MS Fabric: Einstieg in die All-in-One-Datenanalyse-Plattform

Der Workshop vermittelt ein umfassendes Verständnis von Microsoft Fabric und gibt Hilfestellung für einen reibungslosen und einfachen Umstieg von der On-Premise-Umgebung oder anderen Cloud-Systemen auf die All-in-One Analytics Platform für die Datenanalyse. Sie lernen, wie Sie Nicht-Microsoft-Systeme anbinden können, beschäftigen sich mit Kostenreduktion durch effektive Architektur und effiziente ETL-Pfade und erhalten praktische Hilfestellung für eine erfolgreiche Implementierung sowie viel Raum für individuelle Fragestellungen.

Zielgruppe

Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Python-Entwickler, SQL-Entwickler, R-Spezialisten - jeweils mit entsprechender Erfahrung oder Vorkenntnissen.

Voraussetzungen

• Fachliche Vorkenntnisse:

  • Grundverständnis für den Bau von ETL-Strecken (bspw. Umgang mit SSIS oder Bau von DWHs), Basiswissen Apache Spark, Grundkenntnisse in Python, R oder SQL

• Technische Voraussetzungen:

  • Testlizenz von Microsoft Fabric (wird notfalls auch im Kurs mit dem Referenten eingerichtet), Internetzugang und aktueller Browser, mindestens 200 MB freien Plattenplatz

Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.

Inhalte

Microsoft bietet mit Microsoft Fabric eine All-in-One Analytics Plattform für die Datenanalyse, die alle Tools für den gesamten Daten- und Analyseprozess – von Data Integration über Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Echtzeit-Analysen und Business Intelligence in einem Produkt als SaaS-Lösung vereint. Durch die Anbindung an einen einheitlichen Data Lake können große Datenmengen werkzeugübergreifend verarbeitet, analysiert und visualisiert werden.

Im Workshop „Microsoft Fabric: Einstieg in die All-in-One-Datenanalyse-Plattform“ lernen Sie Microsoft Fabric kennen und machen sich anhand von praktischen Übungen mit den einzelnen Anwendungen vertraut. Der Referent Emil Vinčazović gibt Ihnen einen Überblick über die Tools der neuen KI-Analyselösung aus der Cloud und zeigt Ihnen, wie Sie diese in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Dabei legt er großen Wert auf einen hohen Praxisbezug. Zu jeder Applikation führen Sie unter Anleitung eine praxisnahe Übung selbstständig durch.

• 1. Einführung in Microsoft Fabric

  • Die Umgebung

  • Was ist Microsoft Fabric?

  • Organisationslizenzen

  • Einzellizenzen

  • Tenants / Kapazitäten / Arbeitsbereiche

  • SKU`s

  • Microsoft OneLake

    • Was ist der OneLake?

    • Was ist der Sinn hinter dem OneLake?

    • Wie wird der OneLake von Microsoft Fabric verwendet?

    • Wie werden Daten im OneLake gespeichert?

  • Applikationen in der Microsoft Fabric

    • Data Factory

    • Synapse - Data Engineering

    • Synapse - Data Warehouse

    • Synapse - Real-Time Analytics

    • Power BI

  • Transformieren und Analysieren von Online-Transaktionsdaten

    • Daten in den OneLake laden

    • Transformationen mit der Fabric - Data Factory

    • Ergebnisanalyse mit Fabric - Power BI

• 2. Data Factory

  • Inhalte der Fabric - Data Factory

  • Was ist die Data Factory in Fabric?

  • Bestandteile der Data Factory

  • Elemente der Data Factory

  • Pipelines

  • Data Flow Gen 2

  • Praxisbeispiel: Transformation von Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses

  • Daten in den OneLake laden

  • Daten per Dataflow transformieren

  • Ergebnisse der Dataflows analysieren

  • Pipeline zur Automatisierung nutzen

  • Ergebnisse der Pipeline analysieren

• 3. Synapse Data Engineering

  • Inhalte von Fabric - Synapse Data Engineering

  • Was ist Synapse Engineering in Fabric?

  • Lakehouse - was ist ein Lakehouse?

  • Notebook - Was ist ein Notebook?

  • Spark-Auftragsdefinition

  • Daten-Pipeline

  • Praxisbeispiel: Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses transformieren und speichern

  • Erstellen eines Lakehouses

  • Datentransformationen mit Notebooks

  • Ergebnisse des Notebooks analysieren

  • Spark-Auftragsdefinitionen anwenden

  • Ergebnisse von Spark-Auftragsdefinitionen analysieren

  • Datentransformationen mit Pipelines

  • Ergebnisse der Pipelines analysieren

• 4. Synapse Data Science

  • Inhalte von Fabric - Synapse Data Warehouse

  • Was ist Synapse Data Warehouse in Fabric?

  • Data Warehouse

  • Unterschied von einem Warehouse und einem Lakehouse

  • Praxisbeispiel: Aufbau eines kleinen DWH's mit Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses

  • Alle Schritte zum Erstellen eines kleinen DWH's in Microsoft Fabric

• 5. Synapse Data Science

  • Inhalte von Fabric - Synapse Data Science

  • Was ist Synapse Data Science in Fabric?

  • Modell

  • Experiment

  • Notebook

  • Praxisbeispiel: Analyse von Transaktionsdaten eines Onlinewarenhauses

  • Experiment erstellen

  • Modell erstellen

  • Notebook erstellen

  • Analysen

  • Ergebnisse im Experiment vergleichen

• 6. Synapse Real-Time Analytics

  • Inhalte von Fabric - Synapse Real-Time Analytics

  • Was ist Real-Time Analytics in Fabric?

  • KQL Datenbank

  • KQL Abfragesatz

  • Eventstream

  • Praxisbeispiel: Streamen von Transaktionsdaten eines Onlinewarenhauses

    • Stream aufsetzen

    • Verbindung mit dem Stream herstellen

    • Ziel und Ausführung auswählen

    • Analysen des Streams mit KQL

• 7. Power BI

  • Inhalte von Fabric - Power BI

  • Bericht

  • Paginierter Bericht

  • Scorecard

  • Dashboard

  • Streamingdataset

  • Streamingdataflow

  • Praxisbeispiel: Analysieren von Transaktionsdaten eines Online-Warenhauses

  • Verschiedene Berichte der oben genannten Möglichkeiten erstellen

Leistungen Ihres Workshoptickets

• Workshopunterlagen

• Teilnahmebescheinigung

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher informiert.

Die Teilnehmerzahl ist auf max. 12 Personen begrenzt.