Datamodenhed til Microsoft Fabric

Understøtter jeres setup data som omdrejningspunkt?

Datamoden til Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric åbner nye muligheder for at samle, analysere og handle på data – men for at få fuldt udbytte af platformen, skal du vide, hvor du starter.


Derfor har vi udviklet en interaktiv guide, der hjælper dig med at identificere, hvor jeres virksomhed står i dag – og giver dig klarhed over næste skridt på rejsen mod en mere datadrevet forretning.

Hvor er I i dag?

Nedenfor, skal du vælge det trin på datamodenhedstrappen, der passer bedst til jeres virksomhed – og få konkrete input til, hvordan I kan komme videre.

Datamodenhed

Modellen består af fem trin – fra manuel Excel-rapportering til fuldt integreret og datadrevet beslutningstagning med avanceret analyse og AI. Hvert trin beskriver de typiske kendetegn og udfordringer, man møder undervejs, samt hvad der skal til for at rykke videre.


Datamodenhed handler ikke kun om teknologi – men om struktur, ansvar og forankring. Jo bedre I forstår jeres nuværende position, desto nemmere bliver det at tage det næste skridt.

Registrering

I registreringsstadiet foregår rapportering primært i Excel uden fælles struktur. Processerne er manuelle og personafhængige, hvilket giver lav datakvalitet og høj risiko for fejl.


Deling af data er usikker, og data bruges sjældent som grundlag for beslutninger.

Læs mere

Monitorering

I monitoreringsstadiet bruges Power BI, men løsningen bygger typisk direkte på én datakilde uden fælles struktur.


Rapporteringen er begrænset, manuelle opdateringer dominerer, og der mangler ensartede definitioner. Det gør det svært at skalere og udvide løsningen.

Læs mere

Analyse

I analysestadiet kombineres flere datakilder, og arbejdet bliver mere analytisk. Der begynder at opstå struktur, men en samlet dataplatform og governance mangler.


Kompleksiteten vokser, og det bliver sværere at sikre ensartethed, styring og skalering.

Læs mere

Forudsigelse

I beslutningsstadiet er en central dataplatform etableret, og data håndteres struktureret og sikkert. Rapportering er automatiseret og forankret i ledelsen, og governance fungerer i praksis.


Udfordringen er nu at bevare overblik i en kompleks løsning og understøtte avancerede analyser – men AI og machine learning er endnu ikke i spil.

Læs mere

Anbefaling

I anbefalingsstadiet er BI fuldt integreret i forretningen, og beslutninger understøttes af realtidsdata, AI og machine learning.


Organisationen modtager automatiske anbefalinger, og governance fungerer effektivt.


Fokus ligger nu på at håndtere høj kompleksitet og imødekomme krav til performance, selvbetjening og tæt samarbejde mellem data og forretning.

Læs mere

Registrering

“Vi arbejder primært i Excel, og BI er ikke forankret i organisationen endnu”

I dette stadie foregår rapportering primært i Excel uden en fælles datamodel eller struktur. Processerne er manuelle og afhænger af enkeltpersoner, hvilket øger risikoen for fejl og lav datakvalitet. Der er ingen etableret governance eller styr på datasikkerhed.


Det er svært at stole på data, alt skal opdateres manuelt, og deling af rapporter er både tidskrævende og usikker. Det gør det vanskeligt at bruge data som grundlag for beslutninger.

Generelle kendetegn

  • 1. Manuelle processer

    Rapporteringen kræver ofte håndkraft – data hentes, opdateres og deles manuelt. Det er både tidskrævende og øger risikoen for fejl.


    Fejl og usikkerhed gør det svært at have tillid til rapporterne – og dermed til de beslutninger, de skal understøtte.

  • 2. Personafhængighed

    Viden om rapporter og datagrundlag ligger hos enkelte nøglepersoner. Det skaber sårbarhed, hvis de ikke er til stede eller forlader organisationen.

  • 3. Excel-baseret rapportering

    Excel er det primære værktøj, og der mangler en fælles struktur. Det gør det svært at genbruge og standardisere rapporteringen.


    Den manglende struktur gør det svært at analysere eller træffe beslutninger. Overblikket mangler, og data bruges primært til rapportering – ikke indsigt.

  • 4. Ingen governance eller datasikkerhed

    Der er ingen klare regler for, hvem der har adgang til data, eller hvordan de håndteres. Det øger risikoen for både fejl og brud på datasikkerhed.


    Rapporter deles typisk via mail eller netværksdrev uden versionskontrol. Det skaber risiko for misforståelser og manglende overblik over, hvad der er det "rigtige" tal.

Genkender du ovenstående problemstillinger?

Monitorering

“Vi bruger Power BI, men kun på én datakilde – og det er stadig få personer, der har adgang”

Power BI er taget i brug, men løsningerne er ofte bygget direkte på én datakilde uden en central datamodel. Rapporteringen er begrænset til få brugere og afhænger fortsat af enkeltpersoners viden. Opdateringer sker manuelt, og der mangler fælles definitionsgrundlag.


Det er udfordrende at koble flere datakilder sammen, og der opstår let uensartede tal og begreber. Rapporteringen er svær at skalere, og fraværet af dokumentation og datastyring gør det svært at udvide løsningen til nye behov.

Generelle kendetegn

  • 1. Direkte på kilden

    Rapporterne bygger direkte på fx Excel eller en enkelt database uden datamodel. Det gør løsningen skrøbelig og svær at udvide.


    Da der ikke  er etableret en fælles struktur til at samle og forbinde data på tværs, dannes der et fragmenteret billede med begrænset indsigt.

  • 2. Begrænset rapportering

    Kun få personer har adgang til rapporterne, og indsigten er ofte lokalt forankret. Det forhindrer bred anvendelse og fælles beslutningsgrundlag.


    Når løsningerne er bygget til enkelte personer eller teams, bliver det svært at dele dem bredt. Hver ny bruger kræver ekstra support, og der mangler fælles standarder.

  • 3. Mangel på fælles definitioner

    Der findes ikke én fælles forståelse af begreber og tal. Forskellige rapporter bygger på egne definitioner og logik, fordi der ikke er én fælles datamodel. 


    Det skaber forvirring og gør det svært at sammenligne eller stole på rapporter. Forskellige svar på det samme spørgsmål = lav tillid til tallene.

  • 4. Manuelle opdateringer og vedligehold

    Selvom Power BI er i brug, kræver opdatering og vedligehold stadig manuel indsats. Det giver flaskehalse og øger risikoen for fejl.


    Der er ofte ikke styr på, hvor data kommer fra, hvordan de er behandlet, eller hvem der ejer dem. Det gør det svært at fejlfinde eller genbruge arbejdet.


    Uden en fleksibel struktur bliver det en tung proces at tilføje nye datakilder eller tilpasse rapporteringen til nye behov. Det bremser udviklingen og skaber teknisk gæld.

Genkender du ovenstående problemstillinger?

Analyse

“Vi kombinerer flere datakilder og arbejder med analyser, men mangler stadig struktur og governance” 

Flere datakilder er koblet sammen i Power BI, og der begynder at opstå struktur og analytisk arbejde med fx trends og forecasts. Der er stigende interesse for data i organisationen, men en fuldt etableret dataplatform mangler stadig.


Manuelle processer og manglende datastyring skaber risiko for uensartede definitioner og en “rapport-jungle”. Kompleksiteten vokser, og det bliver sværere at sikre konsistens og skalering på tværs af løsninger.

Generelle kendetegn

  • 1. Manglende datastyring og dokumentation

    Rapporter og datamodeller vokser i omfang, men der er ikke styr på, hvem der ejer data, hvordan de er struktureret, eller hvordan de bruges. Det skaber usikkerhed og gør det svært at sikre kvalitet og kontinuitet i løsningen.

  • 2. Problemer med konsistens og skalering

    Rapporter og datamodeller er ofte bygget forskelligt og uden fælles standarder. Det gør det vanskeligt at bevare et ensartet datagrundlag og at skalere løsningen på tværs af organisationen.


    De nuværende løsninger dækker typisk enkelte behov, men er ikke bygget til at fungere bredt. Det hæmmer ambitionerne om en mere datadrevet organisation.

Genkender du ovenstående problemstillinger?

Forudsigelse

“Vi har en struktureret dataplatform og bruger data aktivt i beslutningsprocesser”

En central dataplatform er på plads, og data samles og modelleres struktureret. Processerne er automatiserede, datasikkerheden er høj, og rapporteringen er forankret i beslutningslagene. Governance og adgangsstyring er dokumenteret og fungerer i praksis.


Udfordringen er nu at bevare overblik og fleksibilitet i en mere kompleks løsning. Der er stigende behov for avancerede analyser, flere brugere skal understøttes, og teknologien skal kunne følge med organisationens ambitioner.


MEN... Vi gør endnu ikke brug af machine-learning og AI på egen data.

Generelle kendetegn

  • 1. Mange brugere og forretningsområder

    Når flere teams og beslutningstagere bruger data aktivt, stiger behovet for tilgængelighed, support og ensartede løsninger. BI skal nu fungere på tværs af hele organisationen.


    Med flere datakilder, brugere og rapporter stiger kompleksiteten markant. Det stiller krav til arkitektur, dokumentation og governance for at undgå at miste kontrollen.


    Datateamet skal nu understøtte hele organisationen – ikke bare udvalgte enheder. Det stiller krav til skalerbare løsninger og tydelig prioritering.

  • 2. Teknologi og arkitektur er udfordret

    Den eksisterende platform presses af øget kompleksitet og datamængde.


    Organisationens dataambitioner er stukket fra mulighederne med den eksisterende løsning, og begrænsningerne mærkes tydeligt.

Genkender du ovenstående problemstillinger?

Anbefaling

“Vi arbejder med avanceret analyse og AI – og bruger data til at forudsige og anbefale handlinger”

BI er fuldt integreret i forretningen, og beslutninger træffes på baggrund af data. AI og machine learning er en naturlig del af arbejdet, og data er tilgængeligt i realtid – både historisk og fremadskuende. Forretningsområder modtager automatiske anbefalinger, og governance og drift er veldefineret og effektivt forankret.


Udfordringerne handler nu om at leve op til høje krav til performance og tilgængelighed. Brugerne forventer selvbetjening og avancerede funktioner, mens kompleksiteten i datastrømme og AI-modeller kræver tæt samarbejde mellem forretning og dataorganisation.

Generelle kendetegn

  • 1. Høje krav til performance og oppetid

    Når data er forretningskritisk, skal løsninger køre stabilt og hurtigt – hele tiden. Nedetid eller langsomme svar kan få direkte konsekvenser for drift og beslutningstagning.

  • 2. Brugere forventer selvbetjening og avancerede funktioner

    Flere brugere vil selv arbejde med data og har høje forventninger til fleksibilitet, visualisering og analyse. Løsningen skal understøtte både eksperter og ikke-tekniske brugere.

  • 3. Mange datastrømme og AI-modeller

    Datamængden og antallet af modeller vokser, og det kan blive svært at bevare overblikket. Uden stærk styring kan data og modeller blive uigennemsigtige og svære at vedligeholde.


    Uden overblik kan fejl sprede sig hurtigt – og være svære at opdage.

  • 4. Tæt samarbejde mellem datafolk og forretning

    For at udnytte potentialet i avanceret BI og AI, kræver det fælles mål, sprog og løbende dialog.


    Da data spiller en afgørende rolle i organisationen, lægges der et tilsvarende stort pres på datafolkene som udvikler infrastrukturen. Det kan derfor være svært at finde balancen mellem de strategiske og daglige arbejdsopgaver der kræves for at få tingene til at gå op i en højere enhed.

Genkender du ovenstående problemstillinger?

Kontakt os angående Microsoft Fabric

Har du spørgsmål du brænder inde med, så hiv fat i os!


Det kan være angående mulighederne ved Fabric, fundamentet for en datadreven strategi, eller noget helt tredje.



Kontakt formular

Ved at udfylde formularen giver du samtykke til at modtage yderligere informationer fra os. Du vil altid kunne afmelde informationer fra Accobat med et enkelt klik i tilsendte mails. Læs mere om vores persondatapolitik.