Door naadloos te integreren met Power BI zorgt Microsoft Fabric voor een revolutie in de manier waarop u met analyses werkt.
Er zijn verschillende voordelen om Fabric te kiezen bovenop Power BI. Hier zijn enkele punten die de voordelen benadrukken:
Copilot is een AI-mogelijkheid die een belangrijke rol speelt bij dit onderwerp omdat het helpt bij het volgende:
Dit betekent dat je de flexibiliteit hebt om, via natuurlijke taal, gegevens op elke gewenste manier te bekijken en te analyseren om nieuwe inzichten te krijgen.
Stel je voor dat je een verkooprapport moet maken en je weet niet zeker hoe je dit moet vertalen naar een analyse, dan kun je gewoon een vraag stellen aan Copilot zoals:
“Maak een rapport met een samenvatting van de omzetgroei van de afgelopen 2 jaar”.
Met deze eenvoudige vraag zal Copilot suggesties ophalen die aan jouw behoeften voldoen! Het is in staat om nieuwe visuals voor te stellen, wijzigingen door te voeren of drilldowns te maken in bestaande visuals of zelfs complete rapportpagina’s vanaf nul te ontwerpen.
Naar verwachting zal Fabric zich blijven ontwikkelen door meer technologieën en functies te integreren. Dit zal ervoor zorgen dat Power BI een robuuste en veelzijdige tool blijft die gebruikers meer mogelijkheden biedt om inzichten te creëren en datagestuurde beslissingen te nemen.
Wil je meer weten over Microsoft Fabric as a service? Op 26 oktober organiseren we een Fabric Masterclass die diep ingaat op verschillende Fabric use cases voor Data Science, Data Engineering en Data Visualisatie.
In Microsoft Fabric speelt data-engineering een centrale rol om gebruikers in staat te stellen infrastructuren te ontwerpen, te bouwen en te onderhouden die een naadloze verzameling, opslag, verwerking en analyse van gegevens voor hun organisaties mogelijk maken.
Microsoft Fabric is een platform dat Data Science-ervaringen biedt waarmee gebruikers end-to-end data science-workflows kunnen voltooien voor dataverrijking en bedrijfsinzichten. Het platform ondersteunt een breed scala aan activiteiten binnen het gehele datawetenschapsproces, van dataverkenning, -voorbereiding en -opschoning tot experimenteren, modelleren, modelscoren en het leveren van voorspellende inzichten.