Microsoft Fabric: Data Analytics revolutionieren

Microsoft Fabric ist eine KI-gestützte Plattform in der Vorschauphase, die die Art und Weise, wie jeder auf Daten und Erkenntnisse zugreift, sie gemanagt und darauf reagiert, neu gestalten soll.

Foto von Luke Chesser auf Unsplash

Einführung

In der Ära der datengetriebenen Entscheidungsfindung wird Microsoft Fabric zu einem entscheidenden Faktor. Diese KI-gestützte Datenanalyseplattform wurde entwickelt, um Ihre Daten und Services zusammenzuführen, einschließlich Data Science und Data Lakes, und so mehr Wert aus Ihren Daten zu schöpfen als je zuvor.

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric ist eine KI-gestützte Plattform in der Vorschauphase, die die Art und Weise, wie jeder auf Daten und Erkenntnisse zugreift, sie gemanagt und darauf reagiert, neu gestalten soll. Sie verbindet alle Datenquellen und Analysedienste auf einer einzigen Plattform und ermöglicht so ein effizientes Datenmanagement und die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle ohne Datenverschiebung.

Die wichtigsten Merkmale von Microsoft Fabric

  1. Vereinige deinen Datenbestand: Microsoft Fabric schafft einen offenen und Lake-zentrierten Knotenpunkt, der Dateningenieuren dabei hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zu kuratieren, um Unordnung zu beseitigen und benutzerdefinierte Ansichten für alle zu erstellen.
  2. Leistungsstarke KI-Modelle verwalten: Es beschleunigt die Analyse durch die Entwicklung von KI-Modellen auf einer einzigen Grundlage ohne Datenverschiebung, so dass Datenwissenschaftler weniger Zeit benötigen, um Werte zu liefern.
  3. Befähige jeden in deinem Unternehmen: Microsoft Fabric sorgt für schnellere Innovationen, indem es jeder Person in deinem Unternehmen hilft, auf Erkenntnisse aus Microsoft 365-Anwendungen wie Microsoft Excel und Microsoft Teams zu reagieren.
  4. Govern Data Across Your Organization: Es verbindet Menschen und Daten auf verantwortungsvolle Weise mit einer offenen und skalierbaren Lösung, die den Datenverantwortlichen zusätzliche Kontrolle durch integrierte Sicherheit, Governance und Compliance bietet.

Auswirkungen auf die reale Welt

Unternehmen schöpfen bereits ihr Datenpotenzial mit Microsoft Fabric aus. Ferguson zum Beispiel, ein großer Händler für Sanitärbedarf, hat durch den Einsatz von Microsoft Fabric die Zeit von den Rohdaten bis zur Business Intelligence deutlich verkürzt. Es konsolidiert die notwendigen Datenbereitstellungs-, Umwandlungs-, Modellierungs- und Analysedienste in einer einzigen Benutzeroberfläche und beschleunigt so die Bereitstellung von Erkenntnissen.

Conclusion

Microsoft Fabric ist bereit, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Daten analysieren. Mit einer einheitlichen Plattform für Datenmanagement und KI-gestützte Analysen verwandelt sie Daten in einen Wettbewerbsvorteil und legt gleichzeitig den Grundstein für die KI-Innovationen von morgen. Es ist spannend, sich vorzustellen, welche neuen Möglichkeiten die Weiterentwicklung von Microsoft Fabric in der Welt der Datenanalyse eröffnen wird.

Verwandte Beiträge

Zero ETL macht herkömmliche Datenpipelines überflüssig, indem es durch Technologien wie Datenvirtualisierung und datengetriebene Architekturen einen direkten Zugriff auf die Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort ermöglicht. Es bietet Datenzugriff in Echtzeit, geringeren betrieblichen Aufwand und verbesserte Konsistenz, erfordert aber kompatible Systeme und robuste Sicherheitsmaßnahmen.
Die serverseitige Nachverfolgung mit Google Tag Manager verbessert den Datenschutz, die Leistung der Webseite und die Datenkontrolle, indem die Nachverfolgungsdaten über einen sicheren Server und nicht direkt im Browser der Benutzer weitergeleitet werden. Dies ist ideal für Unternehmen, die sich auf Datensicherheit und Compliance konzentrieren.
Die Einrichtung der GA4-Nachverfolgung mit einem serverseitigen GTM-Container verbessert die Datengenauigkeit und den Datenschutz, indem die Daten auf dem Server verarbeitet werden. Diese Methode umgeht Werbeblocker und Browserbeschränkungen und ermöglicht es gleichzeitig, Daten zu filtern oder zu anonymisieren, wodurch die Einhaltung von Vorschriften und eine bessere Sicherheit gewährleistet werden.

Verwandte Beiträge

Keine Artikel gefunden.

Termin vereinbaren

Lass uns darüber sprechen, wie wir dein Unternehmen mit Composable Commerce, Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Data Science und Data Engineering optimieren können.