Latest / M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano / Microsoft Graph Data Connect spiegato: dati di Microsoft 365 su larga scala verso Azure e Fabric (Doppiaggio IA)

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Microsoft Graph Data Connect spiegato: dati di Microsoft 365 su larga scala verso Azure e Fabric (Doppiaggio IA) · M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano

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  Speaker 2: Pronto per 10 giorni di Microsoft 365, Copilot, IAA, Azure
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  Speaker 2: e le persone che plasmano il futuro del lavoro? Questo gennaio,
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  Speaker 2: M365 contorna ed è ancora più grande. Unisciti a noi
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  Speaker 2: per sessioni live, demo concrete e conoscenze pratiche da MVP
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  Speaker 2: ed esperti del settore di tutto il mondo. Niente slide generiche,
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  Speaker 2: niente gergo infinito. Affronteremo le sfide reali. Copilot Studio, agenti IAA, Fabric, Sicurezza,
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  Speaker 2: Governance e Automazione. Che tu sia un professionista IT, uno
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  Speaker 2: sviluppatore o un leader aziendale, ci sono sessioni pensate per te.
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  Speaker 2: Con 10 giorni completi potrai esplorare molteplici tecnologie e connetterti
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  Speaker 2: con una community globale. Segui live e porta approfondimenti pratici
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  Speaker 2: nella tua organizzazione. Gennaio 2027, 10 giorni, un'unica community Microsoft.
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  Speaker 2: Le iscrizioni sono aperte. Vai su m365con. net e assicurati il
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  Speaker 2: posto oggi stesso. Il sito è m365con. net... Iscriviti ora su m375con. net
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  Speaker 2: e ci vediamo live a gennaio. L'argomento di oggi è
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  Speaker 2: qualcosa che in pochi conoscono, ma è uno degli strumenti
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  Speaker 2: più potenti per estrarre dati da Microsoft 365 su larga scala.
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  Speaker 2: Si chiama Microsoft Graph to Connect. Ecco il punto. Probabilmente
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  Speaker 2: hai già provato a recuperare dati da SharePoint o Teams
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  Speaker 2: con la normale API Graph. Funziona bene per pochi elementi,
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  Speaker 2: ma quando ti servono milioni di record, throttling e paginazione
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  Speaker 2: ti bloccano. Ricevi limiti di frequenza, errori HTTP 429 e
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  Speaker 2: finisci per passare più tempo a gestire i tentativi che
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  Speaker 2: a lavorare davvero. Graph Data Connect ti permette di evitare
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  Speaker 2: tutto questo. Una singola richiesta può spostare terabyte di dati
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  Speaker 2: in Azure o Microsoft Fabric. Niente paginazione, niente troppo. Alla
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  Speaker 2: fine di questo episodio saprai esattamente cos'è e in cosa
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  Speaker 2: differisce dalle normali API Graph e quando usarlo. Il problema
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  Speaker 2: di scala con i dati M365. Analizziamo perché le normali
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  Speaker 2: chiamate API non sono sufficienti quando si fa analisi su
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  Speaker 2: larga scala. Ogni giorno Microsoft 365 genera miliardi di interazioni,
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  Speaker 2: email inviate, messaggi Teams, file caricati, riunioni pianificate. Sono dati
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  Speaker 2: che risiedono nel tuo tenant Se vuoi analizzarle, ad esempio
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  Speaker 2: per capire i modelli di collaborazione tra i dipartimenti, devi estrarli.
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  Speaker 2: È qui che iniziano i problemi. La graffa API standard
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  Speaker 2: è progettata per l'accesso in tempo reale. Chiedi messaggi di
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  Speaker 2: un utente e ti fornisce gli ultimi 20. Chiedi 20
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  Speaker 2: successivi e usare pagina. Se chiedi troppo velocemente e ricevi errori,
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  Speaker 2: HTTP 4G29, devi fermarti, attendere e riprovare. Su piccola scala
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  Speaker 2: funziona bene. Ma immagina di voler analizzare ogni sito SharePoint
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  Speaker 2: in un'azienda da 10.000 utenti. Anche con l'elaborazione a lotti
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  Speaker 2: richiederebbe ore e giorni, scontrandosi continuamente con i limiti di velocità.
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  Speaker 2: Se devi farlo regolarmente non è semplicemente sostenibile? È per
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  Speaker 2: questo che esiste Graph Data Connect. Non sostituisce la Graph API.
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  Speaker 2: È uno strumento completamente diverso per scopi diversi. La Graph
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  Speaker 2: API gestisce l'accesso in tempo reale a piccole quantità di dati,
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  Speaker 2: mentre il Data Connect è creato per estrazione massiva su
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  Speaker 2: larga scala. Cos'è effettivamente Graph Data Connect? Quindi, cos'è Graph
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  Speaker 2: Data Connect? Facciamo prima chiarezza su una confusione comune. Microsoft
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  Speaker 2: Graph è il portale d'accesso a tutti i dati di
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  Speaker 2: Microsoft 365. Copre utenti, messaggi, file, calendario, teams e segnali
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  Speaker 2: di sicurezza. È l'unico endpoint per tutto, ma ci sono
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  Speaker 2: tre modi diversi per interagire con quei dati e spesso
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  Speaker 2: le persone li confondono. Primo è la Graph API. È
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  Speaker 2: il modello di richiesta e risposta in tempo reale. Richiedi
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  Speaker 2: la casella postale di un singolo utente e la ricevi istantaneamente.
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  Speaker 2: È ottima per creare app e gestire piccole query, ma
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  Speaker 2: non è costruita per la scalabilità. Poi abbiamo i Graph Connector.
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  Speaker 2: Questi portano dati esterni in Microsoft 365 per la ricerca
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  Speaker 2: e co- pilot. Si tratta di gestione non di stersi. Sta
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  Speaker 2: importando dati e non estraendoli. Infine c'è Graph Data Connect.
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  Speaker 2: può essere semimassa. Estrae enormi set di dati da Microsoft
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  Speaker 2: 365 nel tuo ambiente di analisi. È di questo che
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  Speaker 2: parliamo oggi. Pensala in questo modo. Usare la Graph API
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  Speaker 2: è come chiedere a un bibliotecario un libro alla volta.
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  Speaker 2: Vai al bancone, chiedi un libro, te lo consegnano, poi
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  Speaker 2: torni indietro e ne chiedi un altro. Funziona ma è lento.
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  Speaker 2: Graph Data Connect è come dire voglio una copia di
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  Speaker 2: ogni libro in questa sezione e farteli consegnare in ufficio
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  Speaker 2: su un pallet. Una richiesta, una consegna, tutto ciò di
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  Speaker 2: cui ho bisogno. Quindi come funziona esattamente? Crea una pipeline
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  Speaker 2: pianificata dove definisci quali dati desideri Siti SharePoint, chat di Teams,
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  Speaker 2: cassette postali Exchange, imposti a una destinazione come un account
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  Speaker 2: di archiviazione Azure o Fabric Lake House. Poi Microsoft consegna
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  Speaker 2: quei dati come file parquet direttamente nel tuo archivio. Nessuna paginazione,
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  Speaker 2: nessuna limitazione, solo un lavoro di copia ed è fatto.
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  Speaker 2: I dati arrivano in formato Delta parquet efficiente e pronto
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  Speaker 2: per l'analisi. Puoi interrogarli con SQL, creare report Power BI
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  Speaker 2: o eseguire modelli di machine learning. Tutto questo proviene da
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  Speaker 2: un'unica pipeline di estrazione. Quindi questa è l'idea di base.
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  Speaker 2: Graph Data Connect serve quando hai bisogno di analizzare l'intero
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  Speaker 2: patrimonio dati di M365, non solo una piccola parte. Ora
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  Speaker 2: parleremo del modello di sicurezza che mantiene protetti i tuoi
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  Speaker 2: dati sensibili, livello di sicurezza e governance. Forse ti starei chiedendo,
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  Speaker 2: posso semplicemente riversare le email di tutti in un account
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  Speaker 2: di archiviazione e farne ciò che voglio? La risposta è no,
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  Speaker 2: ed ecco perché è una buona cosa. Poiché Graph Data
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  Speaker 2: Connect gestisce dati sensibili come mail, messaggi Teams e file,
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  Speaker 2: il suo modello di sicurezza è molto più rigoroso del
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  Speaker 2: normale Graph API. Questo è voluto? Non vorresti uno strumento
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  Speaker 2: così potente senza le dovute precauzioni? Innanzitutto richiede il consenso
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  Speaker 2: esplicito dell'amministratore. Un amministratore deve approvare ogni applicazione e definire
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  Speaker 2: esattamente a quali set di dati può accedere. Intendo esattamente.
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  Speaker 2: Puoi limitare l'accesso fino al livello del signore proprietario. Vuoi
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  Speaker 2: solo gli URL dei siti ma non i proprietari? Puoi impostarlo.
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  Speaker 2: Vuoi solo i timestamp dei messaggi ma non il contenuto?
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  Speaker 2: Puoi impostare anche questo. È molto più granulare rispetto alle
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  Speaker 2: autorizzazioni standard della Graph API che solitamente sono tutto o
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  Speaker 2: niente per un dato tipo di risorse. Secondo i dati
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  Speaker 2: sono crittografati durante il transito per impostazione predefinita. Microsoft riconsegna
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  Speaker 2: il tuo archivio già criptografati e se desideri un controllo
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  Speaker 2: maggiore puoi usare le tue chiavi tramite Azure Key Vault.
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  Speaker 2: Ecco come funziona. I tuoi dati vengono criptografati con una
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  Speaker 2: chiave che possiede solo tu. Microsoft memorizza la versione criptografata
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  Speaker 2: di tale chiave ma non può decodificare. Solo la tua applicazione,
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  Speaker 2: usando la tua chiave privata, può sbloccare i dati. Ciò
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  Speaker 2: significa che nemmeno Microsoft può leggere i tuoi dati durante
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  Speaker 2: la consegna. Terzo, c'è l'offuscamento dell'identità. Gli ID utente reali,
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  Speaker 2: come indirizzi mail e nome entità utente, vengono sostituiti con
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  Speaker 2: token irreversibili. Così puoi ancora analizzare le tendenze, quanti utenti
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  Speaker 2: accedono al file o quale reparto comunica di più ma
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  Speaker 2: non puoi ricondurre i dati a una persona specifica. Questo
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  Speaker 2: è fondamentale per la conformità alla privacy, specialmente con normative
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  Speaker 2: come GDPR. Quarto, ogni esecuzione della pipeline viene registrata creando
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  Speaker 2: una traccia di controllo completa che mostra chi ha approvato cosa,
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  Speaker 2: quando sono stati estratti i dati, quali set sono stati usati,
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  Speaker 2: quanto è stato trasferito. Se un revisore ti chiede chi
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  Speaker 2: ha avuto accesso a questi dati e perché, tu hai
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  Speaker 2: la risposta. Questo livello di sicurezza rende DataConnect sicuro per
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  Speaker 2: settori regolamentati come sanità, finanza e pubblica amministrazione. ottieni la
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  Speaker 2: potenza analitica senza i grattacapi della conformità. I dati non
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  Speaker 2: lasciano mai il tuo controllo, ogni passaggio è tracciato. Dove
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  Speaker 2: possono andare i dati, Xan? Quindi una volta che i
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  Speaker 2: dati lasciano Microsoft 360 Link dove finiscono esattamente? In origine
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  Speaker 2: Graph Data Connect poteva inviare dati solo ad Azure Synapse
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  Speaker 2: o Azure Data Lake Storage. Funzionava bene se eri un
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  Speaker 2: data engineer che lavorava abitualmente con questi strumenti, ma se
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  Speaker 2: eri una lista di business o un principiante non era
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  Speaker 2: esattamente intuitivo. Oggi le cose sono cambiate. Data Connect ora
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  Speaker 2: funziona direttamente con Microsoft Fabric e puoi impostare un Fabric
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  Speaker 2: Lake House come destinazione. I dati appaiono come file Delta
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  Speaker 2: Parkhead pronti per essere analizzati senza configurazioni aggiuntive. Se usi
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  Speaker 2: già Fabric questa è la strada più semplice ma non
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  Speaker 2: sei vincolato solo a Fabric. Puoi anche usare le pipeline
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  Speaker 2: di Azure Data Factory per gestire l'estrazione e pianificarlo ogni
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  Speaker 2: notte e avere dati sempre aggiornati. Puoi puntare ad Azure
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  Speaker 2: Blob Storage, Azure Data Lake o qualsiasi destinazione compatibile. Ma
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  Speaker 2: il punto è che non sei bloccato su una sola destinazione.
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  Speaker 2: Le tue opzioni includono Azure Fabric e persino piattaforme di
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  Speaker 2: terze parti tramite pipeline personalizzato. Una volta che i dati
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  Speaker 2: arrivano sono tuoi. Sei tu a decidere dove vanno e
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  Speaker 2: cosa succede loro. Questa flessibilità è ciò che lo rende prezioso.
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  Speaker 2: Puoi combinare i dati M360 C5 con quelli di altri
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  Speaker 2: sistemi come CRM, ERP o piattaforme HR per avere un
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  Speaker 2: quadro completo della tua azienda? È qualcosa che non puoi
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  Speaker 2: fare semplicemente con la normale graffa API come si confronta
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  Speaker 2: con altri strumenti di estrazione. Potresti pensare non potrei usare
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  Speaker 2: Power Automate o un script personalizzato. Parliamo di quando ogni
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  Speaker 2: strumento funziona e quando invece non è adatto. Power Automate
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  Speaker 2: è ottimo per l'automazione in tempo reale su piccola scala.
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  Speaker 2: Avvii un flusso quando viene aggiunto un file e questo
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  Speaker 2: invia una notifica. Funziona, ma il fatto che Power Automate
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  Speaker 2: gestisce kilobyte non terabyte. Non possiede un modello per essere
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  Speaker 2: in blocco. Se provi a estrarre milioni di record con
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  Speaker 2: un flusso andrà in timeout. Supererà i limiti API o
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  Speaker 2: fallirà silenziosamente? È lo strumento sbagliato per questo lavoro. Gli
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  Speaker 2: script personalizzati per la graph API vanno bene per piccoli settimane.
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  Speaker 2: Scrivi uno script PowerShell, cicli tra le pagine e ottieni
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  Speaker 2: i tuoi dati. Tuttavia la paginazione e i limiti di
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  Speaker 2: throttling lo rendono poco pratico per analisi su interi tenant,
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  Speaker 2: poiché dovresti gestire da solo tentativi, batch e limiti di velocità.
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  Speaker 2: E se lo script gira per ore e fallisce a metà,
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  Speaker 2: buona fortuna con il debugging. Agile Data Factory ha oltre
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  Speaker 2: 90 connettori ed è un'ottima scelta per gestire pipeline ETL.
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  Speaker 2: Ma ADF non si connette direttamente ai dati M365 su
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  Speaker 2: larga scala. Ha bisogno di un connettore sorgente ed è
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  Speaker 2: qui che Data Connect colma la lacuna. ADF diventa il
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  Speaker 2: gestore e Data Connect diventa la sorgente. Draft Data Connect
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  Speaker 2: è creato specificamente per i dati M365 su larga scala.
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  Speaker 2: Una singola pipeline può estrarre milioni di rec. Compromesso alla latenza.
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  Speaker 2: Ogni esecuzione della pipeline ha circa 45 minuti di overhead
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  Speaker 2: prima che i dati iniziano a fluire. Quindi non è
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  Speaker 2: per dashboard in tempo reale, ma per analisi programmate su
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  Speaker 2: larga scala che girano in 8 settimane. Mettiamolo così. Power
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  Speaker 2: Automate è in tempo reale, gestisce dati piccoli ed è low- code.
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  Speaker 2: Le Graph API sono in tempo reale, gestiscono dati medi
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  Speaker 2: e richiedono uno sviluppatore. Graph Data Connect è programmato, gestisce
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  Speaker 2: dati massivi e richiede il consenso dell'amministratore. Sono tre strumenti
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  Speaker 2: diversi per tre lavori diversi. Se ti serve un avviso
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  Speaker 2: in tempo reale quando un file cambia, usa Power Automate.
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  Speaker 2: Se devi analizzare i modelli di utilizzo di tutti i
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  Speaker 2: tuoi siti SharePoint ogni notte usa Graph Data Connect. Non
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  Speaker 2: cercare di usare uno strumento per scopi per cui non
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  Speaker 2: è stato progettato. Casi d'uso reali. Quindi cosa ti permette
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  Speaker 2: effettivamente di fare tutto questo? Lascia che ti faccio alcuni
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  Speaker 2: esempi concreti. Il primo è l'analisi della sicurezza. Puoi estrarre
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  Speaker 2: log di oditi e dati di attività da Exchange e SharePoint.
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  Speaker 2: Puoi eseguire il rilevamento di anomalie per scovare account compromessi
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  Speaker 2: o schemi di accesso ai dati sospetti. Se un dipendente
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  Speaker 2: scarica improvvisamente migliaia di file alle due di notte vorresti saperlo?
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  Speaker 2: DataConnect ti fornisce i dati grezzi per costruire quel tipo
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  Speaker 2: di rilevamento. Gli insights sulla collaborazione sono un altro fondamento.
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  Speaker 2: Analizzando i messaggi di Teams e i dati delle riunioni,
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  Speaker 2: puoi vedere come i team lavorano realmente insieme. Quali reparti
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  Speaker 2: comunicano di più tra loro? Dove sono i colli di
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  Speaker 2: bottiglia nel tuo flusso di lavoro? Puoi rispondere a domande
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  Speaker 2: come i team interfunzionali collaborano davvero o passano solo il
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  Speaker 2: tempo in riunione senza tirare a indovinare? Senza tirare a indovinare.
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  Speaker 2: Poi c'è la gestione dei contenuti su larga scala. Puoi
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  Speaker 2: estrarre metadati da milioni di file SharePoint, trovare contenuti obsoleti
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  Speaker 2: inutilizzati da anni, identificare file duplicati che occupano spazio e
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  Speaker 2: segnalare documenti con etichette sensibili che non dovrebbero essere lì.
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  Speaker 2: Quell'igiene dei dati è impossibile da fare manualmente, ma con
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  Speaker 2: Data Connect diventa semplice. L'esperienza dei dipendenti è un caso
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  Speaker 2: d'uso in crescita. Inisci dati di Viva Insights con quelli
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  Speaker 2: delle risorse umane per rispondere a domande come i team
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  Speaker 2: con l'unifrequente sono più o meno produttivi? La chiave è
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  Speaker 2: l'offuscamento dei redditi. Puoi analizzare i modelli senza esporre l'identità individuale.
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  Speaker 2: Così ottieni approfondimenti senza rischi per la privacy. Ecco uno
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  Speaker 2: che sta diventando davvero importante la preparazione per Copilot. Prima
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  Speaker 2: di implementare Microsoft Copilot devi comprendere il tuo patrimonio informativo.
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  Speaker 2: Dove risiedono i tuoi dati? Come sono organizzati? Quali autorizzazioni sono?
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  Speaker 2: Data Connect può fornirti questo inventario. Puoi vedere quali siti
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  Speaker 2: hanno autorizzazioni eccessive, quali file sono orfani, dove potrebbero essere
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  Speaker 2: esposti i dati sensibili. Senza queste basi Copilot potrebbe mostrare
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  Speaker 2: cose che preferiresti e non vedesse. Ecco un esempio reale.
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  Speaker 2: Il Politecnico di Milano ha usato Data Connect per analizzare
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  Speaker 2: il sentiment dei dipendenti su migliaia di utenti. Menti. Hanno
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  Speaker 2: ottenuto dati oggettivi e granulari impossibili da raccogliere altrimenti. Niente sondaggi,
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  Speaker 2: niente pregiudizi, solo dati comportamentali reali su come le persone
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  Speaker 2: lavorano davanti. Questo è il potere di questo strumento. Una
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  Speaker 2: semplice guida alla configurazione. Potrebbe sembrare complicato, ma la configurazione
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  Speaker 2: reale è sorprendentemente semplice. Lascio che li passo dopo passo. Primo,
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  Speaker 2: abilita Graph Data Connect nell'interfaccia di amministrazione di Microsoft 365.
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  Speaker 2: Vai nelle impostazioni dell'organizzazione e trova l'interruttore Data Connect attivato.
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  Speaker 2: Poi seleziona quali set di dati vuoi rendere disponibili. SharePoint, OneDrive, Exchange, Teams.
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  Speaker 2: Possiamo raggiungere altri in seguito. Secondo, crea una registrazione dell'app
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  Speaker 2: in Microsoft Entry ID. Questa è l'identità della tua applicazione.
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  Speaker 2: Immaginala come un badge identificativo per la pagina. Dovrai annotare
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  Speaker 2: l'ID dell'app e generare un segreto client. Conserva quel segreto
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  Speaker 2: in un posto sicuro. Ti servirà quando configurerai la connessione. Terzo,
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  Speaker 2: crea un'applicazione Graph Data Connect nel portale di Azure. Collega
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  Speaker 2: la registrazione dell'app appena creata, poi scegli la tua destinazione.
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  Speaker 2: Per la maggior parte dei principianti un Fabric le causa
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  Speaker 2: l'opzione più semplice. Nessun account di archiviazione da gestire, nessuna
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  Speaker 2: configurazione complessa, basta puntare e partire. Questo è il punto
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  Speaker 2: di controllo della governance. Torna all'interfaccia di amministrazione di Microsoft
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  Speaker 2: 365 e approva l'applicazione. Un amministratore esamina i set di
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  Speaker 2: dati e le autorizzazioni richieste, quali dati saranno accessibili e
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  Speaker 2: quali colonne, quindi dà il consenso. Questo passaggio garantisce che
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  Speaker 2: nulla accada senza un'approvazione esplicita. Quinto, crea una pipeline in
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  Speaker 2: Fabric o in Azure Data Factory. Usa l'attività di copia
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  Speaker 2: con l'origine Microsoft 365. Seleziona il tuo set di dati,
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  Speaker 2: per esempio i siti SharePoint di base. Configura un filtro
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  Speaker 2: data se vuoi solo i dati recenti. Puntalo verso il
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  Speaker 2: tuo Recause, la parte principale del lavoro. Sesto, esegui la Pipeline.
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  Speaker 2: Qui è dove devi attendere. Ci sono circa 45 minuti
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  Speaker 2: di preparazione iniziale mentre Microsoft prepara i tuoi dati. Dopodiché,
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  Speaker 2: i dati arrivano come file Delta Parkè e il gioco
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  Speaker 2: è fatto. Da lì puoi interrogare i dati con SQL,
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  Speaker 2: creare Report Power BI o eseguire modelli di Machine Learning,
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  Speaker 2: tutto all'interno di Fabric. Limitazioni e cosa tenere d'occhio. Prima
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  Speaker 2: di correre a configurarlo, lascia che ti illustri alcune cose
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  Speaker 2: da tenere a mente. Prima latenza. Quei 45 minuti di
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  Speaker 2: attesa sono reali, quindi Data Connect non è adatto per
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  Speaker 2: dashboard in tempo reale. Se hai bisogno di dati aggiornati
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  Speaker 2: ogni pochi minuti, questo non è lo strumento che fa
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  Speaker 2: per te. È progettato per analisi notturne e settimanali, quindi
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  Speaker 2: pianifica di conseguenza. Passiamo all'accesso tra tenant. Non è possibile
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  Speaker 2: estrarre dati in un tenant Microsoft 365 diverso. I dati
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  Speaker 2: rimangono all'interno del perimetro della tua organizzazione. Se sei un
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  Speaker 2: consulente che gestisce più tenant, avrai bisogno di pipeline separate
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  Speaker 2: per ciascuno. Anche la disponibilità di 7 dati è un
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  Speaker 2: aspetto da tenere. Non tutti i dati M365 sono disponibili
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  Speaker 2: tramite data. I set di dati di base coprono SharePoint, Exchange,
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  Speaker 2: Teams e Groups, ma alcune proprietà avanzate potrebbero mancare. Controlla
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  Speaker 2: la documentazione prima di impegnarti in un'analisi specifica. Ora ai costi.
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  Speaker 2: DataConnect ha un modello di prezzi basato sul consumo. Ti
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  Speaker 2: viene addebitato un costo per recuperato. Per un tenant piccolo
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  Speaker 2: è trascurabile, ma per un tenant da 100.000 utenti con
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  Speaker 2: milioni di file la cifra sale rapidamente. Pianifica il budget
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  Speaker 2: e fai prima dei testi. Un set di dati ridotto.
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