🧭 Learning Path: Explore Data Teams and Microsoft Fabric 🤝 Kolaborasi Data Teams dengan Microsoft Fabric Microsoft Fabric memperkuat kolaborasi antar profesional data dengan menghilangkan silo data dan kebutuhan akan banyak sistem. Dengan menyatukan seluruh proses analitik dalam satu platform Software-as-a-Service (SaaS), setiap peran dalam tim data dapat bekerja secara efektif dan efisien.

🏗️ Tantangan Tradisional dalam Tim Data Dalam pendekatan tradisional:

Data Engineer: Menyediakan dan menyiapkan data untuk digunakan oleh tim lain, namun proses ini sering menimbulkan keterlambatan dan miskomunikasi.

Data Analyst: Harus melakukan transformasi data tambahan yang memakan waktu dan bisa kekurangan konteks data.

Data Scientist: Kesulitan mengintegrasikan teknik data science ke dalam sistem yang kompleks.

🔁 Evolusi Kolaborasi melalui Microsoft Fabric 🧱 Data Engineer Menggunakan Pipelines untuk ingest-transform-load (ETL) langsung ke OneLake.

Menyimpan data dalam format Delta-Parquet pada Lakehouse.

Mengotomatisasi alur kerja dengan penjadwalan dan scripting via Notebooks.

📊 Data Analyst Transformasi data upstream menggunakan Dataflows.

Akses langsung ke OneLake dengan Direct Lake mode, mengurangi pekerjaan transformasi downstream.

Membuat laporan interaktif dan cepat menggunakan Power BI.

🧠 Data Scientist Gunakan Notebooks terintegrasi dengan Python dan Spark untuk eksperimen machine learning.

Data tersimpan dan diakses di Lakehouse.

Terintegrasi dengan Azure Machine Learning untuk pelatihan dan deployment model.

🌉 Analytics Engineer Menjembatani Data Engineer dan Analyst.

Menyusun aset data di Lakehouse, menjaga kualitas data, dan memungkinkan analitik swalayan.

Membuat semantic models dalam Power BI untuk menyajikan data yang mudah dimengerti.

🧩 Citizen Developer / Low-code User Menemukan dataset yang sudah dikurasi lewat OneLake Hub.

Membuat laporan dan dashboard cepat dengan template Power BI.

Melakukan ETL ringan dengan Dataflows tanpa tergantung pada Data Engineer.

📝 Kesimpulan Fabric memungkinkan setiap peran dalam tim data untuk fokus pada keahlian masing-masing tanpa tumpang tindih, sambil tetap terintegrasi dalam satu platform yang kolaboratif dan efisien.