Choisir les magasins de données analytiques dans Fabric

Avec plusieurs paradigmes de stockage de données disponibles, le choix de la bonne architecture est essentiel pour tout projet de données moderne. Ce cours textuel vous aide à naviguer dans les options de Fabric, en vous assurant de sélectionner le magasin optimal pour vos charges de travail analytiques. Vous apprendrez à évaluer et à comparer en toute confiance différents magasins de données analytiques, en les alignant sur les exigences commerciales, les structures de données et les capacités de l'équipe. En comprenant les mécanismes fondamentaux de chaque type de magasin, vous concevrez des solutions de données efficaces, évolutives et rentables. Ce que vous apprendrez : * Comprendre l'architecture fondamentale de Fabric, y compris l'intégration OneLake et Delta Lake ; * Évaluer les différences entre les options de stockage Lakehouse, Warehouse et Eventhouse ; * Analyser les formats de données, les langages de requête comme T-SQL et KQL, et les modèles d'écriture pour correspondre aux charges de travail ; * Mappez les scénarios commerciaux au magasin de données le plus efficace et le plus rentable ; * Appliquer les principes d'architecture de données modernes, tels que l'architecture Medallion, pour organiser vos données ; * Configurer des modèles de sécurité et de contrôle d'accès de base sur différents types de stockage. Le cours commence par la terminologie essentielle et le concept d'un lac de données unifié, avant de vous guider à travers des comparaisons détaillées des magasins de données structurées, semi-structurées et de streaming en temps réel. Vous explorerez ensuite des cadres de prise de décision pratiques pour sélectionner la bonne option de stockage pour des scénarios réels. Ce cours est conçu pour les analystes de données débutants, les administrateurs de bases de données et les architectes de données en herbe ; aucune expérience préalable de Fabric n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'art de la sélection des magasins de données et optimiser vos charges de travail analytiques.