I vårt senaste webinar om Microsoft Fabric presenterar BI-konsulten Markus Unger tre kundtyper som kan dra nytta av plattformen. Han kategoriserar dem utifrån deras datamognad och beskriver hur Fabric kan hjälpa dem att optimera datahantering och analys. Kanske känner du igen dig i någon av dessa kundtyper?
KUNDTYP 1: FRÅN OREDA TILL STRUKTUR
Profil: Företag utan BI-plattform
Utmaning: Spridda datakällor, manuella processer
Förslag på lösning: OneLake, Data Factory, Power BI-baserad analys
Företag inom denna första kundgrupp saknar en centraliserad dataplattform och hanterar data genom separata system och manuella processer, vilket kan leda till ineffektivitet och brist på affärskritiska insikter. Exempel på organisationer i denna kategori kan vara:
- Logistikföretag med svårigheter att hantera lager och leveranser.
- Vårdföretag med patientdata spridda i olika system.
- Hotell som saknar överblick över bokningsmönster.
- Detaljhandelsföretag som inte kan centralisera sina data för effektiv rapportering.
Genom att implementera Fabric kan dessa företag samla alla sina data på samma plats i OneLake och använda Purview för att säkerställa datasäkerheten. Med hjälp av Data Factory kan datainsamlingen automatiseras, medan Power BI kan erbjuda tydliga visualiseringar som gör det enklare att identifiera trender, mönster och avvikelser.
KUNDTYP 2: FRÅN SILO TILL SYNERGI
Profil: Organisation med befintlig BI-lösning
Utmaning: Isolerade datasilos, prestandaproblem
Förslag på lösning: OneLake, Data Warehouse, realtidsanalys
Företag i denna kategori har redan en etablerad BI-lösning men kämpar med ineffektivitet och brist på integration mellan sina datasystem. Ofta har de sina data utspridda i olika silos, vilket begränsar deras analysförmåga. Exempel på organisationer i denna kategori kan inkludera:
- Tillverkningsföretag som hanterar sin ETL-process lokalt men som vill förbättra sin dataintegration.
- Försäkringsbolag med historiska skadeuppgifter som vill göra bättre riskbedömningar.
Med Fabric kan dessa företag integrera sina datakällor genom OneLake och använda ett Data Warehouse för att effektivisera lagring och analys. Dessutom kan realtidsanalys läggas till för att skapa snabbare och mer dynamiska insikter.
KUNDTYP 3: FRÅN DATA TILL PREDIKTION
Profil: Organisation som vill implementera AI
Utmaning: Svårigheter i att bygga AI-modeller
Förslag på lösning: Fabric med data science, Copilot och AI-driven analys
Denna sista kundgrupp har redan implementerat Fabric och kommit långt i sin datahantering, men de har ännu inte börjat utnyttja AI:s fulla potential. Genom att kombinera befintliga data med data science och Copilot kan de skapa AI-drivna analyser och prediktiva modeller.
En avgörande faktor för framgångsrik AI-implementering är tillgången till en välstrukturerad och integrerad dataplattform, vilket Fabric möjliggör genom att eliminera datasilos. Exempel på hur AI kan användas i denna kontext inkluderar:
- E-handelsföretag som vill förutsäga kundbeteenden och optimera marknadsföringsstrategier.
- Tillverkningsföretag som använder AI för att förutse maskinhaverier och minimera materialåtgång.
- Energibolag som analyserar elförbrukning och prognostiserar toppar i energianvändning.
Med Fabric kan de koppla på AI för att maximera värdet av sina data och skapa insiktsdrivna affärsbeslut. Möjligheterna är nästintill obegränsade, och plattformen erbjuder en kraftfull grund för avancerad analys och prediktion.
SAMMANFATTNING
Oavsett om utmaningen ligger i att skapa ordning eller hitta synergier mellan befintliga datasystem så är Fabric ett värdefullt hjälpmedel. För de som saknar en BI-plattform skapar Fabric struktur genom att samla data och automatisera processer med OneLake och Power BI. De som redan har en BI-lösning, men kämpar med datasilos, kan förbättra integration och analys med Data Warehouse och realtidsanalyser – och för de mest avancerade aktörerna öppnas dörren till AI-drivna insikter och prediktioner genom data science och Copilot.
Fabric är tänkt att fungera precis på det här sättet, plattformen är utformad för kunna tillföra värde till organisationer oavsett mognadsnivå.
