Eseguire query e report sui dati nel lakehouse di Fabric
Ora che l'architettura a medaglione è disponibile, i team responsabili dei dati e l'azienda possono iniziare a usarla per eseguire query e report sui dati. Fabric offre diversi strumenti e tecnologie che consentono di eseguire query e report sui dati nel lakehouse, inclusi gli endpoint Analisi SQL e la modalità Direct Lake nei modelli semantici di Power BI.
Eseguire query sui dati nel lakehouse
I team possono usare SQL per esplorare ed eseguire query sui dati nel livello oro. È possibile analizzare i dati nelle tabelle delta su qualsiasi livello dell'architettura a medaglione usando il linguaggio T-SQL, salvare le funzioni, generare viste e applicare la sicurezza SQL. È anche possibile usare l'endpoint Analisi SQL per connettersi al lakehouse da strumenti e applicazioni di terze parti.
L'endpoint di Analisi SQL in Fabric consente di scrivere query, gestire il modello semantico ed eseguire query sui dati usando l'esperienza di query visiva.
Nota
L'endpoint Analisi SQL funziona in modalità di sola lettura sulle tabelle delta del lakehouse. Per modificare i dati nel lakehouse, è possibile usare flussi di dati, notebook o pipeline.
Oltre a usare l'endpoint Analisi SQL per l'esplorazione dei dati, è anche possibile creare un modello semantico di Power BI in modalità Direct Lake per eseguire query sui dati nel lakehouse. Quando si crea un lakehouse, il sistema crea anche il provisioning di un modello semantico predefinito associato. Il modello semantico predefinito è un modello semantico con metriche sovrapposto ai dati del lakehouse.
Gli analisti dei dati si connettono al modello semantico usando modalità Direct Lake, in cui il modello semantico accede ai dati da una lakehouse. La modalità Direct Lake memorizza nella cache i dati usati spesso e lo aggiorna in base alle esigenze, combinando la velocità di un modello semantico con i dati aggiornati da una lakehouse.
Personalizzare i livelli del medaglione per esigenze diverse
Personalizzare i livelli del medaglione per esigenze diverse consente di ottimizzare l'elaborazione dei dati e l'accesso per casi d'uso specifici. Personalizzando questi livelli, è possibile assicurarsi che la struttura e l'organizzazione di ogni livello siano in linea con i requisiti dei diversi gruppi di utenti, migliorando le prestazioni, la facilità d'uso e la pertinenza dei dati per vari stakeholder.
La creazione di più livelli oro personalizzati per gruppi di destinatari o domini diversi evidenzia la flessibilità dell'architettura a medaglione. Finanza, vendite, data science: ogni settore può avere un livello oro ottimizzato per requisiti di analisi specifici.
Alcuni sistemi, applicazioni o strumenti di terze parti richiedono formati di dati specifici. È possibile utilizzare l'architettura a medaglione per generare dati puliti e formattati correttamente.