A szerepkörökön alapuló hozzáférés, az adatéletút és a jóváhagyási folyamatok segítségével megőrizheti a bizalmas adatok szabályoknak megfelelő kezelését.
Ismerje meg, hogyan egyesíti a Fabric a jegyzetfüzeteket, a gépi tanulási eszközöket, az automatizált gépi tanulást, az AI-függvényeket és az adatügynököket a OneLake szabályozott adataival, ezzel felgyorsítva az előkészítéstől a betanításon át a telepítésig tartó folyamat minden lépését.
A jegyzetfüzetek és a Data Wrangler segítségével feltárhatja, tisztíthatja és alakíthatja az adatokat
A jegyzetfüzetek, a Data Wrangler és az összekötők segítségével gyorsan feltárhatja, tisztíthatja és összekapcsolhatja az adatokat. Közvetlenül a OneLake-ben dolgozhat, így az egész adattudományi munkafolyamat során egységes és szabályozott tárolást biztosíthat.
Vállalati szintű gépi tanulási modellek betanítása
Az MLflow segítségével modelleket taníthat be, követhet nyomon és hasonlíthat össze, míg az automatizált gépi tanulás algoritmusokat tesztel és hiperparamétereket hangol – így bármilyen szaktudási szinten gyors és pontos gépi tanulást biztosít.
Adatok átalakítása beépített generatív AI-függvényekkel
Az AI-függvényeket szövegbesorolásra, összegzésre, fordításra és információkinyerésre is használhatja. Az intelligenciát közvetlenül az adat-előkészítési és jellemzőkészítési munkafolyamatokba integrálhatja.
A PREDICT függvény segítségével kötegelt pontozást és valós idejű végpontokat is kiszolgálhat
A Fabric PREDICT függvényével modelleket telepíthet kötegelt értékeléshez vagy valós idejű végpontokhoz, majd szabályozott, éles üzemre kész folyamatok segítségével az eredményeket közvetlenül a Power BI irányítópultjaira vagy alkalmazásokba továbbíthatja.
Ismerje meg, miért nevezte a Gartner® a Microsoftot vezetőnek a 2025-ös, adattudományi és gépi tanulási platformokra vonatkozó Magic Quadrant™-jelentésében.
„A Microsoft Fabric segítségével meghaladtuk a korábbi csúcstechnológiás megoldásokat, és mélyebb betekintést nyertünk, gyorsabb döntéshozatalt és skálázható, adatközpontú működést értünk el.”
Maureen Tan, az AI Kiválósági Központ vezetője, NTT DATA
50%
csökkenés a betekintések megszerzési idejében
„A fejlett adatelemzésnek köszönhetően 30,4%-os növekedést értünk el a hagyományos kampányokhoz képest… Ez a siker jól mutatja, hogy adatvezérelt stratégiánk milyen hatékonyan javítja a marketingteljesítményt, és a tagok élményét is személyre szabja.”
Anita McAllister, az adatkezelésért és elemzésért felelős alelnök, Members 1st Federal Credit Union
89%
csökkenés a gépi tanulási modellek futási idejében
20
terabájt adat, amely <2 óránként frissül
„A Microsoft Fabric segítségével gyorsabban oldjuk meg a problémákat, így a betegek folyamatos ellátása késedelem nélkül biztosított. Zökkenőmentesebbé vált az osztályok közötti koordináció, és a személyzet több időt fordíthat a betegek ellátására.”
Subhadra Gopikumar, műveleti helyettes igazgató, Apollo Hospitals
A Microsoft Fabric követése