Microsoft Fabric Features: ช่วยจัดการข้อมูลในองค์กร

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 กำลังพลิกโฉมระบบนิเวศข้อมูลด้วยการรวมการวิเคราะห์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Business Intelligence (BI) เข้าไว้ในแพลตฟอร์ม SaaS เดียว คุณสมบัติหลากหลายของ Microsoft Fabric Features ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูล การประมวลผลแบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์ด้วย AI ได้ภายในประสบการณ์ที่เป็นหนึ่งเดียวภายใต้การควบคุมที่ปลอดภัย

บทความนี้จะพาคุณสำรวจ Microsoft Fabric Features ที่กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานกับข้อมูลขององค์กรอย่างสิ้นเชิง

การรวมข้อมูล (Data Integration)

ฟีเจอร์ Data Integration ของ Fabric ช่วยให้การดึงข้อมูลจากหลากหลายแหล่งมาใช้งานและแปลงข้อมูลเป็นเรื่องง่าย ด้วยคอนเนกเตอร์ในตัว, dataflows และ pipelines ที่น่าเชื่อถือ รองรับทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

จุดเด่นหลัก:

คอนเนกเตอร์ข้อมูลมากกว่า 200 รายการ (เช่น SQL, Azure Blob, Salesforce, SAP)
สร้าง dataflow ด้วยการลากและวาง
ทำงานร่วมกับ Power BI และ Azure Synapse ได้โดยตรง

วิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering)

Data Engineering ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง data pipeline ที่มีความยืดหยุ่นและปรับขยายได้โดยใช้ Spark และ notebooks เพื่อจัดการกระบวนการข้อมูลขนาดใหญ่

ความสามารถสำคัญ:

ใช้ Apache Spark ได้ในตัว
สถาปัตยกรรมแบบ Lakehouse ผ่าน OneLake
รองรับการแปลงข้อมูลแบบมีเวอร์ชัน และการทำงานแบบอัตโนมัติ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)

Fabric รองรับกระบวนการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตั้งแต่การสร้างโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง

ไฮไลต์:

เชื่อมต่อกับ Azure Machine Learning
ติดตามการทดลองของ ML ภายใน notebooks
มี pipeline สำหรับนำโมเดลไปใช้กับข้อมูลแบบ real-time

คลังข้อมูล (Data Warehouse)

Fabric มีระบบ Data Warehouse ที่มีการจัดการแบบครบวงจร ช่วยให้สามารถใช้ SQL เข้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และรองรับการปรับขยายทั้งในแง่การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล

ประโยชน์ที่ได้รับ:

รวม warehouse และ lakehouse ไว้ใน OneLake
ใช้ SQL endpoints เพื่อเข้าถึงข้อมูล
รองรับการปรับขนาดคอมพิวต์และพื้นที่จัดเก็บแบบอัตโนมัติ

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Real-Time Intelligence)

สำหรับธุรกิจยุคใหม่ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบทันทีถือเป็นเรื่องจำเป็น Microsoft Fabric Features มีฟีเจอร์ Real-Time Intelligence ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากสตรีมและสร้างข้อมูลเชิงลึกได้ในทันที

ฟีเจอร์หลัก:

การประมวลผล event stream
สร้างแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์
เชื่อมต่อกับข้อมูล IoT และ telemetry

Business Intelligence (BI)

Fabric ผสานการทำงานกับ Power BI อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดบนข้อมูลจาก OneLake ได้โดยตรง

จุดเด่น:

Direct Lake mode สำหรับการ query ความเร็วสูง
Semantic model พร้อมการรักษาความปลอดภัยในระดับแถวข้อมูล (row-level)
ใช้งาน Q&A แบบภาษาธรรมชาติและ Copilot ได้

Copilot ใน Fabric

หนึ่งใน Microsoft Fabric Features ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือการรวม Copilot เข้ามาเพื่อช่วยสร้างโค้ด เขียน query สร้าง pipeline และรายงานด้วยภาษาธรรมชาติ

Copilot ช่วยคุณได้อย่างไร:

สร้างสูตร DAX
เขียนโค้ดแปลงข้อมูล
สร้างภาพใน Power BI
แนะนำการปรับปรุง pipeline

ระบบฐานข้อมูลใน Fabric

Fabric รองรับหลายรูปแบบของฐานข้อมูล เช่น:

คลังข้อมูลแบบ SQL สำหรับข้อมูลองค์กรที่มีโครงสร้าง
ข้อมูลแบบ NoSQL และกึ่งโครงสร้างผ่าน lakehouse
Delta tables และการจัดเก็บข้อมูลที่รองรับ ACID ใน OneLake

โมเดลการจัดเก็บแบบรวมนี้ทำให้สามารถควบคุมคุณภาพ ความปลอดภัย และการปรับขยายได้อย่างเป็นระบบ

Summary Microsoft Fabric Features ในตาราง

Features	วัตถุประสงค์	เครื่องมือที่ใช้
Data Integration	เชื่อมและเตรียมข้อมูล	Dataflows, Pipelines
Data Engineering	สร้าง pipeline	Spark, Notebooks
Data Science	เทรนและใช้งาน ML	Azure ML, Notebooks
Data Warehouse	จัดเก็บ/วิเคราะห์ข้อมูล	SQL Warehouse, OneLake
Real-Time Intelligence	วิเคราะห์ข้อมูลแบบสดๆ	Event Streams, Dashboards
Business Intelligence	แสดงผล/วิเคราะห์ข้อมูล	Power BI, Semantic Models
Copilot in Fabric	ใช้งานภาษาเพื่อทำงานอัตโนมัติ	AI-powered assistant
Databases	จัดเก็บข้อมูลทุกรูปแบบ	SQL, Delta Lake, NoSQL

บทสรุป

Microsoft Fabric Features ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่คือประสบการณ์แบบครบวงจรที่รวมพลังของ AI, ความสามารถด้านข้อมูล และการบริหารจัดการองค์กรไว้ในที่เดียว ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ วิศวกร หรือผู้บริหาร Fabric ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลให้พร้อมใช้งานเชิงกลยุทธ์ในระดับองค์กรอย่างแท้จริง.

Interested in Microsoft products and services? Send us a message here.

Explore our digital tools

If you are interested in implementing a knowledge management system in your organization, contact SeedKM for more information on enterprise knowledge management systems, or explore other products such as Jarviz for online timekeeping, OPTIMISTIC for workforce management. HRM-Payroll, Veracity for digital document signing, and CloudAccount for online accounting.

Read more articles about knowledge management systems and other management tools at Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, and OpenAI Blog.

New Gemini Tools For Educators: Empowering Teaching with AI

If you want to keep up with the latest trending technology and AI news every day, check out this website . . There are new updates every day to keep up with!

Security Features Every Chatbot Needs to Prevent Vulnerabilities

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