Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: In een tijdperk waarin er voor alles wel een tool bestaat, van datawarehousing en data-analyse tot business intelligence, ligt de kern van het probleem in de integratie van al deze tools. Dat is precies wat Data Fabric oplost. Lees in dit artikel meer over Data Fabric, de belangrijkste functies en hoe u ermee aan de slag kunt.
Wat als er een team zou bestaan uit spelers als Michael Jordan, LeBron James, Magic Johnson, Larry Bird, Shaquille O'Neal, Kobe Bryant, enzovoort? Alleen al de gedachte klinkt erg spannend, nietwaar?
Denk nu eens aan hetzelfde voor uw datamanagement: wat als er een manier was om een data lake, data-analyse, AI en visualisaties te combineren? Dat is precies wat Microsoft Fabric doet. We zullen onderzoeken welke belangrijke spelers hierbij betrokken zijn en wat hun bijdragen zijn.
Niet alleen moeten er meerdere platforms worden gebruikt voor uiteenlopende activiteiten zoals dataopslag, transformatie, analyse en visualisatie, maar de complexe integraties en verbindingen daartussen verhogen de moeilijkheidsgraad nog aanzienlijk.
Nu organisaties zich steeds meer bewust worden van het belang van data en 91% van de leiders aangeeft meer te investeren in data en analyses¹, zal de complexiteit van databeheer en -integratie alleen maar toenemen. Hoe kunnen we dit vereenvoudigen?
Maak kennis met Microsoft Fabric.
Microsoft omschrijft Fabric als een alles-in-één analyseoplossing voor bedrijven die alles omvat, van dataverplaatsing tot datawetenschap, realtime analyses en business intelligence.
Volgens Satya Nadella is het de beste platforminnovatie sinds de introductie van de SQL-server. Hoewel het wellicht nog te vroeg is om te zeggen of dat klopt, kan het worden gezien als een broodnodige ingreep in de steeds complexere integratieprocessen.
Het is niet iets compleet nieuws. Voor Kuroko no-basket-fans is het alsof ze het team van Generation of Miracles (Vorpal Swords) samenstellen. Het doel is in ieder geval om de zakelijke waarde die u verwacht te ontsluiten en meer te bereiken met minder door uw hybride en multi-cloud dataomgevingen te verenigen voor snellere, verbonden intelligentie. Hier zijn een paar voordelen van het gebruik van Microsoft Fabric als uw data-ecosysteem:
100% SaaS-gebaseerd
Het idee achter SaaS-isering is om zaken minder technisch en toegankelijker te maken voor mensen die zich geen zorgen hoeven te maken over hardware, infrastructuur of beheer. Volgens onderzoek van Gartner zal in 2026 75% van de organisaties een digitaal transformatiemodel hanteren dat gebaseerd is op de cloud als fundamenteel platform. Simpel gezegd: Microsoft Fabric zal net zo eenvoudig te gebruiken zijn als het opzetten van een Power BI-werkruimte.
Meer-centrisch
OneLake vormt het hart van Microsoft Fabric. Het is de centrale opslagplaats voor de data en workloads van Fabric. Het is een multi-cloud data lake waar data uit datawarehouses en andere data lakes wordt bewaard in een gemeenschappelijk Delta Parquet-formaat. Hierdoor kunnen alle serverloze rekenengines binnen Microsoft Fabric worden geoptimaliseerd en kunnen externe resources data in een gemakkelijk te verwerken formaat naar uw OneLake schrijven.
De eenvoudigste en meest gangbare manier om het uit te leggen: OneLake is de OneDrive voor de data van uw organisatie. Zodra data in de lake is opgeslagen, is deze direct toegankelijk voor alle engines zonder dat import/export nodig is en wordt deze automatisch geïndexeerd voor ontdekking, MIP-labels, herkomst, PII-scans, delen, governance en compliance.
Kostenbesparing
Een aantal redenen waarom de kosten van de zakelijke cloud zo hoog oplopen, zijn onder andere de rekenkosten, de kosten voor gegevensoverdracht en -opvraging, de integratiekosten en de onderhoudskosten.
Met One Lake en Data Fabric kunt u de verspilling van rekenkracht en de integratiekosten aanzienlijk verlagen, omdat meerdere leveranciers onder één dak beschikbaar zijn en de rekenkracht direct voor andere taken kan worden ingezet.
Je kunt ook de dataverplaatsing op je platform verminderen, waardoor je kosten bespaart en je data-orkestratie vereenvoudigt. Bovendien hoef je je geen zorgen te maken over data-integratie en -onderhoud, aangezien het een SaaS-oplossing is.
Gebruikers in alle domeinen meer mogelijkheden bieden
Microsoft Fabric is diep geïntegreerd in Microsoft 365, waardoor gebruikers realtime toegang hebben tot gegevens vanaf één centrale locatie. Bovendien beschikt elke rol over een reeks gepersonaliseerde analysetools waarmee gebruikers zelfstandig realtime inzichten kunnen genereren.
Met een hub-and-spoke data mesh-aanpak die werkruimtes en artefacten overziet, kunt u gegevens analyseren, combineren en transformeren zonder dat er gegevens verplaatst hoeven te worden.
Low-code & Pro-developer
Naast het feit dat er weinig tot geen code nodig is, biedt de Fabric-omgeving extra voordelen voor ontwikkelaars. Spark-functionaliteit in VS Code, Git-integratie en notebooks met verbeterde samenwerkingsmogelijkheden zijn een geweldige aanvulling. In vergelijking met Synapse, dat ongeveer 3 tot 4 minuten duurt, duurt het in Fabric slechts 20 tot 30 seconden om de Spark-infrastructuur te gebruiken.
Het idee achter low-code is om eindgebruikers in staat te stellen hun analyses uit te voeren zonder dat ze Synapse/Spark-ontwikkelaars nodig hebben . Het is een win-winsituatie: ontwikkelaars kunnen zich concentreren op de data, het programmeren en het beheer, terwijl de zakelijke gebruikers hun analyses kunnen uitvoeren.
AI-gestuurd
Doordat Azure Open AI op elk niveau in Microsoft Fabric is geïntegreerd, kunnen gebruikers de kracht van generatieve AI- technieken benutten waar nodig. Met Azure Copilot kunnen gebruikers machine learning-modellen en datapijplijnen bouwen, code genereren en resultaten visualiseren in begrijpelijke taal. Copilot kan bijvoorbeeld woorden omzetten in dataflows en datapijplijnen, zodat gebruikers gegevens van overal kunnen integreren. Voor codeerders kan Copilot automatisch code en complete functies in realtime in hun editor voorstellen.
Naadloze integratie
Fabric biedt een uniforme, gecentraliseerde dataopslagplaats (gebaseerd op ADLS Gen 2) met data uit meerdere bronnen en platforms. Data van ADLS Gen 2, AWS S3 en Google Storage (binnenkort beschikbaar) kunnen rechtstreeks aan elkaar worden gekoppeld via een virtualisatiefunctie genaamd "Shortcuts".
Het integreert niet alleen met data lakes en data warehouses, maar kan ook naadloos worden geïntegreerd met Microsoft 365-apps zoals Excel, PowerPoint, Teams, Outlook, enz., en analyseplatformen zoals Power BI.
Omdat de gehele architectuur en data gebaseerd zijn op Microsoft Security en governance vanzelfsprekend is, gaan we hier niet verder op in. Nu u de voordelen van Microsoft Fabric begrijpt, gaan we dieper in op de componenten waar we het steeds over hebben en hoe deze samen met Fabric een samenhangend platform vormen.
Zelfs vóór Microsoft Fabric kon je gegevens transformeren en analyseren met verschillende Microsoft-applicaties, zoals gegevensintegratie met Data Factory, data-engineering met Spark, datawarehousing met Synapse DW, realtime-analyse met Kusto, datawetenschap met Azure ML en business intelligence met Power BI.
Maar de magie van Fabric is dat je dit allemaal kunt doen en er bovendien inzicht in de werking van data aan kunt toevoegen door gebruik te maken van drie bekende spelers: Data Factory, Synapse en Power BI – in combinatie met een nieuwe speler: Data Activator. Om onze basketbalanalogie voort te zetten: het creëren van het "Dream Team".
Azure Data Factory: Voor een moderne, codevrije en autonome ETL-ervaring voor data-integratie. Data Factory wordt gebruikt om data uit meerdere databronnen, zoals databases, datawarehouses, data lakes, lakehouses, realtime data, enzovoort, te importeren, voor te bereiden en te transformeren. Dit gebeurt meestal met twee primaire Data Factory-implementaties op hoog niveau: dataflows (om meer dan 300 transformaties te benutten) en datapipelines (om de uitgebreide, kant-en-klare mogelijkheden voor data-orkestratie te benutten).
Azure Synapse: Microsoft Fabric gebruikt de Synapse-omgeving voor data-engineering, datawarehousing, datawetenschap en realtime-analyse. Dit stelt data-engineers in staat om data te transformeren ter ondersteuning van analyses op basis van Spark, gecombineerd met een SQL-gebaseerd datawarehouse dat rekenkracht en opslag volledig scheidt, waardoor onafhankelijke schaling van beide componenten mogelijk is. Voor realtime observatiedata, voornamelijk in JSON- of tekstformaat met veranderende schema's, wordt Kusto Query Language (KQL) gebruikt. Voor datawetenschap kunt u direct aan de slag, van probleemidentificatie tot het verkrijgen van inzichten, met behulp van Apache Spark en Python voor datavoorbereiding en SynapseML voor het creëren van enorm schaalbare machine learning-pipelines.
Power BI: Het is niet nodig om uit te leggen wat Power BI is. Zelfs in 2016 hadden ze al meer dan 5 miljoen abonnees – dat aantal is nu exponentieel gegroeid. Met Power BI kunnen gebruikers een datahub bouwen en schalen voor de hele organisatie, met krachtige visualisaties en analyses. Gebruikers kunnen data begrijpen, rapporten maken en inzichten delen in een begrijpelijke taal en verbinding maken met meerdere Microsoft 365-apps.
- Toegevoegde waarde met Co-pilot: Gebruikers kunnen eenvoudig de gewenste visualisaties en inzichten beschrijven en Co-pilot doet de rest. Gebruikers kunnen binnen enkele seconden rapporten maken en aanpassen, DAX-berekeningen genereren en bewerken, samenvattende teksten maken en vragen stellen over hun gegevens, allemaal in begrijpelijke taal.
Data Activator: Voor realtime streamverwerking via een detectiesysteem dat uw team automatisch waarschuwt met relevante informatie. Data Activator (momenteel alleen in preview) biedt realtime datamonitoring om menselijke en geautomatiseerde acties te coördineren, zoals het instellen van configureerbare waarschuwingscondities die automatisch reacties activeren in systemen zoals Teams, Outlook, enz., allemaal zonder code te hoeven schrijven. 
"Tegen 2026 zal 70% van de organisaties die observability succesvol toepassen, een kortere latentie voor besluitvorming realiseren, wat hen een concurrentievoordeel oplevert" op de markt. Hierdoor is er een uitstekende kans om binnen én tussen bedrijven meer geavanceerde data- en analysecapaciteiten te ontwikkelen.
Bron: Belangrijkste strategische technologietrends
Na dit alles gelezen te hebben, rijst er wellicht een vraag bij u. Als dit alles al bestond (met uitzondering van Data Activator), waarin verschilt Microsoft Fabric dan van bestaande platforms zoals Azure Synapse of Data Factory?
Om dit verder toe te lichten, moeten we twee dingen bespreken: ten eerste, hoe dit verschilt van Synapse, en ten tweede, welke belangrijke rol OneLake hierin speelt.
Evolutie van Azure Synapse
In plaats van ze afzonderlijk te bekijken, moet Microsoft Fabric worden gezien als de opvolger van Synapse (net zoals Synapse de opvolger was van SQL Data Warehouse) .
Hieronder een directe vergelijking tussen de functies van Synapse en Fabric:
| Bestaande synapsfunctie | Stofkenmerk |
|---|
| SQL Serverless | SQL-eindpunt |
| SQL Dedicated (SQL Data Warehouse) | Magazijn |
| Apache Spark Pools | Beheerde Spark Pools |
| Apache Spark Notebooks | Notitieboekje |
| Apache Spark-taken | Functieomschrijving Spark |
| Data Explorer (KQL-scripts) | KQL-queryset |
| Data Explorer-database | KQL-database |
| Synapse Link | Nog niet verkrijgbaar in stof. |
| Synapse Studio | Vervangen door een nieuwe interface gebaseerd op Power BI. |
| Git-integratie | Git-integratie |
| ML / MLOps | Datawetenschap |
| Het in kaart brengen van gegevensstromen | Niet ondersteund door Fabric. |
| Pijpleidingen | Datapijplijnen |
We hebben het zojuist al over OneLake gehad, maar we wilden nogmaals benadrukken hoe belangrijk deze ogenschijnlijk kleine verandering is en hoe deze in feite de ruggengraat vormt van Microsoft Fabric (en Microsoft Purview).
Enkele belangrijke kenmerken zijn:
- Alle gegevens zijn georganiseerd in een intuïtieve, hiërarchische naamruimte.
- Alle workloads slaan hun gegevens automatisch op in de OneLake-werkruimtemappen.
- De gegevens worden automatisch geïndexeerd.
- De gegevens worden opgeslagen in één gemeenschappelijk formaat: Delta Parquet, waarmee alle serverloze engines zijn geoptimaliseerd.
- Zodra gegevens in het data lake zijn opgeslagen, zijn ze direct toegankelijk voor alle engines zonder dat er import/export nodig is.
Bron: Microsoft
Kortom, u kunt de integratieproblemen tussen applicaties oplossen en een data lake creëren met alle informatie. Het delen van data in OneLake is net zo eenvoudig als het delen van bestanden in OneDrive, waardoor dataduplicatie overbodig wordt. Mocht er behoefte zijn aan specifieke data of applicaties, dan is deze dankzij de ondersteuning van industriestandaard API's direct toegankelijk.
En nu de laatste vraag.
Waar te beginnen?
Je kunt heel eenvoudig met Power BI aan de slag met een gratis proefversie van 60 dagen van Microsoft Fabric. In deze preview krijg je toegang tot alle Fabric-functionaliteiten en -mogelijkheden met OneLake-opslag tot 1 TB. Lees hier meer over. Of stuur ons een bericht en we helpen je bij het opzetten van je Fabric-proces en begeleiden je door alle functies.
Samenvatting: Een alles-in-één analyseoplossing met een SaaS-basis.
Microsoft Fabric combineert Data Factory, Synapse Analytics, Data Explorer en Power BI in één uniforme ervaring in de cloud. De open en beheerde data lakehouse-basis is een kosteneffectief en prestatiegeoptimaliseerd platform voor business intelligence-, machine learning- en AI-workloads van elke schaal. Het vormt de basis voor het migreren en moderniseren van bestaande analyseoplossingen, of het nu gaat om data-appliances of traditionele datawarehouses.
1. Bestaat er een directe upgrade/connector om van Synapse naar Fabric over te stappen?
Nee, er is geen directe upgrade-optie of connectors die uw gegevens automatisch kunnen migreren. Om uw Synapse-workloads naar Fabric te migreren, moet u handmatig code migreren en aanpassen, waaronder (maar niet beperkt tot) notebooks, SQL-scripts en pipelines, zodat deze kunnen worden uitgevoerd.
2. Hoe pakt Microsoft Fabric de gegevensintegratie vanuit meerdere bronnen aan?
Microsoft Fabric biedt naadloze integratie met diverse gegevensbronnen, waaronder databases, data lakes, cloudservices en zelfs realtime streaminggegevens, door alle gegevens in OneLake op te slaan in Delta Parquet-formaat. Dit betekent dat gebruikers en apps toegang hebben tot gegevens vanaf dezelfde locatie, waardoor importeren en exporteren overbodig is.
3. Is het voor Azure Data-klanten verplicht om over te stappen naar Microsoft Fabric?
Nee, Microsoft Fabric is niet verplicht voor klanten die al gebruikmaken van Azure Data Services. Klanten kunnen ervoor kiezen om hun bestaande data-architectuur en -services naar Microsoft Fabric te migreren, maar gezien het kostenvoordeel en de efficiëntie die het biedt, is het een logische keuze om te upgraden of in ieder geval de preview te gebruiken.