Explorar a análise de dados no Microsoft Fabric

Neste exercício, você vai explorar a ingestão e a análise de dados em um Microsoft Fabric Lakehouse.

Este laboratório levará aproximadamente 25 minutos para ser concluído.

Observação: você precisará ter uma licença do Microsoft Fabric para concluir este exercício. Confira Introdução ao Fabric para obter detalhes de como habilitar uma licença de avaliação gratuita do Fabric. Você precisará ter uma conta corporativa ou de estudante da Microsoft para fazer isso. Caso não tenha uma, inscreva-se em uma avaliação do Microsoft Office 365 E3 ou superior.

Na primeira vez que você usar qualquer recurso do Microsoft Fabric, prompts com dicas poderão aparecer. Dispense-os.

Criar um workspace

Antes de trabalhar com os dados no Fabric, crie um workspace com a avaliação do Fabric habilitada.

  1. Entre no Microsoft Fabric em https://app.fabric.microsoft.com.

  2. Na barra de menu, no canto inferior esquerdo, alterne para a experiência de Engenharia de Dados.

    Captura de tela do menu do alternador de experiência.

  3. Na barra de menus à esquerda, selecione Workspaces (o ícone é semelhante a 🗇).
  4. Crie um workspace com um nome de sua escolha, selecionando um modo de licenciamento na seção Avançado que inclua a capacidade do Fabric (Avaliação, Premium ou Malha).

  5. Quando o novo workspace for aberto, ele estará vazio.

    Captura de tela de um workspace vazio no Power BI.

Criar um lakehouse

Agora que você tem um espaço de trabalho, é hora de criar um data lakehouse para seus arquivos de dados.

  1. Na home page do workspace, crie um Lakehouse com um nome de sua escolha.

    Após alguns minutos, um lakehouse será criado:

    Captura de tela de um novo lakehouse.

  2. Veja o novo lakehouse e observe que o painel do Lakehouse Explorer à esquerda permite que você navegue pelas tabelas e pelos arquivos no lakehouse:

    • A pasta Tabelas contém tabelas que você pode consultar usando o SQL. As tabelas de um lakehouse do Microsoft Fabric são baseadas no formato de arquivo Delta Lake de código aberto, comumente usado no Apache Spark.
    • A pasta Arquivos contém arquivos de dados no armazenamento OneLake para o lakehouse que não estão associados às tabelas delta gerenciadas. Você também pode criar atalhos nessa pasta para referenciar os dados armazenados externamente.

    Atualmente, não há tabelas nem arquivos no lakehouse.

Ingerir dados

Uma forma simples de ingerir dados é usar uma atividade Copiar Dados em um pipeline para extrair os dados de uma fonte e copiá-los para um arquivo no lakehouse.

  1. Na Página Inicial do Lakehouse, no menu Obter dados, clique em Novo pipeline de dados e crie um pipeline de dados chamado Ingerir dados.

  2. No assistente Copiar dados, na página Escolher uma fonte de dados, clique em Dados de exemplo e, em seguida, selecione o conjunto de dados de exemplo Táxi de Nova York – Verde.

    Captura de tela da página Escolher fonte de dados.

  3. Veja as tabelas na fonte de dados na página Conectar-se à fonte de dados. Haverá uma tabela com os detalhes das viagens de táxi na cidade de Nova York. Em seguida, selecione Avançar para avançar para a página Escolher destino de dados.
  4. Na página Escolher destino de dados, selecione o lakehouse existente. Em seguida, selecione Avançar.
  5. Defina as seguintes opções de destino de dados e selecione Avançar:
    • Pasta raiz: Tabelas
    • Carregar configurações: Carregar em uma nova tabela
    • Nome da tabela de destino: taxi_rides (talvez você precise aguardar a exibição da visualização dos mapeamentos de coluna antes de poder alterar isso)
    • Mapeamentos de coluna: deixe os mapeamentos padrão no estado em que se encontram
    • Habilitar partição: Não selecionado

  6. Na página Revisar + salvar, verifique se a opção Iniciar transferência de dados imediatamente está selecionada e escolha Salvar + Executar.

    Um pipeline que contém uma atividade Copiar Dados será criado, conforme mostrado aqui:

    Captura de tela de um pipeline com uma atividade Copiar Dados.

    Quando o pipeline começar a ser executado, você poderá monitorar o status dele no painel Saída no designer de pipeline. Use o ícone ↻ (Atualizar) para atualizar o status e aguarde até a finalização (que pode demorar dez minutos ou mais).

  7. Na barra de menus do hub à esquerda, selecione o lakehouse.

  8. Na Página Inicial, no painel Lakehouse Explorer , no menu … do nó Tabelas, clique em Atualizar e expanda Tabelas para confirmar se a tabela taxi_rides foi criada.

    Observação: se a nova tabela estiver listada como não identificada, use a opção do menu Atualizar para atualizar a exibição.

  9. Selecione a tabela taxi_rides para ver o conteúdo dela.

    Captura de tela da tabela taxi_rides.

Consultar dados em um lakehouse

Agora que você ingeriu dados em uma tabela do lakehouse, use o SQL para consultá-los.

  1. No canto superior direito da página Lakehouse, alterne da exibição Lakehouse para o ponto de extremidade de análise de SQL do lakehouse.

  2. Na barra de ferramentas, selecione Nova consulta SQL. Em seguida, insira o seguinte código SQL no editor de consultas:

     SELECT  DATENAME(dw,lpepPickupDatetime) AS Day,
         AVG(tripDistance) As AvgDistance
 FROM taxi_rides
 GROUP BY DATENAME(dw,lpepPickupDatetime)

  3. Clique no botão ▷ Executar para executar a consulta e examinar os resultados, que incluírão a distância média da viagem de cada dia da semana.

    Captura de tela de uma consulta SQL.

Visualizar dados em um lakehouse

Os lakehouses do Microsoft Fabric organizam todas as tabelas em um modelo de dados semântico, que você pode usar para criar visualizações e relatórios.

  1. No canto inferior esquerdo da página, no painel Explorer, clique na guia Modelo para ver o modelo de dados das tabelas no lakehouse (nesse caso, inclui as tabelas do sistema e a tabela taxi_rides).
  2. Na barra de ferramentas, clique em Novo relatório para criar um novo relatório com base em taxi_rides.
  3. No designer de relatório:
    1. No painel Dados, expanda a tabela taxi_rides e selecione os campos lpepPickupDatetime e passengerCount

    2. No painel Visualizações, clique na visualização Gráfico de linhas. Em seguida, verifique se o eixo X contém o campo lpepPickupDatetime e se o eixo Y contém Soma de passengerCount.

      Captura de tela de um relatório do Power BI.

    Dica: use os ícones » para ocultar os painéis do designer de relatório para ver o relatório com mais clareza.

  4. No menu Arquivo, clique em Salvar para salvar o relatório como Relatório de viagens de táxi no workspace do Fabric.

    Encontre o relatório na página do seu workspace no portal do Microsoft Fabric.

Limpar os recursos

Se você terminou de explorar o Microsoft Fabric, exclua o workspace criado para este exercício.

  1. Na barra à esquerda, selecione o ícone do workspace para ver todos os itens que ele contém.
  2. No menu … da barra de ferramentas, selecione Configurações do workspace.
  3. Na seção Outros, selecione Remover este workspace.