bij belangrijkere taken.
• Zorgen over datakwaliteit: Slechte ingestieprocessen kunnen leiden tot problemen met datakwaliteit. Als de data die je verzamelt niet accuraat of betrouwbaar is, bemoeilijkt dat je analyse en besluitvorming. Hoge datakwaliteit is essentieel om vertrouwen in je analyses op te bouwen. Wanneer je validatie en opschoning in je ingestieprocessen opneemt, zorg je ervoor dat de data die je analyses voedt betrouwbaar is.
• Vertragingen in de datapijplijn: Inefficiënties in data-ingestie kunnen vertragingen veroorzaken die door je hele projectplanning heen werken. Als data bijvoorbeeld niet tijdig wordt ingeladen, kan dat je datapijplijn tot stilstand brengen en je vermogen om inzichten op tijd op te leveren aantasten.

Beperkingen in datatransformatie

Zodra je data is ingelezen, is de volgende stap transformatie. In de praktijk worstelen veel organisaties echter met beperkte transformatiemogelijkheden. Dat kan je analyseresultaten flink beïnvloeden. Dit zijn enkele factoren om in gedachten te houden:

• Tijdsdruk: Wanneer je onder druk staat om snel resultaten op te leveren, ga je misschien haastig door het transformatieproces heen. Dat kan de datakwaliteit en de kwaliteit van besluitvorming negatief beïnvloeden.
• Gebruikerservaring: Als je datatransformatieprocessen omslachtig zijn, belemmert dat je om data correct te interpreteren. Dat heeft op zijn beurt invloed op je analyseresultaten.
• Informatie-overload: Met enorme hoeveelheden data kan verwerking overweldigend worden. Als je data niet effectief kunt beheren, wordt het lastig om er betekenisvolle inzichten uit te halen.

Opslag- en schaalbaarheidsproblemen

Naarmate je data groeit, groeien ook je opslag- en schaalbaarheidsproblemen. Veel organisaties vinden het lastig om systemen te ontwerpen die efficiënt meeschalen met toenemende datavolumes. Dit zijn enkele veelvoorkomende problemen waar je mogelijk mee te maken krijgt:

• Beperkingen van één machine: Als je op één machine vertrouwt, ben je gebonden aan de mogelijkheden van die machine. Dit kan je CPU- en geheugencapaciteit beperken, waardoor grote datasets lastig te verwerken zijn.
• Complexiteit met meerdere machines: Als je besluit om horizontaal te schalen en meerdere machines in te zetten, kun je moeilijkheden krijgen met het beheren van die nodes. Dit kan leiden tot meer programmeercomplexiteit en hogere kosten door orkestratie en resourcebeheer.
• Kostenbeheer: Schalen kan kosteneffectief zijn voor kleinschalige behoeften, maar het kan duur worden naarmate je groeit. Je moet de voordelen van schalen afwegen tegen de mogelijk hogere kosten.

Moeilijkheden met rapportage

Bij rapportage lopen veel data engineers tegen allerlei problemen aan die hun processen vertragen en de kwaliteit van inzichten aantasten. Je kunt te maken krijgen met zaken als slechte datakwaliteit, handmatig opgestelde rapporten en een gebrek aan geïntegreerde rapportagesystemen. Deze uitdagingen kunnen leiden tot trage rapportageprocessen en zelfs tot onvoldoende inzichten voor besluitvorming. Dit zijn enkele veelvoorkomende rapportagemoeilijkheden waarmee je te maken kunt krijgen:

• Slechte datakwaliteit
• Handmatig opstellen van rapporten
• Gebrek aan geïntegreerde rapportagesystemen
• Trage rapportageprocessen
• Onervaren medewerkers
• Ontoereikende rapportagesoftware
• Gebrek aan standaard werkprocedures (SOP's)
• Statische rapportage
• Slecht rapportontwerp
• Gebrek aan bruikbare inzichten
• Moeilijkheden bij het integreren van data uit meerdere en complexe bronnen

Moderne organisaties hebben vaak moeite om data uit verschillende bronnen te integreren, waaronder cloudplatforms, legacysystemen en tools van derden. Verschillen in datastructuren en -formaten kunnen hiaten en inconsistenties veroorzaken die je rapportages en analyses beïnvloeden. Hierdoor is het lastig om tijdige en nauwkeurige rapporten op te stellen.

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kun je overwegen om self-service- en geautomatiseerde rapportagetools in te zetten. Deze tools helpen je om je rapportageprocessen te stroomlijnen en de belasting van je team te verminderen. Het verbeteren van datakwaliteit en integratie is ook cruciaal. Als je data schoon en goed georganiseerd is, wordt het eenvoudiger om betrouwbare rapporten te maken.

Het trainen van je medewerkers in data-analyse kan je rapportagecapaciteiten verder versterken. Het vaststellen van standaard werkprocedures (SOP's) biedt een duidelijk kader voor je rapportageprocessen en zorgt voor consistentie en nauwkeurigheid. Ten slotte kun je met dynamische rapportage in realtime voorop blijven lopen en bruikbare inzichten leveren precies op het moment dat je ze het hardst nodig hebt.

Door deze rapportagemoeilijkheden aan te pakken, kun je je aanpak voor data engineering transformeren en je team in staat stellen sneller weloverwogen beslissingen te nemen.

Overstappen naar Microsoft Fabric

Overstappen naar Microsoft Fabric kan als een grote stap aanvoelen, maar het is een reis die de moeite waard is. Je zult merken dat de architectuurwijzigingen en belangrijkste functies van Fabric je data engineering-processen aanzienlijk kunnen verbeteren.

Architectuurwijzigingen

Overzicht van de Fabric-architectuur

Wanneer je Microsoft Fabric adopteert, stap je over naar een geïntegreerd analyseplatform. Dit platform brengt data engineering, business intelligence (BI) en artificial intelligence (AI) samen in één samenhangende omgeving. Hier is een kort overzicht van de architectuurwijzigingen die je kunt verwachten:

Deze nieuwe architectuur legt sterke nadruk op governance en databeheerpraktijken. Deze elementen zijn essentieel om AI-gestuurde analyses veilig te kunnen opschalen.

Integratie met bestaande systemen

Een van de opvallendste kenmerken van Microsoft Fabric is de manier waarop het naadloos aansluit op je bestaande datasystemen. Je kunt verbinding maken met meer dan 100 datastores, wat de uitgebreide compatibiliteit laat zien. Hier zijn enkele belangrijke punten over integratie:

• Microsoft Fabric integreert soepel met andere Microsoft-producten, wat de functionaliteit binnen je huidige ecosysteem versterkt.
• De geünificeerde data lakehouse-architectuur zorgt voor interoperabiliteit en databeheer over verschillende platforms heen.
• Datapipelines in Microsoft Fabric ondersteunen meer dan 20 activiteiten om complexe dataintegratieoplossingen te bouwen.

Doordat OneLake fungeert als een centraal datalake, zorg je voor compliance en governance, terwijl je verschillende bestandstypen ondersteunt. Deze opzet maakt een soepele integratie mogelijk met tools zoals Azure Databricks, waardoor je overstap nog eenvoudiger wordt.

Belangrijkste kenmerken van Fabric

Laten we nu inzoomen op de belangrijkste kenmerken van Microsoft Fabric die het onderscheiden van andere oplossingen voor data engineering.

Verbeterde data-ingestie

Microsoft Fabric maakt data-ingestie efficiënter met dynamische expressies voor verbindingsplaceholders. Deze functie zorgt voor een naadloze integratie met vooraf aangemaakte dataverbindingen, wat de efficiëntie verhoogt. Je profiteert ook van:

• Parameterondersteuning voor datadoelen, wat zorgt voor meer maatwerk en aanpasbaarheid in je datapipelines.
• AI-gestuurde ervaringen die het bouwen en onderhouden van datapipelines stroomlijnen, de engineeringinspanning verminderen en het oplossen van fouten verbeteren.

Gebruikersfeedback wees op de behoefte aan parameterondersteuning, wat heeft geleid tot deze belangrijke verbetering in de ervaring met datadoelen.

Gestroomlijnde ETL-processen

De ETL-processen in Microsoft Fabric zijn efficiënt en geautomatiseerd. Zo werkt het:

• Geautomatiseerde datavoorbereiding vermindert handmatig werk doordat repetitieve transformatietaken worden afgehandeld, zoals ontdubbelen en standaardiseren van formaten.
• Realtime datastreaming maakt directe transformatie mogelijk zodra data binnenkomt, wat tijdige zakelijke beslissingen ondersteunt op basis van actuele informatie.
• Naadloze integratie met Power BI en Azure-services maakt getransformeerde data eenvoudig toegankelijk voor visualisatie en analyse.

Samen laten deze functies zien hoe Microsoft Fabric ETL-processen stroomlijnt, waardoor dataintegratie efficiënter en geünificeerder wordt.

Schaalbare opslagoplossingen

Schaalbaarheid is voor elke data engineer een cruciaal aandachtspunt. Microsoft Fabric pakt dit aan met een geünificeerd capaciteitsmodel dat resources over verschillende workloads heen beheert. Dit kun je verwachten:

• Ingebouwde monitoringtools, zoals de Fabric Capacity Metrics-app, geven inzicht in capaciteitsgebruik en prestaties.
• Belangrijke metrics ondersteunen de prestaties, met inzichten in rekenkracht- en opslaggebruik en trends in resourcegebruik.
• Strategieën om schaalbaarheid te optimaliseren omvatten gebruikerseducatie, strategisch schalen en kostenbesparende technieken, zoals pauzeren en hervatten voor niet-kritieke workloads.

Verbeterde rapportagetools

Na de implementatie van Microsoft Fabric melden veel organisaties aanzienlijke verbeteringen in hun rapportagemogelijkheden. Dit zijn enkele hoogtepunten:

• Verbeterde datanauwkeurigheid en betere zichtbaarheid waren belangrijke resultaten voor gebruikers na de overstap op Fabric.
• Het geünificeerde dashboardontwerp verbeterde de gebruikerservaring in verschillende regio's aanzienlijk.
• Organisaties zoals Southern States Material Handling meldden een toename van 90% in datanauwkeurigheid en 85% betere zichtbaarheid.

Met realtime inzichten en snellere dataverwerking kun je snel weloverwogen beslissingen nemen en je rapportageprocessen transformeren.

Met Microsoft Fabric adopteer je niet alleen een tool; je betreedt een nieuw tijdperk van data engineering dat je in staat stelt slimmer en sneller te werken.

Implementatie in de praktijk

De overstap naar Microsoft Fabric kan ontmoedigend lijken, maar door het op te delen in beheersbare stappen verloopt het proces soepeler. Hier is een stapsgewijze aanpak om de overgang effectief te doorlopen:

Stapsgewijze overgang

1. Ontwerp voor modulariteit en herbruikbaarheid: Begin met het opsplitsen van complexe pipelines in kleinere, herbruikbare taken. Dit vereenvoudigt het onderhoud en vergroot de flexibiliteit.
2. Implementeer parameterisatie voor flexibiliteit: Gebruik parameters om je pipelines dynamisch te maken. Met deze aanpasbaarheid kun je je aan verschillende omgevingen aanpassen zonder steeds opnieuw te beginnen.
3. Gebruik incrementele dataladingen: Richt je in plaats van op het verwerken van alle data op de wijzigingen sinds de laatste uitvoering. Deze aanpak verbetert de efficiëntie en verkort de verwerkingstijd.
4. Optimaliseer de prestaties met parallellisme en partitionering: Gebruik meerdere rekenresources om de gegevensverwerking te versnellen. Dit kan de prestaties van je pipeline aanzienlijk verbeteren.
5. Implementeer robuuste foutafhandeling en nieuwe pogingen: Zorg ervoor dat je pipelines automatisch kunnen herstellen na storingen. Dit beperkt de downtime en zorgt ervoor dat je gegevens blijven stromen.
6. Gebruik monitoring en logging voor de gezondheid van je pipelines: Gebruik monitoringtools om de prestaties bij te houden en problemen te analyseren. Als je je pipelines in de gaten houdt, zie je problemen sneller aankomen.
7. Zorg voor compliance en gegevensbeveiliging: Implementeer beveiligingsfuncties om gevoelige gegevens te beschermen en aan regelgeving te voldoen. Deze stap is cruciaal om vertrouwen en integriteit te behouden.
8. Pas CI/CD toe op pipelines: Integreer Continuous Integration- en Continuous Deployment-praktijken voor snelle uitrol en versiebeheer. Zo blijven je workflows wendbaar en actueel.

Uitdagingen bij de adoptie

De overstap naar Microsoft Fabric biedt veel voordelen, maar je kunt onderweg op een aantal uitdagingen stuiten. Hier zijn enkele veelvoorkomende obstakels:

• Onderschatting van de governancebehoefte: Veel teams besteden te weinig aandacht aan governance, waardoor systemen onbeheersbaar worden. Governance vanaf het begin opzetten voorkomt latere complicaties.
• Inconsistente metrieken: Als je geen gestructureerde semantische laag opbouwt, kan dit leiden tot inconsistente metrieken en inefficiënte query's. Investeren in een sterke semantische laag zorgt voor consistente prestaties.
• Kennistekorten: Uiteenlopende vaardigheidseisen kunnen leiden tot stagnatie in het project. Gestructureerd veranderingsmanagement en voortdurende training ondersteunen je team tijdens de overstap.

Technische obstakels

Bij het implementeren van Microsoft Fabric kun je te maken krijgen met specifieke technische uitdagingen:

• Greenfield-probleem: Vanaf nul beginnen zonder vooraf gedefinieerde kaders kan leiden tot inefficiënte workflows. Gebruik de uitgebreide documentatie en sjablonen van Microsoft als leidraad voor je opzet.
• Complexe toolset: Je moet vaardig zijn met verschillende tools. Neem de tijd om deze tools te leren kennen en stel gestandaardiseerde werkwijzen op om de leercurve te verlichten.
• Integratie-uitdagingen: Microsoft Fabric laten aansluiten op bestaande systemen vraagt om een methodische aanpak. Strategische planning is essentieel om de gegevensconsistentie te waarborgen en verstoringen te beperken.

Oplossingen en workarounds

Om deze uitdagingen te overwinnen, kun je de volgende oplossingen overwegen:

Door proactief te blijven met updates en best practices haal je het maximale uit Microsoft Fabric. Samenwerken met collega's helpt ook bij het overwinnen van obstakels bij de implementatie. Omarm de reis, dan merk je dat de voordelen van Microsoft Fabric veel groter zijn dan de uitdagingen.

Meetbare resultaten

Prestatieverbeteringen

Wanneer je overstapt naar Microsoft Fabric, zul je een grote sprong in prestaties merken. Query's die vroeger eeuwen duurden, lopen nu veel sneller. Veel gebruikers melden bijvoorbeeld een reductie van 60% in de responstijd van query's. Dat betekent minder wachten en meer analyseren. Het Fabric-platform gebruikt een schaalbaar, geoptimaliseerd model dat enorme datasets moeiteloos aankan. Vergeleken met open-source Spark levert het tot 6x betere prestaties, waardoor je SQL-query's en dataflows bliksemsnel worden.

Deze snelheid helpt niet alleen bij het verwerken van ruwe data. Het zorgt er ook voor dat je Power BI-rapporten soepeler worden ververst en beter samenwerken met de lakehouse-data. De uniforme lakehouse-architectuur in Fabric zorgt ervoor dat je SQL-query's efficiënt draaien over al je dataflows en datasets heen.

Tijdwinst bij gegevensverwerking

Tijd is geld, en Fabric helpt je allebei flink te besparen. Organisaties zoals IWG PLC hebben hun verwerkingstijden aanzienlijk verkort. Hun responstijd voor query's daalde van 45 seconden naar slechts 27 seconden, een besparing van 18 seconden per query. Dat loopt snel op als je honderden of duizenden query's per dag draait.

Dit mag je verder verwachten wanneer je Fabric gaat gebruiken:

• Je rondt analysetaken meer dan 50% sneller af wanneer je data en modellen betrouwbaar en goed gestructureerd zijn.
• Met de functies voor realtime intelligence verwerk je data snel van begin tot eind en lever je inzichten op het moment dat gebeurtenissen zich voordoen.
• OneLake Query Acceleration kan de queryprestaties tot wel 50 keer verbeteren, waardoor je SQL-query's en Power BI-rapporten ontzettend responsief worden.

Door deze tijdwinst heb je meer ruimte voor diepgaande analyses en besluitvorming, in plaats van te wachten op trage dataflows of handmatige datavoorbereiding.

Verbeterde datakwaliteit

Bij de overstap naar Fabric komen vaak verborgen problemen met de datakwaliteit aan het licht die oudere ETL-workflows verborgen hielden. Die ontdekking biedt je de kans om je data op te schonen en te verbeteren, in plaats van problemen gewoon naar een nieuw systeem te verhuizen. Door de geïntegreerde lakehouse- en SQL-mogelijkheden van Fabric te gebruiken, kun je je dataflows centraliseren en betere datahygiëne afdwingen.

Dat betekent dat je Power BI-dashboards en -rapporten betrouwbaarder worden. Naarmate de datakwaliteit verbetert, worden je inzichten scherper en valider. Je besteedt minder tijd aan het oplossen van fouten en meer tijd aan het handelen op basis van accurate informatie.

Tip: Gebruik de monitoringtools van Fabric om de datakwaliteit continu te volgen. Problemen vroeg opsporen helpt om hoge standaarden te handhaven en zorgt ervoor dat je lakehouse soepel blijft draaien.

Lessen die we hebben geleerd en vooruitblik

Belangrijkste punten

De overstap naar Microsoft Fabric heeft veel organisaties waardevolle lessen opgeleverd. Hier zijn enkele belangrijke punten die je op weg kunnen helpen:

Deze punten laten zien hoe belangrijk het is om AI en governance te omarmen in je datapraktijk. Ze benadrukken ook dat je een cultuur nodig hebt die gebruikers in staat stelt datagedreven beslissingen te nemen.

Bredere gevolgen voor data-engineering

De adoptie van Microsoft Fabric heeft de praktijken op het gebied van data-engineering in de hele sector beïnvloed. Hier zijn enkele opvallende gevolgen:

Deze veranderingen bieden kansen, maar brengen ook uitdagingen met zich mee. Complexiteit, een gefragmenteerde gebruikerservaring en handmatige schaalproblemen kunnen de efficiëntie remmen. Organisaties moeten deze uitdagingen aanpakken om de voordelen van een modern dataplatform volledig te benutten.

Toekomstige trends met Microsoft Fabric

Microsoft Fabric gaat de komende tijd de manier waarop we data-engineering aanpakken flink veranderen. De nadruk verschuift naar processen die intuïtiever zijn en beter aansluiten bij de mens achter de data. Daardoor kun je meer tijd besteden aan innovatieve taken en minder aan repetitief werk. Het resultaat is dat je sneller en betrouwbaarder datagedreven beslissingen kunt nemen.

Kortom, Microsoft Fabric heeft de praktijk van data-engineering echt veranderd. De geïntegreerde aanpak vereenvoudigt governance en verhoogt de efficiëntie, waardoor je snellere en betere beslissingen kunt nemen.

Dit zijn enkele belangrijke effecten:

• Incremental View Maintenance: Deze functie vermindert de noodzaak om grote datasets volledig opnieuw te verwerken, wat de prestaties verbetert.
• Materialized Lake View Optimal Refresh: Deze functie verbetert de kostenefficiëntie op schaal, voor alle gebruikers.

In veel sectoren zijn opmerkelijke resultaten behaald. Zo konden financiële dienstverleners fraude bijna in real time detecteren, en verbeterde de gezondheidszorg de operationele efficiëntie.

Bekijk je eigen datawerkstromen eens en denk na over hoe Microsoft Fabric je processen kan stroomlijnen en je team kan versterken. Grijp deze kans om slimmer te werken en je organisatie vooruit te helpen! 🚀

Veelgestelde vragen

Wat is Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric is een geïntegreerd platform dat data-engineering, analytics en AI combineert. Het vereenvoudigt datamanagement, verbetert de samenwerking en versnelt het nemen van beslissingen door één besturingslaag te bieden voor al je databehoeften.

Hoe verbetert Microsoft Fabric de data-inname?

Fabric verbetert de data-inname door processen te automatiseren en naadloze integratie met verschillende gegevensbronnen mogelijk te maken. Dit vermindert handmatig werk, beperkt fouten en versnelt de volledige datapijplijn.

Kan ik Microsoft Fabric integreren met bestaande tools?

Ja! Microsoft Fabric integreert soepel met meer dan 100 datastores en andere Microsoft-producten. Deze compatibiliteit zorgt ervoor dat je je huidige systemen kunt blijven gebruiken en tegelijk je datawerkstromen kunt verbeteren.

Wat zijn de belangrijkste voordelen van Microsoft Fabric?

De belangrijkste voordelen zijn betere datakwaliteit, kortere verwerkingstijden, gestroomlijnde ETL-processen en verbeterde rapportagemogelijkheden. Met deze functies kun je snel en doeltreffend datagedreven beslissingen nemen.

Hoe regelt Microsoft Fabric data governance?

Microsoft Fabric zet sterk in op goede governance, onder meer via tools zoals Microsoft Purview. Je beheert hiermee de toegang tot data, zorgt voor naleving van regelgeving en houdt de datakwaliteit op peil binnen je hele organisatie.

Is training nodig om Microsoft Fabric effectief te gebruiken?

Enige kennis van data-engineering is handig, maar Microsoft Fabric is ontworpen om gebruiksvriendelijk te zijn. Er zijn trainingsmaterialen beschikbaar om jou en je team snel op weg te helpen.

Welke sectoren kunnen profiteren van Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric is veelzijdig en kan voordelen opleveren voor uiteenlopende sectoren, zoals financiële dienstverlening, gezondheidszorg, retail en productie. Elke organisatie die datprocessen wil stroomlijnen en analytics wil verbeteren, kan de mogelijkheden benutten.

Hoe begin ik met Microsoft Fabric?

Om te beginnen meld je je aan voor een Microsoft Fabric-account en verken je de beschikbare bronnen. Maak jezelf vertrouwd met de functies van het platform en overweeg een of meer trainingen om het meeste uit je ervaring te halen.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over Microsoft Fabric Exposes Data Engineering and Governance Gaps? In deze aflevering behandelen we het onderwerp in heldere taal en laten we zien waarom het belangrijk is voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, security, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je:

• De kernconcepten achter Microsoft Fabric Exposes Data Engineering and Governance Gaps wilt begrijpen
• wilt zien hoe het past in het bredere Microsoft-technologielandschap
• wilt leren waar het praktische waarde kan opleveren voor je organisatie

Wil je de volledige discussie horen en meer diepgaande verhalen over deze architectuurnuances? Bekijk dan de bijbehorende aflevering over Microsoft Fabric Data Engineering Challenges.

Misschien vind je deze gerelateerde M365 FM-afleveringen ook interessant:

• Microsoft Fabric Governance Beyond Data Lineage
• Gebruik Microsoft Fabric Domains voor Data Mesh-governance
• Microsoft Fabric Lakehouse Governance and Data Lineage
• Shadow Data Discovery en Governance met Microsoft Purview
• AI maakt kapotte processen, slechte data en zwak leiderschap zichtbaar

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.