This is the Trace Id: c9ea14ee606dfdf0a1cb5fb34b7c2d66

Vad är en dataplattform?

Dataplattformar effektiviserar datastyrning och analys och ger företagen en konkurrensfördel.
Kom igång

Definition av dataplattform

En dataplattform är en omfattande affärslösning som samlar olika dataverktyg och funktioner i ett heltäckande system. Det gör det möjligt för organisationer att leverera värde snabbare genom att förenkla datainsamling, förberedelse, lagring och analys.

Viktiga insikter

  • Dataplattformar är teknologilösningar som tillhandahåller nödvändiga verktyg för olika datastyrningsarbetsbelastningar – som insamling, lagring, transformation, analys och visualisering – på ett och samma system.
  • Moderna dataplattformar använder molnbaserade arkitekturer och avancerad AI-teknologi som erbjuder en flexibel, skalbar lösning och möjliggör innovativa funktioner som processautomatisering, prediktiv analys och realtidsdatastyrning.
  • Företag använder sig av dataplattformar så att man kan förenkla arbetsflöden, påskynda insikter, minska kostnader och fatta mer välgrundade beslut.
  • Dataplattformar kan byggas och anpassas så att de uppfyller specifika affärsbehov. Vanliga typer av dataplattformar är kunddataplattformar, stordataplattformar och molndataplattformar.

Så fungerar dataplattformar

Dataplattformar konsoliderar olika datalagrings-, hanterings- och analysarbetsbelastningar som hjälper företag att driva datakvalitet och fatta mer välgrundade beslut. Till skillnad från traditionella datapipelines som består av fristående verktyg och system, erbjuder datastyrningsplattformarna alla nödvändiga verktyg för alla datarbetssflöden inom en och samma miljö. Moderna dataplattformar – som Microsoft Fabric – använder molnbaserade infrastrukturer och AI-funktioner för att möjliggöra realtidsdatastyrning och analysmöjligheter, samt större flexibilitet och skalbarhet.
Dataplattformar bidrar till att förbättra varje steg i hela livscykeln för din organisations data, som:
 
  • Datainmatning. Dessa lösningar erbjuder en enhetlig miljö som effektiviserar processen att samla in och integrera data från olika källor, som databaser och IoT-enheter. Moderna dataplattformar kan också automatiskt samla in data i realtid, vilket säkerställer noggrannhet och minskar behovet av manuell datainmatning.

  • Lagring. Enhetliga plattformar gör det möjligt för ditt företag att lagra alla datatyper i ett centralt arkiv, vilket gör det enklare för teamen att få en helhetsbild och hantera stora datamängder. Dessutom använder molnbaserade plattformar vanligtvis skalbara datasjöhus som kan anpassas till att möta dina föränderliga affärsbehov.

  • Transformation. Dataplattformar för samman datamappning, validering och förberedelseverktyg på ett och samma system, vilket gör det lättare för teamen att förbättra datakvaliteten samtidigt som arbetsflödena förenklas. Moderna dataplattformar kan också automatisera repetitiva uppgifter som datarensning, normalisering och berikning, vilket sparar tid och påskyndar insikter.

  • Business Intelligence och analys. Dessa lösningar erbjuder självbetjäningsanalys och visualiseringsverktyg som hjälper alla i ditt företag att presentera data i lättförståeliga format. Dessutom möjliggör moderna dataplattformar databehandling i realtid, vilket gör det lättare för teamen att samarbeta och fatta snabba beslut med aktuella insikter.

  • Styrning och säkerhet. Dataplattformar konsoliderar affärsdata från olika källor på ett ställe, vilket gör det enklare att implementera konsekventa styrningspolicyer och säkerhetsåtgärder över hela din datamiljö. Moderna dataplattformar använder också avancerade krypteringstekniker och säkerhetsprotokoll för att bättre skydda data från potentiella cyberhot.

Fördelar med dataplattformar

Att ersätta flera fristående dataverktyg och system med en enda plattform ger många fördelar för ditt företag, som exempelvis:
 
  • Lägre kostnader. Dataplattformar hjälper till att minska IT- och administrativa kostnader kopplade till att underhålla flera dataverktyg och system. Dessutom erbjuder moderna dataplattformar flexibla, skalbara lösningar med betalningsmodeller som baseras på användning, vilket säkerställer att du bara betalar för de tjänster du behöver.

  • Bättre beslutsfattande. Dataplattformar tillhandahåller avancerade datavisualiseringsverktyg som gör det möjligt för alla, oavsett expertis, att förstå insikter och fatta välgrundade beslut. Dessutom hjälper realtidsanalysfunktioner ditt företag att kontinuerligt upprätthålla noggrannhet i hela sin datapool.

  • Större effektivitet. Att hantera affärsdata i ett heltäckande system bidrar till att effektivisera verksamheten, eliminera datasilos och minska redundans. Automatiseringsfunktioner minskar också antalet manuella uppgifter inom olika arbetsbelastningar, vilket ger teamen möjlighet att fokusera på mer strategiska initiativ.

  • Ökad produktivitet. Dataplattformar förenklar arbetsflöden med en enhetlig miljö för varje verktyg och tjänst, vilket gör det möjligt för alla att enkelt få tillgång till relevanta data och snabbt hitta värdefulla insikter. Dessutom hjälper processautomatisering teamen att få mer arbete gjort snabbare samtidigt som fel minimeras.

  • Sparad tid. Centraliserad datastyrning bidrar till att minska den tid som spenderas på att växla mellan appar, söka efter information och konsolidera data. Automatiseringsfunktioner sparar också tid för teamen genom att eliminera tidskrävande uppgifter, såsom datainmatning.

  • Mer värdefulla insikter. Moderna dataplattformar använder avancerad AI-teknologi för att avslöja mönster och trender som kanske inte är synliga med traditionella analysmetoder. Dessa lösningar kan exempelvis förutsäga framtida trender och resultat, vilket kan hjälpa ditt företag att planera strategiskt och mildra potentiella risker.

  • Förbättrad säkerhet. Dataplattformar erbjuder avancerade säkerhetsfunktioner för att enklare skydda känslig data från intrång och cyberhot – och styra hela din datamiljö i enlighet med regler och standarder.

  • Förbättrat samarbete. Att använda en delad datastyrningsplattform underlättar mer effektiva arbetsflöden mellan avdelningar, vilket gör det möjligt för teamen att få tillgång till samma databas, dela insikter och arbeta tillsammans på datadrivna projekt.

  • Ökad skalbarhet. Molnbaserade dataplattformar är flexibla och kan enkelt anpassas så att de rymmer växande datamängder och föränderliga affärsbehov.

  • Förenklad utbildning. Att implementera en plattform för att hantera alla datastyrningsarbetsbelastningar förenklar utbildningen av medarbetarna genom att avsevärt minska antalet datasystem som teamen måste lära sig för att leverera värde.

Dataplattformstyper

Även om dataplattformar omfattar ett brett utbud av dataverktyg och tjänster, kan de dessutom byggas och skräddarsys så att de bättre kan uppfylla specifika affärsbehov. Vanliga typer är:
Kunddataplattformar
Kunddataplattformar är utformade för att hjälpa företag att samla in och hantera kunddata från olika källor, så att man kan skapa detaljerade kundprofiler. Dessa lösningar erbjuder en enhetlig miljö där teamen kan få en helhetsbild av varje kund. Företag använder kunddataplattformar så att de kan anpassa sina marknadsföringsinsatser bättre, förbättra kundupplevelser och öka engagemanget genom att identifiera beteendemönster och generera insikter om kundpreferenser.

Stordataplattformar
Stordataplattformar specialiserar sig på att samla in, bearbeta och lagra stora datamängder. Dessa lösningar gör det möjligt för företag att hantera stora mängder data som är spridda över olika servrar och platser. Även om andra dataplattformar också kan hantera stora datamängder, så är stordataplattformar specifikt designade för att hantera stora datamängder snabbt – ofta i realtid.

Molndatahanteringsplattformar
Molndataplattformarna har utformats för att hantera data i molnmiljöer. Precis som andra dataplattformar tillhandahåller de verktyg för varje datahanterings- och analysarbetsbelastning – men de här lösningarna ger större skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet än traditionella lokala dataplattformar. Dessa moderna plattformar är justerbara, så att de kan uppfylla föränderliga affärsbehov och de integrerar ofta AI-funktioner så att de kan minska komplexiteten i olika datahanteringsprocesser.

Användningsfall för dataplattformar

Dataplattformar hjälper organisationer att få en konkurrensfördel på olika marknader och industrier, som exempelvis:
 
  • Hälso- och sjukvård. Läkare och sjuksköterskor använder dataplattformar för att hantera elektroniska journaler och leverera förbättrade patientupplevelser. Genom att använda prediktiv analys kan sjukhusen även förbättra förebyggande vård och resursallokering.

  • Ekonomi. Finansiella institutioner använder datanalysplattformar för att identifiera mönster och avvikelser – och upptäcka bedrägliga transaktioner i realtid. Banker använder dem för att analysera olika finansiella data och effektivisera riskhanteringen.

  • Tillverkning. Företag använder dataplattformar för att analysera maskindata för att förutsäga utrustningsfel och schemalägga underhåll innan störningar hinner inträffa. Dessa lösningar bidrar också till att övervaka produktionsprocesser, vilket underlättar kvalitetskontrollen.

  • Marknadsföring. Företag använder dataplattformar för att analysera kundengagemang och mäta marknadsföringskampanjers effektivitet. De gör det också möjligt för teamen att segmentera marknader baserat på kunddata, vilket underlättar riktade marknadsföringsstrategier.

  • Transport och logistik. Fraktföretag använder dataplattformar för att optimera leveransvägar, minska bränsleförbrukning och förbättra leveranstider. Dessa lösningar kan övervaka fordons prestanda och körbeteende, vilket förbättrar säkerhet och effektivitet.

  • Detaljhandel. Företag använder dataplattformar för att analysera kundbeteende och preferenser, vilket hjälper team att anpassa kundinteraktioner och förbättra kundupplevelser. Dessutom kan de förutsäga efterfrågan för att optimera lagernivåer och hantera försörjningskedjor mer effektivt.

Sammanfattning

I takt med att industrierna blir mer datadrivna blir det allt viktigare att man effektivt kan få tillgång till, hantera och analysera sina affärsdata. Att ersätta flera frånkopplade dataverktyg och system med en omfattande dataplattform ger hela din organisation möjlighet att snabbt upptäcka värdefulla insikter och fatta mer välgrundade beslut. Överväg att anta en dataplattform, som Microsoft Fabric, när du ska implementera en enhetlig strategi för datastyrning och analys – och uppnå långsiktig framgång.

Kom igång med en kostnadsfri Fabric-utvärderingsversion

Stärk din organisation med Microsoft Fabric – en enhetlig plattform för hantering och analys av data för att driva transformation och innovation i AI-eran.

Det är enkelt och problemfritt att komma igång. Du behöver inget Azure-konto utan kan istället registrera dig direkt på Fabric-plattformen.
Mer information
Resurser

Ytterligare resurser

Utforska hur dataplattformar som Microsoft Fabric kan hjälpa ditt företag att öka effektiviteten och fatta mer välunderbyggda beslut.
En kvinna sitter vid ett skrivbord med en bärbar dator.
Webbseminarium

Få en introduktion till Fabric

Visa datanalysarbetsbelastningarna från slutpunkt till slutpunkt i Fabric och de affärsfördelar de möjliggör.
Titta på webbinariet
En kvinna med långt hår som tittar på en bärbar dator på ett bord.
Vägledning

Arbeta med Fabric-experter

Upptäck partnerresurser och erbjudanden som hjälper dig att möta dina affärsbehov med hjälp av Fabric.
Mer information
En person med mustasch och glasögon tittar på en bärbar dator.
Vägledning

Ta en rundtur i Fabric

Se hur Microsoft Fabric hjälper ditt företag att enhetliggöra sin datamiljö och leverera realtidsanalys.
Mer information

Vanliga frågor och svar

  • Nej, SQL är inte en dataplattform – det är ett programmeringsspråk som organisationer använder för att på ett effektivt sätt fråga, uppdatera och hantera databaser. Dataplattformar är omfattande system som använder SQL och andra dataverktyg för att erbjuda en enhetlig miljö för varje dataprocess, från initial insamling och lagring till slutlig analys och visualisering.
  • En databas är ett specialiserat system som har utformats för att hjälpa organisationer att lagra, hämta och hantera data effektivt. Dataplattformar är dock mer omfattande lösningar som erbjuder datalagring, insamling, transformation, analys och styrningsmöjligheter genom att sammanföra olika dataverktyg, som databaser, i ett enhetligt system.
  • Dataplattformar är omfattande affärslösningar som sammanför olika dataverktyg och funktioner i ett heltäckande system, vilket ger organisationerna möjlighet att förenkla datainsamlande, lagring, transformation och analys. Moderna dataplattformar använder också molnbaserade infrastrukturer och AI-funktioner för att erbjuda företag ytterligare flexibilitet, skalbarhet, realtidsdatahantering och analysmöjligheter.
  • Dataplattformar är omfattande system som integrerar olika funktioner för datahantering och analys, och därigenom kan erbjuda dig en enhetlig miljö för varje dataprocess, inklusive datatransformation. Datalager är dock mer specialiserade lösningar som har utformats så att man enkelt ska kunna lagra och analysera strukturerade data efter det att de har bearbetats och transformerats.
  • När du ska välja en dataplattform måste du först bedöma vilka dina specifika behov och önskade affärsmål är. Tänk på dina befintliga system och de volymer och typer av data du arbetar med, så att du kan säkerställa att den dataplattform du väljer är kompatibel och effektiv. Överväg slutligen faktorer som skalbarhet, kostnadseffektivitet och användarvänlighet när du ska avgöra vilken som är rätt dataplattform för ditt företag.
  • Datahanteringen utvecklades från platta filer och hierarkiska databaser till relationsdatabaser på 1970-talet när SQL först introducerades som standardspråk för datainteraktion. De följande decennierna växte centraliserad datahantering fram, först inom datalager, och sedan datasjöar. Idag erbjuder moderna dataplattformar som Microsoft Fabric skalbara, molnbaserade infrastrukturer och AI-funktioner som hjälper företagen att effektivisera datahantering, bearbetning och analysarbetsflöden.

Följ Microsoft Fabric