Закулісся Microsoft Fabric: об'єднання ваших даних в єдиній екосистемі з OneLake

By Mirko Peters · 2026-08-11 · Updated 2026-08-27

Раді вас знову бачити, любителі даних! Сьогодні ми зазираємо за лаштунки одного з найважливіших оновлень у сучасному корпоративному середовищі. Якщо ви колись відчували перевантаження від нескінченних електронних таблиць, ізольованих сховищ даних і технічних мов запитів, які потрібні, щоб відповісти на просте бізнес-питання, ви точно не самотні. У нашій постійній подорожі розбору цифрового робочог

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Раді вас знову бачити, любителі даних! Сьогодні ми зазираємо за лаштунки одного з найважливіших оновлень у сучасному корпоративному середовищі. Якщо ви колись відчували перевантаження від нескінченних електронних таблиць, ізольованих сховищ даних і технічних мов запитів, які потрібні, щоб відповісти на просте бізнес-питання, ви точно не самотні. У нашій постійній подорожі розбору цифрового робочого середовища ми часто бачимо організації, які тонуть в інформації, але відчувають гострий брак практичних висновків.

Парадигма, на щастя, змінюється. У цьому дописі ми розглянемо, як Microsoft Fabric повністю змінює правила гри, поєднуючи революційний рівень логічного зберігання з передовим штучним інтелектом. Ми розберемо, як природна мова витісняє SQL, як організації з різних галузей досягають реальних результатів і як OneLake стає серцем усієї цієї екосистеми. Давайте глибоко зануримося в механіку об'єднання ваших даних і надання можливостей кожному користувачеві в організації.

Проблема перевантаження даними

Багато хто з нас досі пам'ятає часи, коли ми тонули в електронних таблицях і вручну зшивали інформацію з кількох систем. Звіти готувалися днями, дані були розпорошені, а ухвалення рішень гальмувало.

Сьогодні майже кожна організація збирає величезні обсяги даних, але використовується лише невелика їх частка. Дані:

• Зберігаються в десятках або сотнях систем
• Закриті за технічними інструментами та мовами запитів
• Важко доступні нетехнічним користувачам

Результат: команди потопають у даних, але не мають інструментів, щоб ними скористатися. Рішення затримуються, можливості втрачаються, а аналітика стає вузьким місцем замість рушія бізнесу.

У швидкозмінному середовищі своєчасний доступ до висновків може стати різницею між процвітанням і простим виживанням.

Чому традиційний доступ до даних стримує організації

У різних галузях (роздрібна торгівля, охорона здоров'я, фінанси, виробництво) картина однакова:

• Звіти готуються днями або тижнями
• Бізнес-користувачі значною мірою залежать від ІТ- чи команд даних
• Лише невелика група знає, як писати SQL, DAX або складні запити

Типові ознаки:

• Повільне ухвалення рішень – очікування днями на базові цифри
• Ізольовані дані – кожна команда має власну версію правди
• Низьке використання даних – лише кілька «експертів з даних» реально користуються наявними інструментами

Організаціям потрібно не просто більше даних, а простіші та швидші способи ставити запитання й отримувати відповіді.

Відкриваємо навички ШІ в Microsoft Fabric

Саме тут на сцену виходять AI Skills у Microsoft Fabric.

AI Skills стають мостом між бізнес-мовою та технічними структурами даних. Замість написання коду чи запитів користувачі можуть:

• Ставити запитання простою англійською
• Дозволити ШІ перетворити їх на потрібний запит до даних
• Отримувати миттєві та точні відповіді зі своїх даних

Приклади запитів природною мовою:

• «Покажи мені топ-10 клієнтів за доходом у другому кварталі.»
• «Скільки нових клієнтів ми залучили минулого місяця?»
• «Порівняй наші продажі цього року з тим самим періодом минулого року.»

AI Skills розуміють намір за запитанням і виконують необхідну аналітику у фоновому режимі.

Результат: нетехнічні користувачі можуть працювати як аналітики даних, не вивчаючи SQL, DAX чи інші мови запитів.

Початок роботи: активація AI Skills

Одна з переваг AI Skills у тому, що їх активація проста:

1. Увійдіть у Microsoft Fabric
2. Перейдіть до розділу AI Skills
3. Дотримуйтесь покрокового налаштування, щоб увімкнути AI Skills для вашого робочого простору чи організації

За короткий час користувачі можуть почати:

• Ставити запитання природною мовою
• Досліджувати набори даних
• Створювати швидкі висновки без залучення ІТ

Далі організації можуть налаштувати AI Skills, зокрема:

• Визначаючи пріоритетні набори даних
• Надаючи рекомендації щодо найчастіших запитань
• Навчаючи команди чітко формулювати запитання

Щоб AI Skills працювали для всіх

Щоб отримати реальну користь від AI Skills, важливо збалансувати технічні та нетехнічні потреби:

• Для бізнес-користувачів
  • Прості взаємодії природною мовою
  • Інтуїтивні інтерфейси та підказки
  • Немає потреби в написанні коду чи мовах запитів
• Для технічних користувачів і команд даних
  • Контроль над тим, які набори даних доступні
  • Можливість перевіряти запити, згенеровані ШІ
  • Інтеграція з наявними моделями даних і механізмами управління

Гарна практика включає:

• Навчання «амбасадорів ШІ-даних» у кожному відділі
• Проведення коротких вступних сесій
• Моніторинг того, як користувачі взаємодіють із AI Skills, і постійне уточнення промптів та наборів даних

Реальні результати: AI Skills на практиці

Організації, які використовують AI Skills у Microsoft Fabric, уже демонструють вражаючі результати:

Роздрібна торгівля – швидші рішення щодо асортименту

Роздрібна організація, яка раніше чекала на ключові звіти три дні, тепер отримує відповіді за секунди. Планувальники асортименту можуть:

• Перевіряти показники за товаром, регіоном або каналом
• Швидше коригувати запаси та акції
• Оперативно реагувати на тренди майже в реальному часі

Охорона здоров'я – більше людей працюють із даними

У медичних організаціях кількість активних користувачів даних значно зросла, щойно дані стали доступними через природну мову:

• Більше клініцистів, адміністраторів і керівників працюють зі звітами
• Операційні та клінічні рішення підкріплюються даними
• Аналітика більше не замкнена в команді аналітиків

Фінансові послуги – швидше дослідження клієнтів

У фінансових послугах дослідження клієнта, на яке раніше йшло близько 30 хвилин перед кожною розмовою, можна скоротити до менш ніж 3 хвилин. Радники можуть:

• Ставити запитання щодо портфелів клієнтів
• Досліджувати ризики та результативність
• Швидко готувати тези для розмови перед дзвінком

Спільна ідея: AI Skills суттєво скорочують час до отримання інсайтів і збільшують кількість людей, які можуть продуктивно працювати з даними.

OneLake: об'єднання розрізнених даних

За лаштунками Microsoft Fabric працює на основі OneLake – єдиної основи даних, що спрощує управління ними.

Ключові переваги OneLake:

• Єдине логічне озеро даних – замість десятків роз'єднаних сховищ
• Підтримка різних форматів даних на основі відкритих стандартів, таких як Delta та Parquet
• Менша потреба в копіюванні даних між системами

Для організацій це означає:

• Менше часу на інтеграцію та переміщення даних
• Менше ізольованих сховищ даних
• Простіші механізми управління та безпеки для всього масиву даних

Завдяки OneLake AI Skills можуть виконувати запити до даних з усієї організації без складних конвеєрів ETL і ручного зведення.

Використання потенціалу Copilot у Microsoft Fabric

Якщо AI Skills роблять дані доступнішими, Microsoft Copilot у Fabric іде далі:

• Допомагає користувачам створювати звіти, дашборди та інсайти природною мовою
• Пропонує візуалізації та макети з урахуванням даних і запитання
• Спрямовує аналіз за допомогою покрокових рекомендацій

Приклади взаємодії:

• «Створи звіт про результативність продажів за останні шість місяців із групуванням за регіоном і категорією товарів».
• «Візуалізуй тренд відтоку клієнтів і виділи будь-які різкі зміни».

Copilot може:

• Запропонувати структуру звіту
• Згенерувати діаграми та візуальні елементи
• Уточнити аналіз за допомогою додаткових запитань

Для працівників без технічної підготовки це перетворює створення звітів із технічної перешкоди на керований діалог.

Організації відзначають:

• Суттєве скорочення часу на підготовку звітів
• Більш послідовні стандарти звітності
• Ширше впровадження самообслуговуваної аналітики

Управління, відповідність вимогам і OneLake

Чим доступнішими стають дані, тим важливішими залишаються управління та відповідність вимогам.

Microsoft Fabric і OneLake підтримують:

• Централізований контроль доступу та дозволи
• Класифікацію даних і присвоєння міток
• Політики управління, які послідовно застосовуються до всього масиву даних

Це дозволяє організаціям:

• Відповідально відкривати доступ до даних
• Захищати конфіденційну інформацію
• Дотримуватися регуляторних та вимог щодо приватності

Баланс очевидний: демократизувати доступ, не втрачаючи контролю.

Погляд у майбутнє: що далі з ШІ в Microsoft Fabric

Дорожня карта ШІ в Microsoft Fabric включає:

• Просунуті розмовні можливості з пам'яттю контексту між запитаннями
• Галузеві покращення, зокрема доменну термінологію для фінансів, охорони здоров'я чи роздрібної торгівлі
• Розширену підтримку складних обчислень і моделювання природною мовою

Щойно ці функції розвиватимуться, можна очікувати:

• Ще плавнішої взаємодії з даними
• Багатших інсайтів на основі складніших запитань
• Подальшого переходу від спеціалізованих команд аналітики до участі в роботі з даними всієї організації

Мета не просто більше ШІ, а кориснішого ШІ, який реально підтримує те, як люди працюють.

Висновок: від перевантаження до можливостей

Перевантаженість даними – одна з найбільших перешкод для ефективного прийняття рішень сьогодні. Microsoft Fabric з AI Skills, OneLake і Copilot пропонує реалістичний шлях уперед:

• AI Skills перетворюють природну мову на запити та інсайти
• OneLake об'єднує розрізнені дані в єдину керовану основу
• Copilot допомагає користувачам створювати звіти й аналізи з покроковою підтримкою

Разом вони:

• Скорочують час до отримання висновків
• Дають змогу працювати з даними користувачам без технічної підготовки
• Звільняють експертів для завдань, що мають більшу цінність

Організації, які переймають ці інструменти, не лише модернізують свою аналітику – вони змінюють культуру так, щоб кожен міг брати участь у прийнятті рішень на основі даних.

Щоб детальніше розібрати ці концепції та почути коментарі експертів про те, як подолати архітектурні бар’єри, перегляньте наш пов’язаний епізод подкасту Microsoft Fabric AI Skills: Natural Language Data Insights.

Яка основна функція AI Skills у Microsoft Fabric?
AI Skills слугує мостом між діловою мовою та технічними структурами даних. Це дає змогу ставити запитання простою англійською мовою й отримувати точні відповіді з даних без потреби знати SQL чи інші мови запитів.

Як OneLake покращує процес аналізу даних в організаціях, які використовують Microsoft Fabric?
OneLake створює єдиний досвід роботи з даними, забезпечуючи аналіз на основі ШІ по всьому масиву даних без фізичного переміщення даних. Це підвищує продуктивність запитів і спрощує підготовку даних.

З якими викликами стикаються організації під час впровадження AI Skills і як їх можна подолати?
Організації часто натрапляють на скепсис технічних команд щодо коду, згенерованого ШІ. Щоб його подолати, деякі компанії створили «послів даних з ШІ», які проходять навчання й допомагають колегам освоювати можливості ШІ.

Які розширені можливості AI Skills, за очікуваннями, підтримуватиме в майбутніх оновленнях?
Майбутні оновлення AI Skills включатимуть покращення для складних обчислень, фінансового моделювання та інтеграції галузевих знань. Це дасть змогу ставити складні запитання й отримувати точні результати без написання складних запитів.

Як інтеграція AI Skills із Power BI покращує процес звітності для бізнес-користувачів?
AI Skills розширює можливості Power BI: автоматично створює звіти на основі словесних описів, пропонує відповідні візуалізації та макети й надає щоденні оновлення. Це дозволяє бізнес-користувачам досліджувати дані та приймати рішення в реальному часі, не чекаючи на технічні ресурси.

Отримайте повний доступ до M365 Show - Mircosoft 365 Digital Workplace Daily на сторінці m365.show/subscribe