Microsoft Fabric Components: เจาะลึกแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์

Q: Microsoft Fabric ต่างจาก Power BI อย่างไร?

Fabric มุ่งเน้นการจัดการข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น (ETL, data engineering, data warehouse, real-time analytics)Power BI ใช้สำหรับสร้างรายงานและแดชบอร์ดจากข้อมูลที่เตรียมไว้แล้วFabric จึงเหมาะกับองค์กรที่ต้องการระบบข้อมูลครบวงจร ส่วน Power BI เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการการวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลแบบ self-service

Q: Microsoft Fabric จ่ายค่าใช้จ่ายอย่างไร?

Fabric ใช้โมเดลคิดค่าเป็น Capacity Unit (CU) โดยเริ่มต้นที่ F2 (~2 CU) ซึ่งราว $262/เดือน (แบบ pay‑as‑you‑go) และมีขนาดใหญ่ขึ้นตามความต้องการ มีทั้งแบบจ่ายตามจริง และแบบจองไว้ล่วงหน้าเพื่อประหยัดคุ้มค่า

Microsoft Fabric: Unified Analytics Platform

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นศูนย์กลางของนวัตกรรม การตัดสินใจ และระบบอัตโนมัติ องค์กรต่างๆ กำลังมองหาแนวทางในการรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายเข้าไว้ด้วยกัน Microsoft Fabric เข้ามาตอบโจทย์นี้ ด้วยแพลตฟอร์ม SaaS แบบเดียวที่รวมการทำงานด้านข้อมูลทั้งหมด เช่น data engineering, data warehousing, real-time analytics, business intelligence และ data science

หัวใจสำคัญของแพลตฟอร์มนี้คือ Microsoft Fabric Components ซึ่งแต่ละส่วนถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับ workload เฉพาะด้าน และสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไร้รอยต่อในระบบข้อมูลที่ใหญ่กว่า บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจองค์ประกอบต่างๆ เหล่านี้อย่างละเอียด พร้อมอธิบายว่าแต่ละส่วนมีบทบาทอย่างไรในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลยุคใหม่แบบครบวงจร

Data Factory: ระบบจัดระเบียบข้อมูลยุคใหม่

Data Factory ใน Microsoft Fabric เป็นเวอร์ชันใหม่ของ Azure Data Factory ที่ออกแบบมาให้เหมาะกับสภาพแวดล้อม SaaS แบบรวมศูนย์ ประกอบด้วย:

Dataflow Gen2: ผสานความเรียบง่ายของ Power Query เข้ากับความสามารถระดับองค์กร
Pipeline Orchestration: ออกแบบ pipeline ได้ทั้งแบบลากวางและเขียนโค้ด
Built-in connectors: มีตัวเชื่อมต่อมากกว่าร้อยรายการไปยังฐานข้อมูล, API, แอป SaaS และระบบไฟล์

เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และเตรียมข้อมูลเพื่อส่งต่อไปยังส่วนอื่นเช่น Synapse หรือ Power BI

Synapse Data Engineering: แพลตฟอร์มโค้ดสำหรับการแปลงข้อมูล

ส่วนประกอบนี้มอบสภาพแวดล้อมที่ใช้ Apache Spark สำหรับนักพัฒนาและ data engineer โดยมีเครื่องมือ:

เขียนโค้ดผ่าน notebook พร้อม Git และ OneLake
เตรียมและแปลงข้อมูลขนาดใหญ่
รันงานแบบ batch และ streaming
ตั้งเวลา pipeline เพื่อการแปลงอัตโนมัติ

ครบเครื่องทั้งการควบคุมเวอร์ชัน, debug, และจูนประสิทธิภาพในจุดเดียว

Synapse Data Warehouse: วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ระดับองค์กร

Lakehouse-style warehouse ของ Microsoft ผสานการจัดเก็บแบบโครงสร้างเข้ากับ data lake แบบเปิด:

Direct Lake Mode: สั่ง query ข้อมูลใน OneLake ได้โดยไม่ต้องย้ายข้อมูล
High concurrency: รองรับผู้ใช้หลายพันคนพร้อมกัน
Unified security: ควบคุมสิทธิ์และดูแลข้อมูลร่วมกับ Microsoft Purview

เหมาะสำหรับทีมวิเคราะห์และ BI ที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์

Synapse Real-Time Analytics: วิเคราะห์ข้อมูลสตรีมมิงอย่างรวดเร็ว

เหมาะกับข้อมูลสด เช่น IoT, log, sensor:

ใช้ Kusto Query Language (KQL) วิเคราะห์ stream ได้สะดวก
ระบบ ingestion latency ต่ำ เหมาะกับแดชบอร์ดเรียลไทม์
ขยายระบบ ingestion ได้ รองรับ event หลายล้านรายการต่อวินาที

ใช้งานได้ดีในภาคการผลิต โลจิสติกส์ ความปลอดภัย และบริการดิจิทัล

Data Activator: ระบบแจ้งเตือนและดำเนินการแบบ low-code

หนึ่งใน Microsoft Fabric Components ที่แหวกแนวที่สุด Data Activator ตรวจสอบเงื่อนไขของข้อมูลและเรียกใช้การกระทำแบบอัตโนมัติ:

สร้างกฎธุรกิจ (เช่น สินค้าคงคลังต่ำกว่ากำหนด)
ทริกการแจ้งเตือนหรือ flow บน Power Automate
ส่งแจ้งเตือนผ่าน Teams หรืออีเมล

เปิดทางให้หน่วยงานต่างๆ ใช้งานข้อมูลได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

Power BI: วิเคราะห์และแสดงผลข้อมูล

Power BI ถูกรวมเข้ากับ Microsoft Fabric โดยตรง ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานจาก OneLake และ workspace ใน Fabric ได้ทันที:

มี visual ที่ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์
เชื่อมต่อกับ semantic model ของ Fabric
แชร์ dataset ข้ามทีม

ช่วยให้ผู้ใช้งานทุกระดับสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Science: สร้างและนำ AI ไปใช้งาน

Microsoft Fabric มีสภาพแวดล้อม machine learning แบบ managed สำหรับ data scientist:

เข้าถึงข้อมูล structured และ unstructured จาก OneLake
เทรนโมเดลผ่าน notebook ด้วย PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
นำโมเดลไปใช้ผ่าน Azure ML หรือ REST API

รองรับการทำงานร่วมกันและปฏิบัติการตามแนวทาง MLOps

OneLake: ศูนย์กลางข้อมูลรวมสำหรับทุกส่วนประกอบ

OneLake คือหัวใจของ Microsoft Fabric เป็น data lake เดียวที่รองรับ Microsoft Fabric Components ทุกตัว:

รองรับ Delta Lake และ Parquet สำหรับการจัดเก็บแบบเปิด
ใช้ shortcut เชื่อมโยงข้อมูลภายนอกโดยไม่ต้องคัดลอก
จัดการการค้นหา lineage และ access ด้วย Microsoft Purview
จัดแบ่งพาร์ทิชันและปรับประสิทธิภาพอัตโนมัติ

ช่วยลดความซ้ำซ้อน ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มการค้นหาข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ

ภาพรวม Microsoft Fabric Components

คอมโพเนนต์	วัตถุประสงค์	คุณลักษณะเด่น	กรณีใช้งานที่เหมาะสม
Data Factory	นำเข้าข้อมูลและจัดการกระบวนการข้อมูล	Dataflows Gen2, pipeline, คอนเนกเตอร์มากกว่า 100 ชนิด, การออกแบบแบบ visual และ code-first	กระบวนการ ETL/ELT, ผสานข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
Synapse Data Engineering	การแปลงข้อมูลขนาดใหญ่	Apache Spark, การเขียนโค้ดผ่าน notebook, เชื่อมต่อกับ Git, รองรับการทำงานแบบ batch และ streaming	การทำความสะอาดข้อมูล, สร้าง feature, ประมวลผลข้อมูลเป็นชุด
Synapse Data Warehouse	วิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างบนสถาปัตยกรรม Lakehouse	Direct Lake Mode, ประมวลผลพร้อมกันได้สูง, รองรับ Delta/Parquet, ความปลอดภัยแบบรวมศูนย์	รายงานในระดับองค์กร, BI ขนาดใหญ่
Synapse Real-Time Analytics	วิเคราะห์ข้อมูลแบบสตรีมมิง	รองรับ KQL, คิวรีแบบเรียลไทม์, การรับข้อมูลแบบ latency ต่ำ, ประสิทธิภาพสูง	ข้อมูล IoT, การตรวจจับการฉ้อโกง, dashboard แบบปฏิบัติการ
Data Activator	กระตุ้นการดำเนินการจากเงื่อนไขของข้อมูล	กำหนดกฎแบบ no-code, เชื่อมต่อกับ Power Automate, การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์	เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ, การแจ้งเตือนสต็อก, ทริกเกอร์ทางธุรกิจ
Power BI	ข่าวกรองธุรกิจและการสร้างภาพข้อมูล	ภาพ AI, แชร์ dataset ได้, ผสานกับ Fabric และ OneLake อย่างลึกซึ้ง	dashboard, รายงานผู้บริหาร, การวิเคราะห์ทีม
Data Science	จัดการวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิง	สร้างโมเดลผ่าน notebook, รองรับ PyTorch/TensorFlow, นำไปใช้งานผ่าน Azure ML หรือ REST APIs	การพยากรณ์, การแบ่งกลุ่มลูกค้า, การดำเนินงาน MLOps
OneLake	data lake แบบรวมศูนย์	รองรับ Delta/Parquet, shortcuts สำหรับลิงก์ข้อมูลภายนอก, การจัดการข้อมูลด้วย Purview, การจัดเก็บแบบเพิ่มประสิทธิภาพ	จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์, การแบ่งปันข้อมูล, การกำกับดูแลแบบรวม

สรุป: ระบบข้อมูลแบบรวมอย่างแท้จริง

Microsoft Fabric Components ไม่ใช่แค่บริการแยกส่วน แต่เป็นโครงสร้างร่วมกันที่ออกแบบมาสำหรับทีมข้อมูลสมัยใหม่ที่ต้องการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าคุณจะมุ่งเป้าไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์, การสร้างโมเดล AI, การทำ BI หรือการทำงานอัตโนมัติด้วยข้อมูล ระบบนี้มีทุกเครื่องมือที่คุณต้องการภายใต้แพลตฟอร์มเดียว

ด้วยความเข้าใจในบทบาทของแต่ละคอมโพเนนต์ องค์กรสามารถเร่งนวัตกรรม ลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน และสร้างมูลค่าสูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างเต็มที่

สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่

สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา

หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์

อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ ได้ที่ Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, และ OpenAI Blog.

New Gemini Tools For Educators: Empowering Teaching with AI

ถ้าอยากติดตามข่าวเทคโนโลยีและข่าว AI ที่กำลังเป็นกระแสทุกวัน ลองเข้าไปดูที่ เว็บไซต์นี้ มีอัปเดตใหม่ๆ ให้ตามทุกวันเลย!

What Is Agentic AI? Understanding the Next Leap in Autonomous Intelligence

Fusionsol Blog in Vietnamese

Frequently Asked Questions (FAQ)

Microsoft Fabric คืออะไร?

Fabric คือแพลตฟอร์มข้อมูลแบบครบวงจร (Unified AI-powered Data Platform) จาก Microsoft ซึ่งรวมการจัดการข้อมูล การเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ การสร้างรายงาน และการประมวลผลเรียลไทม์ไว้ในระบบเดียว ช่วยลดความซับซ้อนของการใช้งานหลายระบบร่วมกัน

Microsoft Fabric ต่างจาก Power BI อย่างไร?

Fabric มุ่งเน้นการจัดการข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น (ETL, data engineering, data warehouse, real-time analytics)
Power BI ใช้สำหรับสร้างรายงานและแดชบอร์ดจากข้อมูลที่เตรียมไว้แล้ว
Fabric จึงเหมาะกับองค์กรที่ต้องการระบบข้อมูลครบวงจร ส่วน Power BI เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการการวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลแบบ self-service

Microsoft Fabric จ่ายค่าใช้จ่ายอย่างไร?

Fabric ใช้โมเดลคิดค่าเป็น Capacity Unit (CU) โดยเริ่มต้นที่ F2 (~2 CU) ซึ่งราว $262/เดือน (แบบ pay‑as‑you‑go) และมีขนาดใหญ่ขึ้นตามความต้องการ มีทั้งแบบจ่ายตามจริง และแบบจองไว้ล่วงหน้าเพื่อประหยัดคุ้มค่า

Fabric เหมาะกับองค์กรขนาดไหน?

เหมาะกับองค์กรที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เช่น ทีม data engineering, data science และทีม BI ที่ต้องการ:

ระบบ data lake กลาง (OneLake)
การวิเคราะห์เรียลไทม์
การใช้งาน AI/ML และการทำงานร่วมกันระหว่างทีม
ทั้งนี้ สำหรับองค์กรเล็กหรือผู้เริ่มต้น Power BI อาจเพียงพอ แต่สำหรับองค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ Fabric จะตอบโจทย์ได้ดีกว่า

ควรเรียนรู้ Fabric หรือ Power BI ก่อนดี?

ถ้าคุณต้องการแค่สร้างรายงานและแดชบอร์ด Power BI เริ่มง่ายกว่า แต่ถ้าคุณสนใจจัดการข้อมูลแบบ end‑to‑end ตั้งแต่ ingestion, processing, real‑time analytics, AI integration Fabric คือเส้นทางที่ธุรกิจองค์กรใหญ่กำลังมุ่งสู่ในภาพรวม