This is the Trace Id: b173277d9b0f7d382294fe7533f56a5d

Hvad er en dataplatform?

Dataplatforme strømliner datastyring og -analyse for at give virksomheder en konkurrencefordel.
Kom i gang

Definition af dataplatform

En dataplatform er en omfattende forretningsløsning, der samler forskellige dataværktøjer og -funktioner i et samlet system, hvilket giver organisationer mulighed for at levere værdi hurtigere ved at forenkle dataindtagelse, -forberedelse, -opbevaring og -analyse.

Vigtigste budskaber

  • Dataplatforme er teknologiløsninger, der leverer de nødvendige værktøjer til forskellige datastyringsopgaver – herunder indtagelse, opbevaring, transformation, analyse og visualisering – på ét system.
  • Moderne dataplatforme bruger skybaserede arkitekturer og avancerede AI-teknologier til at tilbyde en fleksibel, skalerbar løsning – og muliggøre innovative funktioner som procesautomatisering, forudsigende analyse og datastyring i realtid.
  • Virksomheder tager dataplatforme i brug for at forenkle arbejdsgange, accelerere tiden til indsigt, reducere omkostningerne og træffe mere velunderbyggede beslutninger.
  • Dataplatforme kan udvikles og tilpasses til at imødekomme specifikke forretningsbehov. Almindelige typer af dataplatforme inkluderer kundedata-platforme, big data-platforme og cloud-dataplatforme.

Hvordan dataplatforme fungerer

Dataplatforme samler forskellige arbejdsbelastninger for datalagring, -styring og -analyse for at hjælpe virksomheder med at fremme dataeffektivitet og træffe mere velunderbyggede beslutninger. I modsætning til traditionelle datapipelines, der består af adskilte værktøjer og systemer, leverer datastyringsplatforme alle de nødvendige værktøjer til hver data-arbejdsproces fra ét enkelt miljø. Moderne dataplatforme – f.eks. Microsoft Fabric – bruger skybaserede infrastrukturer og AI-funktioner til at muliggøre datastyring i realtid og analysefunktioner samt større fleksibilitet og skalerbarhed.
Dataplatforme hjælper med at forbedre hver fase i hele livscyklussen for din organisations data, herunder:
 
  • Dataindtagelse. Disse løsninger tilbyder et samlet miljø til at hjælpe med at strømline processen med at indsamle og integrere data fra forskellige kilder, f.eks. databaser og IoT-enheder. Moderne dataplatforme kan også automatisk indsamle data i realtid, hvilket sikrer nøjagtigheden og reducerer behovet for manuel dataindtastning.

  • Lager. Samlede platforme gør det muligt for din virksomhed at opbevare alle datatyper i et centralt lager, hvilket gør det lettere for teams at få et dybdegående overblik over og styre store datamængder. Derudover bruger skybaserede platforme typisk skalerbare datasøhuse, der kan tilpasses for at imødekomme dine skiftende forretningsbehov.

  • Transformation. Dataplatforme samler datakortlægning, validering og forberedelsesværktøjer på ét system for at hjælpe teams med at forbedre datakvaliteten, mens de forenkler arbejdsprocesser. Moderne dataplatforme kan også automatisere gentagne opgaver som datarensning, normalisering og berigelse for at spare tid og komme hurtigere frem til indsigt.

  • Business intelligence og analyse. Disse løsninger tilbyder selvbetjente analyse- og visualiseringsværktøjer, der hjælper alle i din virksomhed med at præsentere data i letforståelige formater. Desuden muliggør moderne dataplatforme databehandling i realtid, så teams kan samarbejde og træffe rettidige beslutninger ved hjælp af opdaterede indsigter.

  • Styring og sikkerhed. Dataplatforme samler forretningsdata fra forskellige kilder på ét sted, hvilket gør det lettere at implementere ensartede styringspolitikker og sikkerhedsforanstaltninger på tværs af hele din dataejendom. Moderne dataplatforme bruger også avancerede krypteringsteknikker og sikkerhedsprotokoller til bedre at beskytte data mod potentielle cybertrusler.

Fordele ved dataplatforme

At erstatte flere adskilte dataværktøjer og systemer med én platform giver mange fordele for din virksomhed, herunder:
 
  • Lavere omkostninger. Dataplatforme hjælper med at reducere IT- og administrationsomkostningerne forbundet med at vedligeholde flere dataværktøjer og systemer. Desuden tilbyder moderne dataplatforme fleksible, skalerbare løsninger med betalingsmodeller, så du kun betaler for de tjenester, du har brug for.

  • Bedre beslutningstagning. Dataplatforme leverer avancerede datavisualiseringsværktøjer, der gør det muligt for alle, uanset ekspertise, at forstå indsigter og træffe velunderbyggede beslutninger. Desuden hjælper realtidsanalysefunktioner din virksomhed med kontinuerligt at opretholde nøjagtighed på tværs af dens datapulje.

  • Større effektivitet. At styre forretningsdata inden for ét omfattende system hjælper med at strømline driften, eliminere datasiloer og reducere redundans. Automatiseringsfunktioner reducerer også antallet af manuelle opgaver inden for forskellige arbejdsopgaver, hvilket giver teams mulighed for at fokusere på mere strategiske initiativer.

  • Højere produktivitet. Dataplatforme forenkler arbejdsprocesser med ét samlet miljø for hvert værktøj og hver tjeneste, så alle nemt kan få adgang til relevante data og hurtigt finde værdifulde indsigter. Desuden hjælper procesautomatisering teams med at få mere arbejde gjort hurtigere, samtidig med at fejl minimeres.

  • Sparet tid. Centraliseret datastyring hjælper med at reducere den tid, der bruges på at skifte mellem apps, søge efter oplysninger og samle data. Automatiseringsfunktioner sparer også teams tid ved at eliminere tidskrævende opgaver som dataindtastning.

  • Mere værdifuld indsigt. Moderne dataplatforme bruger avancerede AI-teknologier til at afdække mønstre og tendenser, der måske ikke er synlige med traditionelle analyseteknikker. For eksempel kan disse løsninger forudsige fremtidige tendenser og resultater for at hjælpe din virksomhed med at planlægge strategisk og mindske potentielle risici.

  • Udvidet sikkerhed. Dataplatforme tilbyder avancerede sikkerhedsfunktioner for lettere at beskytte følsomme data mod brud og cybertrusler – og styre hele din dataejendom i overensstemmelse med regler og standarder.

  • Forbedret samarbejde. At bruge en delt datastyringsplatform faciliterer mere effektive arbejdsprocesser på tværs af afdelinger, så teams kan få adgang til den samme datapulje, dele indsigt og arbejde sammen om datadrevne projekter.

  • Øget skalerbarhed. Skybaserede dataplatforme er fleksible og kan nemt tilpasses til at imødekomme voksende datamængder og skiftende forretningsbehov.

  • Strømlinet oplæring. At tage én platform i brug til at håndtere alle datastyringsbelastninger forenkler medarbejderuddannelse ved betydeligt at reducere antallet af datasystemer, som teams skal lære at kende for at levere værdi.

Typer af dataplatforme

Selvom dataplatforme omfatter et bredt udvalg af dataværktøjer og -tjenester, kan de også bygges og skræddersys til bedre at imødekomme specifikke forretningsbehov. Almindelige typer inkluderer:
Kundedataplatforme
Kundedataplatforme er designet til at hjælpe virksomheder med at indsamle og administrere kundedata fra forskellige kilder for at skabe detaljerede kundeprofiler. Disse løsninger giver et samlet miljø for teams til at opnå et enkelt, omfattende overblik over hver kunde. Virksomheder tager kundedataplatforme i brug for bedre at kunne tilpasse marketingindsatser, forbedre kundeoplevelser og øge engagementet ved at identificere adfærdsmønstre og generere indsigt i kundernes præferencer.

Big data-platforme
Store dataplatforme specialiserer sig i at indsamle, behandle og opbevare enorme mængder data. Disse løsninger gør det muligt for virksomheder at håndtere store mængder data, der er spredt over forskellige servere og lokationer. Mens andre dataplatforme også kan håndtere store datamængder, er store data platforme designet til at gøre det hurtigt – ofte i realtid.

Platforme til administration af clouddata
Clouddataplatforme er udviklet til at administrere data på tværs af cloudmiljøer. Ligesom andre dataplatforme leverer de værktøjer til alle dataadministrations- og analysearbejdsbelastninger – men disse løsninger muliggør større skalerbarhed, fleksibilitet og omkostningseffektivitet end traditionelle dataplatforme i det lokale miljø. Disse moderne platforme kan justeres for at imødekomme virksomhedsbehov, der er under udvikling, og de integrerer ofte AI-funktioner for at reducere kompleksiteten for forskellige datastyringsprocesser.

Use cases for dataplatforme

Dataplatforme hjælper organisationer med at opnå en konkurrencefordel på tværs af forskellige markeder og brancher, herunder:
 
  • Sundheds­sektoren. Læger og sygeplejersker bruger dataplatforme til at hjælpe med at administrere elektroniske sundhedsoptegnelser og levere forbedrede patientoplevelser. Ved hjælp af forudsigende analyse kan hospitaler også forbedre forebyggende pleje og ressourceallokering.

  • Økonomi. Finansielle institutioner bruger dataanalyseplatforme til at identificere mønstre og afvigelser – og opdage svigagtige transaktioner i realtid. Banker bruger dem til at analysere forskellige finansielle data og strømline risikostyring.

  • Fremstilling. Virksomheder bruger dataplatforme til at analysere maskindata for at forudsige udstyrsfejl og planlægge vedligeholdelse, før afbrydelser kan opstå. Disse løsninger hjælper også med at overvåge produktionsprocesser for at lette kvalitetskontrol.

  • Marketing. Virksomheder bruger dataplatforme til at analysere kundeengagement og måle effektiviteten af marketingkampagner. De muliggør også, at teams kan segmentere markeder baseret på kundedata, hvilket letter målrettede marketingstrategier.

  • Transport og logistik. Forsendelsesvirksomheder bruger dataplatforme til at optimere leveringsruter, reducere brændstofforbrug og forbedre leveringstider. Disse løsninger kan overvåge køretøjets ydeevne og kørselsadfærd for at hjælpe med at forbedre sikkerhed og effektivitet.

  • Detail. Virksomheder bruger dataplatforme til at analysere kundeadfærd og præferencer, hvilket hjælper teams med at tilpasse kundeinteraktioner og forbedre kundeoplevelser. Derudover kan de forudsige efterspørgslen for at optimere lagerbeholdninger og styre forsyningskæder mere effektivt.

Konklusion

Efterhånden som brancher bliver mere datadrevne, bliver evnen til effektivt at få adgang til, administrere og analysere dine forretningsdata stadig vigtigere. At erstatte flere adskilte dataværktøjer og -systemer med en omfattende dataplatform giver hele din organisation mulighed for hurtigere at afdække værdifulde indsigter og træffe mere velunderbyggede beslutninger. Overvej at tage en dataplatform i brug, f.eks. Microsoft Fabric, for at implementere en samlet tilgang til datastyring og analyse – og opnå langsigtet succes.

Kom i gang med en gratis prøveversion af Fabric

Styrk din organisation med Microsoft Fabric – en samlet platform til datastyring og analyse til at drive transformation og innovation i æraen med kunstig intelligens.

Det er nemt og ligetil at komme i gang. Du behøver ikke at have en Azure-konto, men kan i stedet tilmelde dig direkte på Fabric-platformen.
Få mere at vide
Ressourcer

Yderligere ressourcer

Udforsk, hvordan dataplatforme som Microsoft Fabric hjælper din virksomhed med at øge effektiviteten og træffe mere velunderbyggede beslutninger.
En kvinde sidder ved et skrivebord med en bærbar computer.
Webinar

Få en introduktion til Fabric

Se arbejdsbelastningerne for end-to-end-dataanalyse i Fabric og de forretningsfordele, de låser op for.
Se webinaret
En kvinde med langt hår ser på en bærbar computer på et bord.
Hjælp

Samarbejd med Fabric-eksperter

Opdag partnerressourcer og tilbud, der hjælper dig med at imødekomme dine forretningsbehov ved hjælp af Microsoft Fabric.
Få mere at vide
En mand med overskæg og briller ser på en bærbar computer.
Hjælp

Få en rundvisning i Fabric

Se, hvordan Microsoft Fabric hjælper din virksomhed med at samle dens data og levere realtidsanalyser.
Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål

  • Nej, SQL er ikke en dataplatform – det er et programmeringssprog, som organisationer bruger til effektivt at forespørge, opdatere og administrere databaser. Dataplatforme er omfattende systemer, der bruger SQL og andre dataværktøjer til at give et samlet miljø for hver data-arbejdsproces, fra indledende indtagelse og opbevaring til endelig analyse og visualisering.
  • En database er et specialiseret system designet til at hjælpe organisationer med effektivt at opbevare, hente og administrere data. Dataplatforme er dog mere omfattende løsninger, der tilbyder datalagring, dataindtagelse, transformation, analyser og styringsfunktioner ved at samle forskellige dataværktøjer, herunder databaser, i et samlet system.
  • Dataplatforme er omfattende forretningsløsninger, der samler forskellige dataværktøjer og funktioner på et end-to-end-system, hvilket giver organisationer mulighed for at forenkle dataindtagelse, -opbevaring, -transformation og -analyse. Moderne dataplatforme bruger dog også skybaserede infrastrukturer og AI-funktioner til at tilbyde virksomheder ekstra fleksibilitet, skalerbarhed og datastyrings- og analysefunktionalitet i realtid.
  • Dataplatforme er omfattende systemer, der integrerer forskellige datastyrings- og analysefunktioner for at tilbyde et samlet miljø for hver data-arbejdsproces, herunder datatransformation. Datalagre er dog mere specialiserede løsninger, der er designet til blot at opbevare og analysere strukturerede data, efter at de er blevet behandlet og transformeret.
  • For at vælge en dataplatform skal du først vurdere dine specifikke behov og ønskede forretningsresultater. Overvej dine eksisterende systemer samt mængde og typer af data, du arbejder med, for at sikre, at den dataplatform, du vælger, er kompatibel og effektiv. Overvej endeligt faktorer som skalerbarhed, omkostningseffektivitet og brugervenlighed for at bestemme den rigtige dataplatform til din virksomhed.
  • Datastyring udviklede sig fra flade filer og hierarkiske databaser til relationelle databaser i 1970'erne, da SQL først blev introduceret som standardsproget for datainteraktion. De følgende årtier kom fremvæksten af centraliseret datastyring, først inden for datalagre, derefter datasøer. I dag tilbyder moderne dataplatforme som Microsoft Fabric skalerbare og skybaserede infrastrukturer og AI-funktioner, der hjælper virksomheder med at strømline arbejdsprocesser for datastyring, -behandling og -analyse.

Følg Microsoft Fabric