Machen Sie sich mit den Transaktionsfunktionen von Delta Lake vertraut, die für die Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit in Ihrem Fabric Lakehouse unerlässlich sind. Sie erhalten ein praktisches Verständnis dafür, wie die ACID-Prinzipien (Atomicity, Consistency, Isolation und Durability) in Delta-Tabellen umgesetzt werden. Anhand praktischer Übungen lernen Sie, historische Datenversionen abzufragen, Daten nach Fehlern oder Ausfällen wiederherzustellen und die Schemaentwicklung zu verwalten, wenn sich Ihre Datenanforderungen ändern. Dieses Modul vermittelt Ihnen die technischen Fähigkeiten, um robuste Datensysteme auf Unternehmensniveau aufzubauen, die auch bei mehreren gleichzeitigen Operationen ihre Integrität bewahren.

Entwerfen und implementieren Sie eine mehrschichtige Strategie zur Datenorganisation unter Verwendung des Medallion-Architekturmusters. Sie arbeiten dabei mit drei unterschiedlichen Datenschichten: der Bronze-Schicht (Speicherung von Rohdaten ohne Änderungen), der Silber-Schicht (Bereinigung und Transformation von Daten unter Anwendung von Datenqualitätskontrollen) und der Gold-Schicht (geschäftsreife, kuratierte Datensätze, die für Analysen optimiert sind). Anhand praktischer Übungen erstellen Sie jede einzelne Schicht, entwickeln Datenqualitätskontrollen und -transformationen und erstellen Datensätze, die für die Geschäftsanalyse bereit sind. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, eine vollständige Medallion-Architektur zu implementieren, die ein Gleichgewicht zwischen dem Zugriff auf Rohdaten und der Qualitätskontrolle herstellt.

Entwickeln Sie umfassende Funktionen zur Datenerfassung für Fabric Lakehouse, indem Sie für jedes Szenario das passende Tool einsetzen – durch die praktische Umsetzung von Dataflows Gen2 für das einfache Laden von Tabellen im Browser, Pipelines zur Orchestrierung und Planung von Kopier- und ELT-Vorgängen, Notebooks für benutzerdefinierten Code und Transformationen sowie EventStreams für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Diese praktische Übung führt die Teilnehmer durch das Einlesen von Daten als Delta in OneLake, die Zuordnung zu Lakehouse-Tabellen, das Festlegen von Aktualisierungszeitplänen und die Auswahl geeigneter Erfassungsansätze für verschiedene Szenarien innerhalb der Fabric-Weboberfläche. Die Lernenden weisen ihre Beherrschung vielseitiger Datenaufnahmeverfahren nach, indem sie mehrere Erfassungsmethoden erfolgreich implementieren und szenariobasierte Entscheidungen zur Toolauswahl begründen, die die Effizienz und Zuverlässigkeit des Datenladens bei unterschiedlichen Anforderungen an die Datenaufnahme optimieren.

Konfigurieren Sie die Zugriffsebenen Ihres Fabric Lakehouse, um Ihre Daten den Benutzern zur Verfügung zu stellen und gleichzeitig deren Sicherheit zu gewährleisten. Sie sammeln praktische Erfahrungen durch die Erstellung einer vollständigen End-to-End-Lösung. Dazu gehören die Einrichtung von SQL Analytics-Endpunkten (für eine effiziente Datenabfrage), die Anbindung an Power BI (Visualisierung und Berichterstellung), die Implementierung fein abgestufter Berechtigungen (präzise Zugriffskontrolle) sowie die Integration mit Microsoft Entra ID (sichere Authentifizierung auf Unternehmensniveau). Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, eine unternehmensgerechte Lakehouse-Umgebung zu erstellen, die Self-Service-Analysen ermöglicht, ohne die Datensicherheit zu beeinträchtigen.