什么是Microsoft Fabric中的数据工程？
目录
1. Lakehouse(湖边小屋)
2. Apache Spark Job Definition (作业定义)
3. Notebook(笔记本)
4. Data Pipeline (数据管道)
Microsoft Fabric中的数据工程使用户能够设计、构建和维护基础架构和系统，使其组织能够收集、存储、处理和分析大量数据。
Microsoft Fabric提供了各种数据工程功能，以确保您的数据易于访问、组织良好且具有高质量。从数据工程主页，您可以：
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使用lakehouse创建和管理您的数据
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设计管道，将数据复制到你的湖边小屋
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使用Spark作业定义向Spark集群提交批处理/流式作业
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使用笔记本编写用于数据接收、准备和转换的代码
（显示数据工程对象的屏幕截图）
一、Lakehouse (湖边小屋)
Lakehouses是一种数据架构，允许组织在一个位置存储和管理结构化和非结构化数据，使用各种工具和框架来处理和分析这些数据。这些工具和框架可以包括基于SQL的查询和分析，以及机器学习和其他高级分析技术。
二、Apache Spark Job Definition (作业定义)
Spark作业定义是一组指令，用于定义如何在Spark集群上执行作业。它包括输入和输出数据源、转换以及Spark应用程序的配置设置等信息。Spark作业定义允许您向Spark集群提交批处理/流式作业，将不同的转换逻辑应用于lakehouse上托管的数据以及许多其他事情。
三、Notebook（笔记本）
笔记本是一种交互式计算环境，允许用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。它们允许用户用各种编程语言编写和执行代码，包括Python、R和Scala。您可以使用笔记本进行数据接收、准备、分析和其他与数据相关的任务。
四、Data Pipeline（数据管道）
数据管道是一系列步骤，可以收集、处理数据，并将其从原始形式转换为可用于分析和决策的格式。它们是数据工程的关键组成部分，因为它们提供了一种以可靠、可扩展和高效的方式将数据从源移动到目的地的方法。
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五、数字化营销工兵观察
数据工程是业务战略和运营效率的基石。数据量、种类和速度的激增使数据管理的高级解决方案成为必要，主要关注数据安全。Microsoft Fabric成为数据处理技术的灯塔，为复杂的大数据管理系统的设计、创建和维护提供了强大的工具。对于业务中的关键参与者------高级管理层、首席人事官、董事总经理和大区经理来说，Microsoft Fabric对他们的工作意味着什么？--- 这意味着重新定义数据工程方面的作用，强调了数据安全在当今数据驱动的决策过程中的至关重要性。
1. Microsoft Fabric中的数据工程
Microsoft Fabric是一个强大的框架，旨在简化和保护庞大的数据工程领域。它位于创新和效率的交叉点，为全面的数据管理系统的设计、创建和维护提供了一个复杂的平台。在组织努力应对数字时代产生的海量数据之际，Microsoft Fabric提供了一个希望的灯塔，提供了轻松安全地应对大数据复杂性所需的工具。其核心是，Microsoft Fabric利用云技术、数据处理技术和自动化方面的最新进展，提供无缝的数据工程体验。它旨在支持处理、分析和存储大量数据所涉及的复杂流程，从而使企业能够获得有价值的见解并推动决策。使用Microsoft Fabric，企业可以使用一组强大的功能，这些功能旨在促进高效的大数据管理实践，包括但不限于自动ETL（提取、转换、加载）过程、实时数据分析和全面的数据安全措施。
Microsoft Fabric代表了数据工程领域的一个重大发展，它提供了一套全面的工具和技术，旨在增强和保护数据管理实践。以下是Microsoft Fabric如何转变数据工程的关键亮点：
1）. 适应企业不断增长的数据需求，实现新数据源的无缝集成。
2）. 在不影响性能或安全性的情况下，高效扩展以处理不断增加的数据量。
3）. 自动化复杂的ETL（提取、转换、加载）过程，大大减少了手动操作和潜在的错误。
4）. 简化数据处理技术，使企业能够专注于战略决策，而不是运营挑战。
5）. 采用多层安全框架，包括高级加密、严格的访问控制和全面的合规协议。
6）. 确保保护敏感数据免受漏洞、未经授权的访问和其他网络威胁。
7）. 方便了数据的实时分析，使企业能够快速做出明智的决策。
8）. 提供强大的数据可视化工具和分析功能，从复杂的数据集中揭示可操作的见解。
9）. 通过利用Microsoft Fabric的强大功能组织可以显著增强其数据工程能力，确保其数据管理10）. 系统不仅高效且可扩展，而且安全且符合最新标准。
2. 使用Microsoft Fabric实现数据工程自动化
数据工程过程中自动化的集成标志着企业管理、分析和利用数据的方式取得了重大进步。Microsoft Fabric站在这场革命的前沿，提供了一套自动化关键数据工程任务的工具和功能，从而提高了效率、准确性和安全性。本节深入探讨了Microsoft Fabric中自动化的各个方面，揭示了它如何将数据工程从繁琐的手动流程转变为精简、安全和高效的操作。
3. 简化ETL流程
根据2023年的一项行业调查，企业报告称，在集成Microsoft Fabric后，用于ETL流程的时间减少了40%。数据工程的基础组件之一是ETL（提取、转换、加载）过程。传统上，这些任务都是劳动密集型的，需要大量的人力工作，而且容易出错。Microsoft Fabric通过自动化ETL过程彻底改变了这一方面，允许从各种来源快速提取数据，将这些数据转换为可用的格式，并将其加载到数据仓库或数据库中进行分析。这种自动化不仅加快了流程，而且最大限度地降低了错误风险，确保了数据的完整性和一致性。
4. 增强数据处理技术
采用Microsoft Fabric的自动化数据处理使一家领先的分析公司的数据差异和错误减少了50%。
Microsoft Fabric采用先进的算法和机器学习模型来自动化复杂的数据处理技术。这包括数据清理、规范化、聚合等。通过自动化这些流程，Microsoft Fabric确保数据得到高效、准确的处理，为分析和决策做好准备。这种自动化水平对于处理大型数据集尤其有益，因为在这些数据集中，手动处理是不切实际或不可能的。
5. 优化数据性能
利用Microsoft Fabric进行数据优化的公司报告称，云存储和处理成本平均节省了30%。
数据优化对于确保数据工程过程既高效又具有成本效益至关重要。Microsoft Fabric自动化了数据存储、查询和检索过程的优化，确保数据以最高效的格式存储，并确保查询在尽可能短的时间内执行。这种优化扩展到了云，Microsoft Fabric可以有效地利用云资源，根据需求进行放大或缩小，从而优化成本和性能。
6. 提高数据安全性
使用Microsoft Fabric的组织在遵守数据安全标准方面提高了60%，最大限度地减少了风险暴露。Microsoft Fabric中的自动化在增强数据安全性方面也发挥着至关重要的作用。通过自动化安全协议，包括访问控制、加密和合规性检查，Microsoft Fabric确保数据安全措施得到全面一致的应用。这减少了人为错误（安全漏洞的常见来源）的可能性，并确保数据受到最高安全标准的保护。
7. 促进实时数据分析
有了Microsoft Fabric，公司的决策速度提高了70%，能够实时响应市场变化。
Microsoft Fabric的自动化功能扩展到实时数据分析，使企业能够在生成数据时对数据进行分析。这种实时分析对于及时做出决策、确定趋势和快速应对市场变化至关重要。通过自动化从收集到分析的数据管道，Microsoft Fabric允许企业实时利用其数据，从而提供显著的竞争优势。
六、原文出处及推荐阅读
- 原文出处 - Data Engineering in Microsoft Fabric documention
Data Engineering in Microsoft Fabric documentation - Microsoft Fabric | Microsoft LearnData engineering in Microsoft Fabric enables users to design, build, and maintain systems that enable their organizations to collect, store, process, and analyze large volumes of data.
https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-engineering/2. 推荐阅读1 - Smart Data Pipelines: Design Patterns, Archtecture, and Tools
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