Equipos de datos y Microsoft Fabric
La plataforma unificada de análisis de datos de Microsoft Fabric facilita que los profesionales de datos trabajen juntos en proyectos de datos. Fabric quita los silos de datos y la necesidad de acceso a varios sistemas, lo que mejora la colaboración entre profesionales de datos.
Roles y desafíos tradicionales
En un proceso de desarrollo de análisis tradicional, los ingenieros y los analistas de datos se enfrentan a varios desafíos. Los ingenieros de datos realizan un procesamiento de datos complejo y, a continuación, mantienen y sirven orígenes de datos para que los analistas de datos puedan mostrar datos de forma eficaz para la empresa. Este proceso requiere una amplia comunicación y coordinación entre los dos roles, lo que a menudo conduce a posibles retrasos y errores de interpretación.
Los analistas de datos deben realizar extensas transformaciones de datos de bajada antes de crear informes de Power BI. Este proceso lento a menudo carece de contexto, lo que dificulta que los analistas se conecten directamente con los datos.
Los científicos de datos también tienen dificultades para integrar técnicas nativas de ciencia de datos con sistemas de datos existentes, que a menudo son complejos y complicados. Como resultado, los científicos de datos consideran difícil proporcionar información informada de datos de forma eficaz.
Evolución de flujos de trabajo colaborativos
Microsoft Fabric transforma el proceso de desarrollo de análisis mediante la unificación de herramientas en una plataforma SaaS, lo que permite que la flexibilidad de los distintos roles realice las aptitudes necesarias sin duplicar los esfuerzos.
Los ingenieros de datos ahora pueden ingerir, transformar y cargar grandes cantidades de datos en OneLake y presentarlos en cualquier almacén de datos que tenga más sentido. Los patrones de carga de datos se simplifican mediante canalizaciones y las arquitecturas, como medallion, se pueden configurar fácilmente mediante áreas de trabajo.
Los analistas de datos obtienen un contexto mayor y simplifican los procesos mediante la transformación de los datos ascendentes con Data Factory y la conexión con datos más directamente mediante el modo DirectLake.
Los científicos de datos tienen una manera más sencilla de integrar técnicas de ciencia de datos nativas y usan la creación de informes interactivos de Power BI para proporcionar conclusiones informadas sobre los datos.
Los ingenieros de análisis salvan la brecha entre la ingeniería de datos y el análisis de datos mediante la selección de recursos del almacén de datos, la garantía de la calidad de los datos y la habilitación del análisis de autoservicio.
Los usuarios con poco o nada de código y los desarrolladores ciudadanos ahora pueden detectar datos mantenidos a través del centro de OneLake y procesarlos y analizarlos para satisfacer sus necesidades sin depender de ingenieros de datos ni duplicar datos.