Microsoft Fabric: Der Stoff, aus dem Daten Bedeutung gewinnen - Episode #008
45 Minuten
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Beschreibung
vor 3 Monaten
In dieser Episode tauchen wir tief in Microsoft Fabric ein – die
All-in-One-Lösung für moderne Datenanalysen im Zeitalter von KI.
Gemeinsam mit unserem ersten Gast, Daten-Experte Wolf Biber,
lüften wir das Geheimnis hinter der Data-Platform: Vom
klassischen Data Warehouse über den Data Lake bis hin zur
Lakehouse-Architektur.
Wir diskutieren, was aus Big Data geworden ist, warum das
Parquet-Format und Delta-Lake so wichtig sind und wie Fabric
strukturierte sowie unstrukturierte Daten vereint. Wolf Bieber
erklärt praxisnah die Medallion-Architektur, den Sinn von Cubes
heute und teilt seine Highlights der FabCon. Eine Pflicht-Folge
für alle, die verstehen wollen, wie man heute Daten Bedeutung
verleiht.
Unser Gast:
Wolf Bieber
Darüber wurde gesprochen:
(00:50) Wolf stellt sich vor
(01:48) Was ist eigentlich Fabric?
(07:11) 3-Tier-Anwendungen und Fabric
(09:48) Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte
Daten in Fabric
(13:55) Buzzword-Bingo! Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse
(17:45) Was wurde aus Big Data?
(20:00) Moderne Datenarchitektur: Medallion, Star Schema, Data
Mesh
(24:45) Macht man noch Cubes?
(27:00) Geschichte von Fabric
(28:50) Deep Dive: Parquet & Delta-Parquet
(36:17) Was ist das Tolle an Fabric?
(40:01) Fabric und AI
(43:16) Wolfs Highlights der Fabcon
(44:40) Closing
Links aus unsere Episode:
Wolf auf LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/ms-wolf-biber
From Spreadsheets to Lakehouse:
https://techcommunity.microsoft.com/blog/healthcareandlifesciencesblog/spreadsheets-to-lakehouse---a-history-of-microsoft-fabric/4065003
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TobiHochZwei – Doppelt Tobi, doppelt Tech ist der Podcast rund um
Software, Cloud und moderne Technologien. Die Hosts Tobias
Allweier und Tobias Wittenburg sprechen praxisnah über
Softwareentwicklung, Cloud-Architekturen, Künstliche Intelligenz
und IT-Strategien. Mit klaren Einblicken aus dem Berufsalltag,
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Orientierung und Mehrwert – für Einsteiger ebenso wie für
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