Varaa tapaaminen ja ilmainen tarvekartoitus
Jätä yhteystietosi, niin soitamme sinulle ja sovitaan tehokas tapaaminen
Microsoft Fabric käyttöönotto
Autamme alkuun dataprojektissa ja Microsoft Fabricin käyttöönotossa
Mutta emme jätä pulaan sen jälkeen!
Adafyllä olemme kehittäneet ratkaisuja Microsoft Fabricilla jo Fabricin private preview ajoista lähtien. Meillä on kyvykkyys tuoda dataa Fabriciin erilaisista pilvisovelluksista, mutta myös on-prem järjestelmistä sekä muistakin kuin Fabricin suoraan tukemista valmiista järjestelmistä. Oli sitten kyse Suomalaisesta ERP järjestelmästä, kansainvälisestä CRM järjestelmästä tai räätälöidystä sovelluksesta.
Microsoft CSP -kumppanina tarjoamme tuen myös Fabriciin ja Azureen liittyen käyttöönoton jälkeenkin.
Matalalla kynnyksellä liikkeelle eli pilotoidaan ensin
Pilotointi mahdollistaa ilman sitoutumista kokeilla Microsoft Fabricin soveltuvuutta oman organisaation tiedon varastointiin, raportointiin ja analysointiin. Microsoft Fabricista saatavilla oleva 60 päivän ilmainen kokeilujakso on hyvä aika koeponnistaa data-alustan soveltuvuutta oman organisaation tarpeisiin.
Pilotissa selvitettäviä kysymyksiä voivat olla esimerkiksi:
- Missä meidän data sijaitsee ja miten hyvin se on käytettävissä esimerkiksi raportointia ajatellen?
- Miten pystymme purkamaan datasiiloja ja yhdistämään eri järjestelmien keräämää dataa yhteen?
- Miten voisimme käyttää yrityksessämme kerättyä dataa johtamisessa, liiketoiminnan seuraamisessa, ennustamisessa ja kehittämisessä?
Myös monet tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuudet nojautuvat dataan ja datan hyödyntämiseen. Microsoft Fabric tarjoaa yrityksille helpon tavan päästä hyödyntämään tekoälyä liiketoimintapäätösten tukena. Fabricissa data on tekoälysovellutusten saatavilla kootusti yhdessä paikassa. Fabricin valmiit tekoälykyvykkyydet tarjoavat erinomaisen pohjan ratkaisujen toteuttamiseen.
Opitaan ja hiotaan dataratkaisusta arvokas osa liiketoimintaa
Käyttöönoton ja pilotin aikana opitaan datan mahdollisuuksista, toteutetaan ensimmäiset käyttötapaukset, joissa Microsoft Fabriciin tuotua dataa hyödynnetään raportoinnissa, ennustamisessa tai liiketoimintapäätösten tukena.
Sen jälkeen on aika yhdessä laatia Road Mapin seuraavat vaiheet ja valita seuraavat käyttötapaukset datan hyödyntämiselle.
Adafy auttaa tarpeen mukaan koko matkan ajan:
- Datan hakeminen taustajärjestelmistä (myös On-Prem)
- Integraatioiden toteuttaminen
- Datan hallinta ja käsittely Fabricissa
- Ennusteiden laadinta tekoälymalleilla
- Raportoinnin tai tunnuslukujen toteuttaminen Power BI:ssä.
Dataprojektin tyypilliset vaiheet
Datan keräämiseen ja hyödyntämiseen pitää aina suhtautua sen vaatimalla vakavuudella. Yleensä organisaatioilla on optimistisia odotuksia keräämänsä datan laadun suhteen ja datan hyödyntäminen suoraan voi olla jopa haastavaa. Tätä varten dataprojekteissa visualisoidaan ja tutkitaan organisaation tuottamaa dataa ennen sen käyttämistä. Datasta tunnistetaan virheellisiä ja puuttuvia arvoja, joita tarvittaessa korjataan ja täydennetään. Datasta etsitään korrelaatioita ja pohditaan sovellutuskohteita. Onnistunut dataprojekti sisältää tyypillisesti seuraavat vaiheet jossain muodossa:
Datan kerääminen ja integrointi: Datan kerääminen eri lähteistä, kuten tietokannoista, sensoreista, sosiaalisesta mediasta tai verkkolähteistä.
Datan esikäsittely: Raakadata sisältää usein epäjohdonmukaisuuksia, virheitä tai puuttuvia arvoja. Tavoitteena on varmistaa datan laatu.
Esiavusteinen data-analyysi (EDA): Datan visualisointi ja tiivistäminen, jotta saadaan oivalluksia, tunnistetaan kuvioita, korrelaatioita ja trendejä.
Koneoppiminen ja tekoälyalgoritmit: Erilaiset koneoppimis- ja syväoppimisalgoritmit analysoivat dataa ja tuottavat merkityksellistä tietoa. Tekniikoita ovat esimerkiksi regressio, luokittelu, klusterointi, syväoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely (NLP).
Mallin koulutus ja arviointi: Mallien kouluttaminen saatavilla olevalla datalla, parametrien hienosäätö, suorituskyvyn arviointi ja tulosten validointi.
Piirrekäsittely: Piirteiden valinta, muuntaminen ja uusien piirteiden luominen olemassa olevasta datasta ML-mallien suorituskyvyn parantamiseksi.
Käyttöönotto ja integrointi: API:en, käyttöliittymien tai muiden ohjelmistojen kanssa integroiminen.
Seuranta ja ylläpito: Mallien ajan tasalla pitäminen ja niiden tarkkuuden varmistaminen.
Tulkittavuus ja selitettävyys: Ymmärretään, miten malli tekee ennusteensa tai päätöksensä, mikä lisää luottamusta ja läpinäkyvyyttä.
Skaalautuvuus ja suorituskyvyn optimointi: Hajautettu laskenta, rinnakkaistaminen, optimointialgoritmit ja tehokas suurten tietomäärien tallennus.
Onko organisaatiossasi harkinnassa dataprojekti, Microsoft Fabricin käyttöönotto tai pilotointi? Ota rohkeasti yhteyttä ja jutellaan tarpeistanne!
Varaa ilmainen konsultointi!
Varaa tehokas tapaaminen ja ratkaisuesittely!
Tehokas etätapaaminen sisältää digitaalisen kehityksen tarpeidenne kartoituksen ja esittelyn onnistuneista ratkaisuistamme.