เชื่อมต่อ จัดเก็บ วิเคราะห์ และสร้างรายงานจากข้อมูลบนแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้บริหารและนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์แบบรวมศูนย์
Microsoft Fabric รวมประสบการณ์ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ไว้ในสภาพแวดล้อมเดียว ทั้งการผสานรวมข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล คลังข้อมูล ฐานข้อมูล ข่าวกรองแบบเรียลไทม์ และ Business Intelligence โดยใช้การประมวลผล การจัดเก็บ และการกำกับดูแลร่วมกัน
ทำงานกับหลายขั้นตอนของข้อมูลในแพลตฟอร์มเดียว ลดภาระจากการเชื่อมบริการที่แยกออกจากกัน และช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้ต่อเนื่องขึ้น
จัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลผ่านแหล่งข้อมูลเชิงตรรกะแบบรวมศูนย์ เพื่อให้เวิร์กโหลดต่าง ๆ ใช้ข้อมูลร่วมกันโดยลดการเคลื่อนย้ายและการทำสำเนาที่ไม่จำเป็น
ใช้ Copilot และความสามารถด้าน AI เพื่อช่วยเขียนคำสั่ง สร้างโค้ด สำรวจข้อมูล สรุปข้อมูลเชิงลึก และสนับสนุนการพัฒนาโซลูชันข้อมูล
ความสามารถหลักของ Microsoft Fabric
เวิร์กโหลดแต่ละส่วนได้รับการออกแบบให้เหมาะกับบทบาทและลักษณะงานที่แตกต่างกัน แต่ยังทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์มและข้อมูลชุดเดียวกัน
นำเข้า เตรียม และแปลงข้อมูลด้วย Data pipelines, Copy jobs และ Dataflow Gen2 พร้อมตัวเลือกทั้งแบบกำหนดเวลา แบบเรียลไทม์ และแบบ Low-code
สร้างและจัดการ Lakehouse ประมวลผลข้อมูลด้วย Apache Spark และใช้ Notebooks เพื่อเตรียม แปลง และจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่
วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย T-SQL พร้อมรูปแบบข้อมูลแบบเปิด และแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่จัดเก็บเพื่อปรับขนาดได้อย่างเหมาะสม
สร้าง ฝึก ติดตาม และนำโมเดล Machine Learning ไปใช้ พร้อมเชื่อมผลการคาดการณ์เข้าสู่รายงานและกระบวนการวิเคราะห์
นำเข้า สำรวจ วิเคราะห์ แสดงผล และตอบสนองต่อข้อมูลที่กำลังเคลื่อนไหว เช่น เหตุการณ์ เซนเซอร์ บันทึกระบบ และ Clickstream
สร้างแบบจำลองความหมาย รายงาน และแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ เพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับผู้ใช้ผ่านเครื่องมือที่คุ้นเคย
รองรับฐานข้อมูลธุรกรรมสำหรับการพัฒนาแอป และนำข้อมูลจากระบบปฏิบัติการเข้าสู่ OneLake ผ่านความสามารถด้าน Mirroring
เชื่อมความหมายทางธุรกิจจากข้อมูล แบบจำลอง และระบบต่าง ๆ เพื่อสนับสนุนเมตริกที่ใช้ซ้ำ การตัดสินใจ และเอเจนต์ที่เข้าใจบริบท โดยความสามารถบางส่วนอยู่ในสถานะพรีวิว
รากฐานข้อมูลร่วมกัน
Fabric ทำงานในรูปแบบ SaaS และจัดเตรียมบริการพื้นฐานร่วมกันให้แต่ละเวิร์กโหลด โดยมี OneLake เป็นศูนย์กลางข้อมูล พร้อมการค้นหา การกำกับดูแล ความปลอดภัย และความช่วยเหลือจาก AI ภายในแพลตฟอร์ม
Data Factory • Engineering • Warehouse • Data Science • Real-Time • Power BI • Databases • Fabric IQ
Copilot • OneLake Catalog • Governance • Security • Administration
แหล่งจัดเก็บข้อมูลเชิงตรรกะแบบรวมศูนย์สำหรับทุกเวิร์กโหลด
วงจรชีวิตข้อมูลแบบครบวงจร
วงจรข้อมูลใน Fabric เชื่อมตั้งแต่การนำข้อมูลเข้าสู่ OneLake ไปจนถึงการวิเคราะห์ การแสดงผล การทำงานอัตโนมัติ และการเชื่อมต่อกับระบบภายนอก โดยมีการกำกับดูแลครอบคลุมทุกขั้นตอน
รับข้อมูลผ่าน Pipelines, Event streams, Mirroring, Shortcuts และการแชร์ข้อมูล โดยรองรับข้อมูลแบบ Batch และ Streaming
เลือก Lakehouse, Warehouse, Eventhouse, SQL Database หรือ Semantic model ให้เหมาะกับลักษณะงาน
ทำความสะอาด ปรับรูปแบบ และเพิ่มคุณค่าข้อมูลด้วย Dataflow Gen2, Notebooks และฟังก์ชันที่ใช้ซ้ำได้
ใช้ Machine Learning, SQL, Spark, KQL, Data agents และ API เพื่อสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล
สร้างรายงาน Power BI แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ และกฎสำหรับตรวจจับเงื่อนไขและเริ่มการดำเนินการ
ใช้ REST APIs, Git, CI/CD, Power Automate และ Microsoft 365 เพื่อส่งข้อมูลเชิงลึกเข้าสู่กระบวนการทำงาน
ประสบการณ์ตามบทบาท
Fabric ช่วยให้ทีมข้อมูลและผู้ใช้ทางธุรกิจทำงานในประสบการณ์ที่เหมาะกับงานของตน โดยยังคงใช้รากฐานข้อมูล การกำกับดูแล และพื้นที่ทำงานร่วมกัน
วิศวกรข้อมูล (Data Engineering) เชื่อมต่อข้อมูล สร้าง Pipeline, Lakehouse, Notebook และกระบวนการแปลงข้อมูลขนาดใหญ่
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) วางแผนแคมเปญ เผยแพร่ข่าวสาร และประเมินประสิทธิผลของการสื่อสาร
นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) สร้างแบบจำลองความหมาย รายงาน และข้อมูลเชิงลึกด้วย Power BI และ Direct Lake
นักพัฒนาและผู้ดูแลฐานข้อมูล (Database Developer) สร้างฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติการ ใช้ SQL และเชื่อมข้อมูลเข้าสู่แพลตฟอร์มเพื่อการวิเคราะห์
รูปแบบการใช้งานข้อมูลสมัยใหม่
รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง สร้างชั้นข้อมูลที่เชื่อถือได้ และเผยแพร่รายงานให้ฝ่ายธุรกิจใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ
รับข้อมูลจาก Event stream หรือแหล่ง Streaming วิเคราะห์ด้วย KQL แสดงผลบนแดชบอร์ด และตอบสนองเมื่อพบเงื่อนไขสำคัญ
เตรียมข้อมูล ทดลองโมเดล ติดตามผล และนำการคาดการณ์ไปใช้ในรายงานหรือกระบวนการทำงาน
ใช้ Warehouse และ Lakehouse เพื่อรองรับข้อมูลเชิงสัมพันธ์และข้อมูลขนาดใหญ่ พร้อมใช้ SQL และแบบจำลองความหมายเพื่อการวิเคราะห์
ทำงานกับฐานข้อมูลเชิงธุรกรรมและใช้ Mirroring เพื่อนำข้อมูลปฏิบัติการมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลประเภทอื่น
สร้างรายการข้อมูลที่นำกลับมาใช้ได้ พัฒนา API และฝังข้อมูลเชิงลึกในแอปหรือเครื่องมือการทำงานที่ผู้ใช้คุ้นเคย
คำถามที่ถามบ่อย
Microsoft Fabric คืออะไร
Microsoft Fabric คือแพลตฟอร์มข้อมูลและการวิเคราะห์แบบครบวงจรในรูปแบบ SaaS ซึ่งรวมการนำเข้าข้อมูล การจัดเก็บ การแปลง การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล คลังข้อมูล ฐานข้อมูล และ Power BI ไว้ในสภาพแวดล้อมเดียว
OneLake มีบทบาทอย่างไรใน Microsoft Fabric
OneLake เป็นแหล่งจัดเก็บข้อมูลเชิงตรรกะแบบรวมศูนย์สำหรับ Fabric ทุกเวิร์กโหลดสามารถอ่านและเขียนข้อมูลผ่านรากฐานเดียวกัน ช่วยให้ทีมใช้ข้อมูลร่วมกันและลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างเครื่องมือ
Microsoft Fabric แตกต่างจาก Power BI อย่างไร
Power BI เป็นหนึ่งในเวิร์กโหลดหลักของ Fabric โดยเน้นแบบจำลองความหมาย การสร้างรายงาน และ Business Intelligence ส่วน Fabric ครอบคลุมวงจรข้อมูลที่กว้างกว่า ตั้งแต่การนำเข้าและจัดเก็บข้อมูลไปจนถึง Data Engineering, Data Science, Real-Time Intelligence และฐานข้อมูล
Fabric รองรับข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือไม่
รองรับ Real-Time Intelligence สามารถนำเข้าข้อมูลที่กำลังเคลื่อนไหวผ่าน Eventstreams วิเคราะห์ด้วย Eventhouse และ KQL แสดงผลบน Real-Time Dashboard และใช้ Activator ตรวจจับเงื่อนไขเพื่อเริ่มการดำเนินการ
Fabric เชื่อมต่อข้อมูลจากคลาวด์อื่นได้หรือไม่
ได้ OneLake Shortcuts สามารถอ้างอิงข้อมูลจากแหล่งภายนอกที่รองรับ เช่น Azure Data Lake Storage, Amazon S3 และ Google Cloud Storage โดยไม่จำเป็นต้องคัดลอกข้อมูลทั้งหมดเข้ามาก่อน
หากคุณต้องการคำแนะนำเกี่ยวกับ Microsoft Fabric ในแผนต่าง ๆ หรือมีข้อสงสัยเพิ่มเติม
ทีมงานผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมให้คำปรึกษาและดูแลคุณอย่างเต็มที่ ติดต่อเราได้ทุกช่องทางด้านล่างนี้
