Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Organisaties vertrouwen doorgaans op meerdere services die niet zijn verbonden om gegevens op te nemen, op te slaan, te transformeren, te analyseren en te visualiseren. Deze fragmentatie maakt gegevenssilo's, verhoogt de integratieoverhead en vertraagt de tijd om inzicht te krijgen. In Microsoft Fabric worden deze uitdagingen aangepakt door elke fase van de levenscyclus van gegevens te combineren tot één platform dat is gebouwd op basis van een gedeelde basis.
In het midden van deze architectuur bevindt zich OneLake, één organisatiegegevens lake waarin alle gegevens worden opgeslagen in de open Delta Parquet-indeling. OneLake wordt automatisch geleverd met elke Fabric-tenant. Omdat elke Fabric-workload leest van en schrijft naar OneLake, worden gegevens niet tussen engines verplaatst. Een gegevensset die is opgenomen via een pijplijn, verfijnd in een notebook en gevisualiseerd in een Power BI-rapport, blijft op één plaats tijdens het traject.
De gegevenslevenscyclus bestaat uit zes fasen en Fabric biedt speciaal gebouwde hulpprogramma's voor elk:
Gegevens ophalen: Gegevens in OneLake halen uit honderden bronnen in realtime, volgens een schema, via continue databasereplicatie of door te verwijzen naar externe opslag.
Gegevens opslaan: gegevens behouden in opslagindelingen die zijn geoptimaliseerd voor uw workload, of dat nu flexibele big data-analyses zijn, gestructureerde SQL-query's, realtime gebeurtenisanalyse, transactionele verwerking of beheerde zakelijke rapportage.
Voorbereiden en transformeren: Gegevens opschonen, hervormen en verrijken met visuele transformaties met weinig code of code-first notebooks en herbruikbare functies, zonder gegevens uit OneLake te verplaatsen.
Analyseren en trainen: Machine Learning-modellen bouwen en operationeel maken, geavanceerde analyses uitvoeren, gegevens programmatisch opvragen en inzichten verkennen via AI-agents in natuurlijke taal.
Bijhouden en visualiseren: Surface Insights via interactieve rapporten, livegegevensstromen bewaken op realtime dashboards en geautomatiseerde acties activeren wanneer aan voorwaarden wordt voldaan.
Externe integratie: Veilig verbinding maken met externe services voor automatisering, samenwerking, governance, hulpprogramma's voor ontwikkelaars en CI/CD.
In het volgende diagram ziet u hoe deze fasen verbinding maken en welke Fabric-items in elke fase deelnemen. Elke fase wordt uitgebreid behandeld in een speciaal artikel. Gebruik de koppelingen in elke sectie om de mogelijkheden en hulpprogramma's te verkennen die in dat stadium beschikbaar zijn.
Gegevens ophalen
Verschillende typen gegevenssets zijn afkomstig uit een groot aantal gegevensbronnen in verschillende gegevensscenario's, waaronder gegevensreplicatie, externe opslagverwijzingen, batchgegevenssets en realtime gegevensstromen. U neemt deze gegevenssets op en transformeert deze via de integratiehulpprogramma's van Fabric. De gegevens komen terecht in OneLake, de gecentraliseerde gegevensopslag voor alle van Fabric. Belangrijke methoden voor invoer van sleutels zijn onder andere:
- Eventstreams voor realtime gebeurtenisopname en -routering.
- Gegevenspijplijnen voor batch- en geplande gegevensverplaatsing met meer dan 200 connectors.
- Spiegeling voor continue replicatie vanuit operationele databases zonder ETL-pijplijnen te bouwen.
- Snelkoppelingen voor het niet kopiëren van gegevensvirtualisatie vanuit externe opslag, zoals Azure Data Lake, Amazon S3 of Google Cloud Storage.
Zie Gegevens ophalen in Microsoft Fabric voor meer informatie.
Opgeslagen gegevens
Zodra alle gegevens zijn ingevoerd, komen ze terecht in OneLake in open Delta Parquet-formaat. OneLake biedt één data lake voor uw hele organisatie zonder afzonderlijke inrichting. Fabric biedt verschillende opslagitems die zijn geoptimaliseerd voor verschillende workloads:
- Lakehouse voor flexibele big data-opslag waarin bestanden en beheerde Delta-tabellen worden gecombineerd met een automatisch SQL-eindpunt.
- Warehouse voor gestructureerde, relationele analyses met volledige T-SQL-ondersteuning, opgeslagen procedures en ACID-transacties.
- Eventhouse voor realtime analyse van streaming- en telemetriegegevens met behulp van Kusto Query Language (KQL).
- SQL Database voor transactionele workloads en operationele analyses.
- Semantische modellen voor gecureerde bedrijfslogica, metingen en hiërarchieën die rapporten en AI mogelijk maken.
Zie Gegevens opslaan in Microsoft Fabric voor meer informatie.
Gegevens voorbereiden en transformeren
Eenmaal in OneLake kunt u de gegevens verder transformeren met behulp van code-first engines of hulpprogramma's met weinig code, allemaal binnen Fabric zonder gegevensverplaatsing tussen engines:
- Gegevensstroom Gen2 biedt een Power Query-interface met weinig code voor het opschonen, transformeren en verrijken van gegevens.
- Notebooks bieden een Jupyter-achtige omgeving voor Python, T-SQL en Scala-gebaseerde data engineering.
- Met Gebruikersgegevensfuncties kunt u herbruikbare aangepaste Python-logica insluiten die kan worden aangeroepen vanuit pijplijnen, notebooks en Activator-regels.
Zie Gegevens voorbereiden en transformeren voor meer informatie.
Gegevens analyseren en modellen trainen
Gebruik de voorbereide gegevens om ML-modellen te trainen en geavanceerde analyses uit te voeren. De Data Science-workload van Fabric biedt een omgeving voor het bouwen, trainen en operationeel maken van ML-modellen:
- MLflow-experimenten volgen uitvoeringen van modeltrainingen met automatische logboekregistratie van hyperparameters, metrische gegevens en items.
- ML-modellen worden geregistreerd in een MLflow-register voor versiebeheer, bijhouden van metagegevens en reproduceerbaarheid.
- Met gegevensagenten en bewerkingsagents kunt u communiceren met gegevens met behulp van natuurlijke taal en actie ondernemen op voorwaarden en patronen die zijn gevonden.
- GraphQL-API's bieden een flexibele laag voor gegevenstoegang voor ontwikkelaars om via één eindpunt query's uit te voeren op meerdere Fabric-gegevensbronnen.
- Copilot voor Power BI maakt gebruik van generatieve AI voor ad-hocanalyse, DAX-generatie en gegevensverkenning in natuurlijke taal.
Zie Gegevens analyseren en trainen in Microsoft Fabric voor meer informatie.
Gegevens bijhouden en visualiseren
Gebruik de voorbereide en gemodelleerde gegevens om rapporten, dashboards en realtime waarschuwingen te maken:
- Power BI-rapporten bieden interactieve gegevensvisualisatie op basis van semantische modellen, met distributie in Microsoft 365-apps zoals Teams, SharePoint, PowerPoint en Excel.
- Met translytische taakstromen kunnen gebruikers rechtstreeks vanuit Power BI-rapporten actie ondernemen door functies voor gebruikersgegevens aan te roepen.
- Real-Time Intelligence-dashboards bewaken streaminggegevens met een latentie van sub-seconde met behulp van KQL-query's en visuele creatie.
- Activator detecteert voorwaarden in streaminggegevens en activeert geautomatiseerde acties zoals Teams-waarschuwingen, e-mailberichten of Power Automate-stromen.
- Fabric IQ wijst bedrijfsgegevens toe aan een gedeelde bedrijfsonologie en stelt AI-agents in staat om uw gegevens te redeneren met volledige bedrijfscontext.
Zie Gegevens bijhouden en visualiseren voor meer informatie.
Externe integratie
Fabric kan worden geïntegreerd met externe systemen voor zowel gegevensopname als het leveren van inzichten:
- Power Automate en Data Activator maken realtime werkstroomautomatisering mogelijk op basis van gegevensvoorwaarden.
- Microsoft 365-integratie biedt inzicht in Teams, SharePoint, PowerPoint en Excel.
- REST API's en clientbibliotheken bieden programmatische toegang tot Fabric-resources.
- Microsoft Entra ID verwerkt verificatie, voorwaardelijke toegang en service-principal-ondersteuning.
- Git-integratie met Azure DevOps en GitHub maakt versiebeheer en CI/CD voor Fabric-items mogelijk.
- Microsoft Purview biedt geïntegreerde gegevensbeheerder, catalogisering, en naleving in de Fabric-gegevensomgeving.
Zie Externe integratie en platformconnectiviteit voor meer informatie.
Ondersteuning voor natuurlijke taal en AI
Ondersteuning voor natuurlijke taal wordt geleverd in de vorm van Power BI Copilot, Data Agents en Operations Agents, die zakelijke gegevens in OneLake kunnen analyseren en antwoorden kunnen produceren op basis van de gegevensitems waartoe gebruikers toegang hebben. U kunt Data Agents integreren in Microsoft 365 Copilot, Microsoft Foundry en Copilot Studio, zodat gebruikers inzichten kunnen krijgen uit OneLake binnen hun bestaande werkstromen in verschillende toepassingen.