データ チームと Microsoft Fabric
Microsoft Fabric の統合された管理とガバナンスにより、データ プロフェッショナルはデータ プロジェクトでの共同作業がしやすくなります。 Fabric を使用すると、データ サイロと複数システムへのアクセスの必要性がなくなり、データ プロフェッショナル間のコラボレーションが強化されます。
従来は、データ エンジニアとデータ アナリストの役割が分離されていたため、エンジニアが完璧なセマンティック モデルを厳選し、アナリストがビジネスにとって効果的で洞察に満ちた方法でデータを提示できるようにするためには、追加の会話が必要でした。
Fabric を使用すると、データ プロフェッショナルは同じ SaaS 製品で連携して、お互いのニーズとビジネスのニーズをより深く理解し、識別できます。 さらに、データ アナリストがデータ ファクトリを使用してデータをさらに上流に変換するためのコンテキストと能力が向上します。
セマンティック モデルのキュレーションを簡素化しようとしているか、データ サイエンス手法を使用して知識を広げようとしているかに関わらず、データ エンジニアにとって Fabric は、組織に役立つ完全なエクスペリエンスを提供するものです。
データ アナリストは、Power BI レポート作成前に大規模なダウンストリーム データ変換の実行が必要になることがありましたが、DirectLake モードを使用して系列を確認し、より直接的にデータに接続できるようになりました。
データ サイエンティストは、ネイティブ データ サイエンスの手法を簡単に統合し、Power BI の対話型レポートを使用して、データに基づく分析情報を新しい方法で提供できるようになりました。
Fabric は SaaS プラットフォームであるため、事前承認や計画を必要とせずに、あらゆる種類のワークロードやジョブをすばやく簡単にプロビジョニングして実行できます。 つまり、必要に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウンし、変化するビジネス ニーズに対して、機敏性と応答性を高めることができます。
最後に、Fabric はコードを少なくまたは不要にする概念、機能、アプローチを導入しており、それによって Power Platform 上の多くのユーザーが、独自の SaaS オファリングを利用できるようになりました。 データ サイエンス、データ ウェアハウス、データ インジェストと準備、分析の規模と整合性を維持しながら、これまで多くの人が先に進む妨げになっていたコードを視覚的に表現する、さまざまな方法も提供されます。