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 tukemista valmiista järjestelmistä.
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.
Pilotissa selvitettäviä kysymyksiä voivat olla esimerkiksi:
- Missä meidän data majailee ja miten hyvin se on käytettävissä esimerkiksi raportointia ajatellen?
- Miten voisimme käyttää yrityksessämme kerättyä dataa johtamisessa, liiketoiminnan seuraamisessa 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 ja kootusti yhdessä paikassa.
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
- Integraatioiden toteuttaminen
- Datan hallinta ja käsittely Fabricissa
- Raportoinnin tai tunnuslukujen toteuttaminen Power BI:ssä.
Dataprojektin tyypilliset vaiheet
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.