Was ist Semantic Link in Microsoft Data Fabric?

Semantic Link ist eine Funktion innerhalb von Microsoft Fabric, die eine Brücke zwischen Power BI-Datenbeständen und der Synapse schlägt.

Der Kerngedanke von Semantic Link ist die Erleichterung der Datenvernetzung und die Weitergabe von Bedeutungszusammenhängen innerhalb der Daten. Das Feature fügt sich reibungslos in Werkzeuge ein, die von Datenwissenschaftlern genutzt werden, wie beispielsweise Notebooks. Semantic Link unterstützt dabei, das Wissen um Datenbedeutungen auf eine einheitliche Art zu erhalten, was Datenanalysen beschleunigen und die Fehlerquote minimieren kann.

Übersicht zu Semantic Link:

Die Prozesskette startet mit Power BI-Datenbeständen, die sowohl Daten als auch semantische Details beinhalten. Semantic Link überbrückt die Kluft zwischen Power BI und den Werkzeugen der Datascientists. Semantic Link macht es möglich, Power BI-Datenbestände in der Data Science-Umgebung für Aufgaben wie umfassende statistische Untersuchungen und prädiktive Modellbildung mit Methoden des maschinellen Lernens zu nutzen. Die Ergebnisse aus der Datasience können mittels Apache Spark in OneLake gespeichert und dann über Direct Lake in Power BI integriert werden.

Konnektivität mit Power BI:

Power BI-Datenbestände fungieren als einheitliches semantisches Modell und sind eine verlässliche Quelle für semantische Definitionen, wie zum Beispiel Power BI-Measures. Die Verbindung zu Power BI-Datenbeständen wird so hergestellt:

Semantic Link ermöglicht durch die SemPy Python-Bibliothek eine Datenverbindung zum Python-Pandas-Ökosystem, was Data Scientists die Arbeit mit den Daten erleichtert.
Semantic Link gestattet auch über einen nativen Spark-Connector Zugriff auf Power BI-Datenbestände, was besonders für Datascientists interessant ist, die mit dem Apache Spark-Ökosystem vertraut sind. Diese Umsetzung unterstützt mehrere Sprachen, darunter PySpark, Spark SQL, R und Scala.

Einsatzmöglichkeiten semantischer Daten:

Zu den semantischen Informationen gehören Power BI-Datenkategorien wie Adressen und Postleitzahlen, Relationen zwischen Tabellen und hierarchische Daten. Diese Kategorien umfassen Metadaten, die Semantic Link in die Data Science-Welt überträgt, um neue Funktionen zu eröffnen und die Datenherkunft zu bewahren.

Beispiele für die Nutzung von Semantic Link sind:

Intelligente Empfehlungen für integrierte semantische Funktionen.
Fortschrittliche Integrationen, um Daten mit Power BI-Measures durch "add-measures" zu erweitern.
Werkzeuge zur Prüfung der Datenqualität, die auf Tabellenbeziehungen und funktionalen Abhängigkeiten in den Tabellen basieren.

Semantic Link ist ein starkes Instrument, das es Business Analysten ermöglicht, Daten in einem umfassenden Data Science-Kontext wirksam einzusetzen. Es vereinfacht die Kooperation zwischen Datenwissenschaftlern und Business Analysten, indem die in Power BI-Measures eingebettete Geschäftslogik nicht neu entwickelt werden muss. Diese Vorgehensweise gewährleistet, dass beide Seiten effizient und produktiv bleiben und das volle Potenzial ihrer datengesteuerten Einsichten ausschöpfen können.