Equipes de dados e Microsoft Fabric
O gerenciamento e a governança unificados do Microsoft Fabric facilitam o trabalho conjunto dos profissionais de dados em projetos de dados. O Fabric remove silos de dados e a necessidade de acesso a vários sistemas, aprimorando a colaboração entre profissionais de dados.
Tradicionalmente, a separação de funções de engenheiro de dados e analista de dados significava que havia uma conversa extra que precisava acontecer para garantir que o engenheiro fizesse a curadoria de um modelo semântico perfeito para ajudar o analista a exibir dados de forma eficaz e perspicaz para o negócio.
Com o Fabric, os profissionais de dados trabalham juntos no mesmo produto SaaS para entender e identificar melhor as necessidades uns dos outros e do negócio. Além disso, os analistas de dados agora têm maior contexto e capacidade de transformar dados ainda mais upstream com o data factory.
Se você é um engenheiro de dados que deseja simplificar a curadoria de modelos semânticos ou expandir seu conhecimento com técnicas de ciência de dados, o Fabric oferece uma experiência completa para atender sua organização.
Para analistas de dados, que podem ter tido que executar extensas transformações de dados downstream antes de criar relatórios do Power BI, agora você pode ver a linhagem e conectar-se aos dados mais diretamente com o modo DirectLake.
Os cientistas de dados agora têm uma maneira mais fácil de integrar técnicas nativas de ciência de dados e, em seguida, usar os relatórios interativos do Power BI para fornecer insights informados por dados de uma nova maneira.
Como o Fabric é uma plataforma SaaS, ele permite que você provisione e execute de forma rápida e fácil qualquer tipo de carga de trabalho ou trabalho sem precisar de pré-aprovação ou planejamento. Isso significa que você pode aumentar ou reduzir os recursos, conforme necessário, e ser mais ágil e responsivo às necessidades de negócios em constante mudança.
Por fim, o Fabric está trazendo o conceito, a funcionalidade e a abordagem low-to-no-code que capacitaram com sucesso muitos usuários na Power Platform para sua própria oferta de SaaS. Embora mantenha a escala e a integridade para ciência de dados, armazenamento de dados, ingestão e preparação de dados e análises, também oferece muitas maneiras de representar visualmente o código que anteriormente impedia muitos de ir mais longe.