Data Science – gør AI til en del af din hverdag
AI lyder ofte som noget stort og komplekst, der kræver specialister og avancerede systemer. Men i virkeligheden handler det om at bruge dine data smartere – og skabe løsninger, der kan forudsige, automatisere og optimere din forretning.
Med Data Science i Microsoft Fabric får du en platform, hvor AI bliver konkret og tilgængelig. Du kan bygge modeller, teste idéer og omsætte data til resultater – alt sammen i samme løsning, hvor dine data allerede ligger.

Hvorfor vælge Data Science?
Når du samler data og analyse i ét miljø, bliver vejen til AI meget kortere. Det er muligt at arbejde med Data Science uden tunge opsætninger eller siloer.
#1
Udnyt AI i praksis
#2
Nem adgang til værktøjer
#3
Samspil med resten af Fabric
#4
Skalerbar løsning

Data Factory til mindre og mellemstore virksomheder
For mange små og store virksomheder kan integration af data hurtigt blive en stor udfordring. Ressourcerne er begrænsede, og dyre integrationsprojekter er sjældent realistiske. Resultatet bliver ofte manuelle løsninger eller halve integrationer, der sluger tid og skaber fejl.
Med Data Factory får du et værktøj, der er til at gå til. Du behøver ikke et stort data-team for at få værdi ud af dine data, og du slipper for dyre specialløsninger. Fabric giver dig enterprise-funktionalitet, men på en måde der er overskuelig – også for mindre virksomheder.
Fra data til værdi: sådan bringer AI dig tættere på forretningen
Når AI bliver en del af din hverdag, kan du arbejde mere proaktivt og skabe nye muligheder. Det kan være alt fra at opdage mønstre i dine data til at bygge intelligente løsninger, der sparer tid og ressourcer.
Du kan teste idéer hurtigt, justere modeller løbende og skabe løsninger, der er tæt på forretningen – i stedet for lange udviklingsprojekter, der aldrig bliver færdige.

Ofte stillede spørgsmål og svar
Tryk på spørgsmålet, for at få svaret.
-
Hvad kan jeg bruge Data Science i Microsoft Fabric til?
Med Microsoft Fabric Data Science kan du samle hele din data science-proces ét sted – fra dataforberedelse til udvikling, træning og implementering af machine learning-modeller. Det betyder, at du kan skabe indsigt, forudsige trends og automatisere beslutninger direkte i platformen uden at hoppe mellem forskellige værktøjer.
Tip: Hos itm8 hjælper vi virksomheder med at udnytte Fabric optimalt, så du får mest værdi ud af dine data.
-
Hvilke programmeringssprog understøtter Microsoft Fabric Data Science?
Fabric understøtter primært Python og R, som er de mest anvendte sprog inden for data science og machine learning. Derudover kan du integrere med populære ML-frameworks som TensorFlow og PyTorch.
Vil du i gang uden at kode? Fabric tilbyder også low-code og no-code muligheder – og itm8 kan hjælpe dig med at vælge den løsning, der passer bedst til dit team.
-
Hvordan hænger Data Science i Fabric sammen med Data Engineering?
Data Science og Data Engineering i Fabric er tæt integreret. Det betyder, at du nemt kan trække på datasæt fra dine data pipelines og bruge dem direkte i dine modeller. Ingen besværlig dataflytning – alt sker i samme platform.
Hos itm8 hjælper vi med at bygge en solid data foundation, så dine AI- og ML-projekter får det bedste udgangspunkt.
-
Kan jeg køre AI-modeller i realtid med Microsoft Fabric?
Ja! Fabric gør det muligt at implementere AI-modeller i realtid, så du kan reagere hurtigt på ændringer og levere intelligente løsninger til dine brugere.
Eksempel: Realtidsanbefalinger, predictive maintenance eller automatiseret kundeservice.
itm8 kan hjælpe dig med at designe og implementere disse løsninger sikkert og effektivt.
-
Skal jeg have avancerede AI-kompetencer for at komme i gang?
Nej, og det er en af styrkerne ved Microsoft Fabric. Platformen tilbyder:
- Færdige AI-modeller, som du kan bruge med det samme.
- Low-code værktøjer, der gør det nemt at bygge modeller uden dyb teknisk viden.
- Fuld fleksibilitetfor eksperter, der ønsker at kode selv.
itm8 kan rådgive dig om, hvilken tilgang der passer bedst til din organisation – uanset om du er nybegynder eller ekspert.