Skip to content

Accelerera Microsoft Fabric med TimeXtender

TimeXtender Holistic Data Integration Framework

Data är pulsen och avgörande i moderna företag, men att hantera det effektivt kan vara en skrämmande utmaning. Med den ökande mängden datakällor, format och plattformar behöver organisationer en robust och flexibel lösning som kan hantera hela datalivscykeln, från insamling till analys.

Microsoft Fabric är en omfattande molnbaserad analysplattform som integrerar olika Microsoft-datatjänster, såsom OneLake, Lakehouse, Warehouse och Power BI, till en enhetlig och sömlös upplevelse. Dock är Microsoft Fabric inte tillräckligt för att fullt ut utnyttja datans kraft.

TimeXtender är en dataintegrationslösning som förbättrar och utökar Microsoft Fabrics kapaciteter genom att tillhandahålla automatisering, metadatahantering, styrning och efterlevnad. TimeXtender förenklar och påskyndar processerna för databeredning, modellering och dokumentation, vilket gör det möjligt för organisationer att bygga en sammanhängande datafabric över Microsofts dataplattformar. Genom att kombinera TimeXtender och Microsoft Fabric kan organisationer uppnå en pragmatisk, effektiv och framtidssäker lösning för sina databehov.

Vad är Microsoft Fabric?

 

Microsoft Fabric är ett nytt initiativ från Microsoft som syftar till att förenkla hur organisationer hanterar sina data. Det tar itu med ett vanligt problem som många företag står inför: att hantera stora mängder data spridda över olika platser och format. Genom att fokusera på att minimera onödig datakopiering, presenterar Microsoft Fabric en lösning som är både praktisk och nödvändig i dagens datadrivna värld.

I centrum för Microsoft Fabric står konceptet med en data fabrik. Detta tillvägagångssätt centraliserar datalagring, vilket minskar behovet av flera kopior av samma data. Det använder Delta Parquet-formatet i en enda datalake, vilket skapar en enda sanningskälla för all organisationsdata. Denna integration är särskilt användbar för företag som hanterar stora och mångsidiga data uppsättningar. Microsoft Fabric organiserar inte bara data mer effektivt, utan säkerställer också att det är lättillgängligt för olika applikationer, från analys till maskininlärning.

Genom att anpassa sig till företagens utvecklande behov lovar Microsoft Fabric att vara ett viktigt verktyg i det moderna datastyrningsarsenalet.

Hur skiljer sig detta från Azure Synapse?

 

Microsoft Fabric och Azure Synapse Analytics representerar båda betydande framsteg inom dataanalys, men de skiljer sig åt på flera viktiga punkter.

Tjänstemodell

 
  • Microsoft Fabric: Som en Software as a Service (SaaS) erbjuder Microsoft Fabric en mer hanterad och strömlinjeformad upplevelse. Detta förenklar hanteringen och installationen, vilket gör det användarvänligt, särskilt för organisationer som föredrar en hands-off-approach.
  • Azure Synapse Analytics: Genom att fungera som en Platform as a Service (PaaS) lösning, tillåter Azure Synapse mer kontroll och anpassning. Men denna flexibilitet kan introducera komplexiteter i konfiguration och hantering, vilket kräver mer teknisk expertis.
 

Warehouse utrymme

 
  • Microsoft Fabric: Fabrics Warehouse-komponent använder Delta Lake-tabeller i parquet-format, vilket erbjuder effektiv hantering av stora data uppsättningar och specifika analys typer.
  • Azure Synapse: Det använder dedikerade SQL-pooler och en Massively Parallel Processing (MPP) motor på relationslagring, idealiskt för storskaliga datalagringslösningar.
 

SQL-frågor

 
  • Microsoft Fabric använder Polaris Engine för T-SQL-frågor på Delta-tabeller, vilket återspeglar dess anpassningsförmåga till olika databehandlingskrav. Det stöder dock för närvarande inte kommandon som ALTER TABLE och TRUNCATE TABLE, och vissa vanliga SQL-datatyper som datetime och nvarchar stöds inte heller. Dessa begränsningar kan påverka vissa datahanterings- och analysanvändningsfall.

Både Microsoft Fabric och Azure Synapse har sina styrkor och begränsningar, och valet beror i stor utsträckning på organisationens specifika krav, tekniska expertis och långsiktiga datastrategi.

 

Komponenter i Microsoft Fabric

 

Microsoft Fabric Components

Illustrationen ovan visar en lagrad arkitektur av Microsoft Fabric. Låt oss utforska varje lager från botten och uppåt:

  • OneLake: Längst ner finns OneLake, vilket innebär en enhetlig datalake som konsoliderar olika dataformat. Termen ”OneLake” antyder ett enda, centraliserat arkiv där data i Delta-Parquet-format lagras. Detta är en analogi för en datalakehouse, som är en modern arkitektur som kombinerar funktionerna hos en datalake och ett datalager.
    • Warehouse & Lakehouse: Dessa två datalagringskoncept dyker upp igen, vilket stärker deras grundläggande roller i arkitekturen. Båda visas använda Delta-Parquet-formatet, vilket antyder ett optimerat format för både transaktionella och analytiska arbetsbelastningar.
    • Kusto DB: Troligtvis en referens till Azure Data Explorer, en snabb och mycket skalbar datautforskningsservice för logg- och telemetridata.
    • Dataset: Detta är där data organiseras i strukturerade format som är redo för analys och konsumtion av affärsintelligensverktyg som Power BI.
  • OneSecurity: Positionerat ovanför OneLake representerar OneSecurity ett säkerhetslager som omfattar dataskydd, åtkomstkontroll och efterlevnad över hela ekosystemet. Detta säkerställer att data inom OneLake hanteras säkert och är i enlighet med industristandarder och regler.
  • Serverless Compute: Detta lager indikerar tillgängligheten av on-demand compute-resurser som kan bearbeta data utan att behöva hantera infrastruktur. Det visar två bearbetningsspråk eller motorer:
  • T-SQL: Transact-SQL, som är SQL Servers utvidgning av SQL som används för att fråga och hantera relationsdatabaser.Spark: Ett open-source distribuerat bearbetningssystem som används för stora databelastningar.KQL: Kusto Query Language, som används för att fråga stora datamängder lagrade i Kusto DB (en del av Azure Data Explorer).Analysis Services: En teknik inom Microsoft BI-stacken som tillåter att data bearbetas till en semantisk modell och sedan frågas av användare.
  • Synapse Data Warehousing: Den övre vänstra blocket antyder användningen av traditionella datalagringstekniker inom Microsoft-ekosystemet, troligtvis med hjälp av T-SQL för datamanipulation och hantering.
  • Synapse Data Engineering: Intill datalagring innebär dataengineering att förbereda och transformera data för analys, troligtvis med hjälp av Apache Spark för stora databehandlingar.
  • Data Factory: Detta hänvisar till Azure Data Factory, en molnbaserad dataintegrationstjänst som gör det möjligt för användare att skapa, schemalägga och hantera datapipelines för datatransformation.
  • Synapse Data Science: Detta block indikerar en komponent fokuserad på data science-uppgifter, som kan inkludera maskininlärning och statistisk modellering.
  • Synapse Real-Time Analytics: Detta antyder kapaciteten för att analysera data i realtid, möjligen genom strömmande databehandling och analys.
  • Power BI: Microsofts affärsanalystjänst som tillhandahåller interaktiva visualiseringar och affärsintelligenskapaciteter med ett gränssnitt som är tillräckligt enkelt för att slutanvändare ska kunna skapa sina egna rapporter och instrumentpaneler.
 

Fördelar med Microsoft Fabric

 
  • Omfattande Analysintegration: Microsoft Fabric integrerar olika aspekter av dataanalys till en enda plattform. Det strömlinjeformar processer som sträcker sig från datarörelse och lagring till avancerade data science-applikationer och affärsintelligensverktyg. Denna integration förenklar inte bara arbetsflödet för dataanalys utan säkerställer också att alla komponenter fungerar sömlöst tillsammans, vilket ökar den totala effektiviteten.
  • OneLake – Enhetligt Dataarkiv: OneLake, en kärnfunktion i Microsoft Fabric, fungerar som en centraliserad datalake. Den lagrar alla typer av analysdata, oavsett format eller källa, på en enda plats. Denna centraliserade metod för datalagring är avgörande för att upprätthålla datakonsistens, minska dataduplicering och förenkla åtkomsten över hela organisationen.
  • Synapse Real-Time Analytics: Genom att möta behovet av realtidsdataanalys erbjuder Microsoft Fabric Synapse Real-Time Analytics. Denna funktion gör det möjligt för organisationer att utföra komplex analys i realtid genom att integrera data från olika källor. Den stöder automatisk datastreaming, effektiv indexering och generering av realtidsfrågor och visualiseringar, vilket demokratiserar dataåtkomst för alla teammedlemmar.
  • Lakehouse Architecture för enhetlig hantering och styrning: Microsoft Fabrics lakehouse-arkitektur kombinerar det bästa från datalakes och datalager. Denna arkitektur, byggd på en SaaS-modell med multi-cloud-kapabiliteter, lagrar data i ett delta lake-format som är tillgängligt för alla verktyg som kan läsa detta format. Lakehouse-arkitekturen förbättrar samarbetet och strömlinjeformar datahanteringen samtidigt som den tillhandahåller enhetlig säkerhet över hela organisationen.
  • AI-drivna analyser: Microsoft Fabric integrerar Azure Machine Learning och Power BI, vilket gör det möjligt för företag att erhålla sofistikerade insikter genom att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller direkt inom plattformen. Plattformen har också automatiserad maskininlärning (AutoML) för effektiv modellbyggnad och distribution, AI-drivna databerikningsprocesser för automatisk detektering av datatyper, relationer och avvikelser, och realtidsanalys drivna av AI för snabba databaserade beslut.
  • Säkerhet och efterlevnad: Microsoft Fabric är byggt på en säker och efterlevnadssäker plattform. Den inkluderar robusta säkerhetsåtgärder som motståndskraft, villkorlig åtkomst och en säker lockbox för att säkerställa dataskydd. Denna nivå av säkerhet är nödvändig för att upprätthålla dataintegritet och efterleva regulatoriska krav.
  • Mångsidig datakällintegrering: Plattformens förmåga att ansluta till en mängd olika datakällor, inklusive lokala, molnbaserade och strömmande data, är en betydande fördel. Denna mångsidighet gör det enklare att samla in och analysera data från olika delar av en organisation, vilket underlättar omfattande end-to-end analytiska lösningar.
  • Förbättrad datakvalitet: Microsoft Fabric inkluderar funktioner som avsevärt förbättrar datakvaliteten. Strömlinjeformad dataintegration, tillsammans med datarensning och valideringsprocesser, säkerställer säkerheten, kvaliteten och tillförlitligheten av data genom hela dess livscykel, från insamling till analys och visualisering.

Förutom dess kärnfunktioner integreras Microsoft Fabric med andra Microsoft-produkter som Excel, Teams och Office 365, vilket ger en sömlös användarupplevelse. Det är ett betydande steg framåt för att förenkla datanalyslandskapet och möjliggör för organisationer att fokusera på resultat snarare än teknikens komplexitet.

POTENTIELLA UTMANINGAR MED ATT ANVÄNDA MICROSOFT FABRIC

 
  • Migration och implementering: Migrationsprocessen till Microsoft Fabric kan vara komplex och osäker, särskilt med tanke på att teknologin fortfarande är ny. Migrationsprocessen kan involvera flera scenarier och faser, vilket kan öka komplexiteten.
  • Brist på teknisk kompetens och inlärningskurva: Microsoft Fabric kräver en viss nivå av teknisk expertis. Affärsanvändare kan sakna de tekniska färdigheterna för att själva upptäcka insikter. Den branta inlärningskurvan och behovet av expertis och integration kan också utgöra utmaningar. Microsoft adresserar detta problem genom att erbjuda utbildnings- och certifieringsprogram, men dessa kräver fortfarande tid och ekonomiska investeringar.
  • Namnförvirring: Plattformens namn, ”Fabric”, har orsakat förvirring på grund av Microsofts tidigare användning av namnet för andra initiativ inom dess ekosystem, såsom Azure Service Fabric och Office UI Fabric. Detta har lett till frågor om Microsoft Fabrics unika identitet och positionering, vilket skapar tvetydighet för SEO och allmän resursupptäckt i dokumentationen.
  • Synapse-förvirring: Det finns också potentiell förvirring mellan Synapse-varumärket och Microsoft Fabric-varumärket, eftersom vissa användare kan se Fabric som en omprofilering av Synapse. Denna förvirring förvärras av användningen av Synapse-namnet för vissa av T-SQL-upplevelserna inom Fabric.
  • Påverkan på befintliga tjänster: Det finns oro över den potentiella påverkan av Microsoft Fabric på befintliga tjänsteerbjudanden såsom Azure Synapse, Power BI och Azure Data Factory. Det finns osäkerhet om hur dessa tjänster kommer att påverkas av introduktionen av Fabric, inklusive frågor om framtida utveckling, support, integration eller potentiell ersättning av Fabric. Detta har lett till frågor om hur befintliga kunder kommer att migrera sina arbetsbelastningar till Fabric och om Fabric är redo för produktion.
  • Produktionsberedskap: Microsoft Fabric anses ännu inte vara redo för produktion, och det finns inga definitiva tidslinjer för dess fulla beredskap. Detta kan skapa osäkerhet och tvekan hos beslutsfattare som vill investera i en pålitlig och etablerad lösning.
  • Kostnadshantering: Kostnaden för att använda Microsoft Fabric kan vara en utmaning, särskilt för mindre organisationer eller startups. Prismodellen baseras på kapacitet, vilket innebär att organisationer behöver köpa Fabric-kapacitet för att utnyttja dess tjänster.
  • Plattformoberoende flexibilitet: Jämfört med andra Data Fabric-lösningar kan Microsoft Fabric ha begränsningar när det gäller flexibilitet och stöd för icke-Microsoft-ekosystem. Data Fabric är designad för att vara plattformoberoende och fungera med olika distributionsplattformar och databehandlingsmetoder, vilket kan ge mer flexibilitet jämfört med Microsoft Fabric.
  • Leverantörsinlåsning: Som en all-in-one lösning kan Microsoft Fabric potentiellt leda till leverantörsinlåsning, där kunder blir beroende av Microsofts ekosystem och har svårt att byta till en annan leverantör utan att ådra sig betydande kostnader.
 

VANLIGA MISSUPPFATTNINGAR OM MICROSOFT FABRIC

 

Som med all avancerad teknologi är det avgörande för företag att förstå vad Microsoft Fabric verkligen erbjuder i förhållande till vanliga missuppfattningar:

  • Microsoft Fabric som enbart en omprofilering: Även om Microsoft Fabric integrerar befintliga komponenter som Azure Data Lake, Azure Synapse och Azure Data Factory, erbjuder det en mer enhetlig, integrerad SaaS-analysplattform som går bortom kapaciteten hos dessa enskilda tjänster.
  • Microsoft Fabric är endast lämplig för stora företag: Även om Microsoft Fabric är robust nog att hantera de komplexa behoven hos stora företag, är det också flexibelt och skalbart, vilket gör det lämpligt för företag av alla storlekar. Dess förmåga att effektivt hantera stora datasätt och tillhandahålla realtidsanalys gör det till ett värdefullt verktyg för både stora företag och mindre företag som vill utnyttja sina data effektivt.
  • Microsoft Fabric eliminerar behovet av en holistisk dataintegrationslösning: Microsoft Fabric är en omfattande molnbaserad analysplattform. Men Microsoft Fabric ensam är inte tillräckligt för att fullt ut utnyttja datans kraft. TimeXtender är en dataintegrationslösning som förbättrar och utökar Microsoft Fabrics kapaciteter genom att tillhandahålla automatisering, metadatahantering, styrning och efterlevnad.

TimeXtender förenklar och påskyndar processerna för databeredning, modellering och dokumentation, vilket gör det möjligt för organisationer att bygga en sammanhängande datafabric över Microsofts dataplattformar. Genom att kombinera TimeXtender och Microsoft Fabric kan organisationer uppnå en pragmatisk, effektiv och framtidssäker lösning för sina databehov.

VAD ÄR TIMEXTENDER?

 

TimeXtender är den holistiska lösningen för dataintegration.

TimeXtender tillhandahåller alla funktioner du behöver för att bygga en robust, säker och samtidigt smidig infrastruktur för analys och AI på det snabbaste, mest effektiva sättet möjligt – allt inom ett enda, lågt-kod-användargränssnitt.

Genom att utnyttja AI och metadata för att förena varje lager i datastacken och automatisera manuella processer, möjliggör TimeXtender att du kan samla in, förbereda och leverera affärsklara data 10 gånger snabbare, samtidigt som du minskar dina kostnader med 70%-80%.

Vi gör allt detta av en enkel anledning: för att tid är viktigt.

 

TIMEXTENDERS KAPACITETER

 

Samla in dina data

Ingestionskomponenten är där TimeXtender konsoliderar rådata från fristående källor till Microsoft OneLake (eller andra plattformar såsom Azure, Snowflake och AWS). Dessa rådata används ofta i data science-fall, som att träna maskininlärningsmodeller för avancerad analys.

Bygg en datafabric för holistisk dataintegration: TimeXtenders datafabric-ansats integrerar sömlöst olika datakällor, vilket skapar en enhetlig och tillgänglig datamiljö. Denna integration stödjer omfattande analyser och avancerad data science, vilket gör det möjligt för organisationer att fullt ut utnyttja sina datatillgångar för att fatta välgrundade beslut.

  • Universell anslutning: TimeXtender tillhandahåller en katalog med över 250 förbyggda, fullt hanterade datakopplingar, med ytterligare stöd för alla anpassade datakällor. TimeXtender stöder en mängd olika datakälltyper, inklusive SaaS-applikationer (som Salesforce, Google Analytics, Facebook, etc.), filer (JSON, XML, CSV, Excel, etc.), API, molndatabaser (Azure, Snowflake, etc.), lokala databaser och ERP-system.
  • Centraliserad datalake-skapande: TimeXtender utmärker sig vid skapandet av centraliserade datalakes genom att enkelt samla in data från en mängd olika källor. Denna kapacitet säkerställer att organisationer kan etablera ett enhetligt och lättillgängligt arkiv för sina data, vilket främjar datakonsistens och underlättar avancerade analys- och data science-initiativ.
  • Automatisera insamlingstjänster: Ingestionskomponenten gör det möjligt för dig att definiera omfattningen (vilka tabeller) och frekvensen (schemat) för datatransfereringar för varje av dina datakällor. Genom att lära sig från tidigare körningar kan ingestionskomponenten automatiskt ställa in och underhålla objektsberoenden, optimera dataladdning och orkestrera uppgifter.
  • Påskynda datatransfereringar med inkrementell laddning: TimeXtender erbjuder möjligheten att endast ladda de data som nyligen har skapats eller ändrats, istället för hela datasetet. Eftersom mindre data laddas, kan du avsevärt minska bearbetningstiderna och påskynda insamling, validering och transformation.
  • Inga fler trasiga pipelines: TimeXtender tillhandahåller ett mer intelligent och automatiserat tillvägagångssätt för dataflödeshantering. När en förändring görs i dina datakällor eller system, tillåter TimeXtender dig att omedelbart sprida dessa förändringar över hela datamiljön med några få klick – inga fler manuella felsökningar och reparationer av trasiga pipelines.
 

Förbered dina data

 

Förberedelsekomponenten är där du rensar, validerar, berikar, transformerar och modellerar data till en ”enda sanning” i ditt datalager.

  • Förvandla rådata till en enda sanning: Förberedelsekomponenten gör det möjligt för dig att välja rådata från datalaken, rensa, validera och berika dessa data, och sedan definiera och utföra transformationer. När denna databerikningsprocess är klar kan du sedan kartlägga dina rena, tillförlitliga data till dimensionella modeller för att skapa en ”enda sanning” för din organisation.
  • **Kraftfulla datatransformationer med minimal kodning:**Oavsett om du bara ändrar ett nummer från positivt till negativt eller utför komplexa beräkningar med många fält i en tabell, gör TimeXtender datatransformationsprocessen enkel och lätt. Alla transformationer kan utföras inom vårt lågt-kod-användargränssnitt, vilket eliminerar behovet av att skriva komplex kod, minimerar risken för fel och avsevärt påskyndar transformationsprocessen. Dessa transformationer kan göras ännu kraftfullare när de kombineras med villkor, dataselektionsregler och anpassad kod, om så behövs.
  • En modern ansats till datamodellering: Vår datalagermodell gör det möjligt för dig att bygga ett mycket strukturerat och organiserat arkiv av tillförlitliga data för att stödja affärsintelligens och analysfall. Vår datalagermodell börjar med den traditionella dimensionella modellen och förbättrar den med ytterligare tabeller och fält som ger värdefulla insikter till datakonsumenter. På grund av detta är vår datalagermodell lättare att förstå och använda, svarar på fler frågor och är mer anpassningsbar till förändring.
 

Leverera dina data

 

Leveranskomponenten tillhandahåller hela din organisation med ett semantiskt lager, en förenklad, konsekvent och affärsvänlig vy av alla dataprodukter som finns tillgängliga för din organisation. Detta semantiska lager maximerar dataupptäckt och användbarhet, säkerställer datakvalitet och förenar tekniska och icke-tekniska team kring ett gemensamt datorspråk.

  • Maximera datanyttan med ett semantiskt lager: TimeXtender höjer vår datalagermodell genom att lägga till ett semantiskt lager. Detta lager fungerar som en brygga, som översätter de tekniska aspekterna av den dimensionella modellen – med sina faktatabeller och dimensionstabeller – till affärstermer som är lättförståeliga för användare på alla tekniska nivåer. Medan den dimensionella modellen organiserar data effektivt för analys, tolkar och presenterar det semantiska lagret dessa data på ett sätt som stämmer överens med vardagligt affärsspråk. Detta tvålagers tillvägagångssätt säkerställer att data inte bara lagras optimalt för analys, utan också är lättillgängliga för affärsbeslut.
  • Öka agiliteten med dataprodukter: Det semantiska lagret gör det möjligt att snabbt skapa avdelnings- eller ändamålsspecifika modeller av dina data, ofta kallade ”dataprodukter”. Dessa kuraterade dataprodukter levererar endast den relevanta delmängden data som varje affärsenhet behöver (försäljning, marknadsföring, ekonomi, etc.), istället för att överväldiga dem med all rapporterbar data i datalagret. Det semantiska lagret fungerar sedan som en centraliserad ”butik” (eller marknadsplats) för alla dina dataprodukter, vilket möjliggör enkel dataupptäckt, åtkomst och användbarhet för användare över hela din organisation.
  • Distribuera till ditt val av visualiseringsverktyg: Dataprodukter kan distribueras till ditt val av visualiseringsverktyg (såsom Power BI, Tableau eller Qlik) för snabb skapande och flexibel modifiering av instrumentpaneler och rapporter. Eftersom dataprodukter skapas inom TimeXtender, kommer de alltid att tillhandahålla konsekventa fält och siffror, oavsett vilket visualiseringsverktyg du använder. Detta ”headless” tillvägagångssätt till BI förbättrar avsevärt datastyrning, kvalitet och konsekvens, vilket säkerställer att alla användare konsumerar en enda sanning.
 

Modulära komponenter, integrerad funktionalitet

 

TimeXtenders modulära ansats och molnbaserade instanser ger dig friheten att bygga varje av dessa tre komponenter separat (t.ex. en enda datalake) eller alla tillsammans som en komplett och integrerad datafabric-lösning.

 

HUR KAN TIMEXTENDER PÅSKYNDA MICROSOFT FABRIC BASERAD DATASLÖSNING?

 

TimeXtender förbättrar avsevärt datalösningar byggda på Microsoft Fabric genom att strömlinjeforma olika aspekter av datastyrning. Det förenklar migration, förbättrar dataintegration och ökar analytiska kapaciteter.

Denna integration med Microsoft Fabric gör det möjligt för företag att mer effektivt hantera, bearbeta och utnyttja sina data. Med TimeXtenders stöd kan organisationer övervinna vanliga utmaningar som är förknippade med komplexa datamiljöer och realisera den fulla potentialen hos sina Microsoft Fabric-baserade system.

Hur TimeXtender påskyndar Microsoft Fabric

 
  • Sömlös migration till Microsoft Fabric: TimeXtender strömlinjeformar processen att övergå till Microsoft Fabric och erbjuder en smidig migrationsväg för organisationer. Oavsett om de flyttar från äldre system eller andra dataplattformar, säkerställer TimeXtender en problemfri övergång, vilket minimerar störningar och maximerar fördelarna med Microsoft Fabrics avancerade datakapaciteter.
  • Datainsamling till OneLake: TimeXtender strömlinjeformar processen att samla in data till Microsoft Fabrics OneLake. Det stöder integrationen av data från över 250 källor, inklusive molntjänster och lokala databaser, med stöd för alla anpassade datakällor. Detta säkerställer ett smidigt, effektivt flöde av data till OneLake, vilket gör det möjligt för företag att fullt ut utnyttja den enhetliga dataarkivet hos Microsoft Fabric.
  • Holistisk metadatahantering: TimeXtender kan tillhandahålla ett omfattande metadatahanteringslager som fungerar i tandem med Microsoft Fabrics datatjänster. Genom att förena metadata över alla lager i datastacken, säkerställer TimeXtender att data förblir konsekventa, exakta och lättillgängliga inom Microsoft Fabric-miljön. Detta kan avsevärt påskynda processen att samla in, förbereda och leverera affärsklara data.
  • Transformation och modellering för Microsoft Fabric: Med TimeXtenders lågt-kod-miljö kan användare transformera och modellera sina data inom Microsoft Fabric, vilket automatiserar och förenklar processen att göra data analysredo.
  • **AI-drivna kodgenerering:**TimeXtender inkluderar AI-drivna kodgenereringskapaciteter inom Microsoft Fabric. Denna funktion genererar automatiskt nödvändig transformations- och distributionskod, vilket minskar manuella insatser och ökar produktiviteten.
  • AI-drivna prestationsoptimering: I sammanhanget med Microsoft Fabric använder TimeXtender AI-algoritmer för att optimera databehandlingsprestanda. Detta inkluderar intelligent dataladdning och dataflödesoptimering inom OneLake och andra datamiljöer, vilket säkerställer effektiva och högpresterande dataoperationer.
  • End-to-end dataorkestrering: TimeXtender tillhandahåller omfattande orkestreringskapaciteter inom Microsoft Fabric, som hanterar hela datalivscykeln från insamling, till transformation, till slutleverans till visualiserings- och rapporteringsverktyg, vilket säkerställer ett sömlöst arbetsflöde över olika stadier.
  • Datakvalitet och validering: TimeXtender säkerställer att datakvalitet och validering står i främsta rummet för dataoperationer inom Microsoft Fabric och OneLake. Det erbjuder omfattande datarensnings-, validerings- och berikningskapaciteter, vilket garanterar att data som används för analys är exakta och pålitliga, vilket resulterar i mer trovärdiga insikter.
  • Datalinjer och dokumentation: Med TimeXtender blir spårning av datalinjer och upprätthållande av dokumentation enkelt i Microsoft Fabric-miljön. Det tillhandahåller en tydlig och transparent vy över hur data flödar genom systemet, vilket säkerställer efterlevnad och underlättar revisionskrav, samtidigt som dokumentationsprocessen för dataresurser förenklas.
  • Dataupptäckt och semantiskt lager: TimeXtender möjliggör effektiv dataupptäckt och skapande av ett semantiskt lager inom Microsoft Fabric. Detta gör det lättare för affärsanvändare att utforska och dra insikter från den stora mängden data som finns tillgänglig inom Microsoft Fabric och OneLake.
  • Datastyrning och efterlevnad: TimeXtender säkerställer dataintegritet och efterlevnad inom Microsoft Fabric genom att skapa en stark grund för datastyrning, vilket är nödvändigt för pålitlig BI och analys.
  • Robust säkerhet: TimeXtender prioriterar säkerheten för dina data inom Microsoft Fabric och OneLake-ekosystemet. Vår ansats till säkerhet bygger på att utnyttja metadata för att strömlinjeforma, orkestrera och distribuera dataoperationer, vilket säkerställer att vi aldrig rör dina faktiska data. Detta innebär att din känsliga information förblir orörd och säker, vilket minimerar risken för dataintrång eller obehörig åtkomst samtidigt som det ger ett robust skydd för dina värdefulla dataresurser.
  • Enhetligt, lågt-kod-gränssnitt: TimeXtender erbjuder ett enhetligt, lågt-kod-gränssnitt som integreras sömlöst med Microsoft Fabric. Detta gränssnitt förenklar processen att hantera komplexa dataarbetsflöden inom Fabric-miljön, inklusive interaktioner med OneLake. Lågt-kod-aspekten minskar avsevärt behovet av omfattande kodning, vilket gör datastyrning tillgängligt för en bredare uppsättning användare och kompetensnivåer.
  • Att överbrygga funktionella gap: Microsoft Fabric har övergått från traditionella relationsdatabas-hanteringssystem (RDBMS), vilket kan innebära en brant inlärningskurva för användare som är vana vid dessa system. TimeXtender förenklar denna övergång genom att abstrahera komplexiteten hos kodning i T-SQL eller Spark som krävs i Fabric Warehouses och Delta Lakes. Det tillhandahåller ett mer bekant och intuitivt sätt att hantera och interagera med dessa system, vilket överbryggar kunskapsklyftorna. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för användare att leverera kraftfulla datalösningar inom Microsoft Fabric upp till 10 gånger snabbare än att använda de verktyg som finns tillgängliga i Fabric ensamma.
  • Kodportabilitet och flexibilitet: TimeXtenders arkitektur säkerställer att dina datalösningar inte är inlåsta i OneLake. Det erbjuder flexibiliteten att porta kod och processer över olika miljöer, vilket skyddar mot leverantörsinlåsning och säkerställer anpassningsbarhet till föränderliga affärsbehov.
  • Utöka bortom OneLake: Även om TimeXtender är fullt kompatibel med Microsoft Fabrics OneLake, tillåter det också dataintegration och hantering över flera plattformar och ekosystem. Denna mångsidighet säkerställer att företag kan utnyttja det bästa av Microsoft Fabric samtidigt som de behåller friheten att operera över olika datamiljöer.

Medan Microsoft Fabric ensam är ett kraftfullt verktyg för datastyrning, lovar integrationen med TimeXtender att tillföra en rad förbättringar som gör varje datalösning mer effektiv. Denna kombination kommer att leda till ett mer skalbart och intuitivt tillvägagångssätt för datastyrning, särskilt för de organisationer som strävar efter att demokratisera sin dataanalys och strömlinjeforma sina dataprocesser.

VAD GÖR TIMEXTENDER ANNORLUNDA?

 

TimeXtender sticker ut i världen av dataintegration med en unik kombination av funktioner och kapaciteter som gör det till det föredragna valet för toppresterande organisationer.

 
  • Säker: Alla TimeXtenders kraftfulla funktioner och kapaciteter är möjliga med enbart metadata. Vi har aldrig tillgång till eller kontroll över dina faktiska data. Denna unika, metadatadrivna ansats eliminerar de säkerhetsrisker, efterlevnadsproblem och styrningsfrågor som är förknippade med andra verktyg och tillvägagångssätt.
  • Agil: TimeXtender är byggd för att leverera affärsklara data så snabbt som möjligt. Vår lösning är lätt att använda och kan snabbt anpassas till förändrade affärsbehov, vilket säkerställer att din organisation har en snabb, agil grund för analys, rapportering och AI.
  • Enhetlig: Till skillnad från dåligt integrerade ”plattformar” är TimeXtender byggt från grunden för att erbjuda en enhetlig, sömlös upplevelse. Du kan ersätta en stack av fristående verktyg och handkodade datapipelines med vår holistiska lösning som är enhetlig genom metadata och optimerad för agilitet.
  • Framtidssäker: TimeXtender är ett kraftfullt automatiseringslager som är oberoende av datakällor, lagringsplattformar och visualiseringsverktyg. Oavsett om du väljer en lokal, molnbaserad eller hybrid ansats, säkerställer vår teknologineutrala ansats att din organisation kan anpassa sig och växa utan att hindras av föråldrad teknologi eller restriktiv leverantörsinlåsning.
  • Lågt-kod: TimeXtender är designat för att göra dataintegration enkel, effektiv och automatiserad. Vi erbjuder ett enkelt, drag-and-drop-användargränssnitt och utnyttjar AI för att automatiskt generera kod och eliminera manuella uppgifter, samtidigt som vi ger användare flexibiliteten att infoga anpassad kod vid behov.
  • Kostnadseffektiv: TimeXtender utnyttjar AI för att tillhandahålla avancerade automatiserings- och prestandaoptimeringsfunktioner som maximerar effektiviteten och minskar behovet av stora, specialiserade team. Dessa kostnadsbesparingar gör att du kan allokera resurser till högpåverkande strategiska initiativ istället för rutinmässiga datastyrningsuppgifter.
 

ROLLFOKUSERADE FÖRDELAR MED TIMEXTENDER FÖR MICROSOFT FABRIC

 
  • Data Movers (Dataarkitekter, ingenjörer, IT-proffs): TimeXtender, integrerat med Microsoft Fabric, möjliggör för Data Movers att effektivt hantera ökande datamängder. Det automatiserar styrning, säkerhet och efterlevnad, vilket avsevärt minskar arbetsbelastning och stress. Det tillåter dem att enkelt konstruera och hantera datainfrastruktur inom Microsoft Fabric, vilket frigör dem från repetitiva låg-nivå-uppgifter.
  • Data Users (BI-experter, analytiker, dataforskare): TimeXtender tillhandahåller en intuitiv, lågt-kod-miljö som förbättrar Microsoft Fabrics datatransformations- och modelleringskapaciteter. Denna miljö möjliggör effektiv datarensning, raffinering och organisering. Snabbare tillgång till välstrukturerade data inom Microsoft Fabric hjälper dem att generera insikter och driva affärstillväxt mer effektivt.
  • IT-ledare: TimeXtender erbjuder IT-ledare en robust lösning för att övervaka sin organisations datainfrastruktur inom Microsoft Fabric. Det förenklar integrationen av ny teknologi och säkerställer skalbarhet. Denna holistiska ansats förbättrar dataintegritet och säkerhet inom Microsoft Fabric och minskar tiden och resurserna som spenderas på komplex datastyrning, vilket gör att IT-ledare kan fokusera på strategiska initiativ.
  • Affärsledare: Integrering av TimeXtender med Microsoft Fabric utrustar affärsledare med en omfattande vy över deras företags data. Det säkerställer snabb åtkomst till viktiga insikter för agil beslutsfattande. Denna ansats säkerställer att affärsstrategier är informerade av tillförlitliga, uppdaterade data från Microsoft Fabric, vilket främjar organisatorisk tillväxt och operationell effektivitet.
 

KOMMA IGÅNG MED TIMEXTENDER

 

Du behöver inte vänta eller känna dig begränsad av leverantörslåsningar för att komma igång med TimeXtender. Dess flexibla och mångsidiga natur möjliggör omedelbar initiering, vilket sömlöst integreras med dina nuvarande system. Här är hur du kan börja:

  • Utvärdera nuvarande datainfrastruktur: Börja med att utvärdera din befintliga datastyrningsuppsättning. Identifiera områden där TimeXtender kan tillföra omedelbart värde, såsom automatiserad databerikning eller effektiv metadatahantering. Peka ut hur TimeXtender kan komplettera och förbättra din nuvarande infrastruktur.
  • Anpassa till affärsmål: Förstå hur TimeXtenders funktioner stämmer överens med dina affärsmål. Oavsett om det handlar om att påskynda dataprocesser, förbättra datakvalitet eller säkerställa robust datastyrning, stöder TimeXtender en rad strategiska mål. Identifiera specifika användningsfall där TimeXtender kan göra en påtaglig påverkan.
  • Genomför en kostnads-nyttoanalys: Analysera den potentiella avkastningen på investeringen (ROI) av att integrera TimeXtender. Överväg både kortsiktiga vinster, som förbättrad produktivitet och dataåtkomst, och långsiktiga fördelar, såsom skalbarhet och minskad leverantörsberoende.

Till skillnad från andra arbetar vi tillsammans med våra kunder, har en kundfokuserad approach och säkerställer framgång genom dedikerade och långsiktiga partnerskap.

Företag som Stora Enso, Vattenfall och Toyota stod en gång inför dessa utmaningar.

Med stöttning av oss på Affingo så tog de sig inte bara över dessa hinder; de gjorde dem till milstolpar i effektivitet, innovation och hållbarhet.

 

Den strategiska datatransformationens tidsålder är här.

 

Börja arbeta med oss på Affingo och förvandla din data till en framgångsfaktor istället för en belastning.

Ta en fika med oss, berätta vilka problem du står inför, låt oss tillsammans bestämma takten för förändring, vad är nästa steg. Det är vad bra ledare gör. Det är vad du kan göra idag. Våra kunder överlever inte bara; de tar nästa steg för att bli bättre.