Spesso le organizzazioni si trovano a dover gestire grandi quantità di dati strutturati e non, derivanti da diversi fonti come applicazioni, servizi oppure IoT. Questa eterogeneità delle fonti, e a sua volta dei luoghi dove vengono conservati – come data lakes e data warehouses- viene molto spesso associata alla difficoltà intrinseca di sfruttare appieno il potenziale dei propri dati, che di fatto si trovano in applicativi non comunicanti l’uno con l’altro.
I componenti di Microsoft Fabric
1. Data Factory
Il primo componente ha a che fare con Data Factory che di fatto ha l’obiettivo di mettere a disposizione degli utenti un modo semplice e intuitivo di estrarre dati da diversi tipi di fonti e allo stesso tempo di creare dataflows per trasformarli e, con l’aiuto di AI, svolgere compiti di data integration prendendo il meglio da quello che oggi sono Microsoft Power Query e Azure Data Factory.
2. Data Engineering
Il secondo componente ha a che fare con Data Engineering che migliora di molto la collaborazione e l’integrazione tra processi di data integration, ingestion, data warehousing e data science. In particolare questo applicativo vanta la possibilità di sfruttare la capacità di Apache Spark per la trasformazione di grandi moli di dati e per costruire solide lakehouse.
3. Data Warehouse
Insieme a Synapse Data Engineering è stato introdotto Data Warehouse che rappresenta la nuova generazione di data warehouses perché la sua interfaccia permette la collaborazione tra sviluppatori e utenti del business nello stesso ambiente. Dal punto di vista operativo questo applicativo è basato su una infrastruttura serverless, il che permette di avere performance elevate e di pagare solo per quello che si usa (Pay as you go option). Inoltre dispone di una organizzazione efficiente delle risorse visto che i nodi di storage e di compute (calcolo e archiviazione) sono separati e quindi le aziende hanno la possibilità di scalare su di essi in modo differente.
4. Data Science
Dopo aver raccolto i dati in un data warehouse e averli preparati tramite operazioni di ETL entra in gioco Data Science. Ciò che contraddistingue questo applicativo è che permette ai data scientist di lavorare sulla stessa fonte dati senza necessità di duplicarla oppure di compromettere la governance che la riguarda. In più, come del resto per tutte le applicazioni di cui abbiamo discusso fino ad ora, permette tramite funzionalità low code di semplificare di molto l’analisi dati anche agli utenti meno esperti. Questo chiaramente non esclude la presenza funzionalità più complesse come quelle di ML che posso offrire grandi possibilità quando si tratta di analisi predittive.
5. Real Time Analytics
Uno degli ultimi componenti da prendere in considerazione è Real Time Analytics che permette di avere un rapido accesso a insights derivanti da dati sia strutturati che non strutturati grazie a queries e visualizzazioni auto generate e data streaming, indexing e partioning automatizzati.
Oltre alla velocità con cui si riesce a estrapolare il significato dei dati, questo applicativo è sorprendentemente integrato offrendo di fatto un’efficace e veloce connessione a Data Warehouses e OneLake permettendo quindi anche di gestire grandi volumi di dati.
6. Power BI
All’interno di Fabric è incluso anche Power BI per garantire che i dati archiviati e trasformati grazie agli applicativi citati precedentemente siano facilmente fruibili dagli utenti finali in modo rapido ed efficiente, con l’obiettivo di prendere le decisioni migliori sulla base di dati aziendali consolidati.
7. Data Activator
Come ultimo componente abbiamo una utilissima funzionalità per tradurre in azione tutto quello che abbiamo fatto con la suite di Fabric.
Con Data Activator infatti, abbiamo la possibilità di sbarazzarci della verifica manuale dei report e dei KPIs tramite il settaggio di alerts che possono essere configurati tramite un’esperienza totalmente no-code, semplice e intuitiva. Ma Data Activator è molto di più di questo.
Data Activator lavora in tre step dove il primo è la connessione ai dati o a qualsiasi altro tipo di applicativo Fabric. Successivamente dovremmo definire un range dove a Data Activator è concesso operare ed infine definire il trigger che innescherà l’azione che può essere una semplice mail o addirittura un processo più complesso definito in Power Automate. In questo modo saremo facilitati in termini operativi ogni volta che sarà necessario agire su un processo o notificare uno o più operatori.
Onelake
In tutto ciò Onelake è fondamentale per Fabric infatti permette di ovviare a complesse strategie di lakehouse e data mesh e quindi di facilitare la governance, la sicurezza e la gestione di grandi basi dati. I vantaggi più rilevanti sono legati a governance e sicurezza dei dati, infatti, in quanto i dati saranno archiviati in un’unica piattaforma, sarà necessario un solo modello di sicurezza e la gestione verrà centralizzata.
Per maggiori informazioni e dettagli suggeriamo di fare riferimento a questo link.
Cos’è Copilot
Sta sorgendo sempre più velocemente il bisogno di avere un riscontro pratico e veloce dei dati, ed in particolare, si cerca di valorizzare il ruolo dell’utente finale, al quale si cercano di minimizzare le conoscenze tecniche necessarie per fare self-analytics in modo rapido ed efficace.
Per questo Microsoft ha introdotto in PowerBI un AI Integrata capace di aiutare in questo processo di democratizzazione del dato.
Abbiamo già visto qualcosa di simile a Copilot nelle odierne versioni di PowerBI ma, con l’avvento di Fabric, Microsoft si auspica di portare in modo decisivo l’AI nelle nostre aziende.
Infatti con Copilot sarà possibile costruire interi report e dashboards semplicemente mettendo per iscritto le nostre richieste.
Potremo inoltre dire che il vero vantaggio di Copilot sarà che i dati presenti in Fabric, sia strutturati che non (come video, fatture, excel), su cui agirà questa AI generativa, saranno quelli della nostra organizzazione e ciò ci consentirà di accedere ai dati e ricevere risposte alle nostre domande in modo semplice e veloce utilizzando il linguaggio naturale.
Struttura Microsoft Fabric
Per capire come viene distribuito Microsoft Fabric all’interno delle organizzazioni è importante chiarire il significato di alcuni concetti che fanno di Fabric una cutting-edge technology.
Il primo concetto è quello di Tenant di Microsoft Entra, al quale viene associato un DNS (Domain Name System) all’interno del quale viene distribuito Microsoft Fabric.
Bisogna immaginarsi un tenant come un grande perimetro di sicurezza all’interno dell’organizzazione, dentro il quale vengono successivamente creati dei sottoinsiemi operativi che compiono ognuno compiti diversi.
Chiaramente sta all’organizzazione decidere come strutturare i tenant e quindi se averne uno unico con all’interno più aree di lavoro oppure se operare su più tenant; basti pensare ad organizzazioni che operano su più aree geografiche oppure a quelle che hanno diversi processi produttivi gestiti in modo autonomo.
Per creare un tenat in Microsoft Entra fare riferimento a questo link.
Il primo sottoinsieme del tenant sono le capacità ovvero risorse in termini di potenza di calcolo che vengono allocate a Microsoft Fabric. Facendo rifermento all’esempio di prima, una azienda con più processi produttivi può aver necessità di svolgere attività di sales e di marketing su più prodotti di categorie diverse e quindi la necessità di avere un tenant per ogni categoria e una capacità dedicata per la stessa attività di marketing o di sales all’interno però di tenant diversi.
Infine come approfondito qui, le Aree di lavoro sono a loro volta contenute nelle capacità e contengo gli elementi di Microsoft Fabric. Un esempio che per gli utenti di Power BI potrà suonare famigliare è quello del “My WorkSpace” in Power BI Service, ma invece di contenere solo i report di Power BI, questa area di lavoro conterrà i vari output della suite Fabric.
License di Microsoft Fabric vs licenze PBI
Chiaramente per governare questa struttura concentrica sono necessarie delle licenze che garantiranno all’utente le relative funzionalità associate. In questo articolo ci limiteremo a descrivere brevemente le differenze tra licenze per capacità e licenze per utente e come la combinazione delle due possa creare l’accesso e il funzionamento della piattaforma.
Con l’introduzione di Microsoft Fabric sono state aggiunte delle nuove licenze oltre quelle già esistenti per Power BI e Azure.
Per scegliere il piano di licenze adatto all’organizzazione è importante valutare le necessità in termini operativi e di utilizzo. In particolare Fabric mette a disposizione le licenze di tipo capacità (Capacity Licensing) che determinano la potenza computazionale (CU) e lo storage (SKU) a disposizione degli applicativi Fabric.
Le licenze per capacità consentono di utilizzare tutte le funzionalità di Microsoft Fabric, creare, connettersi ad elementi di Fabric e condividerli con utenti all’interno di aree di lavoro. Dunque una licenza di questo tipo è il requisito minimo necessario per creare l’infrastruttura.
E’ importante chiarire che le capacità di Microsoft Fabric al loro interno, non hanno limitazioni né in termini di numero di utenti né in termini di aree di lavoro che i creatori possono utilizzare; ciò che invece conta per il corretto funzionamento sono le CU (Capacity Unit) e le SKU (Storage Keeping Unit).
Le licenze di tipo Pay as you go sono quelle già disponibili all’acquisto e ti consentono di creare una capacity direttamente da Azure Portal e sceglierne il dimensionamento in termini di CU e SKU. In base alla scelta fatta verrà accreditata una determinata quota mensile.
Per risparmiare denaro è disponibile anche un altro tipo di licenza che si chiama Instance Reservation; questa permette di prenotare della capacità di Fabric per un anno. Una volta terminata la durata di questa licenza tuto ciò che è stato creato nella capacità Fabric, come per esempio i workloads, verranno comunque eseguiti ma applicando la tariffa della licenza Pay as you go.
Di seguito il dettaglio dei costi per le diverse licenze per capacità. Per ulterori dettagli visitare questo link.
Per quanto riguarda le licenze per utente possono essere di tre tipi; Free, Pro e PPU (Premium per User) e fanno tutte riferimento alle licenze Power Bi che sono già in uso, che combinate alle licenze di capacità possono garantire accesso a Fabric ognuna con uno specifico range di azioni.
Una licenza di tipo PowerBI Free rinominata Microsoft Fabric Free consente di creare contenuti Power BI come reports nella propria area Personale ma, non consente di condividerli con altri utenti, a differenza delle licenze Microsoft PowerBI Pro che invece, consentono di condividere i reports Power BI con altri utenti.
Infine per quanto riguarda le licenze Premium per utente (PPU), queste consentono, oltre che di creare report di Power BI, di utilizzare tutte le risorse presenti in Fabric, capacity permettendo.
Se invece si vuole semplicemente permettere agli utenti di vedere e consultare i reports, per tutte le licenze di capacità F64 o maggiori, basta una licenza Power BI Free. Se abbiamo una licenza per capacità inferiore a F64 i requisito minimo è una licenza Power BI Pro.
Conclusione
Per concludere, l’impronta che Microsoft sta cercando di lasciare con l’introduzione di Fabric è chiara. Le innumerevoli funzionalità integrate che compongo la suite di prodotti descritti nel primo paragrafo sono rivolte a una democratizzazione nel dato in modo da avvicinare figure professionali esperte in materia e non, ed aumentare considerevolmente le sinergie che ad oggi vedono sviluppatori e utenti del business troppo distanti tra loro.
Il risultato tanto atteso è quindi un definitivo switch per le aziende data-driven che contano di ottimizzare, centralizzare e democratizzare il dato a beneficio dell’azienda per prendere scelte sempre migliori in modo semplice, veloce e affidabile.
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Visualitics Team
Questo articolo è stato scritto e redatto da uno dei nostri consulenti.
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