En av de viktigaste aspekterna i en datadriven organisation är förmågan att integrera data från olika källor. Microsoft Fabric erbjuder flera verktyg och metoder för att läsa in, transformera och integrera data, vilket gör det möjligt att skapa ett smidigt och skalbart dataflöde. Men vilka datakällor kan användas, och hur väljer man den bästa metoden? Här delar vi med oss av våra erfarenheter och bästa praxis.
Vilka datakällor kan anslutas till Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric stöder en mängd olika datakällor, både molnbaserade och lokala. Några av de vanligaste inkluderar:
- Molndatabaser: Azure SQL Database, Azure Data Lake, CosmosDB, Snowflake m.fl.
- Lokala databaser: SQL Server, Oracle, MySQL m.fl. via gateway.
- Filer: Excel, CSV, JSON och Parquet-filer.
- API:er: REST och andra webbtjänster.
- Affärsapplikationer: Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics och andra via connectors.
- Med Fabric kan ni läsa in data från dessa källor och lagra det i OneLake, vilket fungerar som en centraliserad och enhetlig lagringsyta.
De tre huvudverktygen för dataimport i Fabric
Microsoft Fabric erbjuder tre huvudsakliga sätt att läsa in och bearbeta data: Pipelines, Notebooks och Dataflows Gen2. Valet av verktyg beror på vilken typ av datakälla ni arbetar med och era specifika behov. Här är våra rekommendationer:
- Pipelines – För att läsa ut tabeller från databaser
Pipelines är ett kraftfullt verktyg för att automatisera dataflöden, inspirerat av Azure Data Factory. Det är särskilt bra när ni vill läsa ut tabeller från strukturerade datakällor som SQL-databaser.
Fördelar:
– Intuitiv design med drag-och-släpp-gränssnitt.
– Effektiv hantering av stora datamängder.
– Stöd för schemaläggning och automatisering.
Använd Pipelines för att skapa en stabil och repeterbar process för att läsa in data från era databaser till OneLake eller andra lagringslösningar som Lakehouse eller Data Warehouse.
CopyJob är en förenklad version av en pipeline som bara har ett steg – läs in en databastabell till Fabric. - Notebooks – För att hämta data från API:er
När det gäller att läsa in data från API:er är Notebooks det bästa valet. Med stöd för PySpark kan ni skriva kod för att hantera komplexa API-anrop och bearbeta svaren direkt i samma miljö.
Fördelar:
– Flexibilitet att anpassa anrop för specifika API:er.
– Möjlighet att bearbeta och transformera data direkt.
– En integrerad miljö för att köra kod och visualisera resultat.
Notebooks ger er full kontroll och är idealiskt för scenarier där färdiga connectors saknas eller där API:er kräver specifik autentisering och anpassning. - Dataflows Gen2 – När det finns en färdig connector
För enklare dataintegration där det redan finns en färdig connector (t.ex. till Dynamics 365 eller Salesforce) är Dataflows Gen2 det enklaste alternativet. Dataflows bygger på Power Query, vilket gör det intuitivt att transformera data direkt i användargränssnittet.
Fördelar:
– Enkel att använda utan kod.
– Bra för snabba och mindre komplexa integrationer.
– Direkt tillgång till många populära datakällor via connectors.
Vi använder Dataflows främst när en färdig connector finns tillgänglig, eftersom det minimerar behovet av att hantera API:er manuellt och ger ett snabbt resultat.
Vilket verktyg ska ni välja?
Valet mellan Pipelines, Notebooks och Dataflows beror på datakällan och komplexiteten i era behov:
- Strukturerade datakällor (t.ex. SQL-databaser): Använd Pipelines.
- API-baserade datakällor: Använd Notebooks.
- Färdiga connectors: Använd Dataflows Gen2.
Att kombinera dessa verktyg inom Microsoft Fabric ger er flexibiliteten att integrera data från alla möjliga källor, samtidigt som ni maximerar effektiviteten och kvaliteten på era dataflöden.
Sammanfattning
Microsoft Fabric gör det enkelt att integrera data från olika källor, oavsett om ni arbetar med databaser, API:er eller affärsapplikationer. Genom att välja rätt verktyg för rätt uppgift – Pipelines, Notebooks eller Dataflows – kan ni skapa smidiga och skalbara dataflöden som passar era specifika behov.
I kommande blogginlägg kommer vi att gå djupare in på varje verktyg och visa hur ni kan använda dem i praktiken. Håll utkik för fler tips och bästa praxis för att effektivisera er datahantering med Microsoft Fabric!
