Microsoft Fabric i Power BI – jak zintegrować analizę danych na nowym poziomie

Wprowadzenie do Microsoft Fabric i Power BI

W erze rosnącej ilości danych i potrzeby szybkiej analizy, organizacje coraz częściej sięgają po zintegrowane platformy analityczne. Microsoft Fabric i Power BI to dwa potężne narzędzia, które – połączone – oferują zupełnie nową jakość pracy z danymi, umożliwiając kompleksowe podejście do ich przetwarzania, analizy i wizualizacji.

Microsoft Fabric to nowoczesna, zintegrowana platforma analityczna od Microsoft, która łączy różne elementy przetwarzania danych – takie jak inżynieria danych, magazynowanie, analiza czy nauka o danych – w jednym środowisku. Bazuje na ujednoliconej architekturze, zapewniając płynny przepływ danych i łatwiejsze zarządzanie cyklem ich życia w całej organizacji.

Power BI, z kolei, to dobrze znane narzędzie do wizualizacji danych, umożliwiające tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów. Jego siła tkwi w intuicyjności obsługi i szerokich możliwościach integracyjnych z różnorodnymi źródłami danych.

Integracja Microsoft Fabric z Power BI pozwala nie tylko na uproszczenie procesu analizy danych, ale również na zwiększenie jego elastyczności i skalowalności. Użytkownicy mogą korzystać z tych narzędzi na wiele sposobów:

• Łączenie danych z różnych źródeł w jednym miejscu,
• Zarządzanie przepływem danych w czasie rzeczywistym,
• Tworzenie zaawansowanych modeli danych bez potrzeby przełączania się między narzędziami,
• Automatyzacja przetwarzania danych i ich wizualizacja w jednym środowisku.

Wspólna platforma stanowi odpowiedź na potrzeby nowoczesnych zespołów analitycznych i biznesowych, które oczekują szybkiego dostępu do rzetelnych informacji i możliwości wyciągania wniosków w czasie rzeczywistym.

Nowe możliwości analityczne dzięki integracji Fabric z Power BI

Integracja Microsoft Fabric z Power BI otwiera nowy rozdział w analizie danych, łącząc zaawansowane możliwości przetwarzania danych z intuicyjnym tworzeniem raportów. Dzięki tej synergii użytkownicy zyskują dostęp do bardziej elastycznych, szybszych i skalowalnych możliwości analitycznych, które wcześniej wymagały rozbudowanej integracji wielu narzędzi oraz specjalistycznej wiedzy.

Jedną z kluczowych korzyści tej integracji jest uproszczenie pracy z dużymi zbiorami danych. Dzięki technologii Direct Lake możliwe jest bezpośrednie analizowanie danych przechowywanych w Lakehouse bez konieczności ich wcześniejszego ładowania do pamięci. Power BI może w czasie rzeczywistym korzystać z danych znajdujących się w Fabric, co znacząco skraca czas od pozyskania danych do wygenerowania wniosków analitycznych.

Użytkownicy zyskują również pełniejszy dostęp do całego cyklu życia danych – od ich pozyskania, przez transformację, modelowanie, aż po wizualizację – wszystko w ramach jednego, zintegrowanego środowiska. Dzięki temu analitycy mogą szybciej reagować na potrzeby biznesowe, bez konieczności migrowania danych między platformami czy tworzenia złożonych przepływów integracyjnych.

Nie bez znaczenia jest też fakt, że integracja umożliwia współdzielenie modeli danych i datasetów między zespołami, co usprawnia współpracę i zapewnia jednolity punkt odniesienia w całej organizacji. Funkcje automatyzacji i programowego zarządzania modelem danych w Power BI poprzez Fabric, pozwalają na efektywne wdrażanie zasad CI/CD w projektach analitycznych.

W praktyce oznacza to, że organizacje mogą teraz budować bardziej zaawansowane scenariusze analityczne – od prostych dashboardów po skomplikowane analizy predykcyjne – z wykorzystaniem jednej, spójnej platformy.

Lakehouse i Direct Lake – fundamenty nowoczesnej analizy danych

W świecie rosnącej ilości danych i potrzeby ich błyskawicznej analizy, architektura oparta na Lakehouse oraz technologia Direct Lake w Microsoft Fabric redefiniują sposób, w jaki użytkownicy Power BI pracują z danymi. Oba podejścia łączą zalety hurtowni danych i jezior danych (data lakes), ale różnią się pod względem sposobu dostępu, przechowywania oraz wydajności analiz.

Lakehouse – elastyczność jeziora danych z mocą hurtowni

Lakehouse to nowoczesna architektura, która umożliwia przechowywanie danych w formacie otwartym (np. Delta, Parquet) w środowisku typu data lake, przy jednoczesnym zachowaniu struktury i możliwości analitycznych tradycyjnej hurtowni danych. Dzięki temu analitycy mogą korzystać zarówno z otwartości i skalowalności jeziora danych, jak i z zaawansowanych funkcji modelowania.

• Obsługa półstrukturalnych i niestrukturalnych danych (np. JSON, CSV, pliki binarne)
• Możliwość definiowania tabel relacyjnych nad plikami w jeziorze danych
• Bezproblemowa integracja z notebookami, Spark oraz SQL

Direct Lake – nowy poziom wydajności w Power BI

Direct Lake to mechanizm, który pozwala Power BI bezpośrednio odczytywać dane z Lakehouse, pomijając konieczność ich importowania do pamięci (in-memory). W efekcie raporty i dashboardy mogą przetwarzać dane niemal w czasie rzeczywistym, bez kompromisów w zakresie wydajności.

• Brak potrzeby odświeżania datasetów – dane są dostępne natychmiast
• Wysoka wydajność dzięki optymalizacjom na poziomie silnika VertiPaq
• Bezpośrednia integracja z modelem semantycznym Power BI

Porównanie: Lakehouse vs Direct Lake

Przykład odczytu danych z Lakehouse

SELECT *
FROM lakehouse."SalesData"."Transactions"
WHERE TransactionDate > '2024-01-01';

Powyższe zapytanie ilustruje, jak można uzyskać dostęp do danych zapisanych w Lakehouse poprzez warstwę SQL w Microsoft Fabric. Dzięki połączeniu tego podejścia z Direct Lake, dane te mogą być natychmiast dostępne w raportach Power BI bez potrzeby ich replikowania.

Lakehouse i Direct Lake razem tworzą spójny fundament dla nowoczesnych scenariuszy analitycznych, oferując jednocześnie elastyczność, wysoką wydajność i pełną integrację z ekosystemem Microsoft. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i praktyczne umiejętności w tym obszarze, sprawdź Kurs Microsoft Fabric – modelowanie i przygotowanie danych.

Zarządzanie datasetami i modelami danych w Microsoft Fabric

Microsoft Fabric wprowadza nową jakość w zakresie zarządzania datasetami i modelami danych, integrując możliwości Power BI z nowoczesną architekturą opartą o Lakehouse i OneLake. Kluczową cechą tej integracji jest płynność pracy nad danymi – od surowych zbiorów po gotowe modele analityczne – w jednym środowisku.

W ramach Microsoft Fabric użytkownicy mogą tworzyć i zarządzać datasetami bezpośrednio na bazie danych przechowywanych w Lakehouse, co eliminuje potrzebę duplikowania danych. Z kolei modele semantyczne Power BI, znane jako semantic models, mogą być publikowane i współdzielone w tym samym workspace, co pozwala na spójną pracę zespołową i łatwiejszą kontrolę wersji.

Nowym podejściem w Microsoft Fabric jest bezpośrednie wykorzystanie warstwy danych bez konieczności ich przetwarzania przez silniki ETL. Dzięki temu analitycy mogą tworzyć modele danych w oparciu o format Delta Lake, a dostęp do danych odbywa się natywnie – co minimalizuje opóźnienia i obciążenia systemowe.

// Przykład tworzenia modelu semanticznego w notebooku Fabric
CREATE SEMANTIC MODEL [Sprzedaż2024]
FROM DELTALAKE 'OneLake/contoso/sprzedaz/2024';

Takie podejście wspiera również automatyzację wersjonowania i ponownego wykorzystania modeli. Modele mogą być publikowane jako artefakty w workspace, nad którymi zespoły mogą wspólnie pracować, a ich aktualizacja i kontrola dostępu odbywa się centralnie, co znacząco upraszcza zarządzanie w dużych organizacjach.

Warto także zwrócić uwagę na możliwość harmonizacji datasetów poprzez funkcjonalność Dataflows Gen2, które działają jako zautomatyzowane procesy przygotowania danych, dostępne wewnątrz Fabric i współdzielone z Power BI. Łącząc je z Semantic Models, użytkownicy uzyskują elastyczne i skalowalne środowisko do analizy danych w czasie rzeczywistym.

Integracja danych z wielu źródeł w jednym dashboardzie

Nowoczesne podejście do analizy danych wymaga elastycznego i skalowalnego łączenia informacji z różnych systemów – od baz relacyjnych, przez pliki płaskie, aż po dane strumieniowe i chmurowe hurtownie danych. Microsoft Fabric w połączeniu z Power BI umożliwia stworzenie jednego, spójnego widoku danych pochodzących z wielu źródeł, co znacząco upraszcza proces raportowania i podejmowania decyzji. Jeśli chcesz nauczyć się, jak praktycznie wdrażać te rozwiązania – sprawdź Kurs Microsoft Fabric w praktyce: od Lakehouse do Apache Spark – kompleksowa analityka danych.

Główne źródła danych, które można zintegrować z Power BI w środowisku Microsoft Fabric, to m.in.:

• Dataverse – dane z aplikacji Microsoft Dynamics 365 i Power Apps.
• SQL Server / Azure SQL – relacyjne dane transakcyjne i analityczne.
• OneLake (w ramach Fabric) – dostęp do danych zapisanych w Lakehouse lub Direct Lake.
• API i usługi REST – dane z aplikacji trzecich, np. systemów CRM, ERP czy platform e-commerce.
• Excel i CSV – pliki udostępniane lokalnie lub w chmurze (np. OneDrive, SharePoint).

Łącząc dane z tych źródeł, użytkownik może tworzyć zintegrowane dashboardy w Power BI bez konieczności replikowania ich w jednym systemie. Dzięki Microsoft Fabric możliwe jest też wykorzystanie Dataflows Gen2 i nowoczesnych konektorów do ułatwienia tego procesu.

Porównanie metod integracji danych:

Przykładowy fragment kodu pokazujący połączenie z źródłem w Power Query:

let
    Source = Sql.Database("serwer-db", "nazwa-bazy"),
    Tabela = Source{[Schema="dbo", Item="Zamówienia"]}[Data]
in
    Tabela

Power BI umożliwia agregowanie i wizualizowanie danych z tych źródeł w jednym dashboardzie w czasie rzeczywistym lub z wykorzystaniem harmonogramów odświeżania. Dzięki temu użytkownicy mają dostęp do aktualnych informacji w kontekście całościowym, bez konieczności przeskakiwania między systemami.

Praktyczny przykład zastosowania Fabric i Power BI

Wyobraźmy sobie średniej wielkości firmę handlową, która prowadzi sprzedaż zarówno online, jak i w punktach stacjonarnych. Firma ta posiada dane sprzedażowe w różnych systemach: dane z e-commerce w Azure Data Lake, dane z CRM w Dynamics 365 oraz dane finansowe w lokalnym systemie ERP. Do tej pory analiza danych wymagała czasochłonnego łączenia i transformacji danych, często przy dużym udziale zespołu IT. Dzięki Microsoft Fabric i Power BI ten proces można znacząco uprościć i zautomatyzować.

W nowym podejściu dane zostają zintegrowane w ramach jednego środowiska – Microsoft Fabric. Korzystając z architektury Lakehouse, analitycy mogą bezpośrednio łączyć się z danymi w formacie Parquet zapisanymi w OneLake, bez konieczności ich duplikowania. Power BI natomiast umożliwia błyskawiczną wizualizację tych danych za pomocą trybu Direct Lake, co pozwala na analizę danych niemal w czasie rzeczywistym.

Przykład zastosowania:

• Dział sprzedaży chce śledzić na bieżąco wskaźniki sprzedaży online i offline oraz marżowość produktów.
• Dane z Azure Data Lake, Dynamics 365 i lokalnego ERP są zintegrowane w Lakehouse przy użyciu pipeline’ów w Microsoft Fabric.
• Power BI, korzystając z Direct Lake, tworzy dashboard, który automatycznie odświeża się po aktualizacji danych źródłowych.

Dzięki takiej integracji dział sprzedaży zyskuje dostęp do spójnych i zawsze aktualnych danych bez udziału programistów czy administratorów BI. Dodatkowo, czas od zebrania danych do przedstawienia ich w formie analitycznej skraca się z godzin do minut.

Fragment kodu w Spark SQL tworzący warstwę semantyczną:

CREATE OR REPLACE VIEW vw_sales_summary AS
SELECT
  store_type,
  product_category,
  SUM(quantity) AS total_units_sold,
  SUM(revenue) AS total_revenue
FROM lakehouse.sales_data
GROUP BY store_type, product_category;

Ten widok może zostać bezpośrednio wykorzystany w Power BI jako źródło danych, eliminując potrzebę ręcznej agregacji lub transformacji danych w raporcie.

Zmiany w doświadczeniu użytkownika końcowego

Wraz z integracją Microsoft Fabric i Power BI, użytkownicy końcowi zyskują zupełnie nowe możliwości interakcji z danymi – szybciej, bardziej intuicyjnie i w sposób dostosowany do nowoczesnych standardów pracy z informacją. Największe zmiany dotyczą nie tylko technologii w tle, ale przede wszystkim sposobu, w jaki dane są prezentowane, przetwarzane i udostępniane.

• Ujednolicone środowisko pracy: Dzięki Microsoft Fabric użytkownicy otrzymują zunifikowany interfejs do pracy z różnymi typami danych – nie muszą już przełączać się między różnymi narzędziami czy usługami.
• Natychmiastowy dostęp do danych: Dzięki Direct Lake raporty w Power BI mogą być aktualizowane niemal w czasie rzeczywistym, co znacznie skraca czas potrzebny na podejmowanie decyzji.
• Lepsza personalizacja i responsywność raportów: Power BI w środowisku Fabric oferuje bardziej dynamiczne i kontekstowe wizualizacje, które automatycznie dostosowują się do ról użytkowników czy źródeł danych.
• Zwiększona współpraca między działami: Uspójnienie struktury danych i integracja z innymi usługami Microsoft 365 sprawiają, że dane są bardziej dostępne i zrozumiałe dla różnych zespołów – od analityków po użytkowników biznesowych.

W praktyce zmiany te oznaczają, że osoby korzystające z raportów nie tylko szybciej znajdują odpowiedzi, ale też mają większy wpływ na sposób prezentacji danych. Interfejs Power BI staje się bardziej intuicyjny, a działania takie jak filtrowanie, eksploracja danych czy ad-hoc analytics są dostępne bez potrzeby angażowania zespołów IT.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju

Microsoft Fabric w połączeniu z Power BI otwiera nowy rozdział w dziedzinie analizy danych – integrując różnorodne usługi i komponenty w spójne, skalowalne środowisko pracy. Dzięki temu użytkownicy mogą płynnie przechodzić od pozyskiwania danych do ich wizualizacji, eliminując typowe bariery występujące w klasycznych rozwiązaniach BI.

Podstawową różnicą między tradycyjnym podejściem a modelem oferowanym przez Microsoft Fabric jest zintegrowana architektura. Umożliwia ona korzystanie z wspólnego magazynu danych, nowoczesnych silników analitycznych oraz automatycznego zarządzania dostępem i bezpieczeństwem. Power BI, będąc częścią tego ekosystemu, zyskuje nowe możliwości – od łatwiejszego łączenia się z danymi po znacznie szybsze ładowanie raportów dzięki technologii Direct Lake.

Rozwiązanie to znajduje zastosowanie nie tylko w dużych organizacjach z rozbudowanymi hurtowniami danych, ale także w mniejszych firmach, które chcą w prosty sposób wdrażać zaawansowaną analitykę bez konieczności inwestowania w wiele różnych narzędzi i kompetencji. Dzięki ujednoliconemu środowisku dane są bardziej dostępne, decyzje – szybsze, a raportowanie – bardziej elastyczne.

Perspektywy rozwoju Microsoft Fabric i Power BI są obiecujące. Microsoft intensywnie rozwija funkcje oparte na AI, automatyzacji i współpracy zespołowej. Można się spodziewać kolejnych usprawnień w zakresie zarządzania danymi, personalizacji kokpitów analitycznych oraz tworzenia aplikacji biznesowych bez konieczności programowania. To sprawia, że integracja tych dwóch narzędzi nie jest chwilowym trendem, lecz długofalowym kierunkiem rozwoju nowoczesnej analityki danych.

Snowpark for Python – nowa jakość przetwarzania danych bez opuszczania Snowflake 15 września 2025

Snowpark for Python – nowa jakość przetwarzania danych bez opuszczania Snowflake 13 września 2025