Syksyllä 2024 tekemässämme markkinakartoituksessa suomalaiset yritykset nostivat Microsoft Fabricin yleisesti esiin teknologisena fokusalueena oman datatyönsä parantamisessa. Tässä blogisarjamme ensimmäisessä osassa avaamme syyt, miksi Microsoft Fabric vaikuttaa olevan kaikkien huulilla.
Tekoälyajan uudet vaatimukset dataratkaisuille
Data & AI -pelikenttä on murroksessa. Perinteiset teknologiat ja ratkaisut eivät vastaa enää kaikilta osin yritysten tarpeisiin. Suurimpia murroksen aiheuttajia on kaksi: datamäärien räjähdysmäinen kasvu ja generatiivisen tekoälyn esiinmarssi.
Datamäärien kasvu aiheuttaa haasteita puhtaasti muistinvaraisiin ratkaisuihin, joissa tekniset suorituskyvyn rajat tulevat vastaan. Perinteisten tietovarastoratkaisujen suorituskyky ja ominaisuudet eivät riitä tai niiden käyttökustannukset nousevat liian korkeiksi. Miten siis hallita kasvavia datamassoja kustannustehokkaasti siten, että datan hyödyntäjät saavat edelleen vastauksensa riittävän nopeasti?
Generatiivinen tekoäly tuo mukanaan vielä suuremmat muutokset. Data-alustoilta ja ratkaisuilta vaaditaan paljon aiempaa enemmän, kun tekoälyavustimet päästetään suoraan kiinni dataan. Tämä on suuri mahdollisuus yrityksille saada datasta entistä enemmän hyötyä omaan liiketoimintaansa, mutta samaan aikaan vaatimukset tiedon laadun ja hallinnan osalta nousevat uudelle tasolle.
Pitkälti näiden muutosajureiden vuoksi Microsoft Fabric on syntynyt. Se on vastaus tekoälyajan dataratkaisujen alustaksi. Resepti on hämmentävän yksinkertainen: yhdistetään kaikki tarvittavat perinteiset data- ja analytiikkakyvykkyydet ja ominaisuudet yhteen, lisätään mukaan tekoälykyvykkyydet ja yksinkertaistetaan laskutus. Microsoftin tyyliin mukana tulee tietysti vielä hyvät integrointimahdollisuudet Microsoft 365 -ratkaisuihin.
Mikään muu teknologiatalo ei ole vielä kyennyt paketoimaan yhtä vakuuttavaa ja kattavaa alustaa tekoälyajan dataratkaisuille.
Microsoft Fabric pähkinänkuoressa
Microsoft Fabric on kattava data- ja analytiikka-alusta, joka yhdistää tekoälyn ja pilviratkaisut tarjoten yrityksille tehokkaat työkalut datan hallintaan ja hyödyntämiseen eri käyttötarkoituksissa.
Yleiskuva Microsoft Fabricin ominaisuuksista (Lähde: Microsoft)
Microsoft Fabricin keskeiset ominaisuudet:
Yhdistetty dataympäristö – OneLake: Fabric yhdistää datan eri lähteistä yhdeksi Data Lake -tallennustilaksi, mikä yksinkertaistaa datan hallintaa ja pääsyä. Se myös mahdollistaa hallitun tavan toteuttaa tarkoituksen mukaiset tietokerrokset.
Yhdistetty analytiikka-alusta: Fabric yhdistää useita analytiikkatyökaluja, kuten Power BI:n, Azure Synapse Analyticsin ja Azure Data Factoryn, yhdeksi saumattomaksi ympäristöksi. Tämä vähentää tarvetta käyttää eri palveluita ja toimittajia.
Tekoälypohjaiset työkalut: Alusta tarjoaa tekoälypohjaisia työkaluja, jotka auttavat datatieteilijöitä, analyytikoita ja liiketoimintakäyttäjiä saamaan enemmän aikaan nopeammin. Esim. Copilot tarjoaa älykkäitä ehdotuksia ja automatisoi tehtäviä. Tämä parantaa käyttäjien tuottavuutta ja helpottaa datan analysointia.
Reaaliaikainen analytiikka: Fabric mahdollistaa suurten datamäärien analysoinnin lähes reaaliajassa, mikä auttaa yrityksiä tekemään nopeita tarkkaan tilannetietoon perustuvia toimenpiteitä.
Integrointi Microsoft 365 -sovelluksiin: Fabricin avulla merkitykselliset tiedot voidaan upottaa suoraan Microsoft 365 -sovelluksiin, kuten Teamsiin, Exceliin ja PowerPointiin, mikä parantaa tiimien yhteistyötä ja tuottavuutta. Myös Microsoft D365 -ratkaisuista tiedon hyödyntäminen on hyvin helppoa.
Kustannustehokkuus: Yksinkertaistettu, yhden resurssivarannon käyttöön perustuva laskutus auttaa ennakoimaan ja pienentämään kustannuksia.
Microsoft Fabric tarjoaa siis monipuoliset ominaisuudet ja integroidut ratkaisut, jotka tukevat yrityksen datalähtöisen kulttuurin kehittämistä ja auttavat saavuttamaan liiketoimintatavoitteet tehokkaammin. Tämä tekee Fabricista erittäin hyvän valinnan tekoälyajan voittajiksi tähtääville dataälykkäille organisaatioille.
Mikä on Microsoft Fabric -blogisarja pureutuu seuraavissa osissa tarkemmin Fabricin sisältöön ja kyvykkyyksiin. Tutustu myös muihin blogikirjoituksiimme!
