Изучение команд данных и Microsoft Fabric

  • 4 мин

унифицированная платформа аналитики данных Microsoft Fabric упрощает совместную работу специалистов по данным с проектами. Платформа увеличивает сотрудничество между специалистами по данным, устраняя сегменты данных и необходимость в нескольких системах.

Традиционные роли и проблемы

В традиционном процессе разработки аналитики команды данных часто сталкиваются с несколькими проблемами из-за разделения задач и рабочих процессов данных.

Инженеры данных обрабатывают и курируют данные для аналитиков, которые затем используют его для создания бизнес-отчетов. Для этого процесса требуется обширная координация, что часто приводит к задержкам и неправильному толкованию.

Аналитики данных часто должны выполнять последующие преобразования данных до того как создавать отчеты Power BI. Этот процесс занимает много времени и может не использовать необходимый контекст, что затрудняет подключение аналитиков непосредственно к данным.

Специалисты по обработке и анализу данных сталкиваются с трудностями интеграции собственных методов обработки и анализа данных с существующими системами, которые часто являются сложными, и затрудняет эффективное предоставление аналитических сведений на основе данных.

Эволюция рабочих процессов совместной работы

Microsoft Fabric упрощает процесс разработки аналитики путем объединения средств на платформу SaaS. Структура позволяет различным ролям эффективно работать без дублирования усилий.

  • Инженеры данных могут получать, преобразовывать и загружать данные непосредственно в OneLake с помощью конвейеров, которые автоматизируют рабочие процессы и поддерживают планирование. Они могут хранить данные в хранилищах данных озерного типа, используя формат Delta-Parquet для эффективного хранения и версионирования. Записные книжки предоставляют расширенные возможности сценариев для сложных преобразований.

  • Аналитические инженеры преодолевают разрыв между проектированием и анализом данных, курируя ресурсы данных в лейкхаусах, обеспечивая качество данных и возможность самостоятельного анализа данных. Они могут создавать семантические модели в Power BI эффективно упорядочивать и представлять данные.

  • Аналитики данных могут преобразовывать вышестоящий поток данных с помощью потоков данных и напрямую подключаться к OneLake с помощью режима Direct Lake, что снижает потребность в преобразованиях нижестоящего потока. Они могут создавать интерактивные отчеты более эффективно с помощью Power BI.

  • Дата-сайентисты могут использовать интегрированные записные книжки с поддержкой Python и Spark для создания и тестирования моделей машинного обучения. Они могут хранить и получать доступ к данным в lakehouses и интегрироваться с Azure Machine Learning для эксплуатации и развертывания моделей. Прогнозы, которые они создают, также могут служить основными данными для Copilot и агентов ИИ.

  • Пользователи платформ с минимальным или отсутствующим кодированием и гражданские разработчики могут обнаруживать проверенные наборы данных через каталог OneLake и использовать шаблоны Power BI для быстрого создания отчетов и информационных панелей. Они также могут использовать потоки данных для выполнения простых задач ETL, не опираясь на инженеров данных, или задавать вопросы о своих данных на естественном языке с помощью Copilot.

Каждая роль в команде данных способствует эффективному использованию ИИ в организации. Инженеры данных, которые поддерживают чистые, хорошо управляемые данные в OneLake, создают основу, на которую опираются агенты ИИ и Copilot. Инженеры аналитики, которые создают согласованные семантические модели, дают инструментам ИИ бизнес-контекст, необходимый для создания точных, значимых ответов.