Microsoft Fabric: Het verweven van historische en huidige data tot een naadloos Business Intelligence tapijt

In onze eerdere verkenning van "De tijdreizende data-onderzoeker" hebben we de waarde onderzocht die ontstaat wanneer organisaties historische en actuele data succesvol integreren. Het vergelijken van "appels met appels" over verschillende tijdsperiodes helpt bedrijven patronen herkennen, strategieën valideren en betere beslissingen nemen vanuit een compleet tijdsperspectief.

De uitdagingen op deze reis zijn echter aanzienlijk: inconsistenties in formaten, veranderende definities, systeemmigraties en het moeizame werk van data-standaardisatie over verschillende tijdsperiodes. Voor veel organisaties hebben deze obstakels de integratie van historische en actuele data meer een droom dan werkelijkheid gemaakt.

Hier komt Microsoft Fabric in beeld—een revolutionair uniform analyseplatform dat deze uitdagingen aanpakt en de complexe taak van het samenbrengen van data uit de gehele bedrijfsgeschiedenis vereenvoudigt.

Voordat Microsoft Fabric werd geïntroduceerd, werkten organisaties binnen het Microsoft-ecosysteem met een gefragmenteerde reeks diensten: Azure Data Factory voor data-integratie, Azure Synapse Analytics voor datawarehousing, Power BI voor business intelligence, en diverse andere diensten voor specifieke databehoeften.

Hoewel deze tools op zichzelf krachtig waren, vereisten de integratiepunten aanzienlijke technische inspanningen. De weg van data-invoer naar visualisatie omvatte meerdere platforms, authenticatiemethoden en soms dubbele dataopslag—precies het soort silo's dat data-integratie probeert te elimineren.

Microsoft Fabric brengt deze diensten samen tot één platform waar data naadloos kan stromen van invoer naar transformatie naar analyse en visualisatie, met behoud van beveiliging, bestuur en consistentie.

In het hart van Microsoft Fabric ligt OneLake, een uniform data lake opslagsysteem dat dient als fundament voor alle dataworkloads binnen het platform. Deze architectuur creëert een "enkele bron van waarheid" waar data slechts één keer bestaat maar toegankelijk is voor meerdere analytische diensten.

De workloads op deze basis omvatten Data Engineering, Data Integration, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Analytics en Power BI. Wat deze architectuur bijzonder krachtig maakt voor het integreren van historische en actuele data is het wegnemen van traditionele grenzen tussen deze workloads. De data-engineer die historische verkoopgegevens opschoont en de analist die huidige markttrends onderzoekt, kunnen met dezelfde datasets werken in dezelfde omgeving.

De eerste stap bij elke historische data-integratiereis bestaat uit het toegang krijgen tot data uit verschillende systemen—zowel oude als huidige. Fabric biedt meer dan 200 connectoren naar diverse databronnen, waaronder:

• Oudere databases (Oracle, IBM DB2, eerdere SQL Server-versies)

• Moderne cloud dataplatforms (Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery)

• SaaS-toepassingen (Salesforce, Dynamics 365, SAP)

• Verschillende bestandsformaten (mainframe-bestanden, CSV's, moderne parquet- en deltaformaten)

Dit brede connectiviteitsspectrum stelt organisaties in staat om toegang te krijgen tot zowel historische dataopslagplaatsen als huidige operationele systemen zonder aangepaste connectoren te ontwikkelen.

Voor business analisten en dataprofessionals bieden Fabric's Dataflow-mogelijkheden een low-code/no-code benadering voor data-invoer en initiële transformatie. Het visuele canvas stelt gebruikers in staat om verbindingen te maken met bronsystemen, basistransformaties toe te passen en incrementele laadpatronen in te stellen.

Deze visuele aanpak democratiseert het integratiewerk, waardoor bedrijfsdomeinexperts met historische kennis direct kunnen deelnemen aan het proces, in plaats van alleen vereisten te verstrekken aan technische specialisten.

Voor complexere integratiescenario's bieden Fabric's datapipelines geavanceerde orchestratie. Deze pipelines kunnen de invoer uit tientallen verschillende bronnen coördineren, complexe afhankelijkheidsketens implementeren en verschillende invoerritmes beheren voor historische versus operationele data.

Historische data vereist meestal aanzienlijke opschoning om aan te sluiten bij huidige datastructuren. Fabric biedt meerdere mogelijkheden om deze kritieke stap aan te pakken.

Fabric's data engineering workload combineert code-first en visuele benaderingen:

Notebooks met Spark Voor data-engineers bieden Fabric's Spark-aangedreven notebooks een schaalbare omgeving voor complexe data-opschoning. Deze aanpak blinkt uit in het verwerken van enorme historische datasets, het implementeren van complexe bedrijfsregels die in de loop van de tijd zijn geëvolueerd, en het creëren van herhaalbare transformatieprocessen.

Dataflows voor visuele transformatie Voor business analisten bieden Fabric's dataflows een visuele ervaring voor het transformeren van data. Dit omvat intuïtieve interfaces voor dataschoonmaakoperaties, visuele dataprofilering om anomalieën te identificeren, en mapping-interfaces om historische categorieën af te stemmen op huidige taxonomieën.

Misschien wel het meest kritieke aspect van het succesvol integreren van historische en huidige data is het vaststellen van consistente bedrijfsdefinities over tijdsperiodes heen.

Fabric stelt organisaties in staat om semantische modellen te definiëren die gestandaardiseerde bedrijfsdefinities vaststellen. Deze modellen bieden consistente naamgeving, implementeren bedrijfslogica om berekeningen te standaardiseren, en creëren hiërarchieën die organisatorische veranderingen accommoderen.

De semantische laag maakt consistente definitie van zakelijke metingen mogelijk, zelfs wanneer de onderliggende berekeningsmethodologie is geëvolueerd. Dit omvat het consistent definiëren van omzetberekeningen, het instellen van conversiefactoren voor metrieken die van eenheden zijn veranderd, en het implementeren van versie-specifieke bedrijfslogica.

Het integreren van historische en huidige data introduceert governance-uitdagingen. Zonder goede governance riskeren organisaties het creëren van een onbetrouwbaar datalandschap.

Fabric bevat uitgebreide cataloguseringsmogelijkheden die de functionaliteit van Microsoft Purview naar het analyseplatform uitbreiden. Dit omvat het automatisch catalogiseren van datasets, documenteren van data-herkomst, en het creëren van bedrijfsglossaria die terminologie over verschillende tijdsperiodes definiëren.

Fabric implementeert een consistent beveiligingsmodel met op rollen gebaseerde toegangscontrole, beveiliging op rij- en kolomniveau, en integratie met Microsoft Entra ID voor identiteitsbeheer. Deze uniforme aanpak zorgt ervoor dat data-integratie geen beveiligingskwetsbaarheden creëert terwijl nog steeds passende toegang tot historische informatie mogelijk is.

Fabric's governance-mogelijkheden strekken zich uit tot het monitoren van datakwaliteit, inclusief het definiëren van kwaliteitsregels, het opstellen van monitoringprocessen, en het implementeren van herstelwerkstromen bij kwaliteitsproblemen.

Met geïntegreerde en beheerde data binnen Fabric, biedt Power BI krachtige visualisatiemogelijkheden om dit temporele perspectief tot leven te brengen.

Power BI's Direct Query-mogelijkheden stellen rapporten in staat om rechtstreeks verbinding te maken met de geïntegreerde data in OneLake. Dit maakt het mogelijk om enorme historische datasets te visualiseren, rapporten te creëren die naadloos historische en huidige tijdsperiodes omspannen, en dynamische filtering te implementeren.

Power BI blinkt uit in het visualiseren van tijdgebaseerde vergelijkingen die essentieel zijn voor historische en huidige data-analyse. Dit omvat dynamische tijdlijnen, vergelijkende visualisaties, en geanimeerde weergaven die de evolutie van patronen tonen.

Een productiebedrijf gebruikte Fabric om kwaliteitsdata over drie productgeneraties te integreren. Ze ontdekten dat 60% van de huidige kwaliteitsproblemen variaties waren op eerder opgeloste problemen. Door toegang te krijgen tot historische oplossingsbenaderingen, verminderden ze de probleemoplossingstijd met 70% en verbeterden ze de productkwaliteitsscores met 45%.

Een bank integreerde transactiedata over 25 jaar en meerdere kernbankingsystemen met Fabric. Hun analyse onthulde dat bepaalde bankiergedragingen levenslooppatronen volgden, terwijl andere generatieverschuivingen vertegenwoordigden. Dit inzicht leidde tot een stijging van 23% in digitale adoptie en 15 miljoen euro aan operationele besparingen.

Een zorgaanbieder gebruikte Fabric om patiëntendossiers over meerdere elektronische gezondheidssystemen te integreren. De resulterende analyse identificeerde eerder niet-erkende lange-termijn patronen in behandelingseffectiviteit, wat leidde tot protocolwijzigingen die de patiëntresultaten met 18% verbeterden terwijl de behandelkosten met 12% werden verlaagd.

Voor organisaties die willen beginnen met het integreren van historische en huidige data met Fabric, raden we een gefaseerde aanpak aan:

• Temporele waardevaststelling: Identificeer specifieke zakelijke vragen die zouden profiteren van geïntegreerde historische en huidige data.

• Bronontdekking en -mapping: Voer een uitgebreide inventarisatie uit van databronnen die uw temporele landschap omspannen.

• Fabric-omgeving opzetten: Configureer uw Microsoft Fabric-omgeving met werkruimtes, governancebeleid en verbindingen met bronsystemen.

• Incrementele implementatie van integratie: Begin met een hoogwaardig bedrijfsdomein en recente historische data, en breid geleidelijk uit.

• Inzichtgeneratie en waarderealisatie: Ontwikkel Power BI-rapporten die gebruik maken van het temporele perspectief en meet de gerealiseerde waarde.

Het integreren van historische en huidige data creëert enorme potentiële waarde voor organisaties die diepere inzichten zoeken. Met Microsoft Fabric wordt dit potentieel werkelijkheid door een uniform platform dat de uitdagingen van invoer, transformatie, opschoning, bestuur en visualisatie aanpakt.

De reis vereist toewijding en zorgvuldige planning, maar organisaties die deze mogelijkheden succesvol implementeren, krijgen een duidelijk concurrentievoordeel—het vermogen om te leren van hun complete geschiedenis terwijl ze besluitvaardig opereren in het heden.

Terwijl u de databenadering van uw organisatie overweegt, moedigen we u aan om verder te kijken dan de onmiddellijke horizon van huidige operationele data. De rijke context van uw geschiedenis, geïntegreerd met uw heden, creëert een tapijt van inzichten dat veel waardevoller is dan elk perspectief alleen.

De tools om dit tapijt te weven zijn nu beschikbaar. De vraag is niet langer of geïntegreerde temporele analyse technisch haalbaar is, maar welke organisaties de kans zullen grijpen om hun historische data te transformeren van gearchiveerde artefacten naar actieve strategische bezittingen.