Microsoft Fabric: Neue Möglichkeiten durch erweiterte UDF-Integration mit Pandas und Apache Arrow
Microsoft Fabric hat kürzlich eine bedeutende Weiterentwicklung für Benutzer und Unternehmen bekanntgegeben, die mit Data Science und Data Engineering in der Microsoft-Cloud arbeiten. Besonders für Organisationen, die auf moderne, skalierbare Analyseplattformen wie Databricks, Azure und Fabric setzen, sind diese Neuerungen essenziell, um Innovationspotenziale auszuschöpfen und Prozesse zu optimieren. Als Ailio GmbH, Ihr Partner für Data Science und KI im industriellen Umfeld, schauen wir heute auf die aktuellen Verbesserungen rund um User Data Functions (UDFs) und ihre Integration mit Pandas DataFrames und Apache Arrow.
Was ist neu? Native Unterstützung für Pandas DataFrames in Fabric Notebooks
Bisher war es in Fabric Notebooks aufwendig, große Datensätze mit individuellen User Data Functions zu verarbeiten: Entwickler mussten Daten meist händisch in JSON konvertieren, was Performance und Effizienz beeinträchtigte. Mit dem neuesten Update werden Pandas DataFrames und Series jedoch als native Eingabe- und Ausgabetypen für UDFs unterstützt. Ermöglicht wird diese Innovation durch die tiefe Integration von Apache Arrow – einem spaltenbasierten, hochleistungsfähigen In-Memory-Datenformat, das speziell für Analyse-Workloads entwickelt wurde.
Welche Vorteile ergeben sich durch dieses Update für Ihr Unternehmen?
- Höhere Effizienz bei Big-Data-Verarbeitung:
Dank Apache Arrow läuft die Datenübertragung und -verarbeitung im Speicher äußerst performant ab. Gerade wenn es um Millionen von Datensätzen geht – wie etwa Umsatzanalysen nach Fahrer oder die Zusammenführung großer Industrie-Sensordaten – profitieren Sie von minimaler Latenz und geringem Speicherbedarf. - Einfachere, robustere Entwicklung:
Data Scientists und Engineers können nun direkt mit Pandas-Objekten arbeiten, Funktionen mit wenigen Zeilen wiederverwenden und teilen. Die zuvor nötigen manuellen Konvertierungen fallen weg, was Entwicklung und Test erheblich beschleunigt – ein klarer Pluspunkt für die Zusammenarbeit in Teams. - Großartige Kompatibilität mit Python, PySpark, Scala & R:
Dadurch steigt die Flexibilität in der Tool-Auswahl und Integration verschiedener Technologien im selben Analyseschritt – besonders interessant für datengetriebene Unternehmen in der DACH-Region, die auch Bestandswissen aus der Open Source-Welt einbinden wollen. - Skalierbarkeit ohne Redundanz:
Mit zentralen UDFs können Sie Analyse- und Verarbeitungsvorschriften leicht versionieren, teilen und für verschiedene Projekte oder Mandanten wiederverwenden. Das reduziert doppelten Entwicklungsaufwand und steigert die Wartbarkeit in zentralen Data-Engineering-Strukturen.
Praktisches Beispiel: Aggregation und Analyse großer Datenmengen direkt im Notebook
Stellen Sie sich vor, Sie möchten in einem datengetriebenen Produktionsumfeld den Gesamtumsatz pro Kunde mit Millionen von Einzelbuchungen berechnen. Mit dem neuen UDF-Feature können Sie jetzt einen Pandas DataFrame als Input an Ihre Funktion übergeben, diese aggregiert blitzschnell mit Pandas- und Arrow-Unterstützung die gewünschten Werte, und das Resultat steht wiederum als DataFrame zur unmittelbaren Weiterverarbeitung zur Verfügung – ohne umständliche Datenformat-Konvertierung.
Chancen für Data Science und KI im industriellen Umfeld
Die Integration von Pandas und Arrow hebt Microsoft Fabric auf ein neues Niveau als Analyseplattform: Data-Science-Projekte in Fabrikumgebungen und der Industrie können nun deutlich schneller prototypisiert, getestet und ausgerollt werden. Gerade für Unternehmen, die Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle oder Prozessoptimierung mittels KI in Erwägung ziehen, verringert sich die Time-to-Market für neue Modelle spürbar.
Auch der Aspekt der Zusammenarbeit gewinnt: Teams aus Data Engineering, Data Science und IT können mit einer gemeinsamen Notebook-Infrastruktur individuelle Analysemethoden entwickeln und nahtlos weitergeben – ein entscheidender Vorteil für die Skalierung von AI-Initiativen quer durch die Unternehmung.
Zentrale Verwaltung, Sicherheit und Governance
Die neue effizientere Datenverarbeitung misst sich nicht nur an Geschwindigkeit, sondern auch an verlässlichem Datenmanagement. Mit Microsoft Fabric erhalten Unternehmen eine Plattform, die Analysefunktionen, Sicherheitskontrollen und zentrale Verwaltung kombiniert – entscheidend für komplexe Organisationen, die sensiblen Kundendaten oder kritische Produktionsdaten konsistent steuern müssen.
Gerade im Kontext von Azure Private Link und Workspace-Security gibt Microsoft Unternehmen immer granularere Werkzeuge zur Verfügung, um Datensicherheit und Zugriffskontrolle auch bei zunehmender Kollaboration zu gewährleisten.
Fazit: Innovation mit Microsoft Fabric und Ailio
Die Erweiterung der UDF-Funktionalität in Microsoft Fabric, insbesondere die native Unterstützung von Pandas DataFrames und Series auf Basis von Apache Arrow, bedeutet einen deutlichen Fortschritt in Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit für analytische Workloads. Unternehmen jeder Größe können davon profitieren, wenn es um die Entwicklung, Umsetzung und Skalierung moderner Data-Science- und KI-Projekte geht.
Als Ailio GmbH begleiten wir Sie gerne auf dem nächsten Schritt zu einer vernetzten und KI-getriebenen Datenarchitektur, egal ob Sie Databricks, Azure oder native Fabric-Lösungen bevorzugen. Sprechen Sie uns an, um mehr zu erfahren oder ein Pilotprojekt zu starten!
