6 min read • Nov 08, 2023
V današnjem poslovnem svetu so podatki ključ do uspeha. Podjetja zbirajo ogromne količine informacij – o strankah, dobaviteljih, proizvodnih procesih ali tržnih trendih. Toda samo zbiranje podatkov še ne prinaša pravih vpogledov ali podlage za kakovostne odločitve. Tu nastopi Microsoft Fabric – inovativna platforma, zasnovana za učinkovito upravljanje, analizo in uporabo podatkov v podjetjih.
Ključni del Microsoft Fabric je podatkovni inženiring. Omogoča ustvarjanje podatkovnih tokov (pipelines), ki izvajajo ekstrakcijo, transformacijo in nalaganje podatkov iz različnih virov (ETL proces). Tako lahko podjetja podatke oblikujejo v željeni format za učinkovito analizo in uporabo v sodobnih poročilih, kot je Microsoft Power BI.
Med delovne sklope v tem delu Microsoft Fabric spadajo:
Ko so podatki pripravljeni, sledi oblikovanje učinkovitega podatkovnega modela. Ta vključuje dejstvene tabele, dimenzijske tabele in povezave med njimi – vse v skladu s preizkušenimi metodami modeliranja. V Microsoft Fabric lahko uporabniki do teh podatkov dostopajo brez potrebe po poglobljenem znanju SQL, s pomočjo vizualnega vmesnika za poizvedbe. Podatke iz inženirskega dela je mogoče brez težav vključiti v Power BI, kar omogoča ustvarjanje vizualno privlačnih in vsebinsko bogatih poročil za odločanje na podlagi podatkov.
Modul za podatkovno znanost v Microsoft Fabric vključuje tri ključna področja:
Data preparation
Ena izmed izstopajočih funkcionalnosti je Data Wrangler, ki strokovnjakom za podatke omogoča enostavno pripravo podatkov. To orodje ponuja funkcije za pripravo podatkov in samodejno generiranje kode, kar precej poenostavi manipulacijo in preoblikovanje podatkov. Omogoča mrežni prikaz podatkov, dinamične statistične povzetke, vgrajene vizualizacije in knjižnico pogostih postopkov čiščenja podatkov. Tako lahko uporabniki hitro izvajajo transformacije, pogled na podatke pa se sproti posodablja v realnem času.
Zelo uporabno je, da je Data Wrangler zasnovan posebej za potrebe strojnega učenja, saj podatkovnim znanstvenikom močno poenostavi zahtevne naloge obdelave podatkov. Poleg tega ponuja funkcijo predogleda, ki omogoča vizualizacijo učinkov posameznih transformacijskih korakov, ter samodejno generira odseke kode za ponovno uporabne funkcije.
Eksperimentiranje in modeliranje
Za učinkovito izvajanje eksperimentov in spremljanje rezultatov Data Wrangler omogoča organiziranje več različic znotraj enega eksperimenta. To podatkovnim znanstvenikom olajša ocenjevanje učinkovitosti, saj znotraj eksperimenta lahko med seboj primerjajo različne različice in modele. Eksperimenti se spremljajo prek MLflow API, kar poenostavi vključevanje v proces podatkovne znanosti. Microsoft Fabric dodatno ponuja uporabniku prijazen grafični vmesnik za filtriranje in upravljanje eksperimentov.
Obogatitev podatkov
Ko je model razvit, ga je mogoče uporabiti za obogatitev podatkov v podatkovnem jezeru (data lakehouse). Uporaba modelov je preprosta in poteka bodisi s kopiranjem generirane kode bodisi s pomočjo asistenta za modele. Modele je mogoče neposredno uporabiti za obogatitev podatkovnega jezera in jih takoj distribuirati, kar pospeši obdelavo podatkov ter omogoča hitrejše in bolje utemeljeno odločanje na podlagi podatkov.
Microsoft Fabric prinaša številne prednosti – od večje učinkovitosti do konkurenčne prednosti. Podjetja, ki ga znajo pametno vključiti v svoje poslovanje, lahko temeljito spremenijo svoj odnos do podatkov in okrepijo svojo tržno pozicijo.
Na voljo smo vam za podporo pri uvajanju Microsoft Fabric. Izkoristite našo oceno vrednosti podatkov (Data Value Assessment) in odkrijte, kakšno dodano vrednost vam lahko prinesejo vaši podatki. Kot del skupine Telefónica Tech ponujamo celovito podporo na področju digitalne preobrazbe – od avtomatizacije do analitike in kibernetske varnosti.
Stopite v stik z nami in odkrijte, kako lahko Microsoft Fabric okrepi vašo poslovno analitiko.
Naročite se na naše e-novice in najnovejše vsebine boste prejeli na vaš e-naslov.
