Wie funktioniert Microsoft Fabric?
Vereinfachen Sie Ihre Datenplattform und beschleunigen Sie die Wertschöpfung
Microsoft Fabric ist eine neue und umfassende Software-as-a-Service (SaaS)-Analyseplattform, die von Microsoft angeboten wird. Fabric ist als One-Stop-Shop-Lösung für alle Arten von Daten- und Analyse-Workflows in einem Unternehmen gedacht und deckt Funktionen von der Datenintegration bis hin zu Data Engineering, Data Science, Echtzeitanalysen und Reporting ab. Fabric kombiniert im Wesentlichen drei bewährte Azure-Datendienste (Data Factory, Synapse und Power BI) und erweitert sie um Echtzeit- und Co-Pilot-Funktionen, alles in einem einheitlichen Plattform- und Kapazitätslizenzmodell. Fabric macht die manuelle Einrichtung, Wartung und Konfiguration der zugrundeliegenden Cloud-Dienste überflüssig, was eine neue Stufe der Selbstbedienung bei der Entwicklung von Datenprodukten und Analyselösungen ermöglicht. Fabric fördert die Zusammenarbeit aller Datenexperten, von Data Engineers und Data Scientisten bis hin zu Datenanalysten und Datenkonsumenten, auf einer gemeinsamen Plattform, was zu einer schnelleren Wertschöpfung aus Daten für das Unternehmen führt.
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Wie setzt man Fabric in einem Unternehmen ein?
Das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten von Microsoft Fabric wird deutlich, wenn man sich ein Anwendungsbeispiel ansieht. So möchte ein Unternehmen beispielsweise Finanzdaten aus einem ERP-System mit Kundendaten aus einem CRM-System kombinieren, um den Customer Lifetime Value (CLV) vorherzusagen und die Kundensegmentierung entsprechend anzupassen.
Integrieren: Die Implementierung dieses Anwendungsfalls beginnt mit der Integration von Finanzdaten und Kundendaten mit Data Factory. Entwickler können die Co-Pilot-Funktionalitäten in Microsoft Fabric nutzen, um den Prozess zu beschleunigen.
Transformieren: Als Nächstes werden die Daten transformiert, harmonisiert und über Notebooks kombiniert, die auf einer Spark-Engine basieren, die in Microsoft Fabric integriert ist.
Serve: Die Daten werden über einen SQL-Endpunkt an Power BI geliefert, entweder über das Fabric Data Warehouse (beschränkt auf strukturierte Daten, die nach Datenbanken, Schemata und Tabellen organisiert sind) oder direkt über den OneLake von Microsoft Fabric (offen für jeden Datentyp, organisiert nach Ordnern, Dateien, Datenbanken und Tabellen).
Kondumieren: Beide Ansätze lassen sich mit dem DirectLake-Modus leicht in Power BI integrieren, indem Sie Parquet-formatierte Dateien direkt aus OneLake laden, anstatt Daten in Power BI-Datensätze zu importieren oder zu duplizieren.
Optimieren: Um den erstellten Power BI-Bericht mit prädiktiven Erkenntnissen zu ergänzen, werden mit Synapse Data Science in Fabric Machine Learning-Modelle zur Vorhersage des CLV und zur Klassifizierung von Kunden erstellt.
Live: Damit jeder im Unternehmen kontinuierlich CLV-Modelle und Kundensegmente anwenden kann, kann Synapse Real Time Analytics in Fabric genutzt werden, um optimierte Geschäftsentscheidungen auf Basis von Live-Daten zu treffen, und der Data Activator in Fabric kann automatisch Maßnahmen ergreifen, wenn Muster oder Bedingungen in sich ändernden Daten erkannt werden, z.B. um ein neues Segment zu erstellen.
Was ist der Hauptunterschied zu bestehenden Datenplattformen?
Der beschriebene Anwendungsfall könnte auch innerhalb von Azure Synapse als einheitliche Plattform für Data Warehousing und Analysen oder innerhalb von Azure Databricks als integrierte Notebook-basierte Analyse- und KI-Plattform implementiert werden. Microsoft Fabric bietet jedoch Vorteile wie:
- Geschäftsanwender und Entwickler arbeiten auf der gleichen Plattform
- Daten werden standardmäßig in einem logischen Data Mesh organisiert
- KI-gestützte Co-Pilot-Funktionalitäten werden vollständig integriert
Wie kann man starten?
Microsoft Fabric vereint all diese technischen Möglichkeiten in einem Arbeitsbereich und macht sie so für den „Data Citizen“ leichter zugänglich. Aber braucht jetzt jedes Unternehmen Microsoft Fabric? Bedenken Sie die folgenden Fragen:
- Verfügen Sie bereits über eine Cloud-Datenplattform? Wenn ja, wie viele verschiedene Tools umfasst sie?
- Wie viel Zeit verbringen Sie mit der Infrastruktur und der Verwaltung der Plattform im Vergleich zur eigentlichen Entwicklung von Datenprodukten?
- Kann jeder im Unternehmen Ihre Datenplattform einfach und sicher nutzen?
Um die technische Komplexität zu reduzieren und die Governance zu vereinfachen, könnte Microsoft Fabric die richtige nächste Evolution Ihrer Datenplattform sein.
Wir bringen Ihre Datenplattform mit Microsoft Fabric auf die nächste Stufe, ganz gleich, wo Ihre Reise beginnt
- Bringen Sie alle Daten zum Lakehouse
- Aufbau eines Data Warehouses
- Operationalisieren Sie Data Science
- Erzielen Sie Echtzeit-Analysen
Bringen Sie alle Daten zum Lakehouse
Warum?
Die Lakehouse Architektur wird in den meisten modernen Datenplattformen verwendet, weil es eine offene und kontrollierte Grundlage ist, die die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert.
Wie?
In Fabric transformieren Notebooks die Daten und speichern sie im Lakehouse unter Verwendung einer gemeinsamen Struktur, z.B. der Medaillon-Architektur.
Neu in Fabric?
OneLake-Integration - Erstellen Sie Verknüpfungen von Lakehouses und führen Sie SQL-Abfragen auf Ihren Daten durch und reduzieren Sie die Fragmentierung des Datenbestands.
Aufbau eines Data Warehouses
Warum?
Data Warehouses sind ein bewährter Ansatz für die Verwaltung strukturierter Daten zu Analysezwecken.
Wie?
In Fabric können Sie allgemein bekannte gespeicherte Prozeduren verwenden, um Ihre Daten in einem Data Warehouse zu strukturieren, zu transformieren und bereitzustellen.
Neu in Fabric?
Die Daten werden in OneLake mit dem offenen Datenstandard von Delta-Parquet gespeichert, wobei die Spark-Umgebung verwendet wird, ohne dass eine Datenbewegung erforderlich ist.
Operationalisieren Sie Data Science
Warum?
Data Science ermöglicht die Gewinnung von verwertbaren Erkenntnissen aus verschiedenen Datenbeständen, was die Entscheidungsfindung fördert, Prozesse optimiert und die Effizienz steigert.
Wie?
In Fabric erstellen Data Scientisten maschinelle Lernmodelle, die direkt auf Lakehouse, Warehouse oder OneLake trainiert und getestet werden können.
Neu in Fabric?
Data Science ist jetzt Teil einer einheitlichen Plattform und mit semantischer Verknüpfung, die es ermöglicht, Power BI-Datensätze innerhalb der Data Science-Experimente zu nutzen und die Daten mit dem Copiloten zu analysieren.
Erzielen Sie Echtzeit-Analysen
Warum?
Eine nahtlose Datenintegration in Echtzeit ist oft geschäftskritisch, um den Entscheidungsprozess zu verbessern.
Wie?
In Fabric gibt es mehrere Open-Source-Konnektoren für Echtzeit-Analysen.
Neu in Fabric?
Mit der „einen logischen Kopie“ sind Daten in KQL (Kusto Query Language)-Datenbanken in OneLake im Delta-Parquet-Format verfügbar. Mit der neuen Get Data Experience wird der Prozess der Datenintegration vereinfacht.
Next Generation Data Platforms
Nutzen Sie Daten innerhalb Ihres Unternehmens noch effektiver auf der Grundlage moderner Datenplattformkonzepte wie Data Mesh und Data Fabric.
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