Data Engineering – byg et stærkt fundament for din dataplatform
Er dine data spredt i forskellige systemer, hvor de kræver masser af manuelt arbejde, før de kan bruges? Mange virksomheder bruger enorme ressourcer på at rense, transformere og klargøre data – og alligevel ender kvaliteten ofte med at halte.
Med Data Engineering i Microsoft Fabric får du værktøjer, der gør arbejdet både hurtigere og enklere. Du kan samle, bearbejde og strukturere data ét sted – og skabe et solidt fundament for analyser, rapportering og AI.

Hvorfor vælge Data Engineering?
Når dine data er rene, konsistente og tilgængelige, bliver det langt lettere at få værdi ud af dem. Data Engineering hjælper dig med at skabe struktur og flow i dine data – uden at det kræver tunge processer eller store teams.
#1
Mindre manuelt arbejde
#2
Mere stabile resultater
#3
Let at komme i gang
#4
Data klar til både analyser og AI

Data Engineering til mindre og mellemstore virksomheder
SMV’er kæmper ofte med at få data til at hænge sammen på tværs af systemer. Det kan hurtigt føles som en opgave, der kræver et helt team af specialister. Du får et værktøj, hvor meget af kompleksiteten er fjernet – og hvor selv mindre organisationer kan arbejde professionelt med data engineering.
Det betyder, at du kan løfte kvaliteten af dine data uden at sprænge budgettet – og skabe et fundament, der kan vokse sammen med din forretning.
Sådan gør Data Engineering en forskel
Når dataflows bliver automatiserede og standardiserede, frigør du tid og ressourcer. Fejl og dobbeltarbejde bliver reduceret, og du får et stærkere datagrundlag, der kan bruges på tværs af hele organisationen.
Resultatet er hurtigere rapportering, bedre beslutningsgrundlag og en klar vej til at udnytte AI – uden at starte forfra.

Ofte stillede spørgsmål og svar
Tryk på spørgsmålet, for at få svaret.
-
Hvad er Microsoft Fabric Data Engineering, og hvad bruges det til?
Microsoft Fabric Data Engineering er en del af Microsoft Fabric-platformen, der gør det muligt at indsamle, forberede og strukturere data til analyser, rapportering og AI. Det hjælper virksomheder med at skabe et solidt datagrundlag, så beslutninger kan træffes på baggrund af valide og opdaterede data.
-
Hvilke funktioner og værktøjer indeholder Microsoft Fabric Data Engineering?
Med Microsoft Fabric Data Engineering får du adgang til:
- Spark- og Python-baserede notebooks til avanceret databehandling.
- Visuelle no-code og low-code værktøjer til nem dataforberedelse.
- Integration med hele Microsoft Fabric-økosystemet, herunder Power BI, Data Science og AI. Det betyder, at du kan bygge effektive data pipelines og dele data på tværs af organisationen uden at skifte platform.
-
Kan Microsoft Fabric Data Engineering håndtere big data og komplekse datasæt?
Ja, Microsoft Fabric Data Engineering er designet til big data-scenarier. Platformen kan håndtere store og komplekse datamængder med høj ydeevne, så du kan arbejde med millioner af rækker og realtidsdata uden at bekymre dig om performance eller skalerbarhed.
-
Skal jeg kunne kode for at bruge Microsoft Fabric Data Engineering?
Nej, Microsoft Fabric Data Engineering er fleksibel. Du kan vælge:
- No-code værktøjer til hurtige og enkle løsninger.
- Low-code muligheder for mere fleksibilitet.
- Kodebaserede løsninger til avancerede behov. Det gør platformen tilgængelig for både forretningsbrugere og tekniske specialister.
-
Hvordan arbejder Microsoft Fabric Data Engineering sammen med resten af Microsoft Fabric?
Data Engineering er fundamentet i Microsoft Fabric. Når dine data er forberedt her, kan de bruges direkte i:
- Power BI til rapportering og visualisering.
- Data Science og AI til avancerede analyser og machine learning.
- Real-time analytics til hurtige beslutninger. Alt sker i ét samlet miljø, hvilket sparer tid og reducerer risikoen for fejl.
-
Hvorfor vælge itm8 som din Microsoft Fabric-partner?
Selvom Microsoft Fabric Data Engineering er en stærk platform, kræver det erfaring at udnytte dens fulde potentiale. Hos itm8 hjælper vi dig med:
- At designe en løsning, der passer til din forretning.
- At strukturere dine data korrekt fra starten.
- At implementere og optimere Fabric, så du får værdi hurtigt og sikkert.