Microsoft Fabric samler alle dataverktøyene dine på ett sted, men hvordan får du egentlig dataene inn på plattformen i utgangspunktet? Å velge riktig metode for datainnhenting (data ingestion) er avgjørende for å bygge effektive og skalerbare dataløsninger.

Det finnes mange veier inn til Fabric OneLake, fra enkle filopplastinger til avanserte, automatiserte prosesser. Hos TrendMe vet vi at valget av verktøy avhenger av datakilden, datavolumet, behovet for transformasjon, og teamets tekniske kompetanse. I dette innlegget gir vi deg en oversikt over de viktigste metodene for datainnhenting i Fabric og hjelper deg å velge riktig.

Oversikt over ulike metoder for datainnhenting i Microsoft Fabric OneLake
Fabric tilbyr flere verktøy for å hente data fra ulike kilder.

Hvorfor er Riktig Innhentingsmetode Viktig?

All data i Fabric lagres i OneLake, et sentralt datalager basert på det åpne Delta Parquet-formatet. Dette gjør at ulike verktøy (Spark, SQL, Power BI) kan jobbe sømløst med de samme dataene. Men for å dra nytte av dette, må dataene først hentes inn på en effektiv og pålitelig måte. Valg av metode påvirker:

  • Hastighet og Skalerbarhet: Hvor raskt og hvor mye data kan du hente inn?
  • Transformasjonsmuligheter: Kan data renses og formes underveis i innhentingen?
  • Automatisering og Orkestrering: Kan prosessen kjøres automatisk på en tidsplan eller som respons på hendelser?
  • Kompleksitet og Vedlikehold: Hvor mye kode eller konfigurasjon kreves?
  • Kostnad: Ulike metoder kan ha ulik påvirkning på Fabric Capacity-forbruket.

Oversikt over Innhentingsverktøy i Fabric:

Fabric tilbyr et bredt spekter av verktøy. Her er de mest sentrale:

1. Data Factory Pipelines

  • Beskrivelse: Et kraftig verktøy for å bygge ETL (Extract, Transform, Load) og ELT (Extract, Load, Transform) prosesser. Lar deg kopiere data mellom et stort antall kilder og destinasjoner (over 100+ connectorer) og orkestrere komplekse arbeidsflyter med betinget logikk og løkker.
  • Best Suited For: Storskala datakopiering (både engangs og planlagt), orkestrering av ulike aktiviteter (f.eks. kjøre Spark-jobber, Dataflows, lagrede prosedyrer), scenarier som krever robust feilhåndtering og logging.
  • Kompetansenivå: Lav-kode/No-code for enkel kopiering (med Copy Assistant), men kan bli komplekst for avansert orkestrering.
Brukergrensesnitt for Data Factory Pipeline i Microsoft Fabric

2. Dataflows Gen2

  • Beskrivelse: Den skybaserte versjonen av Power Query. Gir et velkjent, visuelt grensesnitt (low-code/no-code) for å koble til hundrevis av kilder, rense, transformere og forme data. Kan skrive resultatet til ulike destinasjoner som Lakehouse, Warehouse, Azure SQL m.m.
  • Best Suited For: Situasjoner der data trenger betydelig rensing og transformasjon før de lander i OneLake. Ideelt for brukere som er komfortable med Power Query (f.eks. Power BI-analytikere). Godt egnet for data fra filer (Excel, CSV på SharePoint/OneDrive), databaser og APIer.
  • Kompetansenivå: Lav-kode/No-code. Veldig tilgjengelig for dataanalytikere.
Editor for Dataflow Gen2 i Microsoft Fabric med Power Query-grensesnitt

3. Spark Notebooks

  • Beskrivelse: Interaktive notatbøker hvor du kan skrive kode i PySpark (Python), Spark SQL, Scala eller SparkR for å hente inn, prosessere og transformere data. Gir full fleksibilitet ved å kunne bruke et enormt økosystem av Spark-biblioteker.
  • Best Suited For: Komplekse datakilder (f.eks. ustrukturerte data, avanserte APIer), avansert datatransformasjon og -prosessering, dataprofilering, maskinlæringsintegrasjon, og behandling av svært store datasett.
  • Kompetansenivå: Krever kodeferdigheter (Python, SQL, Scala, R). Mer rettet mot Data Engineers og Data Scientists.

4. COPY Statement (T-SQL for Warehouse)

  • Beskrivelse: En T-SQL-kommando spesifikt for å laste data effektivt inn i et Fabric Warehouse fra eksterne lagringskontoer (Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Blob Storage).
  • Best Suited For: Høyhastighetsinnlasting av data (CSV, Parquet) direkte inn i Warehouse som en del av eksisterende SQL-baserte ETL/ELT-prosesser.
  • Kompetansenivå: Krever SQL-kunnskap.

5. Cross-Warehouse/Lakehouse Ingestion (T-SQL)

  • Beskrivelse: Muligheten til å bruke standard T-SQL-kommandoer som INSERT...SELECT, SELECT INTO, og CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) for å flytte eller transformere data mellom ulike Lakehouses og Warehouses innenfor samme Fabric Workspace.
  • Best Suited For: Å lage nye tabeller basert på eksisterende data i Fabric, f.eks. aggregere data fra et Lakehouse inn i et Warehouse, eller lage et subset av en tabell.
  • Kompetansenivå: Krever SQL-kunnskap.

6. Shortcuts (Snarveier)

  • Beskrivelse: Lar deg referere til data som ligger i andre lagringssystemer (ADLS Gen2, Amazon S3, Google Cloud Storage, Dataverse) som om de var mapper direkte i OneLake, uten å kopiere dataene.
  • Best Suited For: Å få rask tilgang til data som allerede finnes andre steder, uten å bygge komplekse ETL-prosesser eller duplisere data. Perfekt for scenarier der dataeierskapet ligger eksternt, men du trenger å analysere dem i Fabric.
  • Kompetansenivå: Enkel konfigurasjon via brukergrensesnittet.

7. Mirroring (Speiling - Preview)

  • Beskrivelse: En ny funksjon (i preview) som automatisk replikerer data fra eksterne databaser (foreløpig støtte for Azure SQL DB, Azure Cosmos DB, Snowflake) til OneLake i nær sanntid.
  • Best Suited For: Å få en kontinuerlig oppdatert kopi av operasjonelle databaser inn i Fabric for analyse, uten å måtte bygge og vedlikeholde egne ETL-pipelines. Ideelt for tidskritiske analyser.
  • Kompetansenivå: Enkel konfigurasjon via brukergrensesnittet.

8. Eventstream

  • Beskrivelse: Et verktøy for å hente inn, transformere og rute sanntids datastrømmer (events) fra kilder som Azure Event Hubs, Kafka, eller databaseendringer (CDC).
  • Best Suited For: IoT-data, loggdata, klikkstrømmer, og andre scenarier der data må behandles og analyseres mens de skjer. Kan integreres med KQL-databaser og Data Activator for sanntidsovervåkning og varsling.
  • Kompetansenivå: No-code grensesnitt, men konseptene rundt datastrømming kan være nye for noen.

9. Manuell Filopplasting / OneLake File Explorer

  • Beskrivelse: Muligheten til å laste opp filer direkte til et Lakehouse via nettleseren, eller ved å bruke OneLake File Explorer (som fungerer likt som OneDrive) for å kopiere filer fra din lokale maskin til OneLake.
  • Best Suited For: Engangsopplastinger, ad-hoc analyser av små datasett (f.eks. et Excel-ark fra et møte), rask prototyping. Ikke egnet for automatiserte eller repeterbare prosesser.
  • Kompetansenivå: Veldig enkelt, krever ingen teknisk forkunnskap.

Hvordan Velge Riktig Verktøy? Noen Spørsmål å Stille:

  • Hvor er dataene dine? (Database, fil, API, streaming, annen sky?) -> Påvirker connector-støtte, Shortcuts, Mirroring.
  • Hvor mye må dataene transformeres underveis? (Lite/Ingenting -> Pipeline Copy, COPY. Mye -> Dataflow Gen2, Spark Notebooks).
  • Hvilken kompetanse har teamet? (SQL? Power Query? Python/Spark? Low-code?) -> Veileder valget mellom T-SQL, Dataflows, Notebooks, Pipelines.
  • Er dette en engangsjobb eller en repeterende prosess? (Engangs -> Manuell, Pipeline. Repeterende -> Pipeline, Dataflow, Notebooks med orkestrering).
  • Trenger du sanntidsdata? (Ja -> Eventstream, Mirroring).
  • Vil du kopiere data eller bare referere til dem? (Referere -> Shortcuts. Kopiere -> De fleste andre metoder).
  • Hvor store datamengder er det snakk om? (Svært store -> Pipelines (med Fast Copy i Dataflows), Spark, COPY statement kan være effektive).

Optimalisering og Beste Praksis

Uansett metode, husk at Fabric optimaliserer Parquet-filene som skrives til OneLake (med V-Order) for raskere lesing. For best ytelse ved innlasting, spesielt med filer:

  • Bruk filer av en viss størrelse (anbefalt > 4MB).
  • Vurder å splitte store, komprimerte CSV-filer.
  • Bruk Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 som kilde for filer fremfor eldre Blob Storage hvis mulig.

TrendMe Hjelper Deg Navigere

Med så mange alternativer kan det være utfordrende å designe den optimale innhentingsstrategien for din bedrift. Feil valg kan føre til høyere kostnader, dårligere ytelse eller unødvendig kompleksitet.

Hos TrendMe har vi dyptgående kunnskap om de ulike verktøyene i Microsoft Fabric. Vi kan hjelpe deg med å analysere dine datakilder og behov, og designe og implementere den mest effektive og skalerbare løsningen for datainnhenting.

Ta kontakt med oss i TrendMe for å diskutere hvordan vi kan sikre at dataene dine kommer trygt og effektivt inn i Fabric.