Data Mining mit MS Fabric
Data Science und Data Mining gehören heute zu den zentralen Bausteinen moderner datengetriebener Unternehmen. Immer größere Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen müssen integriert, aufbereitet, analysiert und operationalisiert werden – möglichst effizient, skalierbar und nahtlos in bestehende Prozesse eingebettet.
Microsoft Fabric bietet hierfür eine moderne End-to-End-Datenplattform, die Analyse-, Data-Engineering- und BI-Workloads unter einer einheitlichen Oberfläche zusammenführt. Für Data Scientists entsteht damit eine Umgebung, in der Datenaufbereitung, Modellierung, maschinelles Lernen und Bereitstellung von Analysen nahtlos ineinandergreifen.
Warum Data Mining mit Microsoft Fabric?
- Eine Plattform statt Insellösungen – Datenintegration, Analyse und Reporting an einem Ort
- Skalierbarkeit ohne Infrastrukturaufwand
- Nahtlose Power-BI-Integration für unmittelbare Visualisierung
- Modernes Data Lakehouse-Konzept passend für klassische DWH- und Data-Science-Workloads
- Schnelle Ergebnisse durch vereinheitlichte Tools und automatisierte Pipelines
Dienstleistungen
Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Möglichkeiten von Data Mining und Machine Learning im Microsoft-Ökosystem voll auszuschöpfen. Unsere Services umfassen:
Beratung & Konzeption
- Entwicklung einer Data-Mining-Strategie auf Basis Ihrer Geschäftsprozesse
- Auswahl geeigneter Algorithmen und Modellierungsverfahren
- Architekturberatung für Fabric-Implementierungen (OneLake, Domains, Workspaces)
Datenintegration & Data Engineering
- Aufbau von Pipelines in Fabric Data Factory
- ETL/ELT-Automatisierung in Fabric Dataflows oder Spark-Notebooks
- Harmonisierung, Bereinigung und Anreicherung großer Datenbestände
Modellierung & Machine Learning
- Entwicklung von Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Prognosemodellen
- Feature Engineering mit Spark, Python, R und SQL
- Training, Evaluation und Tuning in Fabric-Notebooks oder ML-Bibliotheken
Operationalisierung & Bereitstellung
- Veröffentlichung von Modellen in Power BI, APIs oder Echtzeit-Szenarien
- Überwachung und Lifecycle-Management von Machine-Learning-Modellen
- Aufbau von CI/CD-Prozessen für Data-Science-Projekte
Technische Möglichkeiten von Microsoft Fabric im Bereich Data Science & Data Mining
Microsoft Fabric verbindet Data Engineering, Data Science und Business Intelligence unter einer gemeinsamen Architektur. Für Data-Science- und Data-Mining-Anwendungen bietet die Plattform eine Vielzahl moderner Werkzeuge und Funktionen.
Unified Data Lake – OneLake
- Speicherung aller Daten in einer einheitlichen Delta-Lake-Architektur
- Direkte Nutzung in Spark, SQL, Power BI und Echtzeit-Analysen
- Versionierung, Time Travel und ACID-Transaktionen
Lakehouse
- Kombination aus Data Lake und Data Warehouse
- Tabellenbasierte Arbeitsweise für Data Scientists
- Nutzung von Parquet + Delta für große Datenmengen
Notebooks (Python, R, Scala, SQL)
- Voll integrierte Notebook-Umgebung
- Zugriff auf OneLake-Daten ohne manuelle Verbindungen
- Verwendung aller bekannten Bibliotheken: pandas, scikit-learn, statsmodels, spark.ml, tidyverse, etc.
Spark Compute
- Hochskalierbare verteilte Rechenengine
- Ideal für Feature Engineering, iterative ML-Modelle und große Datenvolumina
- Batch- und Streaming-Verarbeitung
Fabric Machine Learning (ML-Flows)
- Training, Tracking und Versionierung von Modellen
- Modellverwaltung mit MLOps-Konzepten
- Integration in Power BI, Azure ML und externe Systeme
Nahtlose Integration in Power BI
- Direktes Einbetten von ML-Ergebnissen in Dashboards
- R- und Python-Visuals zur interaktiven Analyse
- Zugriff auf Fabric-Modelle in Echtzeit