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Ruoli nelle aree di lavoro in Microsoft Fabric

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I ruoli dell'area di lavoro consentono di gestire chi può eseguire le operazioni in un'area di lavoro di Microsoft Fabric. Le aree di lavoro di Microsoft Fabric si trovano sopra OneLake e dividono il data lake in contenitori separati che possono essere protetti in modo indipendente. I ruoli dell'area di lavoro in Microsoft Fabric estendono i ruoli dell'area di lavoro di Power BI associando nuove funzionalità di Microsoft Fabric, ad esempio l'integrazione dei dati e l'esplorazione dei dati ai ruoli dell'area di lavoro esistenti. Per altre informazioni sui ruoli di Power BI, vedere Ruoli nelle aree di lavoro in Power BI.

È possibile assegnare ruoli a singoli utenti o a gruppi di sicurezza, gruppi di Microsoft 365 e liste di distribuzione. Per concedere l'accesso a un'area di lavoro, assegnare tali gruppi di utenti o utenti a uno dei ruoli dell'area di lavoro: Amministrazione, membro, collaboratore o visualizzatore. Ecco come concedere agli utenti l'accesso alle aree di lavoro.

Per creare una nuova area di lavoro, vedere Creare un'area di lavoro.

Tutti gli utenti di un gruppo di utenti ottengono il ruolo assegnato. Se un utente si trova in diversi gruppi di utenti, ottiene il livello massimo di autorizzazione fornito dai ruoli assegnati. Se si annidano gruppi di utenti e si assegna un ruolo a un gruppo, tutti gli utenti indipendenti dispongono delle autorizzazioni.

Gli utenti nei ruoli dell'area di lavoro hanno le funzionalità di Microsoft Fabric seguenti, oltre alle funzionalità di Power BI esistenti associate a questi ruoli.

Ruoli dell'area di lavoro di Microsoft Fabric

Funzionalità Amministrativi Membro Collaboratore Visualizzatore
Aggiornare ed eliminare l'area di lavoro.
Aggiungere o rimuovere persone, inclusi altri amministratori.
Aggiungere membri o altri utenti con autorizzazioni inferiori.
Consentire ad altri utenti di ricondividere gli elementi.1
Visualizzare e leggere il contenuto di pipeline di dati, notebook, definizioni di processi Spark, modelli e esperimenti di Machine Learning e flussi di eventi.
Visualizzare e leggere il contenuto dei database KQL, dei set di query KQL e dei dashboard in tempo reale.
Connessione all'endpoint di analisi SQL di Lakehouse o warehouse
Leggere i collegamenti e idati di Lakehouse e Data Warehouse 2 con T-SQL tramite l'endpoint TDS.
Leggere i dati e icollegamenti di Lakehouse e Data warehouse da 2 ad API OneLake e Spark.
Leggere i dati di Lakehouse tramite Lakehouse Explorer.
Scrivere o eliminare pipeline di dati, notebook, definizioni di processi Spark, modelli e esperimenti di Machine Learning e flussi di eventi.
Scrivere o eliminare set di query KQL, dashboard in tempo reale e schemi e dati di database KQL, Lakehouse, data warehouse e collegamenti.
Eseguire o annullare l'esecuzione di notebook, definizioni di processi Spark, modelli e esperimenti di Machine Learning.
Eseguire o annullare l'esecuzione delle pipeline di dati.
Visualizzare l'output di esecuzione di pipeline di dati, notebook, modelli e esperimenti di Machine Learning.
Pianificare gli aggiornamenti dei dati tramite il gateway locale.3
Modificare le impostazioni di connessione del gateway.3

1 Collaboratori e Visualizzatori possono anche condividere elementi in un'area di lavoro, se hanno autorizzazioni di ricondivisione.

2 Sono necessarie autorizzazioni aggiuntive per leggere i dati dalla destinazione di collegamento. Altre informazioni sul modello di sicurezza dei collegamenti.

3 Tenere presente che sono necessarie anche le autorizzazioni per il gateway. Tali autorizzazioni vengono gestite altrove, indipendentemente dai ruoli e le autorizzazioni dell'area di lavoro.

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