Microsoft Fabric Notebooks i Lakehouse

By Mirko Peters · 2025-11-21 · Updated 2026-07-22

Twórz przepływy transformacji danych i uczenia maszynowego w notebookach Microsoft Fabric oraz w lakehouse, aby zapewnić skalowalną analitykę.

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

Tradycyjne procesy ETL mogą być wolne. Wymagają wielu ręcznych kroków. Do tego potrzebują sporo nakładu pracy na utrzymanie. Oto kilka typowych problemów:

Gdy do transformacji danych używasz notebooków, masz jedno główne miejsce na dane. Wzorzec Bronze-Silver-Gold z Spark i Lakehouse poprawia jakość danych. Pomaga też śledzić ich pochodzenie. Otrzymujesz czytelną informację zwrotną i możesz współpracować z zespołem. Dzięki temu wszyscy działają w tym samym kierunku.

Najważniejsze wnioski

• Używaj notebooków Fabric do transformacji danych, aby utrzymać pracę w jednym miejscu. Ułatwia to śledzenie zmian i współpracę z zespołem.

• Stosuj wzorzec Bronze-Silver-Gold do organizowania danych. Chroni on surowe dane i pomaga je oczyścić oraz przygotować do analizy.

• Automatyzuj przepływy pracy, aby oszczędzać czas i ograniczać błędy. Narzędzia takie jak dbt Cloud i Prefect pomagają planować kroki przetwarzania danych i monitorować je.

• Korzystaj z Gita do kontroli wersji w notebookach. Dzięki temu widzisz zmiany, pracujesz z innymi i w razie potrzeby wracasz do starszych wersji.

• Chroń dane za pomocą silnych kontroli dostępu. Używaj zabezpieczeń na poziomie wierszy i kolumn, aby chronić prywatne dane i kontrolować, kto może je oglądać lub zmieniać.

Dlaczego warto przejść na transformację danych opartą na kodzie

Wyzwania tradycyjnych przepływów ETL

Być może do transformacji danych używasz Power Query, Excela lub skryptów. Te narzędzia mogą sprawiać problemy, gdy dane rosną. Możesz natknąć się na pliki o nazwach typu "final_v2_REAL.xlsx" i nie wiedzieć, który jest właściwy. Ręczne wykonywanie czynności utrudnia sprawdzenie, co się zmieniło. Potoki mogą przestać działać, gdy dane się zmienią. Naprawa tych problemów zajmuje dużo czasu i wysiłku.

Gdy korzystasz z wielu narzędzi, łatwo zapomnieć, skąd pochodzą Twoje dane. Możesz też popełniać błędy, które trudno wychwycić.

Korzyści z notebooków Fabric i Lakehouse

Notebooki Fabric i Lakehouse pomagają lepiej realizować transformację danych. Kod piszesz w jednym miejscu. Dzięki Gitowi możesz śledzić każdą zmianę. Ułatwia to sprawdzanie pracy i ponowne jej wykonanie. Możesz pracować z milionami wierszy bez przenoszenia danych do innych narzędzi.

Oto, czym notebooki oparte na kodzie i Gicie różnią się od dawnych narzędzi ETL:

Reguły biznesowe możesz zdefiniować w jednym miejscu. Zespoły mogą z nich korzystać w pulpitach nawigacyjnych i raportach. Pomaga to ograniczać błędy i utrzymać wspólną pracę zespołu. Ułatwia też bezpieczne eksplorowanie danych.

• Warstwy oparte na kodzie pozwalają:

  • Śledzić każdy krok w potoku.

  • Używać tej samej logiki w wielu projektach.

  • Rozwijać się wraz ze wzrostem ilości danych.

Zmiana sposobu myślenia: notebooki jako warstwa transformacji

Notebooki warto traktować jako główne miejsce transformacji danych. Są one jedynym, wiarygodnym źródłem prawdy. Możesz sprawdzać, testować i udostępniać swoją pracę. Parametry pozwalają przełączać się między testowaniem a użyciem produkcyjnym. Dzięki temu masz większą kontrolę i możesz ufać swoim danym.

Traktuj notebook jak plan swoich danych. Zobaczysz, co dzieje się na każdym etapie.

Wzorzec transformacji danych Bronze-Silver-Gold

Wzorzec Bronze-Silver-Gold pomaga uporządkować proces transformacji danych. Dane przechodzą przez trzy wyraźne etapy. Każdy etap ma swoje specyficzne zadanie. Dzięki temu potok danych jest łatwiejszy w zarządzaniu i bardziej niezawodny.

Bronze: pobieranie surowych danych

Zaczynasz od warstwy Bronze. To tutaj pobierasz surowe dane z różnych źródeł. Na tym etapie jeszcze ich nie zmieniasz. Jedynie je zbierasz i bezpiecznie przechowujesz. Ten krok chroni oryginalne dane do wykorzystania w przyszłości.

Do załadowania danych do warstwy Bronze można użyć kilku metod. Poniższa tabela pokazuje kilka popularnych sposobów:

Podczas ładowania danych zawsze wymuszaj schemat. Dzięki temu szybciej wychwycisz błędy. Jeśli zauważysz wadliwe wiersze, możesz je umieścić w kwarantannie. Dzięki temu dane od początku pozostaną czyste.

Wskazówka: Zawsze zachowuj kopię surowych danych. Może być potrzebna do naprawy problemów lub późniejszej weryfikacji Twojej pracy.

Silver: czyszczenie danych i ujednolicanie

Warstwa Silver to miejsce, w którym czyścisz i standaryzujesz dane. Naprawiasz błędy, usuwasz duplikaty i upewniasz się, że dane są zgodne z regułami biznesowymi. W razie potrzeby łączysz tabele i uzupełniasz brakujące wartości.

W tej warstwie powinieneś:

• Sprawdzić, czy każda kolumna ma poprawny typ.

• Usunąć lub naprawić wiersze niezgodne z regułami.

• Deduplikować rekordy, aby nie liczyć czegoś dwa razy.

• Obsługiwać wolno zmieniające się dane, na przykład adresy klientów.

W notatniku używasz narzędzi takich jak PySpark lub pandas. Pozwala to zapisać przejrzyste kroki dla każdej zmiany. Możesz przetestować swoją pracę i upewnić się, że jest poprawna, zanim przejdziesz dalej.

Uwaga: Po każdym dużym kroku stosuj testy kanarkowe. Na przykład sprawdzaj liczbę wierszy lub szukaj zbyt dużej liczby pustych wartości. Pomaga to wcześnie wychwycić problemy.

Gold: inżynieria cech na potrzeby analityki i uczenia maszynowego

Warstwa Gold przygotowuje dane do analityki i uczenia maszynowego. Tworzysz nowe cechy, na przykład opóźnienia czasowe lub grupy klientów. Budujesz też tabele gotowe do wykorzystania w pulpitach nawigacyjnych lub modelach.

W tej warstwie powinieneś:

• Tworzyć cechy, które pomagają biznesowi odpowiadać na pytania.

• Partycjonować tabele, aby przyspieszyć zapytania.

• Używać tabel Delta, aby śledzić zmiany i w razie potrzeby wycofać je.

Dane zawsze zapisuj w sposób idempotentny. Oznacza to, że potok możesz uruchamiać wielokrotnie bez błędów i podwójnego liczenia. Do zapisywania wersji tabel możesz użyć migawek Delta. Jeśli coś pójdzie nie tak, możesz wrócić do bezpiecznej kopii.

Pamiętaj: To w warstwie Gold dane zyskują największą wartość. Zachowaj szczególną ostrożność, sprawdzaj swoją pracę i dbaj o jej niezawodność.

Stosując wzorzec Bronze-Silver-Gold, budujesz solidny potok transformacji danych. Dzięki temu dane są bezpieczne, czyste i gotowe do dowolnej analizy lub projektu uczenia maszynowego.

Orkiestracja transformacji danych za pomocą notatników i Spark

Odczyt i zapis tabel Delta

Do pracy z tabelami Delta możesz użyć Spark w notatnikach Fabric. Pozwala to obsługiwać miliony wierszy bardzo szybko. Nie musisz przenosić danych ani ręcznie czegoś naprawiać. Po włączeniu silnika Native Execution Engine zadania mogą działać nawet pięciokrotnie szybciej. Możesz zmienić ustawienia, takie jak spark.sql.files.maxPartitionBytes i spark.sql.shuffle.partitions, aby dopasować je do rozmiaru danych. Auto Compaction pomaga przy dużej liczbie małych zapisów. Sprawia, że tabele są szybsze w przeszukiwaniu. Wiele firm zauważa, że dzięki tym działaniom cykle ELT skracają się o 30%, a zapytania działają 1,2 razy szybciej.

Wskazówka: Tabele Delta przechowują dane w wersjach. Jeśli popełnisz błąd, możesz cofnąć zmiany.

Parametryzacja i zarządzanie środowiskiem

W notatnikach warto używać parametrów. Pozwalają przełączać się między testowaniem a pracą na danych produkcyjnych. Pomagają unikać błędów i chronią dane. Zaplanuj rozdzielenie danych testowych i produkcyjnych. Możesz też użyć planu katalogu, aby uporządkować metadane i chronić dane prywatne. Ułatwia to kontrolowanie, kto ma dostęp do czego, oraz przestrzeganie zasad firmy.

• Używaj parametrów do:

  • Ścieżek plików

  • Identyfikatorów obszarów roboczych

  • Flag funkcji

Uwaga: Parametry sprawiają, że notatniki działają dla wielu zespołów i pozostają bezpieczne.

Automatyzacja i harmonogramowanie przepływów pracy

Możesz skonfigurować notatniki tak, aby uruchamiały się automatycznie według harmonogramu. Nie musisz wtedy wykonywać kroków ręcznie ani korzystać z plików CSV. Narzędzia takie jak dbt Cloud, Meltano i Prefect pomagają monitorować i kontrolować potoki. dbt Cloud sprawdza się przy zadaniach SQL. Meltano jest darmowe i współpracuje z Gitem. Prefect korzysta z języka Python i oferuje ponawianie prób, buforowanie oraz dzienniki zdarzeń.

• Narzędzia do automatyzacji pomagają:

  • Konfigurować uruchomienia

  • Monitorować stan potoków

  • Ograniczyć ręczną pracę

Jeśli automatyzujesz swoje procesy, popełniasz mniej błędów i lepiej wykorzystujesz dane.

Ład, audytowalność i najlepsze praktyki

Integracja z Git i przeglądy kodu

Git pozwala śledzić każdą zmianę w notatnikach. Widzisz, kto i kiedy wprowadził zmiany. Nowe pomysły możesz testować w gałęzi, zanim dodasz je do głównego projektu. Przegląd kodu pomaga zespołowi wcześnie wychwytywać błędy. Wszyscy mogą współpracować, nie tracąc swojej pracy nawzajem. Jeśli coś zepsujesz, możesz wrócić do bezpiecznej wersji.

Wskazówka: Zawsze używaj żądań scalenia (pull requests) do wprowadzania zmian. Dzięki temu kod jest bezpieczny i łatwiejszy do sprawdzenia.

Zabezpieczenia: kontrole schematu i zapytania kanarkowe

Zabezpieczenia pomagają chronić dane. Kontrole schematu upewniają się, że tabele mają właściwe kolumny i typy. Zapytania kanarkowe sprawdzają występowanie problemów po każdym etapie. Analizują liczbę wierszy, puste wartości i kluczowe wartości liczbowe. Dzięki tym kontrolom wykryjesz problemy, zanim trafią do pulpitów nawigacyjnych.

• Kontrole potrafią natychmiast wykryć brakujące lub błędne dane.

• Automatyczne poprawki mogą rozwiązać typowe problemy, wykorzystując wcześniejsze odpowiedzi.

• Wdrożenia kanarkowe testują ryzykowne zmiany na niewielkiej części danych.

Uwaga: Zawsze sprawdzaj schemat przed przeniesieniem danych do kolejnego etapu.

Zabezpieczenia i kontrola dostępu

Dane możesz chronić dzięki solidnym zabezpieczeniom w Microsoft Fabric Lakehouse. OneLake Security pozwala ustawiać reguły określające, kto może wyświetlać lub zmieniać dane. Zabezpieczenia na poziomie wiersza i kolumny kontrolują, co każda osoba może zobaczyć. Do zarządzania dostępem możesz użyć trybu User Identity Mode lub Delegated Identity Mode. Bezpieczne skróty chronią dane źródłowe, nawet w przypadku zdalnych źródeł.

• Ochrona wychodzącego dostępu obszaru roboczego blokuje niechciane połączenia.

• Zarządzane prywatne punkty końcowe pozwalają zezwolić wyłącznie na zaufane zasoby zewnętrzne.

• Łączność między obszarami roboczymi pozwala bezpiecznie udostępniać dane między nimi.

Zawsze sprawdzaj ustawienia dostępu, aby chronić dane.

Szybkie zwycięstwa i antywzorce

Możesz ulepszyć swój potok, dzięki czemu:

• Przeniesiesz jeden potok do notatników ze śledzeniem w Git.

• Dodasz kontrole schematu i zapytania kanarkowe.

• Będziesz używać parametrów dla wszystkich ścieżek i identyfikatorów obszarów roboczych.

• Będziesz używać żądań scalenia (pull requests) przy każdej zmianie.

Nie rób tego:

• Mieszania potoków notatników z ręcznymi poprawkami w programie Excel.

• Zapisywania plików CSV z powrotem i ładowania ich do Power BI.

• Wpisywania na sztywno sekretów lub ścieżek.

• Używania jednego ogromnego notatnika do wszystkiego.

Drobne zmiany mogą sprawić, że Twój potok danych będzie bezpieczniejszy i łatwiejszy w użyciu.

Integracja Power BI i uczenia maszynowego

Budowanie modeli semantycznych na tabelach Gold

Tabele Gold mogą pomóc w lepszym wykorzystaniu danych. W Power BI budujesz modele semantyczne, aby uporządkować dane. Modele te ułatwiają analizę i raportowanie. Jeśli stosujesz najlepsze praktyki, Twoje modele są bardziej przydatne i łatwiejsze do udostępniania.

• Traktuj modele semantyczne jak produkty. Nadaj każdemu modelowi jasną nazwę i cel.

• Buduj modele z prostymi definicjami. Upewnij się, że wszyscy wiedzą, co oznacza każde pole.

• Śledź wersje modeli i zapisuj wprowadzone zmiany. Wyjaśnij, jak korzystać z każdego modelu.

• Udostępniaj modele innym zespołom, aby zachować spójność. Dzięki temu wszyscy korzystają z tych samych danych i zasad.

Wskazówka: Dobre notatki i jasne znaczenie pól pomagają ludziom ufać Twoim modelom i z nich korzystać.

Magazyn cech ML i trenowanie modeli

Magazyn cech (feature store) pomaga śledzić dane używane w uczeniu maszynowym. Cechy można zapisywać w jednym miejscu, zarówno do trenowania, jak i do predykcji. Dzięki temu modele pozostają poprawne i wiarygodne. Magazyny cech pomagają unikać błędów, ponieważ w obu etapach używane są te same dane. Pokazują one, skąd pochodzą cechy i jak się zmieniają. Ułatwia to znajdowanie problemów i powtarzanie pracy. Cechy można udostępniać i ponownie wykorzystywać w zespole. Oszczędza to czas i pomaga wszystkim uzyskiwać lepsze wyniki.

Automatyzacja odświeżania i wdrażania modeli

Do automatycznego odświeżania danych i wdrażania modeli możesz użyć harmonogramu zadań w usłudze Microsoft Fabric. Harmonogram pozwala ustawić uruchamianie zadań o określonych porach. Możesz zarządzać wieloma harmonogramami i powiązać je z procesem pracy. Dzięki temu dane i modele są aktualne bez ręcznego wykonywania czynności. Automatyzacja zmniejsza liczbę błędów i wzmacnia Twój proces pracy.

Uwaga: Automatyzacja pozwala poświęcić więcej czasu na analizy i decyzje, a mniej na pracę ręczną.

Możesz bardziej ufać swoim danym, korzystając z podejścia code-first z notebookami Microsoft Fabric i lakehouse. Wzorzec Bronze-Silver-Gold, dobre zasady i automatyzacja pomagają rozwijać analitykę i uczenie maszynowe. Zacznij od przeniesienia jednego potoku i dodaj kontrole, które zapewnią bezpieczeństwo. Następnie przyjrzyj się funkcjom, które naprawdę pomagają:

• Delta Live Tables sprawiają, że potoki działają samodzielnie i oszczędzają czas.

• Liquid Clustering przyspiesza zapytania i obniża koszty.

• Monitorowanie oparte na AI pomaga szybko znajdować wolno działające zapytania.

Jako kolejny krok wypróbuj laboratoria praktyczne, obejrzyj filmy eksperckie lub ukończ kurs DP-700, aby dowiedzieć się więcej.

Często zadawane pytania

Jaka jest główna korzyść z używania notebooków Fabric do transformacji danych?

Masz jedno miejsce do pisania, testowania i śledzenia kroków przetwarzania danych. Ułatwia to sprawdzanie i powtarzanie pracy. Możesz też pracować z dużymi zbiorami danych bez przenoszenia plików.

Jak wzorzec Bronze-Silver-Gold wspiera mój potok danych?

Ten wzorzec pomaga uporządkować dane w jasno określonych etapach. Surowe dane zachowujesz w bezpieczny sposób, oczyszczasz je, a następnie tworzysz cechy do raportów lub modeli. Szybciej naprawisz problemy i możesz ufać wynikom.

Czy mogę używać Gita z notebookami Fabric?

Tak, możesz połączyć notebooki z Gitem. Pozwala to śledzić zmiany, przeglądać kod i pracować w zespole. W razie potrzeby zawsze możesz wrócić do starszej wersji.

Jak zabezpieczyć dane w lakehouse?

Ustawiasz zasady określające, kto może widzieć lub zmieniać dane. Stosujesz zabezpieczenia na poziomie wierszy i kolumn. Do ochrony danych możesz też użyć punktów końcowych zarządzanych oraz mechanizmów kontroli obszaru roboczego.

Czy mogę zautomatyzować przepływy pracy związane z danymi i uczeniem maszynowym?

Tak! Notebooki możesz zaplanować tak, aby uruchamiały się o określonych porach. Możesz też odświeżać dane i wdrażać modele bez ręcznej pracy. Oszczędza to czas i zmniejsza liczbę błędów.

Warto też posłuchać

Jeśli interesują Cię notebooki Microsoft Fabric i lakehouse, te odcinki dodadzą praktycznego kontekstu dotyczącego platform danych Microsoft, architektury AI, zarządzania i automatyzacji.

• Azure AI Foundry – Simply Explained — Dowiedz się, jak buduje się i zarządza przedsiębiorczymi rozwiązaniami AI.
• Microsoft AI Agent Harness – Simply Explained — Poznaj niezawodną orkiestrację, ewaluację i obserwowalność.
• Microsoft Teams Governance – Simply Explained — Zobacz, jak zasady cyklu życia i własności utrzymują współpracę pod kontrolą.

Te odcinki pomagają połączyć temat artykułu z praktycznymi decyzjami dotyczącymi architektury i wdrożenia.