Implementación de una instancia de Lakehouse con Microsoft Fabric

Intermedio
Analista de datos
Ingeniero de datos
Científico de datos
Microsoft Fabric

En esta ruta de aprendizaje se presentan los componentes fundamentales de la implementación de un almacén de lago de datos con Microsoft Fabric.

Requisitos previos

Debería estar familiarizado con la terminología y los conceptos de datos básicos.

Módulos en esta ruta de aprendizaje

Descubra cómo Microsoft Fabric puede satisfacer las necesidades de análisis de su empresa en una plataforma. Obtenga información sobre Microsoft Fabric y cómo funciona e identifique cómo puede usarlo para sus necesidades de análisis.

Los almacenes de lago combinan la flexibilidad del almacenamiento en lagos de datos con el análisis de almacenamiento de datos. Microsoft Fabric ofrece una solución de almacén de lago para un análisis exhaustivo en una sola plataforma SaaS.

Apache Spark es una de las tecnologías principales para el análisis de datos a gran escala. Microsoft Fabric proporciona compatibilidad con clústeres de Spark, lo que le permite analizar y procesar datos en un almacén de lago a escala.

Las tablas de un almacén de lago de Microsoft Fabric se basan en el formato de almacenamiento de Delta Lake que se usa habitualmente en Apache Spark. Mediante las funcionalidades mejoradas de las tablas delta, puede crear soluciones de análisis avanzadas.

La ingesta de datos es fundamental en el análisis. Microsoft Fabric Data Factory ofrece flujos de datos para crear visualmente la ingesta y transformación de datos en varios pasos con Power Query Online.

Microsoft Fabric tiene funcionalidades de Data Factory, incluida la capacidad de crear canalizaciones que organizan tareas de ingesta y transformación de datos.

Explorar el potencial del diseño de arquitectura de medallas en Microsoft Fabric. Organizar y transformar los datos en las capas Bronce, Plata y Oro de un almacén de lago para un análisis optimizado.