Data Engineering w Microsoft fabric to usługa, którą wdrażamy i konfigurujemy jako Partner Microsoft, umożliwiająca inżynierię danych i analizę na dużą skalę.
Data Engineering usprawnia pracę z danymi firmowymi. Zamiast marnować czas na łączenie kolejnych produktów, martwienie się o uruchamianie i zarządzanie infrastrukturą oraz łączenie różnych źródeł danych, inżynierowie danych mogą skupić się na kluczowych zadaniach do wykonania.
Dzięki Copilotowi opartemu na GPT, inżynierowie danych mogą:
Przykład: zamiast ręcznie pisać kod do przekształcenia danych sprzedażowych – Copilot generuje go w kilka sekund na podstawie polecenia: „Przefiltruj dane z ostatnich 6 miesięcy i oblicz średnią wartość zamówienia”.
Dzięki architekturze bezserwerowej i automatycznemu skalowaniu, organizacje eliminują konieczność utrzymywania kosztownych środowisk testowych, stagingowych i produkcyjnych. W praktyce oznacza to nawet 30% niższe koszty infrastruktury danych (w porównaniu z tradycyjnymi środowiskami on-premises lub IaaS) oraz brak opłat za niewykorzystane zasoby – płacisz tylko za rzeczywiste przetwarzanie.
Nowoczesne środowisko notebooków (Spark + T-SQL + Python), gotowe konektory do ponad 200 źródeł danych i integracja z OneLake znacząco przyspieszają pracę zespołów data & analytics. Dzięki temu możliwa jest redukcja o nawet 40% czasu na development i utrzymanie pipeline’ów,
Dzięki integracji z Power BI i możliwościom Lakehouse, dane są przetwarzane i przygotowywane do analizy w czasie rzeczywistym, dzięki czemu możliwa jest redukcja czasu przygotowania danych z dni do godzin, automatyzacja pipeline’ów i harmonogramów aktualizacji danych, szybsze podejmowanie decyzji biznesowych.
Skrócenie czasu wdrożenia projektów opartych na danych, takich jak: projekty BI i ML można uruchomić nawet 2x szybciej, dzięki gotowym funkcjom Fabric oraz dostęp do danych z wielu źródeł w czasie rzeczywistym – bez potrzeby ręcznej synchronizacji.
Inżynieria danych stanowi kluczowy element funkcjonowania każdej nowoczesnej organizacji. Ogromna ilość różnorodnych danych wymaga skutecznego przetwarzania na dużą skalę. Inżynierowie danych muszą sprostać wielu wyzwaniom, takim jak konsolidacja danych, zapewnienie bezpieczeństwa informacji oraz demokratyzacja dostępu, aby zaspokoić różnorodne potrzeby użytkowników. Zadania te nie są jednak proste do wykonania. Często dane są rozproszone w wielu źródłach, co utrudnia proces ich gromadzenia i synchronizacji. Zdarza się także, że są one duplikowane, co prowadzi do problemów związanych z niespójnością informacji. Te wyzwania mogą blokować projekty, obniżając produktywność. Aby ich uniknąć, warto korzystać z Data Engineering.
200 +
zrealizowanych wdrożeń500 +
zadowolonych klientów1000 +
opracowanych analiz10000 +
przeszkolonych KlientówRozwiązanie Data Engineering w usłudze Microsoft Fabric umożliwia szybkie i efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych, dzięki zastosowaniu zaawansowanych technik i optymalizacji, które znacznie skracają czas wykonania złożonych operacji.
Usługa Microsoft Fabric zapewnia elastyczność w zarządzaniu zasobami, co pozwala na dynamiczne dostosowywanie mocy obliczeniowej i pamięci, w zależności od aktualnych potrzeb projektu, umożliwiając optymalizację kosztów i wydajności.
Data Engineering w usłudze Microsoft Fabric gwarantuje wysoki poziom bezpieczeństwa danych oraz niezawodność w ich przetwarzaniu, dzięki zastosowaniu zaawansowanych mechanizmów kontroli dostępu, zapewniając pełne zaufanie do wyników analizy.
Dzięki pełnej integracji z ekosystemem Microsoft Fabric, wdrożenie Data Engineering jest niezwykle proste i płynne, co pozwala szybko i bezproblemowo skonfigurować środowisko pracy i rozpocząć przetwarzanie danych.
Dzięki bogatemu zestawowi narzędzi w Data Engineering, możliwe jest przeprowadzanie zaawansowanych operacji transformacji i oczyszczania danych, co prowadzi do uzyskania bardziej spójnych i kompletnych danych w procesie analizy.
Usługa Microsoft Fabric umożliwia łatwe łączenie danych z różnych źródeł i obsługę wielu formatów danych, dzięki czemu organizacje mogą korzystać z pełnej gamy danych, co prowadzi do lepszej i bardziej wszechstronnej analizy.
