Eén platform voor je data en Power BI, met workspaces, rechten en capaciteit die vanaf de start goed staan.
Vertrouwd door toonaangevende organisaties
Een Microsoft Fabric implementatie brengt OneLake, lakehouses of warehouses, pipelines en Power BI-modellen samen in een beheerde omgeving, met vaste afspraken over capaciteit, rechten en uitrol. Data Science Lab richt die omgeving in voor organisaties die al met Microsoft 365, Azure of Power BI werken en hun versnipperde rapportage willen vervangen door één betrouwbare basis.
Vaak begint het met een proefcapaciteit en een enthousiaste analist. Kort daarna staan er workspaces als 'Test Jan' en 'Sales nieuw', halen drie Dataflows Gen2 dezelfde ERP-tabellen elk op hun eigen manier binnen en hangt elk Power BI-rapport aan een eigen semantisch model. In het omzetoverleg liggen twee verschillende cijfers op tafel.
Bij de maandafsluiting draait een zware refresh op dezelfde capaciteit als de rapporten van de controller. Fabric spreidt achtergrondverbruik over een etmaal, maar een overbelaste capaciteit vertraagt nieuwe interactieve verzoeken en weigert ze daarna. De controller ziet een rapport dat niet laadt.
De techniek is daar zelden de oorzaak. Wat ontbreekt, is een indeling van workspaces, een eigenaar per dataset en een vaste route naar productie. Dat is evengoed een vraag van data governance als van engineering.
OneLake is per tenant één logisch data lake. We delen het in met domeinen en workspaces per afdeling of datalaag, zodat eigenaarschap zichtbaar is en teams elkaars tabellen via shortcuts gebruiken zonder te kopiëren.
Werkt je team met Spark en notebooks, dan ligt een lakehouse voor de hand; voor T-SQL met transacties over meerdere tabellen past een warehouse. Een gangbare indeling, ook in de documentatie van Microsoft, is brons en zilver als lakehouse en goud als warehouse.
Data Factory-pipelines orkestreren de laadstappen, Dataflows Gen2 bedienen wie low-code werkt en notebooks dragen de zwaardere transformaties. Mirroring houdt bronnen als Azure SQL Database, SQL Server of Snowflake bijna realtime gelijk in OneLake.
Een semantisch model in Direct Lake-modus leest Delta-tabellen uit OneLake zonder volledige importrefresh. Dat past bij de gouden laag, mits de tabellen goed onderhouden zijn en binnen de grenzen van je capaciteit blijven. Lees ook over Power BI dashboards.
We verdelen workspaces over F-SKU-capaciteiten, lezen het verbruik af in de Capacity Metrics-app en zetten surge protection aan, zodat achtergrondtaken andermans rapporten niet blokkeren. Een capaciteit die niet in gebruik is, kun je pauzeren.
Workspacerollen via groepen, OneLake-beveiliging tot op rij- en kolomniveau en gevoeligheidslabels uit Microsoft Purview bepalen wie wat ziet. Git-integratie met Azure DevOps of GitHub en deployment pipelines brengen wijzigingen gecontroleerd naar productie.
We kijken samen naar je bronnen, rapporten en licenties en bespreken een eerste use case.
We brengen bronnen, Power BI-workspaces, semantische modellen, gateways en capaciteitsverbruik in kaart, zodat duidelijk is wat je kunt hergebruiken en wat opnieuw moet.
We kiezen per laag tussen lakehouse en warehouse, leggen domeinen en workspaces vast en spreken af wie eigenaar is van welke dataset.
We bouwen één toepassing van bron tot rapport, via brons, zilver en goud naar een semantisch model. Gebruikers leggen de uitkomst naast hun huidige cijfers.
Vanaf die eerste use case werken we met Git-integratie, deployment pipelines en aparte workspaces voor ontwikkeling, test en productie, met rechten via groepen.
We volgen het interactieve en het achtergrondverbruik over een volledige maandcyclus, inclusief de afsluiting, en passen daarna de capaciteit of de verdeling van workspaces aan.
Je team krijgt documentatie en uitleg om zelf door te bouwen, of wij beheren en ontwikkelen het platform na livegang door.
De samenwerking met DSL heeft ons in staat gesteld om onze data te vertalen naar bruikbare actiepunten, wat heeft geleid tot gerichte en effectieve campagnes en activaties.
Fabric is een SaaS-platform binnen je Microsoft-tenant. Het past het best als Power BI al de standaard is, je bronnen vooral in Microsoft-diensten of gangbare databases staan en je team liever met SQL, low-code en notebooks werkt dan met clusterbeheer. Bij ons valt het onder data fundament.
Fabric sluit aan op wat je al hebt. Workspaces uit Power BI Premium verhuizen mee naar een F-SKU, databases kun je spiegelen in plaats van opnieuw laden, en werk uit Azure Synapse nemen we per object over. Oud en nieuw draaien naast elkaar tot de uitkomsten gelijk zijn.
Ligt het zwaartepunt bij data engineering en machine learning in Python en Spark, werk je op AWS of Google Cloud, of heb je al een volwassen Databricks-omgeving, lees dan ook onze aanpak voor Databricks implementatie. De twee sluiten elkaar niet uit: Fabric kan de catalogus van Azure Databricks spiegelen, zodat Power BI die tabellen leest zonder kopie.
Iedere organisatie kan een AI-pilot starten. De uitdaging zit in de stap daarna. AI onderdeel maken van de organisatie. Dat is waar Data Science Lab het verschil maakt.
Lees meer over ons
10+
8,7
200+
We richten de onderdelen in die je echt gebruikt: OneLake met domeinen en workspaces, lakehouses of warehouses per datalaag, pipelines of mirroring voor het laden en semantische modellen voor Power BI. Daaromheen leggen we rechten, gevoeligheidslabels, Git-integratie en deployment pipelines vast. Je krijgt een eerste werkende use case op een platform dat je team kan uitbreiden zonder opnieuw te beginnen.
Microsoft verkoopt geen nieuwe P-SKU's meer en bestaande abonnementen lopen af met hun contract. Je verplaatst je workspaces dan naar een Fabric F-SKU, bij voorkeur in dezelfde regio, en rapporten en apps blijven werken. Let op de licenties: vanaf een F64 kunnen kijkers met een gratis licentie content bekijken, op kleinere F-SKU's heeft elke kijker een Pro- of PPU-licentie nodig.
Ja, maar reken op kopiëren en aanpassen in plaats van een verhuizing met één knop. Microsoft heeft migratieassistenten voor dedicated SQL pools en voor Spark-notebooks. Sommige datatypes veranderen; datetimeoffset bestaat in het Fabric-warehouse niet, dus tijdzone-informatie komt in een aparte kolom. We migreren in kleine stappen en vergelijken de uitkomsten met de oude omgeving.
Door te meten voordat je opschaalt. De Capacity Metrics-app laat zien welke taken het verbruik veroorzaken, en vaak ligt het aan het ontwerp: een dataflow die te veel laadt of Delta-tabellen met te veel kleine bestanden. Surge protection weigert achtergrondtaken voordat interactieve gebruikers last krijgen, en kritieke rapportage kan op een eigen capaciteit.
We geven toegang via groepen in de workspacerollen Admin, Member, Contributor en Viewer. Binnen OneLake beperken beveiligingsrollen de toegang tot mappen, tabellen, rijen of kolommen, en die regels gelden in SQL, Spark en Power BI. Gevoeligheidslabels en DLP-beleid uit Microsoft Purview beschermen gevoelige data, en het auditlog laat zien wie wat heeft gedaan.
We zijn Microsoft Partner en helpen organisaties sinds 2016 met data en AI. Voor See Tickets brachten we ticket- en gedragsdata samen op een schaalbaar Azure-platform voor aanbevelingsmodellen die continu bijleren. Voor Ammega maakten we Power BI-dashboards en een Power BI-app voor management, planning en financiën. We detacheren ook data platform engineers en BI-specialisten.
Als je rapportage draait op een paar goed werkende Power BI-modellen en er geen nieuwe teams of bronnen bijkomen, voegt Fabric vooral beheer toe. Dan helpt een opgeschoond datamodel of een betere bronkoppeling meer. Draait er al een goed lakehouse op Databricks, dan is Power BI daarop aansluiten vaak genoeg. We zeggen het eerlijk als een kleinere stap volstaat.
E-mail info@datasciencelab.nl
Telefoon +31 (0)20 3636 724
Vertel ons welke bronnen, rapporten en licenties je nu hebt. We denken mee over een eerste use case en wat nodig is om die in productie te krijgen.
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.
