Fabric IQ: Från dataplattform till AI-motor

Många organisationer har investerat i Microsoft Fabric för att samla sin data, modernisera rapporteringen och göra information mer tillgänglig i verksamheten. I takt med att intresset för generativ AI, Copilot och AI-agenter ökar blir det också viktigt att se över hur den befintliga dataplattformen kan stödja dessa lösningar. För att få ut värde av AI räcker det inte att ha rätt teknik på plats, det behövs också tillförlitlig och välstrukturerad data, tillsammans med en förståelse för verksamhetens processer, begrepp och affärsregler.

Här kan Fabric IQ bidra till att skapa bättre förutsättningar för att använda AI tillsammans med organisationens data.

AI behöver mer än tillgång till data

En modern dataplattform gör det möjligt att samla och tillgängliggöra stora mängder information. Men för att AI ska kunna använda informationen på ett relevant och tillförlitligt sätt behöver det också finnas en förståelse för:

- Vad datan betyder

- Vilken data som är mest relevant

- Hur informationen hänger ihop

- Vilka affärsregler som gäller

- Vilken data som går att lita på

Om dessa delar saknas finns en risk att AI-lösningar ger felaktiga svar eller analyser som i sin tur kan leda till felaktiga beslut.

Fabric IQ hjälper till att skapa den förståelse och struktur som behövs för att AI ska kunna använda verksamhetens data på ett bättre sätt.

Få ut mer av er befintliga investering i Microsoft Fabric

För organisationer som redan arbetar med Microsoft Fabric handlar nästa steg inte nödvändigtvis om att införa ytterligare teknik, utan om att få ut mer värde av den dataplattform som finns. Fabric IQ hjälper till att analysera, dokumentera och tydliggöra relationer mellan information i dataplattformen. Det skapar bättre förutsättningar för både AI, analys och datadrivet beslutsfattande.

Det kan bland annat bidra till:

- Snabbare utveckling och införande av AI-lösningar

- Mer relevanta och tillförlitliga svar från Copilot

- Ökat förtroende för verksamhetens data

- Kortare väg från tillgänglig data till konkret verksamhetsnytta

‍

1. Gör verksamhetens data begriplig för AI

Många dataplattformar är i första hand uppbyggda för att utvecklare och analytiker ska kunna arbeta med informationen. När samma data ska användas av AI behöver även verksamhetens begrepp och sammanhang bli tydliga. Fabric IQ hjälper till att identifiera, beskriva och strukturera informationen i Fabric så att AI-lösningar bättre kan tolka den utifrån verksamhetens behov. Om en medarbetare exempelvis ställer en fråga till en AI-agent om kundlönsamhet, orderintag eller marginalutveckling behöver agenten förstå hur dessa begrepp definieras och används i den aktuella organisationen. Genom att skapa en tydligare koppling mellan data och verksamhetens begrepp kan Fabric IQ bidra till att bygga upp den förståelsen.

Vad innebär det för verksamheten?

Mer relevanta svar, minskad risk för felaktiga AI-genererade svar och bättre precision i AI-baserade analyser.

‍

2. Förbättra datakvaliteten inför AI-satsningar

Datakvalitet är en viktig förutsättning för att kunna använda AI på ett tillförlitligt sätt. Om informationen innehåller fel, saknade värden eller motstridiga definitioner påverkar det också kvaliteten på de svar och analyser som AI genererar. När AI används för att analysera större mängder information kan befintliga kvalitetsbrister dessutom bli tydligare och få större konsekvenser. Fabric IQ hjälper organisationer att identifiera problem som exempelvis:

- Felaktiga datamängder

- Saknade värden

- Inkonsekventa definitioner

- Dubbletter

- Brister i datamodeller

Genom att upptäcka och hantera dessa brister i ett tidigt skede kan organisationen skapa en mer tillförlitlig grund för sina AI-initiativ.

Vad innebär det för verksamheten?

Bättre kvalitet på analyser, prognoser och rekommendationer som tas fram med hjälp av AI.

‍

3. Förenkla utvecklingen av Copilot och AI-agenter

En viktig del i utvecklingen av AI-lösningar är att säkerställa att de har tillgång till rätt information och förstår hur den ska användas. För många organisationer innebär det ett omfattande arbete med att kartlägga, strukturera och dokumentera data innan själva AI-lösningen kan utvecklas. Fabric IQ kan förenkla delar av detta arbete genom att automatiskt skapa och tillgängliggöra den kontext som AI-lösningar behöver.

Det kan underlätta arbetet med att:

- Implementera Copilot-lösningar

- Bygga verksamhetsspecifika AI-agenter

- Utveckla RAG-lösningar

- Skapa intelligent självserviceanalys

När mindre tid behöver läggas på att manuellt dokumentera och förbereda information kan mer fokus läggas på att utveckla lösningar som möter verksamhetens behov.

Vad innebär det för verksamheten?

Kortare utvecklingstider och bättre möjligheter att snabbare få avkastning på AI-investeringar.

‍

4. Skapa bättre kontroll över data och AI

När AI-lösningar får tillgång till allt större mängder verksamhetsdata blir frågor om säkerhet, ansvar och spårbarhet allt viktigare. Organisationen behöver ha kontroll över vilken information som används, hur den hanteras och vem som ansvarar för den.

Fabric IQ kan bidra till att stärka arbetet inom flera områden:

- Datastyrning (Data Governance)

- Tydligt ägarskap

- Spårbarhet

- Dokumentation

- Regelefterlevnad

Med bättre struktur och kontroll över informationen blir det enklare att utveckla och använda AI-lösningar på ett säkert och kontrollerat sätt.

Vad innebär det för verksamheten?

Bättre förutsättningar att utveckla AI-användningen samtidigt som kraven på informationssäkerhet och regelefterlevnad kan upprätthållas.

‍

Från AI-initiativ till konkret verksamhetsnytta

Många organisationer har redan tekniken och dataplattformen på plats, men arbetar fortfarande med att hitta formerna för hur AI ska användas och skapa värde i verksamheten. Microsoft Fabric ger en gemensam grund för att samla, bearbeta och analysera data. Med Fabric IQ kan organisationer vidareutveckla den grunden genom att göra informationen mer begriplig, strukturerad och användbar för AI. Det innebär att befintliga investeringar i dataplattformen också kan bli en viktig del av organisationens fortsatta AI-utveckling. Genom att arbeta med datakvalitet, affärskontext och tydliga definitioner blir det enklare att ta nästa steg, oavsett om målet är att utveckla Copilot-lösningar, AI-agenter eller andra AI-baserade tjänster.

Vill du veta med om Fabric IQ? Kontakta oss!