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
#Dane i analityka
Wpisy oznaczone tagiem Dane i analityka — 110 artykułów o technologiach AI dla firm. Poznaj zastosowania, ograniczenia i decyzje wdrożeniowe.
Microsoft Foundry IQ: baza wiedzy dla agentów AI
Foundry IQ łączy źródła wiedzy w bazie dla agentów i używa agentic retrieval. Poznaj wymagania Azure AI Search, uprawnienia i status funkcji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Azure
Microsoft IQ: jak połączyć kontekst pracy, danych i wiedzy
Czym jest Microsoft IQ? Porównaj Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ i Web IQ oraz sprawdź, jak dobrać kontekst do zadania agenta w firmie.
- Microsoft
- Agenci AI
- Dane i analityka
Microsoft Project Sophia: kanwa analizy biznesowej
Project Sophia to eksperymentalna kanwa do pytań o dane biznesowe. Poznaj blueprints, źródła danych, dostępność w UE i ograniczenia preview.
- Microsoft
- Dane i analityka
- Strategia
Microsoft Web IQ: aktualne źródła dla agentów AI
Czym jest Microsoft Web IQ? Sprawdź źródła, API, dostępność, różnice wobec Grounding with Bing oraz granice ochrony danych w pilocie agenta.
- Microsoft
- Agenci AI
- Dane i analityka
Palantir AIP: jak ocenić AI w procesach operacyjnych
Czym jest Palantir AIP i kiedy ma sens w procesie firmy? Sprawdź rolę modeli, Ontology, ewaluacji, uprawnień i kontroli działań agenta.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Bezpieczeństwo
Palantir Apollo: wdrażanie i utrzymanie oprogramowania
Jak działa Palantir Apollo? Rola wydań, środowisk, ograniczeń wdrożenia i wycofania zmian oraz pytania do oceny platformy.
- Bezpieczeństwo
- Dane i analityka
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 Gotham: system do operacji i analizy
Czym jest Palantir Gotham i czym różni się od Foundry? Przegląd zastosowań operacyjnych, Ontology, dostępu do danych i granic publicznej wiedzy.
- Dane i analityka
- Bezpieczeństwo
Palantir Maven Smart System: czym jest i gdzie ma granice
Wyjaśniamy, czym jest Maven Smart System Palantir, jak odróżnić go od Project Maven i Gotham oraz co wiadomo z publicznych źródeł.
- Dane i analityka
- Bezpieczeństwo
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
OG-RAG: ontologia jako mapa dla wyszukiwania wiedzy
OG-RAG łączy ontologię z wyszukiwaniem dla LLM. Wyjaśnienie pracy badawczej, związku z GraphRAG oraz warunków użycia w wiedzy firmowej.
- Agenci AI
- Dane i analityka
Data Formulator: analiza danych jako rozmowa i ślad decyzji
Data Formulator łączy źródła danych, agentów i wizualizacje. Kiedy pomaga analitykom, gdzie wymaga kontroli danych i jak współpracuje z Flint.
- Dane i analityka
- Microsoft AI
Flint: język wykresów, który agent może napisać i człowiek poprawić
Flint zamienia krótką specyfikację z typami semantycznymi w wykresy różnych bibliotek. Zastosowanie w Data Formulator i granice automatycznego projektu.
- Dane i analityka
- Microsoft AI
GraphRAG: kiedy graf wiedzy pomaga RAG odpowiadać lepiej?
Jak działa GraphRAG Microsoft Research, kiedy pomaga w pytaniach o cały zbiór dokumentów i jak porównać go z RAG wektorowym oraz OG-RAG.
- Agenci AI
- Dane i analityka
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
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
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
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
OptiMind: kiedy mały model pomaga ułożyć plan produkcji
OptiMind Microsoft Research zamienia opis problemu na model optymalizacyjny. Przykład planowania produkcji, ograniczenia i rola solvera.
- Dane i analityka
- Microsoft AI
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
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
Ambient AI: kiedy niewidoczna automatyzacja pomaga
Sprawdź, jak wdrażać Ambient AI z jasnym celem, minimalizacją danych, kontrolą człowieka, testami czujników oraz zgodnością z zasadami prywatności.
- Dane i analityka
- Regulacje
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
Microsoft Purview w Fabric: nadzór nad danymi
Sprawdź, co Purview wnosi do Microsoft Fabric: pochodzenie danych, etykiety i nadzór. Oddziel katalog danych od rzeczywistego dostępu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
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
Copilot jako współpracownik: użyteczna metafora i granice
Jak pracować z Microsoft 365 Copilot jak z pomocnym współpracownikiem, zachowując odpowiedzialność za dane, decyzje i kontrolę wyników.
- 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
Microsoft Viva Learning: nauka w toku pracy
Sprawdź funkcje Viva Learning, rolę Teams i LMS, wymagania licencyjne oraz sposób pilotażu, który mierzy zastosowanie wiedzy w pracy.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
Dynamics 365 Contact Center: zakres i kryteria wyboru
Sprawdź zakres Dynamics 365 Contact Center, współpracę z CRM i kryteria pilotażu. Poznaj modelowy przykład przekazywania rozmów oraz kontroli kontekstu.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Strategia
Dynamics 365 Customer Service: jak uporządkować sprawy
Poznaj Dynamics 365 Customer Service: sprawy, odpowiedzialność, wiedzę i SLA. Sprawdź modelowy pilotaż oraz kryteria odbioru procesu obsługi klienta.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Regulacje
RAFT: trening modelu dla domenowego RAG
Czym Retrieval Augmented Fine-Tuning różni się od RAG i zwykłego fine-tuningu, jakich wymaga danych oraz jak oceniać eksperyment.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Fine-tuning modelu: kiedy warto go przeprowadzić
Sprawdź, kiedy fine-tuning poprawi model AI, a kiedy lepszy będzie prompt lub RAG. Kryteria, testy, koszty i ryzyka decyzji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Narrow AI: czym jest wąska AI i kiedy ją stosować
Poznaj wąską sztuczną inteligencję i jej zastosowania w firmie. Zobacz przykład klasyfikacji, granice modelu i kryteria odbioru rozwiązania.
- Dane i analityka
- Azure
- Strategia
Dynamics 365 Sales: od kontaktu do decyzji sprzedażowej
Czym jest Dynamics 365 Sales? Sprawdź proces od leada do szansy, zasady prognozowania i kryteria pilotażu CRM w firmie.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Strategia
RAG, fine-tuning czy RAFT: jak wybrać
Matryca wyboru RAG, fine-tuningu i RAFT według problemu, aktualności wiedzy, danych treningowych, kosztu i wymagań ewaluacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Modele generatywne AI w Azure: jak wybrać
Jak dobrać model generatywny AI do zadania firmy: rodzaje modeli, role usług Azure, test jakości, dane, koszt i utrzymanie rozwiązania.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
RAG w Azure: dane, chunking i ewaluacja
Praktyczny projekt RAG w Azure: przygotowanie źródeł, chunking, wyszukiwanie hybrydowe, ranking i testy odpowiedzi bez podstawy.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
OpenAI o1 w Azure: rozumowanie i migracja modelu
Kiedy model rozumujący pomaga w biznesie? Poznaj ograniczenia o1, termin wycofania w Azure i sposób sprawdzenia następcy w aplikacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Viva Pulse: ankiety zespołu i granice prywatności
Jak używać Viva Pulse do informacji zwrotnej: pytania, tryby odpowiedzi, dostęp, interpretacja wyników i działania po ankiecie.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Copilot: 30 promptów dla menedżerów
30 promptów Copilot dla menedżerów: plany, spotkania, budżet i komunikacja. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Prompty
Customer Insights Data: kiedy łączyć profile klientów
Poznaj Customer Insights Data: profile klientów, dopasowanie i kontrolę błędnych połączeń. Sprawdź reguły oraz modelowy test jakości danych.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Viva Glint: jak interpretować wyniki
Jak korzystać z Viva Glint bez nadinterpretacji wyników: poufność, progi raportowania, hipotezy, działania i kontrola podsumowań AI.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Viva Insights: co pokazują dane o pracy
Poznaj Viva Insights, role i ograniczenia analizy współpracy. Sprawdź prywatność, licencje oraz sposób oceny zmiany organizacji pracy.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
Regulacje AI na świecie: jak przygotować firmę
Regulacje AI w UE, USA i Chinach: sprawdź różnice, aktualne zmiany i sposób przygotowania firmy działającej na kilku rynkach.
- Dane i analityka
- Azure
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Copilot: jak wybrać zastosowanie w firmie
Sprawdź, do czego wykorzystać Microsoft Copilot w firmie: dobór zadania, dostęp do danych, kontrola odpowiedzi i pomiar wartości pilota.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Copilot: 30 promptów dla działu jakości
30 promptów Copilot do reklamacji, audytów i dokumentacji jakości. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Prompty
Microsoft Viva Amplify: kampanie komunikacji
Kiedy Viva Amplify porządkuje kampanię komunikacji wewnętrznej, jak zaplanować pilotaż oraz gdzie kończą się możliwości narzędzia.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- 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
Microsoft 365 Copilot dla księgowych: 30 promptów i Cowork
30 promptów dla księgowych: Copilot Chat, aplikacje Microsoft 365 i Cowork. Uzgodnienia, wyjątki oraz kontrola liczb.
- Copilot
- Dane i analityka
- Prompty
Space and Time: SQL z dowodem dla aplikacji biznesowych
Sprawdź, kiedy Space and Time i Proof of SQL pomagają weryfikować wynik zapytania oraz jak ocenić dane, ograniczenia SQL i koszt.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Prompty
Google Gemini w firmie: zadania, dane i kontrola
Sprawdź, jak wybrać wariant Google Gemini, przetestować zadanie, ochronę danych, uprawnienia, źródła i kontrolę działań w firmowym pilotażu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Cohere: jak ocenić model i platformę dla firmy
Sprawdź Cohere na własnym zadaniu: modele, wyszukiwanie, wariant wdrożenia, warunki danych, test jakości i pełny koszt firmowej aplikacji AI.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
ChatGPT w firmie: od pomysłu do kontrolowanego użycia
Sprawdź, jak wybrać firmowy wariant ChatGPT, określić dozwolone dane, przetestować zadanie, zarządzać dostępem i mierzyć pełny efekt pracy.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Microsoft Viva Engage: społeczności i wiedza w firmie
Sprawdź, do czego służy Viva Engage, czym różni się od Teams i SharePoint oraz jak zaplanować społeczność z odpowiedzialnością za wiedzę.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- 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
Copilot: 30 promptów dla zarządcy obiektu
30 promptów Copilot dla Facility Managera: energia, przeglądy, przestrzeń i dostawcy. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Prompty
Amazon Q: jak ocenić zastosowanie w firmie
Sprawdź Amazon Q Business na konkretnym zadaniu: źródła, role, cytowania, działania, eskalację i pełny koszt utrzymania firmowego asystenta.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Regulacje
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
Microsoft Orleans 10: kiedy wybrać virtual actors
Kiedy Orleans 10 upraszcza system stanowy, a kiedy dokłada złożoność: grains, silosy, trwałość, klaster i awarie.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
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
GPT-4o w Azure: zastosowania i plan migracji
Jak utrzymać aplikację GPT-4o w Azure: wersje, terminy wycofania, testy następcy i kontrola tekstu oraz obrazu w procesie biznesowym.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Viva Connections: punkt wejścia do pracy
Jak ocenić Viva Connections jako wejście do wiadomości, zasobów i zadań oraz uniknąć przeniesienia chaosu intranetu na nowy pulpit.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
dApps w biznesie: architektura i odbiór aplikacji
Jak zaprojektować biznesową dApp? Poznaj granice kontraktu, interfejsu i integracji oraz testy podpisów, awarii i aktualizacji.
- Dane i analityka
- Bezpieczeństwo
- Web3
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
Copilot dla finansistów: 30 promptów i kontrola obliczeń
30 promptów Copilot dla finansistów: dane, budżet, płynność i raportowanie. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Prompty
Agent półautonomiczny: granice i kontrola
Kiedy agent półautonomiczny ma sens? Ustal uprawnienia, zatwierdzanie działań, test prompt injection i odzyskiwanie po błędach.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Strategia
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
Azure AI Search: klasyczny i agentowy RAG
Jak wybrać klasyczny RAG lub agentic retrieval w Azure AI Search oraz osobno mierzyć trafność wyszukiwania i odpowiedzi.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Duże modele językowe: możliwości i ograniczenia
Dowiedz się, które zadania pasują do LLM, gdzie model zawodzi i jak testować źródła, jakość, koszty oraz kontrolę przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
CoE dla Microsoft Power Platform: model działania
Jak zbudować CoE Power Platform wokół ról, środowisk, polityk danych, ALM i pomiaru wartości zamiast instalacji kolejnego zestawu narzędzi.
- Copilot
- Dane i analityka
- Power Platform
Microsoft Power Automate: od zadania do stabilnego procesu
Jak używać Power Automate? Sprawdź wyzwalacze, połączenia, wyjątki i koszty, zanim automatyczny przepływ przejmie zadania twojego zespołu.
- Dane i analityka
- Power Platform
- Zarządzanie zmianą
Web3 w biznesie i AI: kto kontroluje aplikację?
Jak ocenić Web3 w firmie? Sprawdź podział kontroli, tożsamość, przenoszalność i zmianę reguł, zanim wybierzesz platformę dla aplikacji AI.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Zarządzanie zmianą
Power Apps: jak wybrać typ aplikacji biznesowej
Porównaj canvas i model-driven w Power Apps. Sprawdź rolę danych, licencji i testów oraz policz koszt procesu na modelowym przykładzie zakupów.
- Dane i analityka
- Power Platform
- 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
Chatbot AI w firmie: zakres, eskalacja i pomiar
Dowiedz się, jak ograniczyć zakres chatbota AI, zaprojektować eskalację, chronić integracje, testować odpowiedzi i mierzyć poprawnie rozwiązane sprawy.
- Dane i analityka
- Strategia
Microsoft Copilot dla CDO: 30 promptów o danych i decyzjach
30 promptów Copilot dla CDO do jakości danych, governance i strategii analitycznej. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
AI Builder: kiedy użyć modeli w Power Platform
Sprawdź, kiedy AI Builder pomaga w procesie Power Platform, jak przygotować dane, próg akceptacji, obsługę wyjątków i odbiór jakości modelu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Power Platform
Blockchain w biznesie: kiedy warto łączyć go z AI?
Kiedy blockchain ma sens w firmie? Porównaj wspólny rejestr z bazą danych i podpisami oraz oddziel zapis zdarzeń od analizy AI.
- Dane i analityka
- Web3
- Strategia
Microsoft Viva: aplikacje, możliwości i ograniczenia
Do czego służą aplikacje Microsoft Viva, jak wybrać pierwszy scenariusz i czego nie obiecywać. Aktualny status Goals i Topics.
- Dane i analityka
- Microsoft 365
- Zarządzanie zmianą
Dynamics 365 dla firm: jak wybrać zakres wdrożenia
Jak wybrać aplikacje Dynamics 365? Określ proces, dane, integracje, koszt i kryteria odbioru, zanim ustalisz zakres wdrożenia CRM.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Strategia
AI w Customer Insights: od danych do użytecznej kampanii
Sprawdź segmenty i treści tworzone z AI w Customer Insights. Poznaj różnice Data i Journeys, modelowy test odbiorców oraz kryteria oceny kampanii.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 CRM: jak uporządkować relacje
Sprawdź rolę Dynamics 365 w sprzedaży i obsłudze klientów. Zaplanuj definicje danych, właścicieli procesu i pomiar przed wdrożeniem CRM.
- Dane i analityka
- Dynamics 365
- Strategia
Microsoft Copilot: jak rozróżnić wersje i zastosowania
Którego Copilota używasz? Rozróżnij konto osobiste, firmowy czat i licencjonowane funkcje, zanim powierzysz asystentowi dokumenty.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Copilot for Finance i Finance Agent: zastosowania i kontrola
Sprawdź aktualne funkcje Finance Agent, ograniczenia językowe i sposób oceny uzgodnień danych oraz korespondencji o należnościach.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
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
Sales Agent w Microsoft 365 Copilot: przewodnik
Jak ocenić Sales Agent, dawniej Copilot for Sales: wymagania CRM, role, bezpieczeństwo, pilotaż i mierniki jakości procesu sprzedaży.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Copilot Pro: koniec wsparcia i dalsze opcje
Copilot Pro nie jest już dostępny w sprzedaży. Sprawdź datę końca wsparcia, opcje dalszego korzystania z AI i różnice względem usług firmowych.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Azure: jak zaplanować środowisko dla AI
Sprawdź, jakie decyzje poprzedzają uruchomienie AI w Azure: dane, dostęp, regiony, koszty, obserwacja działania i odpowiedzialność zespołu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
AI w Dynamics 365 Sales: jak oceniać podpowiedzi
Jak sprawdzać AI w Dynamics 365 Sales? Porównaj podsumowania, scoring i Sales agent. Poznaj kryteria jakości oraz sposób pomiaru pilotażu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Dynamics 365