Hvad er Microsoft Fabric – og hvordan skal du bruge det?

Her kan du læse, hvad Rasmus og Jonas taler om i interviewet

Velkommen til.

Vi har i dag fået besøg af Rasmus Boas og Jonas Kjeldsen, og vi skal tale om Microsoft Fabric.

Det er jo en fabrik, eller noget, det skal vi lige høre lidt nærmere om. I hele træskolængder, som jeg har forstået det, så er det noget med, at man har noget BI, Power BI eksempelvis, eller Targit for den sags skyld, og man har Fabric i midten, som i gamle dage kunne have været et data warehouse eller en SQL-server, og et ERP- system.

Det er sådan lidt det i midten, vi skal tale om i dag, fordi der er kommet en masse nye features fra Microsofts side, som er bundet rigtig godt sammen.

Rasmus, hvis du lige skulle forklare først de her tre klumper, jeg lige fortalte om her. Hvad er forskellen på det?

Vi har et kildesystem, som typisk har noget data, vi gerne vil lave noget analyse på.

Altså det, hvor man føder data?

Ja, lige præcis. Der har du ligesom Power BI, som en rapportflade, som du kan koble op direkte til kildesystemet, eller du kan koble det til en SQL data warehouse.

Og så har vi den her Fabric i midten, som jo egentlig også bruger Power BI som komponent indeni, hvor du får samlet et datavarehus og Power BI-rapport, grænseoverfladen, ét sted. 

Så kildesystemet ville, i det eksempel jeg kom med før, det kunne være et ERP-system, et CRM-system eller et eller andet, hvor folk sidder og arbejder med at føde data ned i.

Og Power BI kunne være præsentationsfladen, eller der, hvor brugeren, der skal bruge data til at kigge på, så arbejder, og så siger du, at Fabric er det midten, man kan vælge at bruge.

Men man kan også lade være med at bruge det og bare bruge Power BI direkte.

Så Jonas, du har tidligere talt om den lille model, det er der, hvor man bare kigger lige ind i maven på kildedyret herovre. Men hvorfor skal man bruge den større?

Den fulde model, eller større model, det er til, hvis man har mange kildesystemer, mange forskellige datakilder og man har store datamængder, der kan det give mening.

Det er det med, at vi kan etablere det her mellemlag imellem vores kilder og vores slutrapportering, hvor vi kan samle data, berige dem, modellere dem, fejlrette dem og klargøre dem til rapportering.

Det er jeg sikker på, at det har jeg fortalt om i en video en gang for et år siden tidligere, hvor der var et SQL-dyr, der boede der, og så sad I med hammer og mejsler og fik, og så lavede I noget, der var lækkert. Nu kalder du den bare Fabric.

Har man bare streget SQL ud, og skrevet Fabric ovenpå, eller hvad er det her for noget?

Det ville være sådan en lidt grov måde at sige det på, men det er ikke helt forkert. Microsoft Fabric, vil jeg mene, er Microsofts største satsning inden for analytics de sidste måske 15 år eller siden SQL-serveren kom.

Og der er fuld commitment fra Microsoft. Det er bare Fabric derudad.

Og man har taget SQL-serveren, som vi er vant til at bruge i et datavarehus, og lavet nogle alternativer til den, så man stadigvæk kan anvende noget SQL Server, men også en masse nye ting med Python og Notebooks og Spark Clusters i forhold til, når det bliver rigtig store datamængder osv.

Så det er virkelig en stor satsning, og det indeholder enormt mange ting.

Men det er det, vi vil sige, man skulle bruge til at bygge data varehus i 2024 og frem.

Du sidder og arbejder med det her, og du er begejstret. Du lyder som om, at nu kan den en masse, så det er rent faktisk en masse nyt lækkert, som kommer.

Ja, præcis, og giver os en masse nye og bedre muligheder. Nogle af dem er ret tekniske, og nogle af dem kan man også se lidt mere direkte forretningsmæssigt for kunden.

Og noget af det, som er vigtigt, det er, når vi nu har samlet vores data i den her platform, så er det blevet endnu nemmere at arbejde med dem herfra. For data ligger nu i et fælles format, noget der hedder en One Lake.

Det er datas svar på det, som OneDrive er for filer. Så når vi først har fået vores data ind i One Lake, så kan vi få meget mere værdi ud af dem, end vi har kunne tidligere.

Og Rasmus, hvordan får man så data ind i den der sø fra Business Central? Nu siger jeg Business Central og CRM, fordi jeg er jo født og opvokset med forretningssystemer, men det er jo fra alle mulige kilder, der går ud fra.

Hvordan får man det?

Microsoft har en række connectors i Fabric, hvor der er nogle forskellige IT-systemer, som man kan koble direkte på, så du kan hente data ned i din One Lake.

Business Central, der er ikke nogen connector lige nu, men der har vi i Abakion udviklet et produkt, en replikator-database, som vi så hurtigt kan få skudt ind i Fabric, så man også hurtigt kan få gavn af det.

Så står den og synkroniserer, eller hvordan?

Altså, hvor hurtigt kan man så, hvis jeg sidder og gerne vil se noget ude i præsentationsleddet derude, kan jeg så sætte den op til, at det skal gå rimelig stærkt, eller hvordan gør man det?

Det afhænger af datakilden.

Hvis datakilden giver mulighed for, at du kan hente data i reel tid, så understøtter Fabric det fuldstændig.

Men hvis der er køer af dataeksport, så vil der være noget ventetid.

Jonas, Fabric er fra november 2023, så det har snart et års fødselsdag.

Er det et modent produkt?

Nu er vi begyndt at lave nogle projekter hos nogle af vores lidt større kunder på Fabric.

Der er ingen tvivl om, at der er fejl og nogle ting, som ikke er helt færdigt, men jeg vil stadigvæk anbefale, at man overvejer Fabric, hvis man skal i gang med et datawarehouse, helt klart.

Og det behøver ikke at være kæmpe kunder, det kan også være mindre.

Nu prøver vi ikke at tale så meget om priser, men der er relativt lave entry cost på Fabric.

Og noget af det, som også er vigtigt, det er, at i forhold til det med at integrere til kilder, eller også at samle, altså modellere data mellem kilder, når det er kommet ind i Fabric, kan det gøres low-code.

Der er i hvert fald low-code-muligheder på rigtig mange ting. Men der er også mulighed for, at ens data-ingeniør eller udvikler kan bruge Python eller mere rigtige programmeringsværktøjer til at lave næsten, hvad man har lyst til.

Og Rasmus, der fortalte du mig før, at der også er noget machine learning indbygget. Er det i Fabric, eller er det noget nyt, der er kommet der?

Jamen, de har en komponent, der ligesom er dedikeret til at kunne lave machine learning og AI-modeller.

Og hvad kunne det være eksempelvis, som jeg kunne bruge det til?

Jamen, det kunne være fx, hvis du gerne vil analysere din kundebase, og se, om du har nogen, du kan forvente, der churner.

Du har måske noget data på nogle kunder fra tidligere.

Altså churner kunder, som jeg forventer, der må stoppe med at være kunder hos mig?

Ja. Der har du måske noget data på nogle tidligere kunder, og der kan du så bruge de her machine learning modeller til at finde mønstre i det, hvor den så kan lære, og så måske give et forecast på, om man kan forvente, at de churner næste måned.

Så jeg kan nu ringe og give dem en krammer, inden de er udlyst nu?

Ja, så kunne man jo bruge måske en Power App ovenpå, og så bygge en eller anden, der tager direct mail kampagne, som måske kan prøve at fastholde kunden, eller noget i den dur.

Så der er ligesom nogle forskellige muligheder, der kommer af den komponent.

Forecast, man kan lave. Salesforecast.

Salesforecast også, ja.

Så machine learning, der er ingen grænser for det, bortset fra at finde på de gode eksempler. Det er altid det sværeste.

Hvad er der ellers? Er der andre spændende ting, som vi kan med det her Fabric, hvor du sidder derhjemme, og kan slet ikke få ro over, hvor lækkert det er?

Jamen altså, jeg er jo rigtig glad for Power BI, og Power BI har jo også fået en overhaling med det her, blandt andet også med AI ind i Power BI osv. med en copilot.

Men noget af det som også er fedt, det er at når data ligger nede i den her One Lake eller inde i Fabric,
så er Power BI faktisk direkte på.

Det er ikke noget med, at man så derefter skal hive data over i Power BI. Power BI kører direkte ned på den her One Lake. Ligesom alle de andre services, ligesom machine learning kører direkte ned.

Det er det samme dataformat, uanset hvilken teknologi, det er, man bruger til at analysere på.

Så det med Power BI, det har vi jo hørt nogle gange, at det er sådan, hvis du har for mange data, så bliver der en eller anden begrænsning, og så skal man gøre noget.

Det oplever vi ikke. Det er ikke en ting.

Der er ikke nogen grænse for, hvor store datamængderne kan være i Fabric. Der er ingen grænse for det.

Og med det siger vi tak til Jonas og Rasmus.

Der er ingen grænse for mængden af data i Fabric, så der er ingen undskyldning for ikke at gå ud og prøve det af.

Tak fordi I var med, og tak for at fortælle os om den her nye dimmer inde i midten. Det glæder jeg mig til at høre mere om.