数据仓库： Fabric 包括可扩展的数据仓库解决方案，集中存储数据并支持高性能查询和报告。
数据湖屋： MS Fabric 的 Lakehouse 功能无缝集成了数据湖和数据仓库，实现统一的数据管理和分析。
支撑上述功能的关键技术特点
OneLake：也许是 Fabric 与之 前工件上高效运的 MS 数据产品最重要的区别之一。所有数据都以 Delta 格式存储（微软的优化算法在最上面）。通过采用 OneLake 作为存储（后台采用 ADLS Gen2）并将 delta 作为所有工作负载的通用格式，微软为客户 手机号码数据 提供了一个在最基本层面上统一的数据堆栈。OneLake 中的单个数据副本可以直接为所有工作负载提供支持，以处理/查询由任何其他计算引擎（T-SQL、Spark）写入的数据。数据对象可以是
文件 – 对象存储、原始文件、参考文件等不需要表格格式
表 – 通过 Spark 或 T-SQL 创建的托管增量表
Evenstream 和 KQL 数据库支持流数据的提取，这些数 鲜热榜上可以看到鱼乐圈 可以与 One Lake 和 Power BI 无缝集成，以实现实时洞察
Fabric SQL Engine 旨行，为跨数据仓库、Lakehouse 和镜像数据库的查询提供高性能。
Microsoft Purview 集成提供了工件上高效运组织数 007 數據 环境的统一视图。元数据会自动捕获，并可在 Purview 数据目录中查看，从而便于轻松发现、增强数据沿袭和审计功能。
Azure ML Integration 支持读 完美门店执行：利用 aws 上的生成式 ai 解决方案提高销售效率 取和写回 OneLake 数据，从而减少开发和测试新模型的时间。通过利用与 OneLake 的集成，可以通过 RAG 增强 Azure AI Studio 的大型语言模型 (LLM)。
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OneLake：统一数据存储系统（改编自微软）
采用 Fabric 可能带来哪些好处？
微软委托 Forrester 开展的一项研究详细介绍了一家典型的全球性组织迁移到 MS Fabric 的成本和收益，该组织年收入为 50 亿美元，拥有 10,000 名员工（包括 40 名数据工程师和 400 名业务分析师）
针对“技术”用户预期的改进：
数据分析师可以在数据堆栈上“左移”并进行数据准备（包括清理、转换和聚合），而无需在工具之间切换。增强的数据治理将使他们对数据质量和可靠性更有信心。Power BI 中的 AI 功能将自动检测趋势、异常和关键驱动因素
数据工程师受益于一工件上高效运个统一的平台，该平台涵盖从提取（批量和实时）到语义数据模型。Purview 集成提供数据沿袭和审计功能。通过集成 Co-Pilot 和 VS Code，开发人员的生产力和体验得到显著提高，只需几秒钟即可部署集群。
该研究量化了以下改进：
提高了业务分析师的访问和产出20％。
数据工程生产力提高了25％。
作为 SaaS 产品，消除了基础设施成本。
将与搜索、集成和调试相关的数据工程时间减少了 90%。
对于业务用户而言，首先可通过无缝集成 Power BI、Excel 和 OneLake 数据来改善数据访问，从而获 尼日利亚号码 得优势。协作工作区和通信工具允许实时处理仪表板/报告并分享相关见解，从而提高业务绩效。分析团队和业务团队之间的协调性得到改善，从而加快上市时间。