Microsoft Fabric erklärt: Ein Überblick

Microsoft Fabric ist eine End-to-End-Analyseplattform, die Datenengineering, Echtzeitintelligenz und Business Intelligence nahtlos in einer einzigen Umgebung integriert. Diese leistungsstarle Analyseplattform, die eine einzige, integrierte Umgebung für Datenfachleute und das Geschäft bietet, um an Datenprojekten zusammenzuarbeiten. Fabric beinhaltet eine Reihe integrierter Dienste um, die es Ihnen ermöglichen, Daten in einer einzigen Umgebung zu erfassen, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. 

Microsoft Fabric bietet Tools für sowohl Citizen als auch professionelle Datenanwender und integriert Werkzeuge, die das Geschäft für Entscheidungen benötigt. Die Plattform umfasst die folgenden Dienste: 

• Data Engineering 

• Data Integration 

• Data Warehousing 

• Real-time Intelligence 

• Data Science 

• Business Intelligence 

  
  

Warum ist Microsoft Fabric eine gute Wahl? 

• Mit Microsoft Fabric müssen Sie nicht Ihre gesamte Zeit damit verbringen, verschiedene Dienste von verschiedenen Anbietern zu kombinieren. 

• Die Plattform bietet optimierte Erlebnisse und Werkzeuge für unterschiedliche Benutzerrollen in einer integrierten Benutzeroberfläche. 

• Fabric ist ein Software-as-a-Service (SaaS)-Angebot, bei dem alle Ihre Daten in einem einzigen offenen Format in OneLake gespeichert werden. OneLake ist für alle Analytik-Engines in der Plattform zugänglich. 

• Fabric's OneLake ist zentral verwaltet und offen für Zusammenarbeit. Daten sind an einem Ort gesichert und verwaltet, bleiben jedoch für Benutzer, die Zugriff haben sollten, in Ihrer Organisation auffindbar und zugänglich. 

  
  

Was sind die Komponenten von Microsoft Fabric? 

• OneLake: Basierend auf Azure Data Lake Storage (ADLS) speichert es Daten in vielen Formaten, einschließlich Delta, Parquet, CSV, JSON und mehr, an einem Ort. 

• Data Factory: Datenintegration, die Power Query mit der Skalierbarkeit von Azure Data Factory kombiniert, um Daten zu verschieben und zu transformieren. 

• Synapse Data Engineering: Datenengineering mit einer Spark-Plattform zur Datentransformation in grossem Masstab. 

• Synapse Data Warehouse: Datenlagerung mit branchenführender SQL-Leistung und Skalierung zur Unterstützung der Datennutzung. 

• Synapse Data Science: Datenwissenschaft mit Azure Machine Learning und Spark zur Modellierung und Ausführung in einer skalierbaren Umgebung. 

• Synapse Real-Time Intelligence: Echtzeitintelligenz zur Abfrage und Analyse grosser Datenmengen in Echtzeit. 

• Power BI: Business Intelligence zur Übersetzung von Daten in Entscheidungen. 

• Data Activator: Echtzeit-Datenaktivierung durch Nutzung einer ereignisgesteuerten Architektur zur Auslösung von Aktionen und Erkenntnissen aus Daten, die durch das System fliessen. 

Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit 

Microsoft Fabric ist sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer konzipiert. Die Plattform bietet eine intuitive User Interface, auf Benutzerrollen optimierte Erlebnisse und umfangreiche Unterstützungsressourcen, einschließlich Tutorials, Dokumentationen und Community-Forums. Dies stellt sicher, dass Benutzer aller Kenntnisstufen die Funktionen der Plattform effektiv nutzen können. 

Integration mit anderen Microsoft-Tools 

Eine der wichtigsten Stärken von Microsoft Fabric ist die nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Produkten und -Diensten: 

• Azure: Nutzt die Cloud-Infrastruktur von Azure für skalierbare Datenspeicherung und -verarbeitung. 

• Microsoft 365: Integriert sich mit Produktivitätstools wie Excel und SharePoint für verbesserte Datenzusammenarbeit. 

• Dynamics 365: Verbindet sich mit Dynamics 365, um umfassende Geschäftseinblicke zu bieten und die betriebliche Effizienz zu steigern. 

  
  

Wo steht Fabric heute und wo geht die Reise hin? 

Heute, im August 2024, steht Microsoft mit Fabric, trotz einem etwas harzigen Start und noch vielen Verbesserungsmöglichkeiten in Integration, Benutzererfahrung und Lizenzmodell, bereits ziemlich an der Spitze der Integration von KI und Echtzeit-Analysen in Datenmanagement- und Analyseplattformen. MS Fabric bietet eine umfassende, AI-unterstützte Plattform, die beeindruckend und kontinuierlich besser alle Aspekte der Datenverarbeitung und -analyse abdeckt, von Datenbewegung und -speicherung bis hin zu Echtzeitanalysen und Business Intelligence. 

Zukünftige Verbesserungen werden sich auf mehrere Schlüsselbereiche konzentrieren: 

1. Generative AI: Microsoft Fabric wird fortschrittliche AI-Funktionen integrieren, um tiefere Einblicke und prädiktive Analysen zu ermöglichen, die Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen. 

2. Vereinfachte Datenintegration: Die Plattform wird Verbesserungen bei den Tools und Prozessen erfahren, die darauf abzielen, die Datenintegration über verschiedene Plattformen hinweg weiter zu vereinfachen, sodass Benutzer diverse Datenquellen leichter zusammenführen können. 

3. Echtzeit-Datenanalyse: Durch die Erweiterung der Echtzeit-Analysemöglichkeiten wird Microsoft Fabric sofortige Einblicke bieten, sodass Organisationen schnell auf sich ändernde Bedingungen und aufkommende Trends reagieren können. 

4. Erhöhte Datenzugänglichkeit: Microsoft Fabric plant, Verbindungen zu zusätzlichen Datenquellen wie Google Cloud Storage und Amazon S3 zu unterstützen, was die Flexibilität der Plattform und die Bandbreite der zugänglichen Daten erhöht. 

5. Benutzerdefinierte Workloads und APIs: Neue APIs, einschließlich GraphQL, werden eingeführt, um Entwicklern grössere Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten zu bieten, sodass sie massgeschneiderte Lösungen innerhalb der Fabric-Umgebung erstellen können. 

Für mich geht die Reise von Microsoft Fabric klar in Richtung verstärkter Einbindung von generativer KI und der Vereinfachung von Datenintegration über verschiedene Plattformen hinweg. Zukünftige Entwicklungen werden verbesserte Funktionen zur Echtzeit-Datenanalyse und die Erweiterung der Datenzugänglichkeit durch OneLake beinhalten. Cool dabei ist, dass auch Verbindungen zu Google Cloud Storage und Amazon S3 unterstützt werden. Außerdem soll an der Einführung von benutzerdefinierten Arbeitslasten und APIs wie GraphQL gearbeitet werden, was uns Entwickler natürlich sehr freut und neue Möglichkeiten schafft.