🚀 Microsoft Fabric 直白解读：2025 年你必须了解的要点

Source: Dev.to

为什么 Fabric 重要？

因为它消除了多年来阻碍数据项目的孤岛：

• 唯一的 Lakehouse
• 更简化的流水线
• 统一的数据仓库
• 共享的语义模型
• 可直接用于生产的 Notebook 和 Spark
• 与生成式 AI 的原生集成

差异化亮点：生成式 AI + Fabric

大多数生成式 AI 的问题并非 AI 本身，而是数据问题：

• 数据不完整
• 缺乏治理
• 语义不一致
• 文档分散

Fabric 正好解决这些瓶颈，使得：

• RAG 直接在 Lakehouse 上运行

有效的模式（真实项目验证）

• Lakehouse + RAG：基于企业数据的可靠副驾驶
• 使用 Dataflows Gen2 + Pipelines 的编排
• Fabric + Purview + Fabric IQ 实现真实治理
• 语义优先的 BI，降低技术债务

最常见的错误

• 原样迁移旧系统
• 创建没有所有者的流水线
• 在 AI 之后再尝试治理
• 未定义领域和职责

完整研讨会（免费）

我发布了一个研讨会，概括了所有内容，包含示例、模式和实用架构：

👉