Notebooki w Microsoft Fabric – analiza danych i automatyzacja w jednym narzędziu

Wprowadzenie do notebooków w Microsoft Fabric

Notebooki w Microsoft Fabric to wszechstronne środowisko pracy, które łączy możliwości pisania kodu, analizowania danych i automatyzacji procesów w jednym narzędziu. Zaprojektowane z myślą o analitykach danych, data scientistach oraz inżynierach danych, notebooki stanowią centralny punkt nowoczesnego podejścia do pracy z danymi w ramach platformy Fabric.

W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi BI czy edytorów SQL, notebooki umożliwiają łączenie tekstu, kodu, wykresów i wyników analiz w jednym interaktywnym dokumencie. Dzięki temu użytkownicy mogą nie tylko wykonywać złożone operacje na danych, lecz także dokumentować proces analityczny w przejrzystej i zrozumiałej formie.

Microsoft Fabric oferuje notebooki obsługujące zarówno język Python, jak i SQL, co pozwala na elastyczne podejście do różnorodnych zadań – od eksploracji danych i modelowania statystycznego, po tworzenie przepływów automatyzujących pracę. Notebooki są również mocno zintegrowane z pozostałymi komponentami platformy, co umożliwia efektywną współpracę w ramach całego środowiska danych.

W skrócie, notebooki w Microsoft Fabric pełnią rolę interaktywnego narzędzia, które wspiera użytkowników w analizie danych, wdrażaniu algorytmów oraz budowaniu powtarzalnych procesów – wszystko to z poziomu jednej, spójnej platformy.

Zastosowania notebooków w analizie danych

Notebooki w Microsoft Fabric stanowią wszechstronne narzędzie analityczne, które łączy środowisko kodowania z możliwościami eksploracji i wizualizacji danych. Ich elastyczność sprawia, że są wykorzystywane w różnych etapach pracy z danymi – od wstępnego przygotowania po tworzenie zaawansowanych analiz. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Podstawowe zastosowania notebooków w analizie danych obejmują:

• Eksplorację danych (data exploration) – notebooki pozwalają użytkownikom szybko uzyskać wgląd w dane, analizować ich strukturę, jakość i zależności między zmiennymi, co jest kluczowe przed dalszym przetwarzaniem.
• Przygotowanie i transformację danych (data wrangling) – umożliwiają czyszczenie, filtrowanie, łączenie i modyfikowanie zbiorów danych w celu uzyskania odpowiedniego formatu do dalszej analizy.
• Tworzenie analiz opisowych i diagnostycznych – notebooki ułatwiają obliczanie statystyk opisowych, analizę rozkładów oraz identyfikację anomalii i trendów w danych.
• Budowę modeli predykcyjnych i klasyfikacyjnych – dzięki obsłudze języków takich jak Python i bibliotek uczenia maszynowego, notebooki są wykorzystywane do trenowania i testowania modeli ML.
• Wizualizację danych – notebooki pozwalają tworzyć wykresy i diagramy wspierające interpretację wyników oraz komunikację z interesariuszami.

Dzięki integracji z Microsoft Fabric, notebooki oferują jednolite środowisko do pracy z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, bez konieczności przełączania się między wieloma narzędziami. Umożliwiają analitykom i specjalistom ds. danych przeprowadzanie kompleksowych analiz w sposób interaktywny i powtarzalny.

Automatyzacja procesów z wykorzystaniem notebooków

Notebooki w środowisku Microsoft Fabric to nie tylko narzędzie do eksploracji danych czy ich wizualizacji. Coraz częściej wykorzystywane są także jako centralny element procesów automatyzacji. Dzięki swojej elastyczności i wsparciu dla popularnych języków programowania, takich jak Python i SQL, notebooki pozwalają na budowanie złożonych przepływów pracy, które mogą być wykonywane według harmonogramu lub uruchamiane w reakcji na określone zdarzenia.

Jednym z kluczowych atutów notebooków w kontekście automatyzacji jest możliwość łączenia transformacji danych, analiz predykcyjnych oraz interakcji z innymi usługami platformy Microsoft Fabric w jednym miejscu. Użytkownicy mogą tworzyć skrypty, które automatycznie pobierają dane z różnych źródeł, przetwarzają je, a następnie zapisują wyniki do wybranej lokalizacji – wszystko to bez konieczności ręcznej interwencji.

Typowe zastosowania notebooków w automatyzacji obejmują:

• cykliczne przetwarzanie danych (np. codzienne raporty),
• automatyczne uruchamianie modeli machine learning po aktualizacji danych,
• integrację z harmonogramami służby Data Factory oraz wyzwalanie przepływów danych,
• monitorowanie danych i generowanie alertów w razie wykrycia nieprawidłowości.

Notebooki mogą być wykorzystywane zarówno w prostych scenariuszach, jak i w zaawansowanych rozwiązaniach typu end-to-end. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między ręcznym a zautomatyzowanym podejściem do analizy danych przy użyciu notebooków:

Notebooki mogą być także osadzane w potokach danych, co pozwala na ich wykorzystanie w bardziej rozbudowanych procesach ETL/ELT. Przykładowy fragment kodu wykonujący automatyczne czyszczenie danych może wyglądać następująco:

import pandas as pd
from datetime import datetime

# Wczytaj dane z jeziora danych
df = spark.read.format("parquet").load("/datalake/raw/sales/")

# Przekształcenia danych
cleaned_df = df.dropna().filter(df["amount"] > 0)

# Zapisz wynik do lokalizacji docelowej
cleaned_df.write.mode("overwrite").format("delta").save("/datalake/clean/sales/")

Automatyzacja z wykorzystaniem notebooków znacząco zwiększa efektywność zespołów analitycznych i pozwala na tworzenie niezawodnych, skalowalnych procesów analitycznych. Dzięki pełnej integracji z ekosystemem Microsoft Fabric, możliwe jest także dalsze rozszerzanie tych rozwiązań o dodatkowe komponenty, takie jak alerty, dashboardy czy modele predykcyjne. Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie tworzyć i wdrażać takie rozwiązania, sprawdź Kurs Microsoft Fabric – modelowanie i przygotowanie danych.

Integracja notebooków z innymi komponentami Microsoft Fabric

Notebooki w Microsoft Fabric stanowią potężne narzędzie współpracujące z innymi elementami platformy, co umożliwia tworzenie zintegrowanych, kompleksowych rozwiązań analitycznych i automatyzacyjnych. Dzięki ścisłej integracji z kluczowymi komponentami, takimi jak Lakehouse, Pipelines, Dataflows i Power BI, notebooki mogą służyć zarówno jako punkt wejścia dla danych, jak i jako centralny element logiki transformacji czy wizualizacji. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Najważniejsze komponenty i ich współpraca z notebookami

• Lakehouse: Notebooki mogą bezpośrednio odczytywać i zapisywać dane w strukturze Lakehouse, umożliwiając analizę danych w czasie rzeczywistym oraz przetwarzanie dużych zbiorów danych bez konieczności ich kopiowania.
• Pipelines: Notebooki mogą być zintegrowane z potokami danych jako zadania (activities), co pozwala na automatyczne uruchamianie analiz, przekształceń lub trenowania modeli w ramach szerszych procesów ETL.
• Dataflows Gen2: Współpraca notebooków z przepływami danych umożliwia wczesne przygotowanie i wstępne oczyszczenie danych, zanim zostaną one wykorzystane w bardziej zaawansowanej analizie lub modelowaniu.
• Power BI: Rezultaty analiz wykonanych w notebookach mogą być publikowane jako zestawy danych, które następnie można wizualizować i analizować w Power BI, wspierając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Porównanie notebooków i komponentów Microsoft Fabric

Przykład technicznej integracji

Notebook może odczytać dane z Lakehouse, przekształcić je za pomocą Pythona, a następnie zapisać wynik do tabeli dostępnej w Power BI. Przykładowy kod może wyglądać następująco:

df = spark.read.table("SalesData")
filtered = df.filter(df.Region == "Europe")
filtered.write.mode("overwrite").saveAsTable("SalesData_Europe")

Taka tabela „SalesData_Europe” może następnie zostać użyta jako źródło danych w raporcie Power BI, umożliwiając dynamiczne prezentowanie wyników.

Przykłady wykorzystania przez analityków i data scientistów

Notebooki w Microsoft Fabric to narzędzie, które znajduje szerokie zastosowanie zarówno w pracy analityków danych, jak i data scientistów. Choć obie grupy korzystają z tego środowiska, ich podejścia i cele często się różnią, co przekłada się na sposób wykorzystania notebooków.

Przykładowo, analityk może użyć notebooka do transformacji danych z różnych źródeł za pomocą zapytań SQL i stworzenia zestawu danych dla raportu w Power BI. W tym samym czasie data scientist może wykorzystać ten sam notebook do trenowania modelu klasyfikującego klientów na podstawie tych danych, używając języka Python i bibliotek takich jak scikit-learn.

# Fragment kodu analityka - szybka analiza danych w SQL
%%sql
SELECT region, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region
ORDER BY total_sales DESC;

# Fragment kodu data scientista - modelowanie w Pythonie
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Dzięki elastyczności notebooków w Microsoft Fabric, użytkownicy z różnych działów organizacji mogą pracować na wspólnej platformie, dostosowanej zarówno do analizy opisowej, jak i predykcyjnej. Osoby, które chcą poznać praktyczne możliwości tego narzędzia, mogą skorzystać z Kursu Microsoft Fabric w praktyce: od Lakehouse do Apache Spark – kompleksowa analityka danych.

Możliwości języków Python i SQL w środowisku notebooków

Notebooki w Microsoft Fabric umożliwiają pracę zarówno w języku Python, jak i SQL, co daje użytkownikom dużą elastyczność w analizie danych i automatyzacji zadań. Każdy z tych języków ma swoje unikalne zalety i typowe przypadki użycia, które można wykorzystać w zależności od potrzeb projektu.

Notebooki w Fabric pozwalają na płynne przełączanie się między językami w ramach jednego środowiska. Dzięki temu możliwe jest np. przygotowanie danych w SQL, a następnie ich analiza i wizualizacja w Pythonie. Przykład użycia obu języków:

-- Komórka SQL
SELECT TOP 100 *
FROM SalesData
WHERE Region = 'Central';

# Komórka Python
df = spark.sql("SELECT TOP 100 * FROM SalesData WHERE Region = 'Central'")
df.display()

Takie podejście pozwala łączyć wydajność SQL w operacjach na dużych zbiorach danych z elastycznością Pythona w przetwarzaniu, analizie i wizualizacji.

W środowisku Microsoft Fabric notebooki stają się narzędziem, które pozwala na pełne wykorzystanie możliwości obu języków, co znacznie zwiększa efektywność pracy analityków i specjalistów danych.

Zalety i ograniczenia pracy z notebookami w Microsoft Fabric

Notebooki w Microsoft Fabric stanowią wszechstronne narzędzie, które łączy analizę danych, programowanie i automatyzację w jednym środowisku. Choć oferują szereg korzyści, ich wykorzystanie wiąże się też z pewnymi ograniczeniami, które warto wziąć pod uwagę przy planowaniu pracy analitycznej czy projektów data science.

Zalety pracy z notebookami w Microsoft Fabric:

• Elastyczność językowa – możliwość korzystania z Pythona i SQL w jednym miejscu pozwala na dostosowanie narzędzia do różnych preferencji użytkowników i wymagań projektów.
• Bezpośredni dostęp do danych – notebooki zapewniają łatwe połączenie z Lakehouse oraz innymi źródłami danych, co umożliwia szybkie eksplorowanie, przetwarzanie i wizualizację danych.
• Integracja z ekosystemem Microsoft – ścisłe powiązanie z usługami Power BI i innymi komponentami Fabric ułatwia budowanie kompleksowych przepływów danych i raportowania.
• Współpraca zespołowa – notebooki umożliwiają pracę wielu użytkowników nad tym samym dokumentem, co usprawnia komunikację i przyspiesza realizację projektów analitycznych.
• Automatyzacja i harmonogramowanie – dzięki możliwości uruchamiania notebooków zgodnie z określonym harmonogramem lub w odpowiedzi na zdarzenia, można efektywnie zarządzać zadaniami ETL i przetwarzaniem danych.

Ograniczenia korzystania z notebooków w Microsoft Fabric:

• Wymagania techniczne – choć interfejs jest przyjazny, praca z notebookami może wymagać znajomości programowania oraz zrozumienia koncepcji analizy danych, co może być barierą dla początkujących użytkowników.
• Ograniczenia wydajności – w przypadku przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych lub skomplikowanych obliczeń notebooki mogą nie być tak efektywne jak dedykowane narzędzia do przetwarzania równoległego.
• Zarządzanie wersjami i kodem – chociaż wspierana jest współpraca zespołowa, brakuje zaawansowanych funkcji kontroli wersji znanych z klasycznych środowisk programistycznych.
• Integracja z zewnętrznymi bibliotekami – możliwość korzystania z bibliotek Pythona może być ograniczona przez politykę bezpieczeństwa i zgodność środowiska zarządzanego przez Microsoft Fabric.

Notebooki w Microsoft Fabric to potężne narzędzie o dużym potencjale, jednak ich efektywne wykorzystanie wymaga uwzględnienia zarówno mocnych stron, jak i ograniczeń związanych z tym środowiskiem.

Podsumowanie i rekomendacje

Notebooki w Microsoft Fabric to wszechstronne narzędzie, które integruje możliwości analizy danych, programowania i automatyzacji w jednym środowisku. Dzięki temu użytkownicy mogą płynnie łączyć przetwarzanie danych z ich eksploracją i raportowaniem, bez konieczności przełączania się między wieloma aplikacjami.

Najważniejszą zaletą notebooków w Fabric jest ich elastyczność – pozwalają one zarówno na szybkie prototypowanie kodu w Pythonie czy SQL, jak i na budowanie powtarzalnych procesów analitycznych. Stanowią również pomost między zespołami analitycznymi a infrastrukturą danych, umożliwiając współpracę nad projektami w czasie rzeczywistym.

Notebooki sprawdzają się szczególnie dobrze w środowiskach, gdzie współistnieją potrzeby eksploracji danych, modelowania statystycznego i integracji z innymi komponentami platformy Microsoft Fabric, np. Lakehouse, Pipelines czy Power BI.

• Dla analityków: notebooki oferują interaktywne środowisko pracy z danymi, umożliwiające szybkie testowanie hipotez i przygotowanie danych do dalszej analizy.
• Dla inżynierów danych: stanowią narzędzie do budowania i automatyzacji przepływów danych.
• Dla organizacji: są elementem wspierającym współdzieloną i skalowalną analitykę w ramach jednej platformy.

Rekomendujemy notebooki w Microsoft Fabric jako solidne rozwiązanie zarówno do jednorazowych analiz, jak i do produkcyjnych procesów analitycznych. Ich wykorzystanie może przyczynić się do zwiększenia efektywności zespołów danych i lepszego wykorzystania zasobów w ramach ekosystemu Microsoft. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Automatyzacja tworzenia ofert i odpowiedzi na RFP z wykorzystaniem AI: krok po kroku 12 listopada 2025

Rewolucja w ocenie postępowań przetargowych: jak AI skraca analizę RFP nawet o 70%? 10 listopada 2025