{"id":18630,"date":"2024-08-26T16:40:28","date_gmt":"2024-08-26T19:40:28","guid":{"rendered":"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/?p=18630"},"modified":"2024-08-26T16:43:52","modified_gmt":"2024-08-26T19:43:52","slug":"microsoft-fabric-o-que-esperar-da-ferramenta-nos-proximos-meses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataex.com.br\/en\/microsoft-fabric-o-que-esperar-da-ferramenta-nos-proximos-meses\/","title":{"rendered":"Microsoft Fabric: O que esperar da ferramenta nos pr\u00f3ximos meses?"},"content":{"rendered":"Reading time:<\/span> 8<\/span> minutes<\/span><\/span>\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

A Microsoft se destaca com inova\u00e7\u00f5es em solu\u00e7\u00f5es de dados e an\u00e1lises. Entre essas inova\u00e7\u00f5es, o Microsoft Fabric<\/strong> ganhou destaque, trazendo uma proposta abrangente de integra\u00e7\u00e3o de dados, an\u00e1lises avan\u00e7adas e governan\u00e7a em um \u00fanico ambiente. Mas o que podemos esperar do Microsoft Fabric daqui para frente?<\/p>\n\n\n\n

1. Maior integra\u00e7\u00e3o com ferramentas de IA<\/h2>\n\n\n\n

O futuro do Microsoft Fabric est\u00e1 intimamente ligado ao crescimento da Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/a>. Ferramentas como o Microsoft Copilot<\/strong> est\u00e3o sendo incorporadas cada vez mais ao ambiente de Fabric, proporcionando uma experi\u00eancia intuitiva e otimizada para an\u00e1lise de dados. O uso de IA n\u00e3o apenas facilitar\u00e1 a automa\u00e7\u00e3o de processos anal\u00edticos complexos, mas tamb\u00e9m permitir\u00e1 que usu\u00e1rios com menor experi\u00eancia t\u00e9cnica possam extrair insights valiosos a partir dos dados.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, a Microsoft est\u00e1 apostando na integra\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina diretamente no Fabric, permitindo que empresas construam, treinem e implementem modelos de IA sem precisar mudar para outras plataformas. Essa centraliza\u00e7\u00e3o deve reduzir o tempo de desenvolvimento e a complexidade, aumentando a agilidade das opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

2. Expans\u00e3o do ecossistema de conectores e servi\u00e7os<\/h2>\n\n\n\n

O Microsoft Fabric j\u00e1 oferece um extenso cat\u00e1logo de conectores para v\u00e1rias fontes de dados, como bancos de dados tradicionais, sistemas em nuvem e plataformas SaaS. No entanto, espera-se uma expans\u00e3o cont\u00ednua desse ecossistema. A Microsoft est\u00e1 trabalhando para incorporar ainda mais conectores, facilitando o fluxo de dados entre sistemas diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Com essa expans\u00e3o, as empresas poder\u00e3o integrar dados de diferentes fontes de forma mais \u00e1gil e segura, permitindo a an\u00e1lise em tempo real e a cria\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios mais precisos e atualizados. Isso se alinha ao crescente movimento de Data Mesh, onde os dados s\u00e3o tratados como produtos e a sua descentraliza\u00e7\u00e3o \u00e9 favorecida.<\/p>\n\n\n\n

3. Inova\u00e7\u00f5es em seguran\u00e7a e governan\u00e7a de dados<\/h2>\n\n\n\n

A seguran\u00e7a de dados e a governan\u00e7a <\/a>est\u00e3o entre as maiores preocupa\u00e7\u00f5es para as empresas, especialmente com o aumento da regulamenta\u00e7\u00e3o de privacidade de dados, como o GDPR e a LGPD. Daqui para frente, podemos esperar que o Microsoft Fabric avance ainda mais na oferta de ferramentas robustas para garantir a conformidade e a prote\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\n\n\n\n

A Microsoft deve continuar a aprimorar seus recursos de governan\u00e7a de dados<\/strong> dentro do Fabric, com funcionalidades mais sofisticadas de controle de acesso, auditoria e rastreamento de dados. Ferramentas automatizadas de compliance que verificam continuamente se as pr\u00e1ticas de dados est\u00e3o em conformidade com as regulamenta\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m est\u00e3o previstas.<\/p>\n\n\n\n

4. Desenvolvimento de capacidades Multicloud<\/h2>\n\n\n\n

Embora o Fabric seja altamente otimizado para o Azure<\/strong>, o ambiente de nuvem da Microsoft, a tend\u00eancia \u00e9 que o suporte a ambientes multicloud<\/strong> seja ainda mais ampliado. Isso inclui maior interoperabilidade com outros provedores de nuvem, como AWS e Google Cloud. As empresas, especialmente aquelas que operam em v\u00e1rios ambientes de nuvem, poder\u00e3o tirar proveito do Fabric sem comprometer suas infraestruturas existentes.<\/p>\n\n\n\n

Essa abordagem multicloud permitir\u00e1 que organiza\u00e7\u00f5es aproveitem as melhores ofertas de diferentes provedores, combinando os recursos de intelig\u00eancia de dados do Fabric com a flexibilidade operacional das nuvens p\u00fablicas e privadas.<\/p>\n\n\n\n

5. Experi\u00eancia do usu\u00e1rio e capacidades de automa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Um dos pilares do Microsoft Fabric \u00e9 sua capacidade de fornecer uma experi\u00eancia de usu\u00e1rio intuitiva e acess\u00edvel. Com o avan\u00e7o das ferramentas de automa\u00e7\u00e3o<\/strong> e IA, espera-se que a interface se torne ainda mais fluida, facilitando a cria\u00e7\u00e3o de pipelines de dados automatizados e relat\u00f3rios avan\u00e7ados.<\/p>\n\n\n\n

Funcionalidades como integra\u00e7\u00f5es de arrastar e soltar<\/strong>, automa\u00e7\u00f5es baseadas em eventos e fluxos de trabalho inteligentes permitir\u00e3o que analistas de dados, engenheiros de dados e outros usu\u00e1rios t\u00e9cnicos e n\u00e3o t\u00e9cnicos obtenham resultados mais rapidamente e com menor esfor\u00e7o. A ideia \u00e9 que o Fabric continue se destacando como uma ferramenta poderosa para acelerar o ciclo de vida de dados, desde a ingest\u00e3o at\u00e9 a an\u00e1lise final.<\/p>\n\n\n\n

6. Ado\u00e7\u00e3o de Novos Modelos de Dados<\/h2>\n\n\n\n

Outro ponto de destaque no futuro do Microsoft Fabric \u00e9 o suporte para novos modelos de dados<\/strong>. \u00c0 medida que as empresas continuam a diversificar suas fontes de informa\u00e7\u00e3o, \u00e9 prov\u00e1vel que o Fabric suporte formatos de dados mais din\u00e2micos, como dados n\u00e3o estruturados de m\u00eddias sociais, IoT e fluxos de eventos. Isso permitir\u00e1 uma an\u00e1lise ainda mais abrangente e estrat\u00e9gica, que levar\u00e1 em considera\u00e7\u00e3o um volume e variedade de dados sem precedentes.<\/p>\n\n\n\n

Novos recursos em Preview<\/h2>\n\n\n\n

Al\u00e9m das inova\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas em intelig\u00eancia artificial, multicloud, e automa\u00e7\u00e3o de dados, o Microsoft Fabric est\u00e1 ampliando suas capacidades com diversos novos recursos em preview que prometem transformar ainda mais o cen\u00e1rio de dados e an\u00e1lise. Vamos explorar alguns desses recursos que est\u00e3o moldando o futuro do Microsoft Fabric:<\/p>\n\n\n\n

1. Pools de capacidade personalizados<\/h3>\n\n\n\n

Com os pools de capacidade em preview<\/strong>, administradores de capacidade agora t\u00eam a flexibilidade de criar pools personalizados com base nas suas necessidades espec\u00edficas de carga de trabalho. Isso oferece um controle granular sobre os recursos de computa\u00e7\u00e3o, permitindo que engenheiros de dados e cientistas de dados configurem pools do Spark diretamente nas configura\u00e7\u00f5es do workspace, otimizando suas opera\u00e7\u00f5es e efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

2. CI\/CD para pipelines de dados<\/h3>\n\n\n\n

O CI\/CD<\/strong> (Integra\u00e7\u00e3o Cont\u00ednua\/Entrega Cont\u00ednua) para pipelines de dados do Data Factory no Fabric agora est\u00e1 em preview. A integra\u00e7\u00e3o com o Git e pipelines de implanta\u00e7\u00e3o torna mais f\u00e1cil automatizar a entrega de pipelines de dados, garantindo maior agilidade no desenvolvimento e confiabilidade nos processos de atualiza\u00e7\u00e3o e entrega de dados.<\/p>\n\n\n\n

3. AutoML e ajuste de hiperpar\u00e2metros no synapse data science<\/h3>\n\n\n\n

O novo AutoML do Synapse Data Science<\/strong> est\u00e1 em preview, permitindo a automa\u00e7\u00e3o do workflow de aprendizado de m\u00e1quina, tornando mais acess\u00edvel a cria\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de modelos sem interven\u00e7\u00e3o manual. Junto a isso, o ajuste de hiperpar\u00e2metros com o FLAML<\/strong> (Fast and Lightweight AutoML), tamb\u00e9m em preview, permite uma abordagem mais eficiente e econ\u00f4mica para encontrar os melhores par\u00e2metros de modelos de machine learning.<\/p>\n\n\n\n

4. Copilot no fabric<\/h3>\n\n\n\n

Agora dispon\u00edvel globalmente, o Copilot no Fabric<\/strong> oferece assistentes virtuais inteligentes que suportam diversos servi\u00e7os dentro do ambiente do Fabric, como Power BI, Data Factory, Engenharia de Dados, Ci\u00eancia de Dados e Intelig\u00eancia em Tempo Real. Essa integra\u00e7\u00e3o promete aprimorar ainda mais a usabilidade e a efici\u00eancia no trabalho com dados, simplificando tarefas complexas atrav\u00e9s de automa\u00e7\u00f5es inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

5. Data activator<\/h3>\n\n\n\n

O Data Activator<\/strong>, agora em preview, facilita a a\u00e7\u00e3o direta sobre os dados no Fabric, habilitando automa\u00e7\u00f5es em tempo real. Isso pode transformar a forma como as empresas reagem \u00e0s mudan\u00e7as de dados, permitindo que decis\u00f5es e a\u00e7\u00f5es sejam tomadas de forma r\u00e1pida e eficiente.<\/p>\n\n\n\n

6. Fluxos de trabalho no Data Factory<\/h3>\n\n\n\n

Baseados no Apache Airflow, os fluxos de trabalho de dados<\/strong> em preview no Data Factory proporcionam uma cria\u00e7\u00e3o, agendamento e monitoramento mais suaves para pipelines de dados baseados em Python. Essa integra\u00e7\u00e3o permitir\u00e1 fluxos de trabalho mais eficientes e flex\u00edveis, especialmente para empresas que dependem de automa\u00e7\u00f5es complexas.<\/p>\n\n\n\n

7. Dom\u00ednios no OneLake<\/h3>\n\n\n\n

O preview dos dom\u00ednios no OneLake<\/strong> traz uma forma de organizar os dados em uma malha l\u00f3gica, permitindo a governan\u00e7a federada. Os subdom\u00ednios e a capacidade de mover espa\u00e7os de trabalho entre dom\u00ednios facilitam a organiza\u00e7\u00e3o e o controle de dados dentro de grandes corpora\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

8. Compartilhamento de dados externos<\/h3>\n\n\n\n

Outro recurso em preview \u00e9 o compartilhamento de dados externos<\/strong>, que permite que usu\u00e1rios do Fabric compartilhem dados com outros usu\u00e1rios em diferentes locat\u00e1rios do Fabric. Essa funcionalidade pode abrir novas possibilidades de colabora\u00e7\u00e3o entre empresas e parceiros de neg\u00f3cios, simplificando o fluxo de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

9. Runtime 1.3 do Fabric<\/h3>\n\n\n\n

O Runtime 1.3 do Fabric<\/strong>, que traz compatibilidade com Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, e Python 3.11, est\u00e1 em preview. Essa vers\u00e3o tamb\u00e9m integra melhor a ci\u00eancia de dados com a linguagem R e o Copilot, melhorando a experi\u00eancia de cientistas de dados em todo o ecossistema do Fabric.<\/p>\n\n\n\n

10. Conector Fabric Spark para Synapse Data Warehouse<\/h3>\n\n\n\n

O conector Fabric Spark para Synapse Data Warehouse<\/strong>, em preview, simplifica o trabalho com grandes volumes de dados em armaz\u00e9ns de dados SQL. Cientistas de dados e desenvolvedores Spark poder\u00e3o acessar e manipular dados com uma API Spark, integrando melhor an\u00e1lise de dados e armazenamento.<\/p>\n\n\n\n

Transforme os dados com apoio de um time especialista em IA e Microsoft Fabric<\/h2>\n\n\n\n

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