Fabric novinky | ČERVENEC 2025

Microsoft posílil základní funkce platformy, přidal praktická vylepšení v Data Factory a Real-Time Intelligence a otevřel dveře k novým scénářům s Cosmos DB. Všechny novinky najdete přehledně v tomto článku – nejdůležitější z nich jsme označili jako TOP šest.

TOP 6

1. Updated Default Category in the OneLake Catalog (GA) – Fabric Platform

OneLake Catalog dostal vylepšení, které se může zdát drobné, ale v praxi zásadně mění používání. Výchozí kategorie (Default Category) se teď nastaví podle toho, odkud katalog otevíráte – v Power BI je to automaticky Insights, ve Fabricu zase Data.

To znamená, že hned na první pohled vidíte obsah, který pro vás dává smysl v daném kontextu. Další plus je to, že pokud si kategorii ručně přepnete, vaše volba se zapamatuje pro další session. Uživatel tak netráví čas přepínáním při každém vstupu a prostředí je celkově konzistentnější. Pro firmy s rozsáhlými katalogy je to drobnost, která reálně šetří desítky kliknutí denně a zpřehledňuje orientaci v datech.

2. Send Alerts to Teams Groups and Channels (GA) – Real-Time Intelligence

Doteď Data Activator zvládal posílat upozornění jen na konkrétní uživatele. Nově je možné notifikace posílat do celých skupin nebo kanálů v Microsoft Teams. V praxi to znamená, že upozornění už nikdy „neuvízne“ jen u jednoho člověka, ale okamžitě ho vidí celý tým. Scénáře využití jsou jasné – třeba monitoring výrobní linky, kdy je nutné, aby o problému věděli jak operátoři, tak i vedoucí směny. Nebo obchodní tým, který potřebuje rychle reagovat na změnu KPI. Tento krok z RTI dělá opravdu týmový nástroj a zvyšuje rychlost reakce organizací.

3. Pass Parameter Values to Fabric Items (Preview) – Real-Time Intelligence

Velké posílení automatizace – do notebooků nebo pipeline, které spouštíte z Activatoru, lze předávat parametry přímo z událostí a dat. Akce tak nejsou statické, ale přizpůsobují se hodnotám, které přicházejí z datového zdroje. Příklad: při výskytu výjimečné hodnoty můžete rovnou poslat její identifikátor a spustit analýzu jen pro daný případ. Tím se dostáváme k adaptivním scénářům, kde se reakce systému přesně řídí aktuálním stavem dat.

4. Manual Control of Auto-Refresh in Pipelines (Preview) – Data Factory

Kdo pracuje s delšími pipeline, zná problém neustálého refreshování seznamu aktivit při běhu. Sledovat, co se právě stalo, bylo někdy až nemožné. Teď můžete auto-refresh vypnout a aktualizace provádět jen ručně. Na první pohled malá úprava, ale zásadně zlepšuje debugging a ladění složitých toků: máte stabilní pohled, přesnější analýzu kroků a méně stresu.

5. Domain Tags (GA) – Fabric Platform

Domain tags jsou odteď obecně dostupné (GA) a stávají se standardní součástí governance ve Fabricu. Díky nim je možné přiřazovat artefaktům doménové štítky – například Finance, HR nebo Sales. To umožňuje jasně kategorizovat obsah napříč celou organizací. Uživatelé snadněji najdou to, co potřebují, a IT rychleji identifikuje vlastnictví a odpovědnosti. Governance je díky tomu méně o chaosu a více o transparentnosti.

6. Fabric Data Agent features (GA) – Data Science

Fabric Data Agent dostal několik klíčových vylepšení, která jsou nyní v GA: Data Source Instructions (přesnější chování nad konkrétními zdroji), Streaming Results (průběžné vracení výsledků bez čekání na finále) a Improved Run Execution Flow (spolehlivější běhy a snazší debug). Agent je tím pádem připravený na reálné nasazení – méně experiment, více stabilní součást analytických procesů.

• Data Source Instructions for the Fabric Data Agent (GA)

Instrukce na úrovni zdroje zajišťují, že agent ví, jak správně dotazovat tabulky, interpretovat hodnoty a spojovat data. (Rozebráno výše v TOP šest – viz „Fabric Data Agent features (GA)“.

• Get answers faster with streaming results in the Fabric Data Agent (GA)

Výsledky se vrací postupně, což zrychluje práci a zpřehledňuje, co se děje v průběhu zpracování. (Rozebráno výše v TOP šest – viz „Fabric Data Agent features (GA)“.

• Improved run execution flow for Data Agent (GA)

Lepší pojmenování kroků, čistší rozhraní a optimalizovaný backend. Snazší ladění, rychlejší běhy. (Rozebráno výše v TOP šest – viz „Fabric Data Agent features (GA)“.)

Seznam dalších novinek, ať to máme komplet. 

Fabric Platform

Domain tags

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Updated Default Category in the OneLake catalog

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Data Science

Fabric Data Agent integration with Microsoft Copilot Studio

• Propojení s Copilot Studiem umožňuje, aby agent fungoval jako „datový mozek“ pro konverzační scénáře – rozumí schématům, přístupovým pravidlům a kontextu, a umí dodat odpovědi založené na důvěryhodných firemních datech přímo do chatu.

Data Source Instructions for the Fabric Data Agent (GA)

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Get answers faster with streaming results in the Fabric Data Agent (GA)

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Improved run execution flow for Data Agent (GA)

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Real-Time Intelligence

Simplified Rule and Object Creation Experience (GA)

• Vytváření pravidel a objektů je jednodušší a přímočařejší. Po připojení ke streamu se rovnou zobrazí panel pro definici pravidla a tvorba objektů je součástí procesu – méně klikání, menší chybovost.

Send Alerts to Teams Group and Channel

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Pass Parameter Values to Fabric Items (Preview)

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Data Factory

Incremental Copy in Copy job (GA)

• Možnost kopírovat jen přírůstky místo full loadu. První běh provede plný přenos, poté se přesouvají jen změny (nové/aktualizované řádky, novější soubory). To výrazně šetří čas i náklady.

Upsert data to Fabric Lakehouse table and additional stores in Copy job

• Copy job nově podporuje merge/upsert do více cílů – vedle Lakehouse také Salesforce, Dataverse, Dynamics a Azure Cosmos DB. Datové toky tak mohou rovnou aktualizovat cílová úložiště, nejen je plnit.

More connectors and possibilities in Copy job

• Širší paleta konektorů (např. SFTP, FTP, IBM Db2, Oracle Cloud Storage, ServiceNow, MongoDB, Azure AI Search aj.) usnadňuje práci v heterogenních prostředích.

Now supported in Copy job – Copy data into Snowflake and Fabric Data Warehouse from On-Premises

• Podporováno je i kopírování z on-premises do Snowflake/Fabric DW. Data jdou přes OneLake staging a následně se načítají COPY příkazem do cílového skladu – end-to-end bez ručního bastlení.

Manual Control of Auto-Refresh in pipelines (Preview)

• (rozebráno výše v TOP šest novinek)

Mirroring

Mirroring for Azure SQL Database protected by a firewall (GA)

• Podpora pro Azure SQL DB chráněné firewallem přes VNet Data Gateway nebo On-Premises Data Gateway. Enterprise prostředí tak mohou bezpečně přivést chráněná data do Fabricu.

Resume mirrored database when Fabric capacity restores

• Po obnovení Fabric capacity je možné zrcadlení obnovit z bodu přerušení (případně dojde k reseed, pokud se pauza protáhla). Méně workaroundů, více jistoty.

Customize retention period for mirrored data in Fabric portal

• Retenční období mirrored dat lze nově nastavit přímo v portálu (dříve jen přes API). Správci tak mají kontrolu nad náklady i politikami uchování.

Databases

Cosmos DB (NoSQL) in Fabric (Preview)

• Preview integrace Cosmos DB (NoSQL) do Fabricu umožňuje analyzovat provozní NoSQL data vedle ostatních firemních zdrojů – bez složitého ETL a s možností napojení na Lakehouse, Notebooks i Power BI. Posun směrem k real-time analytice nad moderními aplikacemi.