Zarządzanie danymi w Microsoft Fabric: zasady i praktyka

By Mirko Peters · 2026-02-11 · Updated 2026-07-25

Dowiedz się, jak budować zarządzanie danymi w Microsoft Fabric dzięki jasno określonej odpowiedzialności, bezpiecznemu dostępowi, śledzeniu pochodzenia danych, kontrolom jakości i zaufanym produktom danych.

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

Zarządzanie danymi to element, który sprawia, że dane w organizacji są użyteczne, bezpieczne i zgodne z przepisami. Można o nim myśleć jak o zbiorze reguł, który nie pozwala, by wszystko zamieniło się w plątaninę. W Microsoft Fabric zarządzanie danymi nie jest dodatkiem – jest częścią rdzenia platformy. W miarę jak przedsiębiorstwa potrzebują coraz więcej danych, a przepisy się zaostrzają, nie możesz pozwolić sobie na działanie w ciemno.

Ten artykuł pokazuje, jak wygląda solidne zarządzanie danymi w zunifikowanej platformie analitycznej Microsoft Fabric i dlaczego ma znaczenie zarówno dla działów IT, jak i biznesu. Omówimy zasady, na których opiera się zarządzanie w Fabric, kluczowe komponenty, takie jak katalogowanie i zabezpieczenia, oraz sposoby utrzymania prywatności i zgodności z przepisami. Znajdziesz tu praktyczne wskazówki, jasne definicje i konkretne kroki, dzięki którym dane pozostaną bezpieczne, a procesy pod kontrolą.

Jeśli wolisz bardziej swobodną formę, posłuchaj podcastu Microsoft Fabric Data Governance Podcast lub zajrzyj na stronę Microsoft Fabric Best Practices, gdzie znajdziesz dodatkowe strategie.

Zrozumienie zarządzania danymi w Microsoft Fabric

Jeśli pracujesz w środowisku Microsoft, warto wiedzieć, jak zarządzanie danymi wpisuje się w świat Fabric. U podstaw zarządzanie polega na ustalaniu oczekiwań i zabezpieczeń dotyczących danych: kto może mieć z nimi kontakt, jak są wykorzystywane, gdzie się znajdują i jak długo są przechowywane. W Fabric zarządzanie opiera się na sprawdzonych zasadach, ale odpowiada też na współczesne potrzeby, takie jak analityka w chmurze, działanie hybrydowe i ogromne wyzwania związane ze zgodnością z przepisami.

Microsoft Fabric to coś więcej niż kolejny magazyn danych czy jezioro danych; tworzy zintegrowane środowisko dla wszystkich potrzeb w zakresie analityki, BI i AI. Zarządzanie musi przenikać tę tkankę jak mocna nić, obejmując w jednym miejscu bezpieczeństwo, zgodność, pochodzenie danych i cykl ich życia. Zobaczysz tu unikatowe funkcje, takie jak zunifikowana kontrola dostępu we wszystkich obciążeniach, wbudowany audyt aktywności, automatyczna klasyfikacja danych oraz inteligentne narzędzia do katalogowania i zarządzania metadanymi.

Dobre zarządzanie w Fabric to równowaga między elastycznością dla analityków a kontrolami, których wymagają audytorzy i zespoły bezpieczeństwa. Chodzi o łatwo wyszukiwane zasoby danych, jasny wgląd w sposób ich wykorzystania i automatyczne egzekwowanie zasad – wszystko zarządzane z jednego miejsca. Nie zgadujesz, kto miał dostęp do wrażliwych raportów ani dokąd trafiły dane po przetworzeniu. Ogólny przegląd tego, jak elementy analityczne ze sobą współpracują, znajdziesz w artykule Microsoft Fabric Analytics Overview.

Ostatecznie otrzymujesz dane, które nie tylko są chronione i śledzone, ale także godne zaufania – użytkownicy mogą wydobywać wnioski, nie uruchamiając alarmów zarządzania danymi, a inspektorzy ds. zgodności mogą spokojnie spać.

Kluczowe komponenty zarządzania danymi w Microsoft Fabric

Microsoft Fabric opiera się na kilku głównych założeniach, które sprawiają, że zarządzanie danymi staje się w organizacji rzeczywiste i praktyczne. Zamiast odizolowanych narzędzi walczących o uwagę, Fabric łączy katalogowanie danych, zabezpieczenia dostępu i śledzenie pochodzenia danych w ramach jednego rozwiązania, oferując całościowe podejście do zarządzania cyklem życia danych.

Takie podejście zapewnia, że zawsze wiesz, jakie dane posiadasz, kto z nich korzysta i jakie zmiany zaszły po drodze. Te główne elementy nie służą wyłącznie do odhaczania pozycji dla audytorów – są kluczowe dla sprawnego i bezpiecznego działania analityki w całym zespole. Dzięki zarządzaniu metadanymi, szczegółowym kontrolom bezpieczeństwa i przejrzystemu śledzeniu drogi danych zarządzanie staje się tak samo narzędziem umożliwiania pracy użytkownikom, jak ochrony zasobów.

Kolejne sekcje pokażą, jak katalog danych Fabric pomaga porządkować i dokumentować zasoby, jak zabezpieczać dane za pomocą przejrzystych modeli dostępu oraz jak śledzić i rozumieć każdy etap wędrówki danych. Poznając każdy z tych komponentów, zobaczysz, dlaczego architektura Fabric jest zaprojektowana właśnie tak i w jaki sposób jego model zarządzania stanowi fundament niezawodnego, skalowalnego zarządzania danymi.

Katalog danych Fabric i zarządzanie metadanymi

Katalog danych Fabric pełni rolę centrum dowodzenia danymi w organizacji – jednego miejsca, w którym zbiory danych są rejestrowane, opisywane i powiązane. Taka centralizacja ułatwia użytkownikom odnajdywanie zaufanych danych bez polegania na wiedzy przekazywanej nieformalnie czy szukania arkuszy Excel.

Zarządzanie metadanymi w Fabric opiera się na kontekście. Usługa oferuje wbudowane narzędzia do automatycznego tagowania, wyszukiwania i śledzenia pochodzenia danych (lineage), co zwiększa przejrzystość i znacznie upraszcza raportowanie zgodności. Katalog warto traktować jak bieżący dziennik pokładowy, w którym zapisywana jest każda tabela, każdy potok i każda aktualizacja. Więcej informacji o strategiach katalogowania i zarządzania metadanymi znajdziesz na tej dedykowanej stronie: catalog and metadata management in Fabric.

Zabezpieczanie danych i zarządzanie kontrolą dostępu

Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, Microsoft Fabric traktuje sprawę poważnie – uprawnienia, kontrola dostępu oparta na rolach i etykiety poufności danych są wbudowane od samego początku. Możesz dokładnie określić, kto może wyświetlać, edytować lub udostępniać poszczególne zbiory danych, dzięki czemu niepowołane osoby i pomyłki nie będą stanowić problemu.

Kontrolę dostępu łatwo skalować w zespołach i projektach. Konfigurowanie zasad nie jest czymś skomplikowanym – Fabric prowadzi cię do zalecanych ustawień i sprawia, że proces jest prosty. Bardziej szczegółowe wskazówki dotyczące zabezpieczeń znajdziesz na stronie Fabric Security and Access Controls oraz w materiale Securing Sensitive Data in Fabric.

Pochodzenie i rodowód danych w Fabric

Data lineage w Microsoft Fabric odpowiada na klasyczne pytanie: „skąd to pochodzi i co się z tym działo?”. Śledzi każdy etap, przez który przechodzi zbiór danych – od surowego pozyskania po gotowe raporty – dając pełną widoczność i kontrolę.

Narzędzia do śledzenia proweniencji znacznie ułatwiają audyty zgodności i rozwiązywanie problemów, pokazując historię danych w przystępnej formie. Niezależnie od tego, czy badasz błąd, czy dokumentujesz zgodność z wymogami regulacyjnymi, mapy pochodzenia danych pozwalają utrzymać pełną odpowiedzialność. Praktyczne wskazówki dotyczące pochodzenia danych znajdziesz w materiałach o katalogu i metadanych.

Funkcje prywatności i zgodności w Fabric

Ochrona prywatności i spełnianie wymogów zgodności stanowią w Microsoft Fabric priorytet. Przepisy takie jak RODO (GDPR) czy HIPAA nie są opcjonalne, a ich niespełnienie źle wygląda. Fabric ma wbudowane funkcje prywatności i zgodności, dzięki którym możesz automatycznie egzekwować reguły dotyczące danych, ograniczać przepływ wrażliwych danych i audytować każde działanie przy minimalnym nakładzie pracy.

Narzędzia zgodności w Fabric wspierają organizacje w zarządzaniu wszystkim – od harmonogramów przechowywania danych po przeglądy dostępu. Zautomatyzowane egzekwowanie zasad, tagowanie i raportowanie sprawiają, że nie potrzebujesz całego zespołu audytorów, którzy kontrolowaliby każdy przepływ danych. Jesteś o krok przed przepisami, ponieważ egzekwowanie zasad jest częścią codziennej pracy – a nie dodatkiem czy rzeczą dopisaną na końcu.

Kolejne części omawiają, jak konfigurować zasady, monitorować audyt oraz zapewnić zgodność nie tylko z takimi standardami jak RODO i HIPAA, ale także z tym, co pojawi się później. Proaktywna dokumentacja i automatyzacja są tu kluczem do zrównoważonego zarządzania, szczególnie w rozproszonych środowiskach hybrydowych. Jeśli zastanawiasz się, jak prywatność łączy się ze scenariuszami AI i Copilot, w podcastach M365.FM znajdziesz również dyskusje o strategiach dla przedsiębiorstw z tej perspektywy.

Wdrażanie zasad dotyczących danych i audytu

• Automatyczne zapobieganie utracie danych: Ustawiaj zasady, które oznaczają lub blokują ryzykowne działania, co pomaga zapobiegać wyciekom, zanim do nich dojdzie.
• Spójne tagowanie danych: Stosuj etykiety do danych wrażliwych lub podlegających regulacjom, co ułatwia ich wyszukiwanie, filtrowanie i raportowanie.
• Scentralizowane dzienniki audytu: Korzystaj z wbudowanych dzienników audytu, aby śledzić, kto uzyskiwał dostęp do kluczowych zbiorów danych lub je zmieniał, co wspiera odpowiedzialność i szybką reakcję na incydenty.
• Narzędzia egzekwowania zasad: Microsoft udostępnia narzędzia w postaci pulpitów i alertów, dzięki którym możesz egzekwować zasady i szybko wykrywać problemy.

Zapewnianie zgodności z RODO i standardami branżowymi

• Automatyczne raportowanie zgodności: Generuj raporty bezpośrednio odpowiadające wymogom RODO (GDPR), HIPAA i innym wymogom regulacyjnym.
• Wbudowane kontrole rezydencji danych: Kontroluj, gdzie są przechowywane i przetwarzane wrażliwe dane, aby spełnić lokalne przepisy.
• Ujednolicone zarządzanie zgodami: Korzystaj z niestandardowych lub domyślnych ram zgód, aby rejestrować i egzekwować uprawnienia do wykorzystania danych.
• Regularne aktualizacje dokumentacji: Utrzymuj dokumenty i procesy dotyczące zgodności w aktualnym stanie, aby audyty były mniej stresujące.

Jakość danych i zarządzanie cyklem życia

Jeśli chcesz analityki, której możesz ufać, potrzebujesz czegoś więcej niż tylko barier i reguł – musisz mieć pewność, że dane są czyste, aktualne i właściwie obsługiwane od początku do końca. Microsoft Fabric wykracza poza proste przechowywanie, wplatając narzędzia do walidacji, monitorowania i zarządzania danymi przez cały ich cykl życia.

Ten nacisk daje ci techniczne mechanizmy kontroli i automatyzację, dzięki którym wykryjesz złe dane, zanim się rozprzestrzenią. Jednocześnie Fabric sprawia, że archiwizacja i bezpieczne usuwanie danych są rutynową częścią działania, a nie awaryjnym zadaniem na ostatnią chwilę. Ręczne przeglądy i korekty nadal są potrzebne, ale dzięki listom kontrolnym Fabric i automatycznym alertom proces jest znacznie mniej żmudny.

Kolejne sekcje szczegółowo omawiają, jak włączać kontrole jakości, wykrywać anomalie oraz zarządzać przechowywaniem i czyszczeniem danych, korzystając z ram zarządzania danymi Fabric. Więcej informacji znajdziesz w artykule Fabric Data Lifecycle Management, a podejściami do monitorowania jakości danych zainteresujesz się w dokumentacji Microsoft Fabric Data Quality.

Automatyczne monitorowanie jakości danych w Fabric

• Reguły walidacji: Skonfiguruj automatyczne kontrole, aby do potoków trafiały wyłącznie dokładne i kompletne dane.
• Profilowanie i wykrywanie anomalii: Korzystaj z wbudowanych narzędzi profilowania, aby wychwycić nietypowe wzorce lub problemy, zanim wpłyną na analizy.
• Alerty i pulpity: Panuj nad jakością danych dzięki alertom, pulpitom i wskaźnikom jakości, których wdrożenie przynosi szybkie efekty.

Strategie przechowywania, archiwizacji i usuwania danych

• Harmonogram przechowywania: Określ, jak długo różne typy danych muszą być przechowywane, aby spełnić wymogi biznesowe lub prawne.
• Zgodna z przepisami archiwizacja: Przenoś rzadko używane dane do bezpiecznego magazynu odpornego na modyfikacje, bez utraty szybkości dostępu.
• Automatyczne usuwanie: Korzystaj z automatyzacji opartej na zasadach, aby bezpiecznie usuwać dane po upływie terminu przechowywania, ograniczając ryzyko regulacyjne i obniżając koszty magazynowania.

Wdrażanie zarządzania danymi w Microsoft Fabric

Przekształcenie zasad zarządzania danymi w rzeczywistą praktykę to miejsce, w którym większość organizacji ma trudności, ale w przypadku Fabric to nie tylko teoria. Skupiamy się tutaj na tym, by zarządzanie danymi działało na co dzień, a nie tylko podczas audytu. Napotkasz wszystko, od oporu wewnątrz organizacji po problemy techniczne związane z rozwojem, dlatego strategia i zaangażowanie interesariuszy mają ogromne znaczenie.

Fabric zachęca do budowania ram, które jasno przypisują role, ustanawiają regularne monitorowanie i wplatają zarządzanie w codzienną działalność. Niezależnie od tego, czy masz do czynienia z shadow IT, czy integrujesz z Microsoft 365 i Power Platform, chodzi o konsekwentne egzekwowanie zasad — zarówno w chmurze, jak i w zasobach lokalnych. Więcej o podejściach do współpracy znajdziesz w artykule Fabric Collaboration Workflows.

Kolejne sekcje omówią najlepsze praktyki: planowanie, przypisywanie odpowiedzialności i śledzenie sukcesu, a także integrację z szerszym ekosystemem Microsoft. Dzięki tym krokom model zarządzania będzie nie tylko dobrze wyglądał na papierze, ale przede wszystkim będzie skuteczny w praktyce. Warto też sięgnąć po Enterprise Data Governance Strategy, aby poszerzyć swoje podejście.

Najlepsze praktyki budowania ram zarządzania w Fabric

• Zacznij od planowania: Określ cele, wymagania i luki, zanim uruchomisz ramy.
• Jasno przypisz role: Zdefiniuj obowiązki właścicieli danych, administratorów i użytkowników.
• Integruj platformy: Połącz Fabric z Microsoft 365, Azure i powiązanymi narzędziami, aby ujednolicić egzekwowanie zasad.
• Mierz i dostosowuj: Monitoruj kluczowe wskaźniki i modyfikuj zasady w oparciu o to, co działa.

Integracja zarządzania Fabric z Microsoft 365 i Power Platform

• Federacyjne egzekwowanie zasad: Rozszerz zasady zarządzania z Fabric na zasoby Microsoft 365 i Power Platform w ujednolicony sposób.
• Procesy udostępniania danych: Umożliwiaj bezpieczne, zarządzane udostępnianie danych między zespołami przy użyciu znanych narzędzi Microsoft.
• Scenariusze współpracy: Koordynuj działania między platformami, aby bez przeszkód śledzić wykorzystanie danych i ich pochodzenie. Więcej znajdziesz w M365 Data Governance Hub oraz w praktycznych przykładach współpracy w Fabric.

Typowe wyzwania związane z zarządzaniem w Fabric i jak je pokonać

Żaden plan zarządzania danymi nie przetrwa zderzenia z rzeczywistością — prawie każdy zespół napotka przeszkodę lub dwie w Microsoft Fabric. Czasem trzeba rozgryźć, jak zarządzać złożonymi uprawnieniami; innym razem trzeba przekonać osoby, które wolą trzymać się dawnego sposobu działania. Stawka jest wysoka, niezależnie od tego, czy łatamy luki w środowiskach hybrydowych, czy zmagamy się z wymogami zgodności przy ograniczonych zasobach.

Centralne podejście Fabric rozwiązuje wiele z tych problemów domyślnie, ale przeszkody na drodze wciąż są powszechne. Możesz napotkać opór wobec nowych procesów, niejasności co do tego, kto za co odpowiada, lub przypadki brzegowe, w których zasady są omijane. Dlatego rozwiązywanie problemów i twórcze dostosowywanie rozwiązań są niezbędne dla stałego postępu i adopcji.

W kolejnej części znajdziesz zestawienie praktycznych taktyk rozwiązywania problemów oraz porady z życia wzięte, oparte na oficjalnej dokumentacji Microsoftu i doświadczeniach osób, które już przez to przechodziły. Jeśli ciągle napotykasz irytujące błędy lub chcesz porównać typowe problemy, zajrzyj do sekcji Fabric Errors & Common Issues, a w kwestii wyzwań projektowych sprawdź Microsoft Fabric Data Architectures.

Rozwiązywanie problemów z zarządzaniem w Fabric

• Pułapki uprawnień: Regularnie przeglądaj i dostosowuj uprawnienia, aby naprawić przypadkowe blokady lub nadmiernie otwarty dostęp.
• Luki w egzekwowaniu zasad: Korzystaj z pulpitów i alertów, aby wychwytywać i zamykać luki w egzekwowaniu zasad dotyczących danych.
• Martwe punkty ścieżki audytu: Upewnij się, że audyt jest włączony wszędzie, a dzienniki są regularnie sprawdzane pod kątem anomalii.
• Ścieżki eskalacji: Ustal jasne linie raportowania problemów, aby nic nie utknęło ani nie zostało zignorowane.

Materiały, które pogłębią Twoją wiedzę o zarządzaniu w Microsoft Fabric

Wiedza o tym, gdzie szukać, daje ogromną przewagę, zwłaszcza gdy zarządzanie danymi w Microsoft Fabric jest Twoim priorytetem. Zacznij od przeglądania centrum zasobów społeczności Fabric; znajdziesz tam narzędzia, blogi i materiały wprost od ludzi, którzy żyją Fabric na co dzień.

Jeśli wolisz uczyć się w drodze lub chcesz poznać historie ekspertów, sprawdź podcast Microsoft Fabric Data Governance. Możesz też być na bieżąco i poznawać innych pasjonatów Fabric podczas sesji edukacyjnych społeczności, na przykład tych z cyklu wydarzeń Microsoft Fabric.

Najlepsze praktyki zarządzania danymi w Microsoft Fabric

Skuteczne zarządzanie danymi w Microsoft Fabric zaczyna się od niewielkiej liczby uzgodnionych standardów, które zespoły mogą wielokrotnie stosować. Celem nie jest spowalnianie analityków czy inżynierów. Chodzi o to, aby zaufane dane były łatwiejsze do zidentyfikowania, zrozumienia i wykorzystania niż dane niezarządzane.

Zacznij od produktów danych, które już wpływają na ważne decyzje biznesowe. Dla każdego z nich określ odpowiedzialnego właściciela biznesowego, właściciela technicznego, autorytatywne źródło, zamierzonych odbiorców oraz oczekiwaną jakość. Daje to zespołom praktyczny fundament do przeglądów dostępu, reagowania na incydenty, certyfikowania raportów i przyszłych zastosowań AI.

• Stosuj jasną odpowiedzialność: Przypisz właściciela biznesowego odpowiedzialnego za definicje i dozwolone użycie oraz właściciela technicznego odpowiedzialnego za wdrożenie, projekt dostępu, odświeżanie i wsparcie operacyjne.
• Oddziel eksperymentowanie od zaufanych zasobów produkcyjnych: Daj zespołom przestrzeń do eksploracji, a jednocześnie wyraźnie oznacz lakehouse'y, magazyny, modele semantyczne i raporty zatwierdzone do szerokiego użytku.
• Dokumentuj źródło prawdy: Wyjaśnij, które źródło nadrzędne, jaka ścieżka transformacji i jaka definicja biznesowa stoją za ważnym wskaźnikiem KPI. Zapobiega to konkurencyjnym raportom opierającym się na różnych założeniach.
• Przeglądaj dostęp jako część codziennych operacji: Korzystaj z grup i zasady najmniejszych uprawnień zamiast szerokiego, stałego dostępu do obszarów roboczych.
• Uczyń jakość widoczną: Określ oczekiwania dotyczące aktualności, kompletności, poprawności i uzgadniania danych dla produktów danych, które mają największe znaczenie.

Jak zarządzanie danymi w Microsoft Fabric wspiera zaufaną analitykę

Zaufana analityka wymaga czegoś więcej niż udane odświeżenie. Raport potrzebuje jasnej definicji, odpowiedzialnego właściciela, znanego źródła, odpowiedniego dostępu oraz sposobu na zbadanie nieoczekiwanych wyników. Zarządzanie danymi w Microsoft Fabric łączy te decyzje, dzięki czemu inżynierowie danych, zespoły BI, specjaliści ds. bezpieczeństwa i interesariusze biznesowi mogą opierać się na tym samym rozumieniu danych.

Na przykład, gdy raport finansowy nieoczekiwanie się zmienia, pochodzenie danych (lineage) i informacje o właścicielach pomagają ustalić, czy przyczyną jest zmiana w systemie źródłowym, problem w potoku danych, decyzja dotycząca modelowania czy filtr w raporcie. Taki kontekst skraca czas rozwiązywania problemów i daje decydentom jaśniejszą podstawę do działania na podstawie danych.

Aby zrozumieć szerszą platformę, którą wspierają te mechanizmy kontroli, posłuchaj odcinka Microsoft Fabric – Simply Explained. Z perspektywy współdzielonego magazynu danych odcinek Microsoft Fabric OneLake – Simply Explained wyjaśnia, dlaczego ograniczanie zbędnych kopii danych ma znaczenie zarówno dla governance, jak i dla analityki.

Często zadawane pytania dotyczące governance danych w Microsoft Fabric

Jaki jest pierwszy krok w governance danych w Microsoft Fabric?

Zacznij od zidentyfikowania kluczowych dla biznesu produktów danych, na których ludzie już polegają. Przypisz odpowiedzialnego właściciela biznesowego i technicznego, udokumentuj zatwierdzone źródło prawdy oraz zdefiniuj podstawowe oczekiwania dotyczące dostępu i jakości, zanim rozszerzysz governance na szerszy zakres.

Czy governance danych w Microsoft Fabric obejmuje modele semantyczne Power BI?

Tak. Modele semantyczne i raporty na nich oparte to miejsce, z którego wielu użytkowników korzysta z danych biznesowych. Uwzględnij je w rozmowach o własności, klasyfikacji, dostępie, udostępnianiu, pochodzeniu danych (lineage) i jakości, zamiast zarządzać wyłącznie magazynami i potokami.

Jak governance danych w Microsoft Fabric pomaga w używaniu Copilot i AI?

Analityka wspierana przez AI jest bardziej wiarygodna, gdy dane źródłowe są udokumentowane, objęte governance, aktualne i dostępne wyłącznie dla właściwych osób. Governance zapewnia własność danych, mechanizmy kontroli dostępu, kontekst jakości i pochodzenie danych, które są potrzebne do odpowiedzialnego przeglądu wniosków generowanych przy wsparciu AI.

🎧 Warto też posłuchać

Microsoft Fabric – Simply Explained

Zacznij od tego odcinka, aby uzyskać przejrzysty przegląd obciążeń roboczych Fabric, które model governance musi obsługiwać. Odcinek wyjaśnia, jak inżynieria danych, magazynowanie, BI i analityka współpracują ze sobą na jednej platformie.

Posłuchaj odcinka →

Microsoft Fabric OneLake – Simply Explained

OneLake jest kluczowy w dyskusji o governance danych w Microsoft Fabric, ponieważ zmienia sposób, w jaki zespoły myślą o kopiach danych, wyszukiwaniu i wspólnym dostępie. Posłuchaj, aby zrozumieć warstwę magazynowania stojącą za zarządzanym środowiskiem Fabric.

Posłuchaj odcinka →

Microsoft Fabric Data Warehouse – Simply Explained

Ten odcinek dodaje perspektywę hurtowni danych: jak zarządzana analityka SQL, modelowanie i wiarygodne raportowanie współpracują ze sobą. Uzupełnia praktyki dotyczące własności danych, jakości i pochodzenia danych omówione w tym artykule.

Posłuchaj odcinka →

Copilot for Microsoft Fabric – Simply Explained

Zrozumiałe dane objęte governance to fundament wiarygodnych wniosków generowanych przy wsparciu AI. Ten odcinek wyjaśnia, gdzie Copilot może pomóc w Fabric i dlaczego weryfikacja przez człowieka oraz solidne podstawy danych nadal mają znaczenie.

Posłuchaj odcinka →