Execute tarefas do Apache Spark de nível empresarial em todos os dados organizacionais. Transforme dados não processados em análise, e ativos preparados para IA no OneLake.
Saiba como estas capacidades de Engenharia de Dados ajudam as equipas a avançar mais depressa, simplificar trabalho de dados complexo e desbloquear informações que outros podem utilizar.
Veja como o Fabric oferece os motores mais avançados para análise empresarial.
Unifique os seus dados com governação e descoberta incorporadas através do Catálogo do OneLake e do Microsoft Purview.
Veja como as vistas de lake materializadas aceleram consultas recorrentes em tabelas Delta ao pré-calcular resultados, atualizar automaticamente atualizações e entregar análise de alto desempenho consistente no Fabric.
Explore dados, execute experiências e utilize blocos de notas assistidos pelo Copilot nos seus fluxos de trabalho de engenharia e ciência de dados.
Pague apenas pelas tarefas do Apache Spark que executar
Ative o Dimensionamento Automático de Faturação para executar tarefas do Apache Spark em computação pay as you go sem servidor e pague apenas pelo runtime das tarefas e dimensione independentemente da capacidade base do Fabric.
Explore por que motivo as organizações escolhem o Fabric
O Fabric dá-nos um ecossistema autónomo…Não há duplicação de dados, nem múltiplas cópias. A linhagem dos dados torna-se melhor, a confiança nos dados torna-se melhor, e a qualidade dos dados torna-se melhor.
Srimanth Rudraraju, Diretor de Grupo, Engenharia, Plataformas de Dados, LSEG
80 000
Ficheiros processados diariamente
50%
Crescimento da utilização
Antes, mesmo com quatro horas de latência, ainda enfrentávamos inconsistências entre a origem e o destino. Agora, os dados fluem da origem para o Fabric em dois segundos e têm 100% de precisão.
Aazath Raj Paramasivam, Gestor Geral, Apollo Hospitals
25%
Redução do trabalho manual
60%
Aumento nas conversões de pedidos
Fizemos a transição do Azure Synapse para o Microsoft Fabric sem problemas, migrando mais de 600 blocos de notas e pipelines ao mesmo tempo que consolidámos mais de 4500 objetos de dados em 87 lakehouses do Fabric. Isso melhorou a eficiência geral da plataforma de dados e reduziu p custo em 3,2 vezes, possibilitando que mais de 450 utilizadores da OBOS tirassem partido do Fabric para obterem informações mais rápidas e profundas.
Explore mais sobre a Engenharia de Dados do Fabric através de blogues com curadoria, tutoriais práticos e documentação. Aprenda melhores práticas, descubra novas capacidades e obtenha orientações práticas para criar e otimizar com confiança.
Documentação
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