AI を活用した Microsoft Fabric でビジネス コストを削減

Microsoft Build 2023 での最初の大きな発表。

  • Microsoft Fabric には 7 つのコア ワークロードが付属しています。
  • このプラットフォームは、ビジネス開発に対して包括的なアプローチを採用しています。
  • 作業を容易にし、最適化するために Copilot を多用しています。

Microsoft Fabric は、ビジネス コストを削減するための分析プラットフォームです。 Microsoft Build 2023 Conference で発表されました 5月23日。 これはカンファレンスで最もエキサイティングな発表の 1 つであり、間違いなくここしばらくで最大の Microsoft リリースの 1 つです。

レドモンドのテクノロジー巨人はこう言う Microsoft Fabric はエンドツーエンドの統合分析プラットフォームです. 組織が日常的に使用するすべての分析ツールとデータ ツールが 1 つにまとめられています。 統合されるということは、Fabric が Azure Data Factory、Synapse Analytics、Power BI などのテクノロジも統合することを意味します。

Fabric はこれらのテクノロジーを統合するだけでなく、それらを単一の製品に統合します。 そのため、組織は Fabric を使用しながら、テクノロジを迅速に切り替えて、それらを利用して作業を計画および開発できます。Microsoft ファブリックでコストを削減

このプラットフォームは非常にエキサイティングで、非常に直感的に使用できます。 プレゼンテーションによると. また、7 コア以上のワークロードも搭載されています。

  • シナプス データ エンジニアリング
  • データファクトリー
  • シナプス データ サイエンス
  • パワーBI
  • シナプス データ ウェアハウジング
  • データアクティベーター
  • Synapse のリアルタイム分析

各ワークロードは、データ パイプラインのオーケストレーションから複雑な AI モデルや AI 主導の分析の構築まで、多くの機能を提供します。

Microsoft Fabric を使用してビジネス コストを削減する方法

まず、Microsoft Fabric はその包括的なアプローチにより、ビジネス コストを大幅に削減できます。 このプラットフォームは、組織の作業開発のあらゆる部分を処理できる 7 つのワークロードをまとめています。

1 つのプロジェクトを完了するには、複数のベンダーの異なるプラットフォームを使用する必要があるとします。 最高の製品の調査、ライセンス料の支払いなどに、財務面などで多くのリソースを費やす必要があります。

多くの場合、ネイティブ ワークスペースとの統合にも少し時間がかかります。 言うまでもなく、使用している製品が実際には期待どおりに機能していないことに気づく場合もあります。

さらに、複数のプラットフォームを同時に操作すると、 組織のコンピュータに多大な労力を費やしている. したがって、非常に多くのプラットフォームを管理しなければならないのは不便です。

この点に関して、Microsoft は Fabric によってリソース管理が大幅に簡素化されると主張しています。 そして、プレゼンテーションに何らかのヒントが含まれている場合、それは本当にそうなるようです。

包括的なアプローチを使用すると、組織は開発上の問題を心配することなく、ソリューションを簡単に作成できます。

さらに、レドモンドのテクノロジー大手は、ファブリックがすでに次のようないくつかの企業で使用されていると述べています。 ファーガソン, Tモバイル、 と アオン. 3 社はすべて、このプラットフォームを完全なゲームチェンジャーであると称賛しました。

Copilot は、Microsoft Fabric での効率的な作業に役立ちます

Microsoft Fabric は包括的なアプローチを採用し、コストを削減することが証明されているだけでなく、AI を利用してワークフローを簡素化しています。 AI はマイクロソフトの中心的な焦点となっている、そしてレドモンドのテクノロジー巨人はそれを自社の製品にますます組み込んでいます。

Copilot は Microsoft Fabric に組み込まれており、作業の高速化とスマート化を支援し、基本的にワークロードの効率を高めます。

プレゼンテーションによると、Copilot を使用すると、データフローとデータ パイプラインの作成、コードと関数の生成、機械学習モデルの構築、さらには結果の視覚化が可能になります。

データを使用して AI モデルを利用する独自の会話言語エクスペリエンスを作成することもできます。 その後、それらをプラグインとして公開できます。

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