Microsoft Fabric IQ: wspólny język danych biznesowych
Fabric IQ łączy OneLake, modele semantyczne i ontologię, aby ludzie i agenci rozumieli te same pojęcia biznesowe. Poznaj zakres i status preview.
- Dane i analityka
- Microsoft
- Agenci AI
Platformy danych
Wszystkie wpisy z kategorii Platformy danych — 57 artykułów o technologiach AI dla firm.
Palantir Foundry: platforma danych i aplikacji
Czym jest Palantir Foundry? Wyjaśniamy rolę integracji danych, logiki, Ontology i aplikacji oraz pokazujemy kryteria pilotażu w firmie.
- Dane i analityka
- Agenci AI
Palantir Ontology System: jak modelować decyzje firmy
Wyjaśnienie Palantir Ontology System: obiekty, relacje, akcje, logika i uprawnienia. Przykład procesu oraz kryteria oceny przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Agenci AI
- Bezpieczeństwo
Open Knowledge Format: wiedza firmy w plikach
Czym jest Open Knowledge Format, jak opisuje pochodzenie i aktualność wiedzy oraz kiedy pomaga agentom AI bez zamykania kontekstu w jednej platformie?
- Agenci AI
- Dane i analityka
Klient 360: ontologia dla MŚP krok po kroku
Autorski model Klient 360 dla MŚP: 24 polskie encje, relacje biznesowe, zasady identyfikacji, ryzyko odejścia i test na danych z kilku systemów.
- Dane klienta
- Ontologia
- Jakość danych
Faktury ustrukturyzowane i sygnały nadużyć: ontologia dla MŚP
Model faktury ustrukturyzowanej, zamówienia, płatności i sygnału anomalii, w którym podejrzenie nie jest stwierdzeniem oszustwa.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Majątek firmy: ontologia dla MŚP
Model składników majątku, przypisań, przeglądów, awarii i kosztów, który rozróżnia własność od użytkowania.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Wypadki i szkody pojazdów: ontologia dla MŚP
Model zdarzenia drogowego, szkody, polisy, naprawy i kosztu dla małej floty firmowej.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Media i zużycie energii: ontologia dla MŚP
Model liczników, odczytów, taryf i faktur pozwalający porównać zużycie w prawidłowej jednostce i okresie.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Łańcuch dostaw: ontologia dla MŚP
Graf dostawców, partii, transportu i zamówień pokazujący, które obietnice dla klientów są zagrożone.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Sieć relacji i poleceń: ontologia dla MŚP
Model poleceń biznesowych z dowodem kontaktu i zgodą, bez nadmiernego profilowania osób.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Operacje sklepu detalicznego: ontologia dla MŚP
Model stanów magazynowych, półki, przyjęć i inwentaryzacji wyjaśniający różnicę między systemem a sklepem.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Projekty usługowe: ontologia dla MŚP
Model umowy, etapów, pracy, kosztów i faktur pomagający odróżnić postęp projektu od przychodu.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Kampanie marketingowe: ontologia dla MŚP
Model kampanii, zgód, kontaktów, zapytań i kosztów oddzielający atrybucję od przyczynowości.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Czas pracy i pracownicy: ontologia dla MŚP
Model grafiku, odbić, korekt, nieobecności i ewidencji czasu pracy pokazujący różnicę między planem a wykonaniem.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Jak zbudować ontologię firmy i podłączyć do niej dane?
Praktyczny plan budowy ontologii firmy: decyzja, słownik, identyfikatory, mapowanie źródeł, jakość, akcje i uprawnienia. Działa niezależnie od platformy.
- Dane i analityka
- Agenci AI
Kadry i kompetencje: ontologia dla MŚP
Model pracowników, kwalifikacji, uprawnień i dostępności do planowania pracy bez ujawniania zbędnych danych kadrowych.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Ontologia i bazy grafowe w AI: co jest potrzebne MŚP?
Ontologia porządkuje znaczenie, graf pokazuje relacje, a baza grafowa jest opcją zapisu. Porównanie Microsoft, open source i SQL dla MŚP.
- Dane i analityka
- Agenci AI
- Open source
Finanse międzynarodowe: ontologia dla MŚP
Model faktur, walut, kursów, opłat i płatności pokazujący wynik transakcji zagranicznej bez gubienia daty kursu.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Ontologia, taksonomia i model danych prostym językiem
Czym różnią się ontologia, taksonomia, model danych i graf wiedzy? Jeden przykład klienta i zamówienia pokazuje, kiedy MŚP potrzebuje każdego z nich.
- Dane i analityka
- Agenci AI
Komunikacja w firmie: ontologia dla MŚP
Graf rozmów, dokumentów, decyzji i zadań, który zachowuje odpowiedzialność za wykonanie ustaleń.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Modelowanie danych: od ERD do ontologii firmy
ERD pokazuje strukturę bazy, a ontologia porządkuje znaczenie pojęć między systemami. Praktyczna ścieżka dla MŚP na przykładzie zamówienia.
- Dane i analityka
- Agenci AI
Handel internetowy: ontologia dla MŚP
Model koszyka, zamówienia, płatności, dostawy i zwrotu, który pozwala wyjaśnić przerwany zakup.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Obsługa klienta: ontologia dla MŚP
Model zgłoszeń, odpowiedzi, terminów i eskalacji dla MŚP, który odróżnia zamknięcie sprawy od usunięcia problemu.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Ontologia Palantira w Enterprise OS: od danych do działania
Jak ontologia Palantira łączy obiekty, reguły, akcje i uprawnienia w systemie firmy? Przykład procesu i test przed wyborem platformy.
- Dane i analityka
- Agenci AI
- Bezpieczeństwo
Ruch na stronie i konwersje: ontologia dla MŚP
Jak połączyć wizytę, zdarzenie, źródło ruchu i zapytanie bez przypisywania anonimowej osoby do klienta na wyrost.
- Ontologia
- Model danych
- MŚP
Microsoft Fabric: jak ocenić platformę danych dla firmy
Poznaj rolę Microsoft Fabric, OneLake i modeli danych. Sprawdź wymagania, koszty oraz kryteria pilotażu przed migracją firmowych raportów.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Data agent w Microsoft Fabric: pytania do firmowych danych
Jak sprawdzić data agenta w Fabric? Poznaj rolę źródeł, uprawnień i zestawu pytań kontrolnych przed udostępnieniem go zespołowi.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Fabric: licencje, ceny i kalkulacja kosztów
Jak policzyć koszt Microsoft Fabric? Sprawdź pojemności F, licencje Power BI, próg F64, rezerwacje i koszty pomijane w prostych wycenach.
- Dane i analityka
- Strategia
Architektura danych w Fabric: od źródła do decyzji
Zaprojektuj architekturę Fabric wokół procesu: źródła, warstwy jakości, Warehouse lub Lakehouse, model, dostęp, monitoring i odtwarzanie.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
KNIME czy Fabric: narzędzie analityka a platforma
Porównaj KNIME Analytics Platform i Fabric według zakresu pracy, automatyzacji i utrzymania. Oddziel bezpłatne narzędzie od całego rozwiązania.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
SAP Business Data Cloud czy Fabric: kryteria wyboru
Porównaj SAP Business Data Cloud i Microsoft Fabric: semantykę danych, integrację, modele biznesowe i koszt utrzymania przed wyborem platformy.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Lakehouse w Microsoft Fabric: kiedy ma sens
Sprawdź, jak działa lakehouse w Fabric, czym różni się od warehouse i jak zaplanować jakość danych oraz pierwszy test architektury.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Data lake w Fabric: jak przygotować dane do analityki i AI
Zaprojektuj data lake w Fabric: role OneLake i lakehouse, warstwy danych, kontrola jakości, dostęp, koszty i kryteria gotowości do AI.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
BigQuery czy Fabric: koszty i kryteria wyboru
Porównaj BigQuery i Fabric na tych samych danych oraz zapytaniach. Uwzględnij modele opłat, raportowanie, transfer, utrzymanie i koszt migracji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Amazon Redshift czy Microsoft Fabric? Kryteria wyboru
Porównaj Redshift i Fabric dla tego samego procesu: zakres usług, integrację, wydajność, koszty, utrzymanie i wymagania projektów AI.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Snowflake czy Fabric: jak wykonać uczciwe porównanie
Porównaj Snowflake i Microsoft Fabric na tym samym obciążeniu. Sprawdź koszty, współbieżność, raportowanie i warunki odbioru pilotażu.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Databricks czy Fabric: jak porównać pracę z danymi
Porównaj Databricks i Microsoft Fabric na własnym przepływie danych. Sprawdź inżynierię, SQL, modele, dostęp, współpracę platform oraz koszty.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Oracle czy Fabric: jak porównać hurtownie danych
Porównaj Oracle ADW i Microsoft Fabric: zgodność logiki, migrację, wydajność i pełny koszt. Sprawdź, co powinien udowodnić pilotaż hurtowni.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Industry Solutions w Fabric: co sprawdzić przed wdrożeniem
Oceń rozwiązania branżowe Fabric: dopasowanie modelu danych, integrację, koszty i utrzymanie. Poznaj zmianę modelu Healthcare w 2026 roku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
IBM Cloud Pak for Data i Fabric: kryteria wyboru
Porównaj IBM Cloud Pak for Data i Fabric według usług, lokalizacji danych, utrzymania i kosztów. Sprawdź rolę Software Hub oraz plan modernizacji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Hurtownia danych w Fabric: model, historia i odbiór
Zaplanuj hurtownię w Fabric: ziarno faktów, wspólne wymiary, historię zmian, zasilanie i testy zgodności przed użyciem danych w raportach i AI.
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Copilot w Fabric: jak sprawdzić wartość dla analityków
Oceń Copilot w Fabric na konkretnych zadaniach. Sprawdź dostęp, poprawność wyników, czas poprawek i koszt pracy przed szerszym wdrożeniem.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Databases w Fabric: jak ocenić bazę aplikacji
Sprawdź, kiedy wybrać SQL database w Fabric. Poznaj testy transakcji, powtórzeń, opóźnienia analityki i utrzymania bazy aplikacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Power BI w Fabric: model, raport i kryteria odbioru
Uporządkuj rolę Power BI w Fabric. Porównaj sposoby dostępu do danych, sprawdź definicje miar, uprawnienia i koszty udostępniania raportów.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
OneLake w Fabric: wspólne dane bez zbędnych kopii
Sprawdź, jak korzystać z OneLake i skrótów. Poznaj kryteria decyzji, ograniczenia i praktyczny sposób sprawdzenia wyniku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Real-Time Intelligence w Fabric: od zdarzenia do reakcji
Sprawdź, jak ocenić Real-Time Intelligence. Poznaj kryteria decyzji, ograniczenia i praktyczny sposób sprawdzenia wyniku.
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Data Science w Fabric: jak ocenić model predykcyjny
Oceń model w Fabric: porównaj go z prostą regułą, sprawdź precyzję, przeoczenia i koszty błędów przed uruchomieniem pilotażu.
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Warehouse w Fabric: kiedy wybrać hurtownię danych
Warehouse czy lakehouse w Fabric? Sprawdź kryteria wyboru, definicje miar, historię danych i sposób oceny hurtowni przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Data Engineering w Fabric: co to jest i od czego zacząć
Czym jest Data Engineering w Microsoft Fabric: co obejmuje, jak zamienić ręczne poprawianie plików w powtarzalny proces i co to daje projektowi AI.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Microsoft Power BI: raport, któremu można zaufać
Poznaj rolę Power BI, modelu semantycznego i uprawnień. Sprawdź, jak uzgodnić miary i zweryfikować raport przed udostępnieniem go zarządowi.
- Dane i analityka
- Power Platform
- Strategia
Jak odebrać potok danych w Fabric Data Engineering
Kryteria odbioru potoku danych w Fabric: poprawność wyniku, ponowienia, zachowanie przy błędzie oraz koszt i czas. Próby przed zatwierdzeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Data Factory w Fabric: co to jest i kiedy go użyć
Czym jest Data Factory w Microsoft Fabric: Copy job, Dataflow Gen2 i potoki, ETL czy ELT, pełne pobranie czy tylko zmiany. Jak dobrać mechanizm do wyniku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Jak odebrać integrację danych w Fabric Data Factory
Kryteria odbioru integracji w Microsoft Fabric: zmiany danych, usunięcia, powtórzenia, awarie i wznowienia. Próby do wykonania, zanim podpiszesz odbiór.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
CoE dla Fabric i Power BI: role, usługi i mierzenie efektów
Zaprojektuj CoE dla Fabric i Power BI: podział odpowiedzialności, katalog usług, standardy raportów i sposób mierzenia efektów pracy zespołu.
- Copilot
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Fabric i Copilot Studio: jak przygotować dane dla AI
Przygotuj dane i wiedzę dla agenta AI z Fabric i Copilot Studio. Ustal źródła, uprawnienia, aktualność oraz testy odpowiedzi i działań.
- Copilot
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Fabric: kiedy firma potrzebuje platformy danych
Sprawdź, kiedy Microsoft Fabric ma sens w firmie. Oceń źródła danych, raportowanie, odpowiedzialność, koszty i warunki odbioru pierwszego procesu.
- Dane i analityka
- Regulacje
- Strategia