Fabric とは？

Microsoft Fabric入門

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

一般的なデータワークフロー

一般的なデータワークフローの課題

• ツール・言語の分散と重複したストレージ
• 意思決定の遅延

Fabric の解決策

• サイロを排除するエンドツーエンドのデータ分析基盤
• データエンジニア、DB 管理者、データサイエンティスト、BI 開発者などに対応

¹ https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-microsoft-fabric-data-analytics-for-the-era-of-ai/

Fabric のワークロード

• データエンジニア向けの Data Factory ワークロード
• データサイエンティスト向けの Data Science ワークロード（そのとおり）

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/microsoft-fabric-overview

Fabric のワークロード

• OneLake に保存されたデータは Delta-Parquet 形式

¹ https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-microsoft-fabric-data-analytics-for-the-era-of-ai/

すべてのデータは OneLake に保存

• すべてのワークロードが同一のデータソースを使用

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/get-started/microsoft-fabric-overview

すべてのデータは OneLake に保存

• すべてのワークロードが同一のデータソースを使用

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/get-started/microsoft-fabric-overview

すべてのデータは OneLake に保存

• すべてのワークロードが同一のデータソースを使用

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/get-started/microsoft-fabric-overview

すべてのデータは OneLake に保存

• すべてのワークロードが同一のデータソースを使用
• OneLake により統一された単一のエクスペリエンス

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/get-started/microsoft-fabric-overview

演習に進みましょう！

Microsoft Fabric入門