Udforsk datateams og Microsoft Fabric
Microsoft Fabric's samlede dataanalyseplatform gør det lettere for dataprofessionelle at samarbejde om projekter. Fabric øger samarbejdet mellem datateknikere ved at fjerne datasiloer og behovet for flere systemer.
Traditionelle roller og udfordringer
I en traditionel analyseudviklingsproces står datateams ofte over for flere udfordringer på grund af opdelingen af dataopgaver og arbejdsprocesser.
Datateknikere behandler og organiserer data for analytikere, som derefter bruger dem til at oprette forretningsrapporter. Denne proces kræver omfattende koordinering, hvilket ofte medfører forsinkelser og fejlfortolkninger.
Dataanalytikere skal ofte udføre downstream-datatransformationer, før de opretter Power BI-rapporter. Denne proces er tidskrævende og kan mangle den nødvendige kontekst, hvilket gør det sværere for analytikere at oprette direkte forbindelse til dataene.
Dataspecialisterne har problemer med at integrere oprindelige datavidenskabsteknikker med eksisterende systemer, som ofte er komplekse, og gør det udfordrende at levere datadrevet indsigt effektivt.
Udvikling af samarbejdsarbejdsprocesser
Microsoft Fabric forenkler udviklingsprocessen for analyse ved at samle værktøjer i en SaaS-platform. Fabric gør det muligt for forskellige roller at samarbejde effektivt uden at duplikere indsatsen.
Datateknikere kan indtage, transformere og indlæse data direkte i OneLake ved hjælp af Pipelines, som automatiserer arbejdsprocesser og understøtter planlægning. De kan gemme data i lakehouses ved hjælp af formatet Delta-Parquet til effektiv lagring og versionering. Notesbøger indeholder avancerede scriptingfunktioner til komplekse transformationer.
Analyseteknikere bygger bro mellem datakonstruktion og analyse ved at organisere dataaktiver i lakehouses, sikre datakvaliteten og muliggøre selvbetjeningsanalyse. De kan skabe semantiske modeller i Power BI for effektivt at organisere og præsentere data.
Dataanalytikere kan transformere data upstream ved hjælp af dataflows og oprette direkte forbindelse til OneLake med Direct Lake-tilstand, hvilket reducerer behovet for downstreamtransformationer. De kan lave interaktive rapporter mere effektivt ved hjælp af Power BI.
Data scientists kan bruge integrerede notebooks med understøttelse af Python og Spark til at bygge og teste maskinlæringsmodeller. De kan lagre og tilgå data i lakehouses og integrere med Azure Machine Learning for at operationalisere og implementere modeller. De forudsigelser, de genererer, kan også fungere som jordforbindelse for Copilot- og AI-agenter.
Low-to-no-code brugere og citizen-udviklere kan finde kuraterede datasæt gennem OneLake-kataloget og bruge Power BI skabeloner til hurtigt at oprette rapporter og dashboards. De kan også bruge dataflows til at udføre simple ETL-opgaver uden at være afhængige af dataingeniører, eller stille spørgsmål til deres data på naturligt sprog ved hjælp af Copilot.
Hver rolle i datateamet bidrager til organisationens evne til effektivt at bruge AI. Dataingeniører, der vedligeholder rene, veladministrerede data i OneLake, bygger det fundament, som Copilot- og AI-agenter er afhængige af. Analyseingeniører, der skaber konsistente semantiske modeller, giver AI-værktøjer den forretningskontekst, der er nødvendig for at generere præcise og meningsfulde svar.