Microsoft Fabric w praktyce

OneLake, Lakehouse, zarządzanie danymi i Power BI dla AI

Odizolowane hurtownie tematyczne, mozolne potoki i pulpity oparte na nieaktualnych danych: fragmentacja, opóźnienia, rozbieżności i duplikaty to codzienność wielu środowisk danych. Microsoft Fabric łączy je w jeden ekosystem złożony z OneLake, domen, obszarów roboczych i modeli semantycznych. W stylu filmu przyrodniczego ten odcinek pokazuje, dlaczego Power BI błyszczy tylko wtedy, gdy dane źródłowe są zdrowe i dobrze zarządzane.

▶ Microsoft Fabric w praktyce: OneLake, Lakehouse, zarządzanie danymi i Power BI dla AI (Dubbing AI)

Czego się dowiesz:

1. OneLake jako wspólna podstawa: jedno jezioro na organizację z tabelami Delta i plikami, domeny takie jak Sprzedaż czy Finanse, osobne obszary robocze dla deweloperki i produkcji oraz warstwy brązowa, srebrna i złota
2. Lakehouse i Warehouse: otwarty teren ze Spark, notatnikami i skrótami (shortcuts) obok środowiska SQL z T-SQL, widokami i procedurami składowanymi, a do tego model semantyczny jako wspólny język i Direct Lake bez importu
3. Pozyskiwanie danych: Data Factory z ponad 300 konektorami, Dataflows Gen2 oparte na Power Query, skróty bez kopiowania i mirroring z SQL, Postgres lub Cosmos, jeden właściciel na przepływ i okresy przechowywania dla każdej warstwy
4. Bezpieczeństwo i ład danych: role obszaru roboczego, zabezpieczenia na poziomie wierszy w modelu semantycznym, ochrona obiektów i kolumn, etykiety poufności Purview, Private Link, klucze zarządzane przez klienta oraz potoki wdrożeniowe od deweloperki przez testy do produkcji
5. Copilot i wdrożenie w praktyce: Copilot proponuje kroki Power Query i szkice DAX, a widzi tylko to, co może zobaczyć dana tożsamość; do tego analiza sprzedaży od CRM do Power BI, 30-dniowy plan bazowy dla governance i migracja istniejących datasetów do Direct Lake

Ten odcinek to polska wersja z dubbingiem AI animowanego wideo z M365 Show prowadzonego przez Microsoft MVP Mirko Petersa.