Dataplatform og Microsoft Fabric - fundamentet for data, rapportering og AI

Mange AI-initiativer starter med store ambitioner, men ender med at bruge størstedelen af tiden på datakvalitet, integrationer og oprydning. AI bliver sjældent bedre end de data, den bygger på.

En dataplatform skaber et fælles og kontrolleret datagrundlag, hvor data er struktureret, dokumenteret og opdateret. Det gør det muligt at udvikle AI-løsninger med højere kvalitet og større tillid til resultaterne.

Når fundamentet er på plads, kan dialogen handle om forretningsværdi og prioritering af use cases frem for tekniske udfordringer. Det gør vejen fra idé til reel AI-værdi både kortere og mere forudsigelig.

Der findes mange teknologier til at bygge en moderne dataplatform. Vi har valgt Microsoft Fabric, fordi platformen samler de vigtigste data-, analyse- og AI-værktøjer i én samlet løsning.

For virksomheder betyder det mindre kompleksitet, færre integrationer og en lavere samlet driftsomkostning end løsninger, hvor flere produkter skal sættes sammen og vedligeholdes hver for sig. Fabric bygger på åbne standarder og integrerer tæt med Power BI, Power Platform, Azure og Microsoft 365, så I kan skabe værdi af data uden at opbygge et stort specialistteam.

For mange mellemstore virksomheder rammer Fabric balancen mellem funktionalitet, fleksibilitet og økonomi. I får adgang til avancerede data- og AI-muligheder uden den kompleksitet, der ofte følger med større enterprise-løsninger.

Fabric er bygget op omkring OneLake, ét fælles data lake for hele organisationen. I stedet for at kernedata som kunder, produkter, fakturaer og økonomi lever i spredte kopier med hver sin definition og hver sine fejl, ligger data samlet i et åbent format, som alle værktøjer tilgår direkte uden at flytte eller duplikere dem.

Oven på det definerer en fælles semantisk model jeres mål, relationer og forretningslogik én gang. Samme definition genbruges på tværs af rapporter, analyser, automationsflows og AI, så arbejdet ikke gentages i hvert nyt projekt eller afdeling i jeres forretning.

Governance er ikke et lag, I lægger ovenpå. Ejerskab, adgangsstyring og sporbarhed følger med fra første dag, integreret med Microsoft Purview. I ved, hvem der ejer hvad, hvilke kilder man kan stole på, og hvor tallene kommer fra.

I mange virksomheder ligger vigtig viden i løse Excel-ark, SharePoint-lister og afdelingsdata, hvor ingen helt ved, hvilken version der er den rigtige. Excel og SharePoint er stærke værktøjer, men problemet opstår, når de bliver virksomhedens primære dataplatform.

En dataplatform erstatter dem ikke. Den lægger et fælles fundament under dem og samler kilderne ét sted med fast struktur, mens Excel, Power BI og andre værktøjer fortsat bruges til analyse og samarbejde.

Når behovet er mere komplekst, kan Fabric integreres sikkert med Power Platform. I kan bygge små, rammesatte systemer i Power Apps, hvor data flyder direkte videre til OneLake. Dermed bliver de løse kilder rammesat, sikret og en del af den fælles version af sandheden, ikke skyggeprocesser rundt om i forretningen.

Mange virksomheder står på et tidspunkt over for, at deres ERP-system skal opgraderes eller skiftes helt ud. Det er ofte her, det bliver kritisk, fordi overgangen mellem to systemer kan koste jer overblik og vigtig indsigt, lige når forretningen har mest brug for at se klart.

Med en dataplatform er det problem langt mindre. Fordi data og forretningslogik er afkoblet fra kildesystemerne og samlet i Fabric, bliver en ERP-opgradering ikke en brændende platform. I kan udskifte komponenter i jeres stack og stadig bevare datatillid, indsigt og sammenhæng, og I laver en løbende overgang, hvor I hele tiden ser på de rigtige tal.

Dataplatformen samler samtidig noget op, som mange kildesystemer ikke selv kan: historik og ændringer over tid. Hvor et system ofte kun viser den aktuelle tilstand, kan platformen gemme udviklingen, så I kan følge, hvordan tallene har bevæget sig, og træffe beslutninger ud fra det fulde billede frem for et øjebliksbillede.

De første måneder af et dataplatformsprojekt går ofte med de samme opgaver: opsætning af struktur, governance, logning, fejlhåndtering og onboarding af datakilder. Det er nødvendigt arbejde, men det er sjældent her, værdien opstår.

Med Data Foundrys Fabric Accelerator henter I data ind fra ERP, CRM, databaser og SaaS på den mest optimale måde og strukturerer dem i Lakehouse og Warehouse, oven på et gennemprøvet fundament med de centrale byggesten til drift, overvågning, sporbarhed og dataintegration.

Det reducerer både implementeringstid og risiko, så projektet hurtigere kan fokusere på rapportering, analyse og forretningsværdi, og løsningen bygger på standarder, der kan udvides i takt med nye datakilder, selskaber og forretningsbehov. Læs mere om Fabric Accelerator.