Przełamanie barier: jak Microsoft Fabric ujawnia słabości w inżynierii danych i zarządzaniu nimi

By Mirko Peters · 2026-08-28

Witamy ponownie w towarzyszącym podcastowi blogu! W tym wpisie rozwijamy temat, który dotyczy niemal każdego specjalisty od danych i każdego lidera IT: jak…

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

Witamy ponownie w towarzyszącym podcastowi blogu! W tym wpisie rozwijamy temat, który dotyczy niemal każdego specjalisty od danych i lidera IT: wdrożenie nowoczesnej platformy analitycznej, takiej jak Microsoft Fabric, to coś więcej niż tylko modernizacja stosu technologicznego. Działa ona jak bezlitosne lustro, które natychmiast uwidacznia głęboko zakorzenione nieefektywności w potokach danych, strategiach pozyskiwania danych i ramach zarządzania nimi. Jeśli zastanawiałeś się, dlaczego Twoje nowe, błyszczące pulpity BI nadal bazują na niewiarygodnych danych, trafiłeś we właściwe miejsce. Przyjrzyjmy się szczegółom, przeanalizujmy typowe wąskie gardła i zobaczmy, jak można je rozwiązać, zanim zniweczą Twoje inicjatywy analityczne.

Wyzwania w inżynierii danych

Inżynieria danych bywa czasem przytłaczająca. Często mierzysz się z problemami takimi jak nieefektywne pozyskiwanie danych, powolne procesy transformacji oraz problemy z przechowywaniem, które utrudniają pracę. Zrozumienie tych przyczyn źródłowych to pierwszy krok do zbudowania odpornej architektury analitycznej.

Nieefektywności w pozyskiwaniu danych

Kiedy myślisz o pozyskiwaniu danych, możesz wyobrażać sobie płynny proces zbierania i integrowania danych z różnych źródeł. Tymczasem wiele organizacji napotyka w tym obszarze poważne trudności. Typowe nieefektywności mogą prowadzić do opóźnień i wzrostu obciążenia. Oto kluczowe problemy, na które możesz natrafić:

• Procesy ręczne: Wielu inżynierów danych nadal polega na ręcznych metodach pozyskiwania danych. Takie podejście jest czasochłonne i podatne na błędy. Może się okazać, że piszesz złożony kod do pozyskiwania danych i tworzysz ręczne mapowania, co odciąga Cię od ważniejszych zadań.
• Problemy z jakością danych: Słabe procesy pozyskiwania danych mogą prowadzić do problemów z jakością danych. Jeśli zebrane dane nie są dokładne ani wiarygodne, utrudnia to analizę i podejmowanie decyzji. Wysoka jakość danych jest niezbędna do budowania zaufania do analityki. Gdy uwzględnisz walidację i czyszczenie w procesach pozyskiwania, zapewnisz, że dane zasilające analitykę są wiarygodne.
• Opóźnienia w potoku danych: Nieefektywności w pozyskiwaniu danych mogą powodować opóźnienia, które rozchodzą się na cały harmonogram projektu. Na przykład jeśli dane nie zostaną pozyskane terminowo, mogą zablokować potok danych i utrudnić dostarczanie wniosków na czas.

Ograniczenia w transformacji danych

Po pozyskaniu danych kolejnym krokiem jest ich transformacja. Wiele organizacji boryka się jednak z ograniczonymi możliwościami transformacji. Może to istotnie wpłynąć na wyniki analityki. Oto czynniki, które warto wziąć pod uwagę:

• Presja czasu: Gdy jesteś pod presją szybkiego dostarczenia wyników, możesz pośpieszyć proces transformacji. Może to negatywnie wpłynąć na jakość danych i skuteczność podejmowania decyzji.
• Doświadczenie użytkownika: Jeśli procesy transformacji danych są uciążliwe, może to utrudniać poprawną interpretację danych. Z kolei wpływa to na wyniki analityki.
• Przeciążenie informacjami: Przy ogromnych ilościach danych ich przetwarzanie może stać się przytłaczające. Jeśli nie potrafisz skutecznie zarządzać danymi, może to prowadzić do trudności w wyciąganiu wartościowych wniosków.

Problemy z przechowywaniem i skalowalnością

Wraz ze wzrostem danych rosną wyzwania związane z przechowywaniem i skalowalnością. Wiele organizacji ma trudności z projektowaniem systemów, które będą efektywnie skalować się wraz z rosnącymi wolumenami danych. Oto typowe problemy, z którymi możesz się spotkać:

• Ograniczenia pojedynczej maszyny: Jeśli opierasz się na jednej maszynie, jesteś ograniczony jej możliwościami. Może to ograniczać zasoby procesora i pamięci, co utrudnia obsługę dużych zbiorów danych.
• Złożoność przy wielu maszynach: Jeśli zdecydujesz się na skalowanie poziome i użycie wielu maszyn, możesz napotkać trudności w zarządzaniu węzłami. Może to prowadzić do większej złożoności programistycznej i wyższych kosztów wynikających z orkiestracji i zarządzania zasobami.
• Zarządzanie kosztami: Choć skalowanie może być opłacalne w przypadku małych potrzeb, z czasem może stać się kosztowne. Trzeba wyważyć korzyści ze skalowania z ryzykiem wyższych kosztów.

Trudności w raportowaniu

W kwestii raportowania wielu inżynierów danych napotyka szereg trudności, które mogą spowolnić ich procesy i wpływać na jakość uzyskiwanych wniosków. Może się okazać, że mierzysz się z problemami takimi jak słaba jakość danych, ręczne tworzenie raportów i brak zintegrowanych systemów raportowania. Wyzwania te mogą wydłużać procesy raportowania, a nawet prowadzić do niewystarczających wniosków przydatnych przy podejmowaniu decyzji. Oto kilka typowych trudności, z jakimi możesz się spotkać:

• Słaba jakość danych
• Ręczne tworzenie raportów
• Brak zintegrowanych systemów raportowania
• Długie procesy raportowania
• Niedoświadczony personel
• Nieodpowiednie oprogramowanie do raportowania
• Brak standardowych procedur operacyjnych (SOP)
• Statyczne raportowanie
• Słaba konstrukcja raportów
• Brak praktycznych wniosków
• Trudności z integracją danych z wielu złożonych źródeł

Nowoczesne organizacje często mają problem z integracją danych z różnych źródeł, w tym z platform chmurowych, systemów legacy i narzędzi zewnętrznych. Różnice w strukturach i formatach danych mogą tworzyć luki i niespójności, które wpływają na raportowanie i analizę. Utrudnia to przygotowywanie terminowych i dokładnych raportów.

Aby pokonać te wyzwania, warto rozważyć wdrożenie narzędzi do samodzielnego i zautomatyzowanego raportowania. Mogą one usprawnić procesy raportowania i odciążyć zespół. Równie istotne jest poprawienie jakości i integracji danych. Gdy dane są uporządkowane i czyste, łatwiej przygotować wiarygodne raporty.

Szkolenie personelu w zakresie analityki danych może dodatkowo wzmocnić możliwości raportowania. Ustanowienie standardowych procedur operacyjnych (SOP) zapewni przejrzyste ramy dla procesów raportowania, gwarantując spójność i dokładność. Na koniec, korzystanie z dynamicznych metod raportowania w czasie rzeczywistym pomoże Ci być o krok przed innymi i dostarczać praktyczne wnioski wtedy, gdy są najbardziej potrzebne.

Rozwiązując te problemy z raportowaniem, możesz przekształcić podejście do inżynierii danych i umożliwić zespołowi szybsze podejmowanie świadomych decyzji.

Przejście na Microsoft Fabric

Przejście na Microsoft Fabric może wydawać się dużym krokiem, ale warto je podjąć. Zauważysz, że zmiany architektoniczne i kluczowe funkcje Fabric mogą znacząco usprawnić procesy inżynierii danych.

Zmiany architektoniczne

Przegląd architektury Fabric

Wdrażając Microsoft Fabric, przechodzisz na zunifikowaną platformę analityczną. Łączy ona inżynierię danych, business intelligence (BI) i sztuczną inteligencję (AI) w jednym spójnym środowisku. Oto krótki przegląd zmian architektonicznych, których możesz się spodziewać:

Ta nowa architektura kładzie nacisk na silne zarządzanie i praktyki zarządzania danymi. Elementy te są niezbędne, aby bezpiecznie skalować analitykę wspieraną przez AI.

Integracja z istniejącymi systemami

Jedną z najważniejszych zalet Microsoft Fabric jest jego zdolność do płynnej integracji z istniejącymi systemami danych. Możesz połączyć się z ponad 100 magazynami danych, co pokazuje jego szeroką kompatybilność. Oto kluczowe kwestie dotyczące integracji:

• Microsoft Fabric dobrze integruje się z innymi produktami Microsoft, zwiększając swoje możliwości w ramach dotychczasowego ekosystemu.
• Zunifikowana architektura data lakehouse ułatwia interoperacyjność i zarządzanie danymi na różnych platformach.
• Potoki danych w Microsoft Fabric obsługują ponad 20 działań, co pozwala budować złożone rozwiązania do integracji danych.

Dzięki OneLake, działającemu jako scentralizowane jezioro danych, zapewniasz zgodność z przepisami i zarządzanie, jednocześnie obsługując różne typy plików. Takie rozwiązanie umożliwia płynną integrację z narzędziami takimi jak Azure Databricks, co dodatkowo ułatwia przejście.

Kluczowe funkcje Fabric

Przyjrzyjmy się teraz kluczowym funkcjom Microsoft Fabric, które wyróżniają je na tle innych rozwiązań do inżynierii danych.

Rozszerzone pozyskiwanie danych

Microsoft Fabric zmienia sposób pozyskiwania danych dzięki dynamicznym wyrażeniom dla symboli zastępczych połączeń. Ta funkcja umożliwia płynną integrację z wstępnie utworzonymi połączeniami danych, zwiększając wydajność. Skorzystasz także z:

• Obsługi parametrów dla miejsc docelowych danych, co zwiększa możliwości dostosowania i elastyczność potoków danych.
• Funkcji opartych na sztucznej inteligencji, które usprawniają tworzenie i utrzymanie potoków danych, ograniczając nakład pracy inżynierów i ułatwiając rozwiązywanie błędów.

Opinie użytkowników wskazały na potrzebę obsługi parametrów, co doprowadziło do tego znaczącego usprawnienia w środowisku miejsc docelowych danych.

Usprawnione procesy ETL

Procesy ETL w Microsoft Fabric zaprojektowano tak, aby były wydajne i zautomatyzowane. Oto jak to działa:

• Zautomatyzowane przygotowanie danych ogranicza ręczny nakład pracy dzięki obsłudze powtarzalnych zadań transformacji, takich jak deduplikacja i standaryzacja formatów.
• Strumieniowanie danych w czasie rzeczywistym umożliwia natychmiastowe przekształcanie danych w momencie ich napływu, wspierając terminowe decyzje biznesowe dzięki aktualnym informacjom.
• Płynna integracja z Power BI i usługami Azure ułatwia dostęp do przekształconych danych na potrzeby wizualizacji i analityki.

Te funkcje łącznie pokazują, jak Microsoft Fabric usprawnia procesy ETL, czyniąc integrację danych bardziej wydajną i zunifikowaną.

Skalowalne rozwiązania magazynowe

Skalowalność jest kluczowym zagadnieniem dla każdego inżyniera danych. Microsoft Fabric rozwiązuje ten problem, stosując zunifikowany model pojemności, który zarządza zasobami w różnych obciążeniach. Oto, czego możesz się spodziewać:

• Wbudowane narzędzia monitorujące, takie jak aplikacja Fabric Capacity Metrics, zapewniają wgląd w wykorzystanie pojemności i wydajność.
• Kluczowe wskaźniki wspierające wydajność obejmują informacje o wykorzystaniu obliczeń i magazynu oraz trendy wykorzystania zasobów.
• Strategie optymalizacji skalowalności obejmują edukację użytkowników, strategiczne skalowanie oraz techniki ograniczania kosztów, takie jak wstrzymywanie i wznawianie obciążeń niekrytycznych.

Usprawnione narzędzia raportowania

Po wdrożeniu Microsoft Fabric wiele organizacji zgłasza znaczącą poprawę możliwości raportowania. Oto najważniejsze spostrzeżenia:

• Lepsza dokładność danych i większa widoczność to kluczowe rezultaty, które użytkownicy zaobserwowali po przyjęciu Fabric.
• Zunifikowany projekt pulpitu znacząco poprawił doświadczenie użytkowników w różnych regionach.
• Organizacje, takie jak Southern States Material Handling, zgłosiły wzrost dokładności danych o 90% i lepszą widoczność o 85%.

Dzięki wglądowi w dane w czasie rzeczywistym i szybszemu przetwarzaniu danych możesz szybko podejmować świadome decyzje, przekształcając swoje procesy raportowania.

Wdrażając Microsoft Fabric, nie przyjmujesz po prostu narzędzia; wkraczasz w nową erę inżynierii danych, która pozwala pracować mądrzej i szybciej.

Wdrożenie w praktyce

Przejście na Microsoft Fabric może wydawać się zniechęcające, ale podział na łatwe do opanowania etapy sprawia, że proces staje się prostszy. Oto podejście krok po kroku, które pomoże ci skutecznie przeprowadzić to przejście:

Przejście krok po kroku

1. Projektuj z myślą o modularności i wielokrotnym użyciu: Zacznij od podziału złożonych potoków na mniejsze, wielokrotnego użytku zadania. Upraszcza to utrzymanie i zwiększa elastyczność.
2. Wdróż parametryzację dla zwiększenia elastyczności: Używaj parametrów, aby uczynić potoki dynamicznymi. Dzięki tej adaptacyjności możesz dostosować je do różnych środowisk bez zaczynania od nowa.
3. Stosuj przyrostowe ładowanie danych: Zamiast przetwarzać wszystkie dane, skup się na zmianach od ostatniego wykonania. Takie podejście poprawia wydajność i skraca czas przetwarzania.
4. Optymalizacja wydajności dzięki równoległości i partycjonowaniu: Wykorzystaj wiele zasobów obliczeniowych, aby przyspieszyć przetwarzanie danych. Może to znacząco poprawić wydajność Twoich potoków danych.
5. Wdrożenie solidnej obsługi błędów i ponownych prób: Zadbaj o to, aby potoki potrafiły automatycznie odzyskiwać działanie po awariach. Ogranicza to przestoje i zapewnia ciągły przepływ danych.
6. Monitorowanie i rejestrowanie w celu kontroli kondycji potoków: Korzystaj z narzędzi do monitorowania, aby śledzić wydajność i diagnozować problemy. Stałe obserwowanie potoków pozwala wcześnie wykrywać błędy.
7. Zapewnienie zgodności i bezpieczeństwa danych: Wdróż funkcje zabezpieczeń chroniące wrażliwe dane i spełniające wymogi regulacyjne. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania i integralności danych.
8. Zastosowanie CI/CD dla potoków: Wdróż praktyki ciągłej integracji i ciągłego wdrażania, aby zapewnić szybkie wdrożenia i kontrolę wersji. Dzięki temu przepływy pracy pozostają zwinne i aktualne.

Wyzwania podczas wdrażania

Przejście na usługę Microsoft Fabric przynosi wiele korzyści, ale po drodze możesz napotkać pewne trudności. Oto kilka typowych przeszkód:

• Niedocenianie potrzeb w zakresie zarządzania: Wiele zespołów pomija znaczenie zarządzania, co prowadzi do systemów trudnych do kontrolowania. Ustanowienie zasad zarządzania od samego początku pozwala uniknąć przyszłych komplikacji.
• Niespójne metryki: Pominięcie utworzenia uporządkowanej warstwy semantycznej może skutkować niespójnymi metrykami i nieefektywnymi zapytaniami. Inwestycja w solidną warstwę semantyczną zapewnia stałą wydajność.
• Luki kompetencyjne: Zróżnicowane wymagania dotyczące umiejętności mogą prowadzić do zastoju projektu. Rzetelne zarządzanie zmianą i ciągłe szkolenia wspierają zespół w trakcie przejścia.

Wyzwania techniczne

Podczas wdrażania usługi Microsoft Fabric możesz napotkać konkretne wyzwania techniczne:

• Problem „zielonej łąki”: Rozpoczynanie od zera, bez gotowych ram, może prowadzić do nieefektywnych przepływów pracy. Wykorzystaj obszerną dokumentację i szablony Microsoft, aby poprowadzić konfigurację.
• Złożony zestaw narzędzi: Konieczna jest biegłość w wielu narzędziach. Poświęć czas na zrozumienie tych narzędzi i wprowadź ustandaryzowane praktyki, aby złagodzić krzywą uczenia się.
• Wyzwania integracyjne: Dopasowanie usługi Microsoft Fabric do istniejących systemów wymaga metodycznego podejścia. Strategiczne planowanie jest niezbędne, aby zapewnić spójność danych i ograniczyć zakłócenia.

Rozwiązania i obejścia

Aby przezwyciężyć te wyzwania, rozważ następujące rozwiązania:

Dbając o aktualność i stosując sprawdzone praktyki, możesz w pełni wykorzystać potencjał usługi Microsoft Fabric. Współpraca z innymi specjalistami również okazuje się pomocna w pokonywaniu przeszkód wdrożeniowych. Podejmij wyzwanie, a przekonasz się, że korzyści płynące z wdrożenia usługi Microsoft Fabric znacznie przewyższają trudności.

Mierzalne rezultaty

Poprawa wydajności

Po przejściu na usługę Microsoft Fabric zauważysz znaczny wzrost wydajności. Zapytania, których wykonanie kiedyś trwało wieki, działają teraz znacznie szybciej. Na przykład wielu użytkowników zgłasza skrócenie czasu odpowiedzi zapytań o 60%. Oznacza to mniej czasu na czekanie i więcej na analizę. Platforma Fabric korzysta ze skalowalnego, zoptymalizowanego modelu, który bez trudu obsługuje ogromne zbiory danych. W porównaniu z open-source Spark zapewnia nawet sześciokrotnie wyższą wydajność, dzięki czemu zapytania SQL i przepływy danych działają błyskawicznie.

Ta szybkość nie ogranicza się wyłącznie do przetwarzania surowych danych. Poprawia również płynność odświeżania raportów Power BI oraz ich interakcji z danymi w lakehouse. Ujednolicona architektura lakehouse w usłudze Fabric zapewnia, że zapytania SQL działają wydajnie we wszystkich przepływach danych i zestawach danych.

Oszczędność czasu w przetwarzaniu danych

Czas to pieniądz, a Fabric pozwala oszczędzić jedno i drugie. Organizacje, takie jak IWG PLC, znacząco skróciły czas przetwarzania danych. Czas odpowiedzi na zapytania spadł z 45 do zaledwie 27 sekund, co daje oszczędność 18 sekund na zapytanie. Przy setkach lub tysiącach zapytań dziennie ta różnica szybko się sumuje.

Oto, czego jeszcze możesz się spodziewać po wdrożeniu Fabric:

• Zadania analityczne wykonasz o ponad 50% szybciej, gdy Twoje dane i modele będą zaufane i dobrze ustrukturyzowane.
• Funkcje Real-Time Intelligence pozwalają szybko przetwarzać dane od początku do końca i dostarczać wnioski w momencie, gdy zdarzenia mają miejsce.
• OneLake Query Acceleration może zwiększyć wydajność zapytań nawet 50-krotnie, dzięki czemu raporty SQL i Power BI reagują niezwykle szybko.

Dzięki tej oszczędności czasu możesz skupić się na głębszej analizie i podejmowaniu decyzji zamiast czekać na powolne przepływy danych lub ręczne przygotowywanie danych.

Lepsza jakość danych

Przejście na Fabric często ujawnia ukryte problemy z jakością danych, które w starszych procesach ETL były maskowane. Dzięki temu masz szansę uporządkować i poprawić dane, zamiast jedynie przenosić problemy do nowego systemu. Wykorzystując zintegrowane możliwości lakehouse i SQL w Fabric, możesz scentralizować przepływy danych i wymusić lepsze zasady higieny danych.

Oznacza to, że Twoje pulpity i raporty Power BI staną się bardziej niezawodne. Gdy jakość danych rośnie, wnioski stają się bardziej precyzyjne i godne zaufania. Mniej czasu spędzisz na rozwiązywaniu błędów, a więcej na działaniu w oparciu o rzetelne informacje.

Wskazówka: Korzystaj z narzędzi monitorowania w Fabric, aby na bieżąco śledzić jakość danych. Wczesne wychwytywanie problemów pomaga utrzymać wysokie standardy i zapewnia płynne działanie lakehouse.

Wnioski z doświadczeń i perspektywy na przyszłość

Najważniejsze wnioski

Przejście na Microsoft Fabric przyniosło wiele organizacjom cenne doświadczenia. Oto kluczowe wnioski, które mogą poprowadzić Cię w tej drodze:

Te wnioski podkreślają znaczenie wdrażania AI i zarządzania w praktykach związanych z danymi. Wskazują również na potrzebę kultury, która wzmacnia użytkowników w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Szersze implikacje dla inżynierii danych

Wdrożenie Microsoft Fabric wpłynęło na praktyki inżynierii danych w całej branży. Oto kilka istotnych implikacji:

Choć te zmiany niosą ze sobą szanse, ujawniają też wyzwania. Złożoność, rozproszone doświadczenie użytkownika i problemy ze skalowaniem ręcznym mogą obniżać wydajność. Organizacje muszą sprostać tym wyzwaniom, aby w pełni wykorzystać korzyści nowoczesnej platformy danych.

Przyszłe trendy w Microsoft Fabric

W przyszłości postęp w usłudze Microsoft Fabric zrewolucjonizuje inżynierię danych. Nacisk przesunie się na to, aby procesy danych były bardziej intuicyjne i zorientowane na człowieka. Dzięki tej zmianie będziesz mógł przedkładać innowacyjne zadania nad powtarzalne. W efekcie podejmowanie decyzji oparte na danych będzie szybsze i bardziej niezawodne.

Podsumowując, Microsoft Fabric naprawdę zmienił praktyki inżynierii danych. Jego zunifikowane podejście upraszcza zarządzanie i zwiększa wydajność, dzięki czemu możesz podejmować szybsze i lepsze decyzje.

Oto kluczowe efekty:

• Incremental View Maintenance: Ta funkcja ogranicza potrzebę pełnego ponownego przetwarzania dużych zbiorów danych, co zwiększa wydajność.
• Materialized Lake View Optimal Refresh: Zwiększa efektywność kosztową na dużą skalę dla wszystkich użytkowników.

Wiele branż osiągnęło znakomite rezultaty. Na przykład sektor usług finansowych wdrożył wykrywanie oszustw niemal w czasie rzeczywistym, a opieka zdrowotna poprawiła efektywność operacyjną.

Rozważając własne przepływy pracy z danymi, zastanów się, jak wdrożenie usługi Microsoft Fabric mogłoby usprawnić Twoje procesy i wzmocnić zespół. Skorzystaj z tej szansy, aby pracować mądrzej i prowadzić swoją organizację do przodu! 🚀

Często zadawane pytania

Czym jest Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric to zunifikowana platforma, która integruje inżynierię danych, analitykę i sztuczną inteligencję. Upraszcza zarządzanie danymi, usprawnia współpracę i przyspiesza podejmowanie decyzji, zapewniając jeden punkt sterowania dla wszystkich potrzeb związanych z danymi.

W jaki sposób Microsoft Fabric usprawnia pozyskiwanie danych?

Fabric usprawnia pozyskiwanie danych, automatyzując procesy i umożliwiając bezproblemową integrację z różnymi źródłami danych. Zmniejsza to nakład pracy ręcznej, minimalizuje liczbę błędów i przyspiesza działanie całego potoku danych.

Czy można zintegrować Microsoft Fabric z istniejącymi narzędziami?

Tak! Microsoft Fabric płynnie integruje się z ponad 100 magazynami danych i innymi produktami Microsoft. Ta zgodność pozwala wykorzystać dotychczasowe systemy i jednocześnie ulepszyć przepływy pracy z danymi.

Jakie są główne korzyści z korzystania z Microsoft Fabric?

Do kluczowych korzyści należą lepsza jakość danych, krótszy czas przetwarzania, usprawnione procesy ETL oraz rozbudowane możliwości raportowania. Dzięki tym funkcjom możesz szybko i skutecznie podejmować decyzje oparte na danych.

W jaki sposób Microsoft Fabric obsługuje zarządzanie danymi?

Microsoft Fabric kładzie nacisk na silne praktyki zarządzania za pomocą narzędzi takich jak Microsoft Purview. Pomaga kontrolować dostęp do danych, zapewniać zgodność z przepisami i utrzymywać jakość danych w całej organizacji.

Czy do efektywnego korzystania z Microsoft Fabric potrzebne jest szkolenie?

Znajomość pojęć z zakresu inżynierii danych jest pomocna, ale Microsoft Fabric został zaprojektowany z myślą o łatwej obsłudze. Dostępne są materiały szkoleniowe, które pomogą Tobie i Twojemu zespołowi szybko opanować platformę.

Które branże mogą skorzystać z Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric jest wszechstronny i może przynieść korzyści wielu branżom, w tym finansom, opiece zdrowotnej, handlowi detalicznemu i produkcji. Każda organizacja, która chce usprawnić procesy danych i rozwinąć analitykę, może wykorzystać jego możliwości.

Jak zacząć pracę z Microsoft Fabric?

Aby zacząć, zarejestruj konto Microsoft Fabric i zapoznaj się z dostępnymi zasobami. Poznaj funkcje platformy i rozważ udział w szkoleniach, aby w pełni wykorzystać jej możliwości.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Chcesz praktycznego wyjaśnienia tematu Microsoft Fabric Exposes Data Engineering and Governance Gaps? Ten odcinek w przystępny sposób omawia zagadnienie i pokazuje, dlaczego ma znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, sztucznej inteligencji i nowoczesnej pracy.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

• Poznać kluczowe koncepcje stojące za tematem Microsoft Fabric Exposes Data Engineering and Governance Gaps
• Zobaczyć, jak temat wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
• Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość Twojej organizacji

Aby posłuchać całej dyskusji i zapoznać się z bardziej szczegółowymi omówieniami tych zagadnień architektonicznych, zajrzyj do odpowiadającego mu odcinka o wyzwaniach inżynierii danych w Microsoft Fabric.

Być może spodobają Ci się także powiązane odcinki M365 FM:

• Microsoft Fabric Governance Beyond Data Lineage
• Używanie domen Microsoft Fabric do zarządzania siatką danych
• Microsoft Fabric Lakehouse Governance and Data Lineage
• Odkrywanie i zarządzanie nieuprawnionymi danymi (shadow data) za pomocą Microsoft Purview
• AI ujawnia zepsute procesy, złe dane i słabe przywództwo

Odkryj więcej praktycznych rozmów o Microsoft na M365 FM.