あるサプライヤーが毎朝 CSV ファイルを送信しています。チームは生のファイルを保持しつつ、その隣に整形済みのテーブルを1つのアイテム内に作成する必要があります。
チームはどのアイテムを作成すべきでしょうか。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Fabric とは何か、なぜ存在するのか、そしてワークロード、ワークスペース、アイテムによってどのように構成されているかを学びます。また、ワークスペース設定、ロール、エンドースメントがチームの共同作業とデータガバナンスをどのように支えるかについても学びます。
現在の演習
この章では、Fabric におけるデータの管理方法を見ていきます。Fabric のストレージ基盤である OneLake に触れ、ショートカットを使ってデータをコピーせずにアクセスする方法を学びます。さらに、OneLake カタログで信頼できるデータ資産を見つける方法を学び、パイプラインや Dataflow Gen2、Eventstream など、Fabric へデータを取り込むさまざまな方法を比較します。
この章では、レイクハウスとウェアハウスを使って Fabric でビッグデータを管理する方法を見ていきます。また、SQL とビジュアルクエリエディターを使ってそのデータをクエリする方法も学びます。
この章では、Fabric のデータがどのように利用・拡張されるかを見ていきます。ノートブックを使ったコードベースの分析を行い、セマンティックモデル、ストレージモード、Copilot がレポート作成をどのように支援するかを学びます。さらに、Eventstream、Eventhouse、KQL を使ってストリーミングデータを取り込み、クエリする方法も学びます。
