Microsoft Fabric: ноутбуки та Lakehouse

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

Створюйте робочі процеси трансформації даних і машинного навчання за допомогою блокнотів Microsoft Fabric і lakehouse для масштабованої аналітики.

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

Традиційні ETL-процеси можуть працювати повільно. У них багато ручних кроків, а також вони потребують значних зусиль на підтримку. Ось кілька типових проблем:

Коли ви використовуєте блокноти для трансформації даних, у вас є одне основне місце для всіх даних. Патерн Bronze-Silver-Gold зі Spark і Lakehouse підвищує якість даних. Він також допомагає відстежувати походження даних. Ви отримуєте чіткий зворотний зв'язок і можете працювати разом із командою. Так усі дотримуються спільного розуміння.

Головне

• Використовуйте Fabric Notebooks для трансформації даних, щоб зберігати роботу разом. Це допомагає бачити зміни та працювати з командою.

• Дотримуйтесь патерну Bronze-Silver-Gold для впорядкування даних. Це зберігає сирі дані в безпеці. Також це допомагає очистити дані та підготувати їх до аналізу.

• Автоматизуйте робочі процеси, щоб заощадити час і уникнути помилок. Такі інструменти, як dbt Cloud і Prefect, допомагають планувати кроки з даними та стежити за ними.

• Використовуйте Git для контролю версій у блокнотах. Це дає змогу бачити зміни, працювати з іншими та за потреби повертатися до старих версій.

• Захищайте дані надійними механізмами контролю доступу. Використовуйте безпеку на рівні рядків і стовпців, щоб захищати приватні дані та контролювати, хто може їх переглядати або змінювати.

Чому варто перейти до трансформації даних з code-first підходом

Проблеми традиційних ETL-процесів

Можливо, ви використовували Power Query, Excel або скрипти для трансформації даних. Ці інструменти можуть створювати проблеми, коли даних стає більше. Ви можете бачити файли з назвами на кшталт «final_v2_REAL.xlsx» і не знати, який з них правильний. Ручна робота ускладнює відстеження змін. Конвеєри можуть зламатися, якщо дані змінюються. Виправлення цих проблем забирає багато часу та зусиль.

Коли ви використовуєте багато інструментів, можна втратити з поля зору, звідки починалися дані. До того ж можна припуститися помилок, які важко помітити.

Переваги Fabric Notebooks і Lakehouse

Fabric Notebooks і Lakehouse допомагають краще виконувати трансформацію даних. Ви пишете код в одному місці. Можна використовувати Git, щоб відстежувати кожну зміну. Це спрощує перевірку роботи та повторне виконання. Ви можете працювати з мільйонами рядків без перенесення даних в інші інструменти.

Ось чим code-first блокноти з підтримкою Git відрізняються від старих ETL-інструментів:

Бізнес-правила можна задати в одному місці. Команди можуть використовувати ці правила в інформаційних панелях і звітах. Це допомагає уникати помилок і підтримує спільну роботу всієї команди. Також це дає змогу безпечно досліджувати дані.

• Code-first рівні дозволяють:

  • Відстежувати кожен крок у вашому конвеєрі.

  • Використовувати одну й ту саму логіку в багатьох проєктах.

  • Масштабуватися разом із ростом обсягу даних.

Зміна мислення: блокноти як рівень трансформації

Варто розглядати блокноти як основне місце для трансформації даних. Блокноти є єдиним джерелом правди. Ви можете перевіряти, тестувати та ділитися своєю роботою. Параметри дають змогу перемикатися між тестуванням і реальним використанням. Так ви маєте більше контролю та можете довіряти своїм даним.

Думайте про блокнот як про план роботи з вашими даними. Ви бачитимете, що відбувається на кожному кроці.

Патерн трансформації даних Bronze-Silver-Gold

Патерн Bronze-Silver-Gold допомагає впорядкувати процес трансформації даних. Дані проходять через три чіткі етапи. Кожен етап має своє призначення. Цей патерн робить конвеєр даних простішим в управлінні та надійнішим.

Bronze: приймання сирих даних

Починаємо з рівня Bronze. Тут ви збираєте сирі дані з різних джерел. Поки що не змінюйте їх. Просто зберіть і безпечно зберігайте. Цей крок зберігає вихідні дані для майбутнього використання.

Для завантаження даних у шар Bronze можна використовувати кілька способів. У таблиці нижче наведено деякі поширені варіанти:

Завжди застосовуйте схему під час завантаження даних. Це допомагає вчасно виявляти помилки. Якщо ви бачите некоректні рядки, їх можна перемістити в карантин. Так дані залишаються чистими з самого початку.

Порада: завжди зберігайте копію сирих даних. Вона може знадобитися, щоб виправити проблеми або перевірити результати пізніше.

Silver: очищення та узгодження даних

Шар Silver — це місце, де ви очищаєте та стандартизуєте дані. Ви виправляєте помилки, видаляєте дублікати та перевіряєте, що дані відповідають вашим бізнес-правилам. За потреби ви також об’єднуєте таблиці та заповнюєте відсутні значення.

На цьому шарі вам варто:

• Перевірити, що кожен стовпець має правильний тип.

• Видалити або виправити рядки, які не відповідають вашим правилам.

• Прибрати дублікати записів, щоб не рахувати одне й те саме двічі.

• Обробляти повільно змінювані дані, наприклад адреси клієнтів.

У блокноті ви використовуєте такі інструменти, як PySpark або pandas. Це дозволяє чітко описати кроки для кожної зміни. Ви можете протестувати роботу та переконатися, що вона правильна, перш ніж рухатися далі.

Примітка: після кожного великого кроку використовуйте контрольні перевірки (canary checks). Наприклад, перевіряйте кількість рядків або шукайте забагато порожніх значень. Це допомагає вчасно виявляти проблеми.

Gold: розробка ознак для аналітики та ML

Шар Gold готує дані для аналітики та машинного навчання. Ви створюєте нові ознаки, наприклад часові лаги або групи клієнтів. Також ви будуєте таблиці, готові для дашбордів або моделей.

На цьому шарі вам варто:

• Створювати ознаки, які допомагають бізнесу відповідати на запитання.

• Розбивати таблиці на розділи, щоб прискорити запити.

• Використовувати таблиці Delta, щоб відстежувати зміни та за потреби повертатися назад.

Завжди записуйте дані ідемпотентно. Це означає, що ви можете запускати конвеєр багато разів без помилок і подвійного підрахунку. Для збереження версій таблиць можна використовувати знімки Delta. Якщо щось піде не так, ви зможете повернутися до безпечної копії.

Пам’ятайте: шар Gold є найцінніший для бізнесу. Ретельно перевіряйте роботу та підтримуйте її надійність.

Дотримуючись патерну Bronze-Silver-Gold, ви будуєте надійний конвеєр трансформації даних. Ваші дані залишаються безпечними, чистими та готовими до будь-якого аналізу чи проєкту машинного навчання.

Оркестрація трансформації даних за допомогою блокнотів і Spark

Читання та запис таблиць Delta

Ви можете використовувати Spark у блокнотах Fabric для роботи з таблицями Delta. Це дозволяє дуже швидко обробляти мільйони рядків. Не потрібно переміщувати дані або вручну щось виправляти. Якщо увімкнути Native Execution Engine, ваші завдання можуть працювати у п’ять разів швидше. Ви можете змінювати такі параметри, як spark.sql.files.maxPartitionBytes і spark.sql.shuffle.partitions, щоб підігнати їх під розмір даних. Auto Compaction допомагає за великої кількості дрібних записів. Він прискорює пошук у таблицях. Багато компаній завдяки цим заходам бачать, що цикли ELT скорочуються на 30%, а запити працюють у 1,2 раза швидше.

Порада: таблиці Delta зберігають дані у версіях. Якщо ви припуститеся помилки, її можна скасувати.

Параметризація та керування середовищами

Використовуйте параметри в блокнотах. Це дозволяє перемикатися між тестуванням і робочими даними. Так легше уникати помилок і зберігати безпеку даних. Складіть план, який розділятиме тестові та реальні дані. Також можна використати план каталогу для впорядкування метаданих і захисту приватної інформації. Це спрощує контроль над тим, хто що бачить, і дотримання правил компанії.

• Використовуйте параметри для:

  • Шляхів до файлів

  • Ідентифікаторів робочих областей

  • Прапорців функцій

Примітка: параметри дозволяють блокнотам працювати для багатьох команд і залишатися безпечними.

Автоматизація та планування робочих процесів

Ви можете налаштувати блокноти на автоматичний запуск за розкладом. Тоді не потрібно виконувати кроки вручну або використовувати файли CSV. Такі інструменти, як dbt Cloud, Meltano та Prefect, допомагають відстежувати й керувати конвеєрами. dbt Cloud добре підходить для завдань на SQL. Meltano безкоштовний і працює з Git. Prefect використовує Python і має повторні спроби, кешування та журнали.

• Інструменти автоматизації допомагають вам:

  • Налаштовувати запуски

  • Відстежувати стан конвеєрів

  • Виконувати менше ручної роботи

Якщо ви автоматизуєте робочі процеси, ви припускаєтеся менше помилок і отримуєте більше цінності з ваших даних.

Управління, аудит і найкращі практики

Інтеграція з Git і перевірка коду

Git допомагає відстежувати кожну зміну у ваших блокнотах. Ви бачите, хто і коли вніс зміни. Пробуйте нові ідеї в гілці, перш ніж додавати їх до основного проєкту. Перевірка коду дозволяє команді знаходити помилки на ранньому етапі. Усі можуть працювати разом, не втрачаючи роботу один одного. Якщо ви щось зіпсували, можна повернутися до безпечної версії.

Порада: завжди використовуйте pull requests для змін. Так ваш код залишається безпечним і його легко перевірити.

Запобіжники: перевірки схеми та канарні запити

Запобіжники допомагають зберегти безпеку ваших даних. Перевірки схеми гарантують, що в таблицях є потрібні стовпці та типи даних. Канарні запити перевіряють наявність проблем після кожного кроку. Вони аналізують кількість рядків, порожні значення та ключові показники. Ці перевірки допомагають виявити проблеми до того, як вони потраплять на ваші дашборди.

• Перевірки можуть одразу виявити відсутні або некоректні дані.

• Автоматичні виправлення можуть вирішувати типові проблеми на основі попередніх рішень.

• Канарні розгортання тестують ризиковані зміни на невеликій частині ваших даних.

Примітка: завжди перевіряйте схему, перш ніж переносити дані на наступний етап.

Безпека та контроль доступу

Ви можете надійно захистити дані за допомогою потужних механізмів безпеки в Microsoft Fabric Lakehouse. OneLake Security дозволяє задавати правила щодо того, хто може переглядати або змінювати дані. Безпека на рівні рядків і стовпців визначає, що саме може бачити кожен користувач. Для керування доступом можна використовувати User Identity Mode або Delegated Identity Mode. Безпечні ярлики захищають вихідні дані, навіть коли джерела віддалені.

• Захист вихідного доступу робочої області блокує небажані з'єднання.

• Керовані приватні кінцеві точки дозволяють підключати лише перевірені зовнішні ресурси.

• Міжробоче з'єднання дозволяє безпечно обмінюватися даними між робочими областями.

Завжди перевіряйте налаштування доступу, щоб зберегти безпеку ваших даних.

Швидкі перемоги та антишаблони

Ви можете покращити свій конвеєр так:

• Перенесіть один конвеєр на блокноти з відстеженням у Git.

• Додайте перевірки схеми та канарні запити.

• Використовуйте параметри для всіх шляхів і ідентифікаторів робочих областей.

• Використовуйте pull requests для кожної зміни.

Не робіть цього:

• Змішувати конвеєри блокнотів із ручними виправленнями в Excel.

• Записувати CSV-файли назад і завантажувати їх у Power BI.

• Жорстко прописувати секрети або шляхи.

• Використовувати один величезний блокнот для всього.

Невеликі зміни можуть зробити ваш конвеєр даних безпечнішим і зручнішим у використанні.

Інтеграція Power BI та машинного навчання

Побудова семантичних моделей на таблицях Gold

Таблиці Gold допомагають отримати більше з ваших даних. Ви будуєте семантичні моделі в Power BI, щоб упорядкувати дані. Такі моделі спрощують аналіз і звітність. Якщо дотримуватися найкращих практик, ваші моделі будуть корисніші та простіші для спільного використання.

• Розглядайте семантичні моделі як продукти. Дайте кожній моделі чітку назву та призначення.

• Будуйте моделі з простими визначеннями. Переконайтеся, що всі розуміють, що означає кожне поле.

• Ведіть облік версій моделей і записуйте зміни. Пояснюйте, як користуватися кожною моделлю.

• Діліться моделями з іншими командами для єдності підходу. Це допомагає всім використовувати одні й ті самі дані та правила.

Порада: добрі нотатки та чіткі визначення допомагають людям довіряти вашим моделям і користуватися ними.

Feature Store для ML і навчання моделей

Feature store допомагає відстежувати дані для машинного навчання. Ви можете зберігати ознаки (features) в одному місці для навчання та прогнозів. Це допомагає вашим моделям залишатися коректними та надійними. Feature store допомагає уникати помилок, використовуючи однакові дані на обох етапах. Вони показують, звідки беруться ознаки і як вони змінюються. Так легше виправляти проблеми та повторювати роботу. Ви можете ділитися ознаками з командою та використовувати їх повторно. Це економить час і допомагає всім досягати кращих результатів.

Автоматизація оновлення та розгортання моделей

Ви можете використовувати планувальник завдань у Microsoft Fabric, щоб автоматично оновлювати дані та розгортати моделі. Планувальник дозволяє налаштувати запуск завдань у визначений час. Ви можете керувати багатьма розкладами та пов’язувати їх з робочим процесом. Це дозволяє підтримувати дані й моделі в актуальному стані без ручної роботи. Автоматизація допомагає знижувати кількість помилок і робить ваш робочий процес стабільнішим.

Примітка: автоматизація дає змогу витрачати більше часу на аналітику та рішення, а не на ручну роботу.

Ви можете більше довіряти своїм даним, коли використовуєте підхід code-first з Microsoft Fabric Notebooks і Lakehouse. Патерн Bronze-Silver-Gold, чіткі правила та автоматизація допомагають розвивати аналітику й машинне навчання. Почніть із переносу одного конвеєра та додайте перевірки для безпеки. Потім придивіться до функцій, які справді корисні:

• Delta Live Tables дозволяють конвеєрам працювати самостійно та заощаджують час.

• Liquid Clustering прискорює запити та знижує витрати.

• Моніторинг на основі ШІ допомагає швидко знаходити повільні запити.

Для наступних кроків спробуйте практичні лабораторні роботи, перегляньте відео від експертів або пройдіть курс DP-700, щоб дізнатися більше.

Поширені запитання

Яка головна перевага використання Fabric Notebooks для трансформації даних?

Ви отримуєте одне місце, де можна писати, тестувати та відстежувати кроки роботи з даними. Це спрощує перевірку та повторення вашої роботи. Крім того, ви можете працювати з великими наборами даних без переміщення файлів.

Як патерн Bronze-Silver-Gold допомагає моєму конвеєру даних?

Цей патерн допомагає впорядкувати дані чіткими етапами. Ви зберігаєте сирі дані в безпеці, очищаєте їх, а потім створюєте ознаки для звітів або моделей. Так ви швидше виправляєте проблеми та можете довіряти результатам.

Чи можна використовувати Git з Fabric Notebooks?

Так, ви можете підключити свої notebooks до Git. Це дозволяє відстежувати зміни, переглядати код і працювати з командою. За потреби ви завжди можете повернутися до попередньої версії.

Як зберегти безпеку даних у Lakehouse?

Ви встановлюєте правила, хто може бачити або змінювати дані. Використовуйте безпеку на рівні рядків і стовпців. Також можна застосовувати керовані кінцеві точки та засоби керування робочими областями для захисту даних.

Чи можна автоматизувати мої робочі процеси з даними та ML?

Так! Ви можете планувати запуск notebooks у визначений час. Також можна оновлювати дані та розгортати моделі без ручної роботи. Це заощаджує час і зменшує кількість помилок.

Вам також варто послухати

Якщо ви вивчаєте Microsoft Fabric notebooks lakehouse, ці епізоди додадуть практичного контексту щодо платформ даних Microsoft, архітектури ШІ, управління та автоматизації.

• Azure AI Foundry – Simply Explained — Дізнайтеся, як створюються та керуються корпоративні рішення ШІ.
• Microsoft AI Agent Harness – Simply Explained — Розберіться в надійній оркестрації, оцінюванні та спостережуваності.
• Microsoft Teams Governance – Simply Explained — Дізнайтеся, як правила життєвого циклу та власності роблять співпрацю керованою.

Ці епізоди допомагають пов’язати тему статті з практичними рішеннями щодо архітектури та впровадження.