KI für Sicherheit und Stabilität in der digitalen Welt: Wie die Intel vPro Platform zum effektiven Schutz Eurer Daten beiträgt

Alexander Loth präsentiert an der Frankfurt School die Intel vPro Platform.

Werbung. In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, ein stabiles und leistungsfähiges System zu haben, das nicht nur Daten effektiv verarbeitet, sondern auch wertvolle Einblicke liefert und diese sicher mit anderen teilt. Ein solches System wird noch wertvoller, wenn es mit fortschrittlicher Technologie wie Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet ist. In diesem Zusammenhang möchte ich Euch heute eine bahnbrechende Lösung in diesem Bereich vorstellen: die Intel vPro Platform.

In der letzten Folge unseres Podcasts Die Digitalisierung und Wir haben wir über die vielfältigen Herausforderungen gesprochen, die mit der zunehmenden Digitalisierung einhergehen. Ein Kernthema, das immer wieder auf unserer Agenda steht, ist die Sicherheit. Und heute, in einer Zeit, in der Cybersicherheit und Datenmanagement zentrale Aspekte in unserer immer stärker vernetzten Welt sind, steht eine bestimmte Technologie im Rampenlicht: die Intel vPro Platform.

Was ist das Besondere an der Intel vPro Platform? Es handelt sich um ein integriertes System aus Hardware und Software, das erhebliche Vorteile für die Datenverarbeitung in Unternehmen bietet – von der Leistung über die Sicherheit bis hin zur Verwaltbarkeit und Stabilität. Wir alle wissen, wie wichtig eine sichere digitale Umgebung ist, und genau hier kommt die Intel vPro Platform ins Spiel.

Leistungssteigerung durch die Intel vPro Platform in einem typischen Workflow für die Zusammenarbeit von Datenanalyst*innen mit Microsoft Teams und Power BI.
Leistungssteigerung in einem typischen Workflow für die Zusammenarbeit von Datenanalyst*innen mit Microsoft Teams und Power BI

Leistungsfähigkeit der Intel vPro Platform

Um euch einen Eindruck von der Leistungsfähigkeit dieser Technologie zu vermitteln, möchte ich euch eine Anekdote erzählen. Vielleicht erinnert ihr euch an eine unserer früheren Podcast-Episoden, in der wir über die Herausforderungen von Remote-Arbeit gesprochen haben. Ein IT-Manager, den ich kenne, stand vor einem großen Problem: Er musste hunderte von Laptops für das Arbeiten aus der Ferne fit machen, und zwar sicher. Mit der Intel vPro Platform konnte er diese Aufgabe erfolgreich und effizient lösen – und das von seinem Home-Office aus!

Funktionen wie die Active Management Technology (AMT) ermöglichen es, Geräte aus der Ferne zu verwalten, zu diagnostizieren und zu reparieren – selbst wenn sie ausgeschaltet sind oder ein beschädigtes Betriebssystem haben. Auch die Sicherheit kommt nicht zu kurz: Mit Technologien wie Intel Hardware Shield und diskreten Trusted Platform Module (dTPM)-Chips leistet die Platform einen wichtigen Beitrag zum Schutz vor Cyber-Bedrohungen und zur Datenverschlüsselung.

Leistungssteigerung durch die Intel vPro Platform in einem typischen Multitasking-Workflow für Content-Ersteller*innen, die Microsoft Teams und Adobe Creative Cloud verwenden.
Leistungssteigerung in einem typischen Multitasking-Workflow für Content-Ersteller*innen, die Microsoft Teams und Adobe Creative Cloud verwenden

Künstliche Intelligenz zur Optimierung der Plattform

Ein weiteres Highlight ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Plattform. Ja, das klingt nach Science Fiction, ist aber eine reale und praktische Anwendung von KI. Sie hilft, die Leistung auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen und Arbeitslasten zu optimieren. Die Intel vPro Plattform bietet eine einzigartige KI-basierte Bedrohungserkennung für Windows-basierte Systeme, mit der Angriffe durch Ransomware und Cryptomining gestoppt werden können.

Die jüngste Generation der Intel vPro Plattform, die auf der 13. Generation der Intel Core Prozessoren basiert, bietet eine Hybridarchitektur mit neuen Leistungs-Kernen, effizienteren Kernen bei ausgewählten Angeboten und einer intelligenteren Aufgabenklassifizierung mit dem Intel Thread Director. Zudem bietet sie eine verbesserte Energieeffizienz mit der Intel Dynamic Tuning Technology. All diese Technologien sind in Verbindung mit führenden Technologien wie Intel Wi-Fi 6E (Gig+), Thunderbolt 4 und der Validierung der Intel Evo Plattform optimiert für modernes Business-Computing.

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Die Intel vPro Platform ist einzigartig in der IT-Landschaft. In der Welt der Digitalisierung, in der wir uns bewegen, kann eine solche Plattform den Unterschied zwischen einem sicher operierenden und einem verwundbaren Unternehmen ausmachen.

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Power BI Tricks: 20 Unverzichtbare DAX-Tricks für deine Power BI Berichte

Bücher von Alexander Loth: "Datenvisualisierung mit Power BI" und "Teach Yourself Visually Power BI"
Noch mehr Power BI Tricks in diesen Büchern: „Datenvisualisierung mit Power BI“ und „Teach Yourself Visually Power BI“

Heute möchte ich mit euch einige meiner Lieblings-DAX-Tricks für Power BI teilen. Diese Power BI Tricks werden euch dabei helfen, eure Berichte — sei es in Power BI Desktop oder in Microsoft Fabric — auf das nächste Level zu heben!

20 ultimative DAX-Tricks — einfach erklärt

  1. CALCULATE für Kontextänderungen 🛠️
    CALCULATE ist eine super Funktion, die den Kontext ändert, in dem Daten analysiert werden.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Umsatz'[Umsatzbetrag]), 'Umsatz'[Region] = "West") berechnet die Summe der Verkäufe in der Westregion. Ziemlich cool, oder?
  2. RELATED für den Zugriff auf Daten aus verwandten Tabellen 🔄
    Mit RELATED könnt ihr auf Daten aus einer Tabelle zugreifen, die mit der aktuellen Tabelle verwandt ist.
    Zum Beispiel: RELATED('Product'[Product Name]) holt den Produktnamen, der zur aktuellen Zeile gehört. Einfach und effektiv!
  3. EARLIER für Zeilenkontext 🕰️
    EARLIER ist super nützlich, wenn ihr auf Daten aus einem früheren Zeilenkontext zugreifen wollt.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), FILTER('Sales', 'Sales'[Sales ID] = EARLIER('Sales'[Sales ID]))) – ein bisschen kompliziert, aber unglaublich mächtig!
  4. RANKX für Ranking 🏅
    Mit RANKX könnt ihr Werte in einer Spalte ranken.
    Zum Beispiel: RANKX(ALL('Sales'), 'Sales'[Sales Amount], , DESC) rankt Verkaufsbeträge in absteigender Reihenfolge. Wer ist der Beste? Jetzt könnt ihr es herausfinden!
  5. DIVIDE für sichere Division 🧮
    DIVIDE führt eine Division durch und behandelt Divisionen durch Null.
    Zum Beispiel: DIVIDE([Total Sales], [Total Units]) teilt den Gesamtverkauf durch die Gesamteinheiten und gibt BLANK() für Divisionen durch Null zurück. Keine Fehlermeldungen mehr wegen Division durch Null!
  6. SWITCH für mehrere Bedingungen 🔄
    SWITCH ist eine bessere Alternative zu verschachtelten IFs.
    Zum Beispiel: SWITCH([Rating], 1, "Schlecht", 2, "Durchschnittlich", 3, "Gut", "Unbekannt") weist ein Label basierend auf der Bewertung zu. Schluss mit endlosen IFs!
  7. ALL zum Entfernen von Filtern 🚫
    ALL entfernt Filter von einer Spalte oder Tabelle.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), ALL('Sales')) berechnet den Gesamtverkauf, ohne Rücksicht auf irgendwelche Filter. Freiheit für eure Daten!
  8. CONCATENATEX für String-Aggregation 🧵
    CONCATENATEX verknüpft eine Spalte von Strings.
    Zum Beispiel: CONCATENATEX('Sales', 'Sales'[Product], ", ") verknüpft Produktnamen mit einem Komma als Trennzeichen. Wer braucht schon eine Liste, wenn man alles in einem String haben kann?
  9. USERELATIONSHIP für inaktive Beziehungen 🔄
    USERELATIONSHIP ermöglicht es euch, inaktive Beziehungen zu nutzen.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), USERELATIONSHIP('Sales'[Date], 'Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf unter Verwendung einer inaktiven Beziehung. Keine Beziehung ist jemals wirklich inaktiv!
  10. SAMEPERIODLASTYEAR für Vergleiche mit dem Vorjahr 📆
    SAMEPERIODLASTYEAR berechnet den gleichen Zeitraum im Vorjahr.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf für den gleichen Zeitraum im letzten Jahr. Perfekt für Jahresvergleiche!
  11. BLANK für fehlende Daten 🕳️
    BLANK gibt ein Leerfeld zurück.
    Zum Beispiel: IF('Sales'[Sales Amount] = 0, BLANK(), 'Sales'[Sales Amount]) gibt ein Leerfeld zurück, wenn der Verkaufsbetrag null ist. Keine Daten? Kein Problem!
  12. FORMAT für benutzerdefinierte Formatierung 🎨
    FORMAT formatiert einen Wert basierend auf einer benutzerdefinierten Formatzeichenfolge.
    Zum Beispiel: FORMAT('Sales'[Sales Date], "MMM-YYYY") formatiert das Verkaufsdatum als „MMM-YYYY“. Schön und ordentlich!
  13. HASONEVALUE für die Validierung von Einzelwerten 🎯
    HASONEVALUE überprüft, ob eine Spalte nur einen eindeutigen Wert hat.
    Zum Beispiel: IF(HASONEVALUE('Sales'[Region]), VALUES('Sales'[Region]), "Mehrere Regionen") überprüft, ob es nur eine Region gibt. Eindeutigkeit ist wichtig!
  14. ISFILTERED zur Filtererkennung 🕵️‍♀️
    ISFILTERED überprüft, ob eine Spalte gefiltert ist.
    Zum Beispiel: IF(ISFILTERED('Sales'[Region]), "Gefiltert", "Nicht gefiltert") überprüft, ob die Spalte Region gefiltert ist. Wer hat hier gefiltert?
  15. MAXX für maximale Werte in einer Tabelle 📈
    MAXX gibt den maximalen Wert in einer Tabelle zurück.
    Zum Beispiel: MAXX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den maximalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Größte?
  16. MINX für minimale Werte in einer Tabelle 📉
    MINX gibt den minimalen Wert in einer Tabelle zurück.
    Zum Beispiel: MINX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den minimalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Kleinste?
  17. COUNTROWS zum Zählen von Zeilen in einer Tabelle 🧮
    COUNTROWS zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle.
    Zum Beispiel: COUNTROWS('Sales') zählt die Anzahl der Zeilen in der Verkaufstabelle. Wie viele sind es?
  18. DISTINCTCOUNT zum Zählen eindeutiger Werte 🎲
    DISTINCTCOUNT zählt die Anzahl der eindeutigen Werte in einer Spalte.
    Zum Beispiel: DISTINCTCOUNT('Sales'[Product]) zählt die Anzahl der eindeutigen Produkte. Wie viele verschiedene Produkte haben wir?
  19. CONTAINS für Lookup-Szenarien 🔍
    CONTAINS überprüft, ob eine Tabelle eine Zeile mit bestimmten Werten enthält.
    Zum Beispiel: CONTAINS('Sales', 'Sales'[Product], "Produkt A") überprüft, ob „Produkt A“ in der Verkaufstabelle existiert. Ist es drin oder nicht?
  20. GENERATESERIES zur Erzeugung einer Zahlenreihe 📊
    GENERATESERIES erzeugt eine Zahlenreihe.
    Zum Beispiel: GENERATESERIES(1, 10, 1) erzeugt eine Zahlenreihe von 1 bis 10 mit einem Schritt von 1. Zählen war noch nie so einfach!

Noch mehr Power BI Tricks

📚 Wenn du noch tiefer in die Welt von Power BI eintauchen möchtest, schau dir doch mal meine Power BI Bücher an 🔗 Datenvisualisierung mit Power BI (Amazon) und 🔗 Teach Yourself Visually Power BI (Amazon) – beide sind vollgepackt mit noch mehr Tipps, Tricks und Anleitungen, die dir helfen, das Beste aus deinen Daten herauszuholen.

Hast du Fragen und Anregungen, dann lass es mich gerne wissen. Außerdem freue ich mich, wenn du meine Power BI Tweets teilst:

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Goldgräberstimmung trifft KI: Mein Bericht aus den USA und Eindrücke von Apple Vision Pro – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

KI-Zukunft: Seattle (CC BY-SA 4.0)
KI-Zukunft: Seattle (CC BY-SA 4.0)

In unserer jüngsten Podcast-Folge von „Die Digitalisierung und Wir“ nehmen Florian und ich dich mit auf eine spannende Reise in die USA. Hierbei teile ich meine Eindrücke zum pazifischen Nordwesten, der einzigartigen Dienstleistungskultur und dem KI-Boom, der das Land erfasst hat. Außerdem sprechen wir über die möglichen negativen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz und natürlich über die neu vorgestellte VR-Brille von Apple, die Apple Vision Pro.

Natur und High-Tech im pazifischen Nordwesten

Eine der faszinierendsten Regionen der USA ist der pazifische Nordwesten. Die Mischung aus beeindruckender Natur und innovativen Tech-Hubs wie Seattle und Portland ist einzigartig. Hier pulsiert die Goldgräberstimmung, die die USA so besonders macht – allerdings begleitet von der unterschwelligen Angst vor einer möglichen Rezession.

Ein weiteres Highlight ist die Dienstleistungskultur in den USA. Sie unterscheidet sich stark von dem, was wir in Deutschland gewohnt sind und war ein echtes Erlebnis. Auf meiner Reise bin ich auf viele Beispiele gestoßen, die zeigen, wie sehr diese Kultur den Alltag prägt – gerade im Vergleich zu Deutschland.

Wir sprechen auch über die Apple Vision Pro, die neueste Innovation von Apple. Die VR-Brille, die kürzlich auf der Apple-Entwicklerkonferenz WWDC23 vorgestellt wurde, ist ein spannender neuer Schritt in die virtuelle Realität. Ergänzend haben wir wieder einige Filme, Bücher und Apps besprochen, darunter das legendäre VR-Spiel Half-Life: Alyx (Tech-Review), sowie die Filme Her, Surrogates, Transcendence und M3GAN, die interessante Perspektiven auf KI und Technologie bieten.

Buchempfehlungen rund um Künstliche Intelligenz

Außerdem stellen wir folgende Bücher zu KI vor:

KI-Buchtipp: "Klara und die Sonne" von Kazuo Ishiguro
KI-Buchtipp: „Klara und die Sonne“ von Kazuo Ishiguro
  1. Klara und die Sonne“ von Kazuo Ishiguro. Eine emotionale und nachdenkliche Reise in eine nahe Zukunft, in der KI tief in unser tägliches Leben eingedrungen ist. Ein Muss für alle, die sich für das Menschsein im digitalen Zeitalter interessiert! Stellen Sie sich vor, Ihre einzige Informationsquelle über die Menschheit wäre ein künstlicher Freund namens Klara. Ziemlich faszinierend, oder? Genau das ist die Prämisse von „Klara und die Sonne“, die uns in eine nicht allzu ferne Zukunft entführt, in der Klara, eine solarbetriebene, optimistische und liebenswerte Erzählerin, die Rolle als Begleiterin eines kranken Teenagers übernimmt. 🤖🌞 (Vollständiges Review)
  2. The New New Thing“ von Michael Lewis. Eine tiefgehende Analyse der Start-up-Kultur im Silicon Valley und eine hervorragende Lektüre für alle, die sich einen Einblick in die Start-up-Kultur des Silicon Valley vor zwei Jahrzehnten wünschen. Michael Lewis, bekannt für seine scharfsinnigen soziokulturellen Analysen, erweckt die Denkweise, die diese technologiegetriebene Region antreibt, gekonnt zum Leben.  Perfekt, um die Denkweise zu verstehen, die diese einzigartige Region der Welt antreibt! 💡💰 (Vollständiges Review)
  3. Der Anschlag“ – vielleicht Stephen Kings bestes Werk – ist ein spannender Thriller um die Zeitreise des Protagonisten in die 1950er Jahre und der Verknüpfung mit dem Mord an Präsident John F. Kennedy. Wer sich jemals gefragt hat, was passieren würde, wenn es Zeitmaschinen gäbe, sollte dieses Buch unbedingt lesen. ⏳🔮 (Vollständiges Review)

Deine Meinung zur KI-Zukunft ist gefragt

Lass dir diese spannende Episode nicht entgehen und erfahre mehr über den KI-Boom, die VR-Technologie und die besondere Atmosphäre im pazifischen Nordwesten der USA. Wir freuen uns auf dein Feedback und deine Fragen:

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Fallbeispiel Tesla: Wie Digitalisierung Alte Märkte Revolutioniert – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

Tesla digital: Wie Digitalisierung traditionelle Märkte revolutioniert
Tesla digital: Wie Digitalisierung traditionelle Märkte revolutioniert

In der neuesten Episode unseres Podcasts „Die Digitalisierung und Wir“ nehmen Florian Ramseger und ich unsere Hörer mit auf eine faszinierende Reise durch die Geschichte von Tesla. Unter dem Fokus „Tesla digital“ beleuchten wir nicht nur den bemerkenswerten Übergang des Unternehmens zur Elektromobilität, sondern auch die umfassende Rolle, die digitale Produkte und Prozesse in traditionellen Märkten spielen.

Tesla ist viel mehr als nur ein Automobilhersteller. Als Vertreter der ‚Tesla Digital‘-Philosophie, stellt das Unternehmen eine gelungene Symbiose aus fortschrittlicher Elektrotechnik und digitaler Innovation dar. Es ist dieser Fokus auf die Digitalisierung, der Tesla ermöglicht hat, herkömmliche Märkte zu revolutionieren und sich als ein Pionier der zukunftsfähigen Mobilität zu etablieren.

Begleiten Sie uns, während wir die Transformation von Tesla digital aufdecken und erkunden, wie das Unternehmen die Automobilindustrie neu definiert und den Weg für eine zunehmend digitale Zukunft bereitet.

Tesla: Digital-Philosophie wichtiger als E-Mobilität

EBIT-Margen von Tesla und anderen ausgewählten Autoherstellern
EBIT-Margen von Tesla und anderen ausgewählten Autoherstellern

Im Jahr 2003 legten die Elektroingenieure Martin Eberhard und Marc Tarpenning den Grundstein für Tesla Motors im sonnigen San Carlos, Kalifornien. Nur ein Jahr darauf stieg der heute weltbekannte Investor und Innovator Elon Musk mit ein. Heute dominiert Tesla als der profitabelste Autohersteller der Welt den Markt, eine beeindruckende Errungenschaft angesichts der starken Konkurrenz durch etablierte Automarken.

In dieser Podcast-Episode analysieren Florian und ich, wie Tesla die Autoindustrie revolutionierte und sich an der Spitze positionierte. Interessanterweise spielt die Elektrifizierung hierbei eine eher untergeordnete Rolle. Die wahre Kraft von Tesla liegt in seiner digitalen Ausrichtung. Es war das erste Auto, das speziell auf die Bedürfnisse der Digital Natives zugeschnitten war und demonstriert eindrucksvoll, wie Unternehmen mit digitalen Produkten und Prozessen alte Märkte neu definieren können. Tesla hat es geschafft, sich von einem einfachen Elektroautohersteller zu einem Pionier der digitalen Transformation zu entwickeln, und setzt damit neue Maßstäbe in der Automobilindustrie.

Unsere App-Empfehlung für eure Finanzen

Außerdem haben wir noch eine Empfehlung für euch: die App Finanzguru mit der ihr eure Finanzen stets per App im Blick behaltet.

Mit unserem Finanzguru-Code könnt ihr euch 3 Monate lang einen kostenlosen Zugang zur Plus-Version der App sichern. Unser Finanzguru-Code für euch lautet…

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What is Microsoft Fabric? Unveiling Microsoft’s New Data Platform for the Era of AI

What is Microsoft Fabric: The Data Platform for the Era of AI
What is Microsoft Fabric: The Data Platform for the Era of AI

In the complex world of data analytics, a data lake serves as a centralized repository where you can store all your structured and unstructured data at any scale. It offers immense flexibility, allowing you to run big data analytics and adapt to the needs of various types of applications. But imagine having more than just a data lake. Imagine having an entire suite of data management and analytics services that work seamlessly together. That’s where Microsoft Fabric comes in.

Microsoft Fabric is an all-in-one analytics solution designed for enterprises. It spans everything from data movement and data science to Real-Time Analytics and business intelligence. It offers a comprehensive suite of services, including a data lake, data engineering, and data integration, all conveniently located in one platform.

Before we dive in, don’t miss out on joining our LinkedIn group, Microsoft Fabric & Power Platform!

Use Cases of Microsoft Fabric in Data-Driven Companies

Microsoft Fabric covers all analytics requirements relevant to a Data-Driven Company. Every user group, from Data Engineers to Data Analysts to Data Scientists, can work with the data in a unified way and easily share the results with others. The areas of application at a glance:

  • Data Engineering: Data injected with the Data Factory can be transformed with high performance on a Spark platform and democratized via the Lakehouse. Models and key figures are created directly in Fabric.
  • Data Warehousing: A powerful, scalable SQL engine enables stable and high-performance workloads for datasets and reports. Data is stored in native formats in the data lake. As a business intelligence platform, Power BI provides fast and intuitive access and cross-database analysis.
  • Self-Service Analytics: Following the data mesh paradigm, a single data team can be provided with a decentralized self-service platform for building and distributing their own data products.
  • Data Science: Azure Machine Learning functionalities are available by default. Machine learning models for applied AI can be trained, deployed, and operationalized in the Fabric environment.
  • Real-Time Analytics: With Real-Time Analytics, Fabric includes an engine optimized for analyzing streaming data from a wide variety of sources – such as apps, IoT devices, or human interaction.
  • Data Governance: The OneLake as a unified repository enables IT teams to centrally manage and monitor governance and security standards for all components of the solution.

Users can also be supported at all levels by AI technologies. With Microsoft Copilot, Microsoft Fabric offers an intelligent chatbot that translates voice instructions into concrete actions. Developers have the opportunity, for example, to create their program codes, set up data pipelines, or build models for machine learning in this way. In the same way, business users can use the copilot to generate their reports and visualizations for data analysis using voice input alone.

Simplifying Data Analytics: How Microsoft Fabric Offers a Unified, End-to-End Solution

With Fabric, you don’t need to piece together different services from multiple vendors. Instead, you can enjoy a highly integrated, end-to-end, and easy-to-use product that is designed to simplify your analytics needs. One conceivable deployment scenario for the future is data mesh domains with Microsoft Fabric that are connected to an existing lakehouse based on Azure Data Lake Storage Gen2 and Databricks or Synapse. In this setup, the lakehouse continues to handle the core data preparation tasks.

Meanwhile, the decentralized domain teams can use the quality-assured Lakehouse data via Microsoft Fabric using shortcuts to create and deploy their own use cases and data products. Such an approach could prove to be an ideal option, as it optimally complements the advantages of both approaches. The platform is built on a foundation of Software as a Service (SaaS), which takes simplicity and integration to a whole new level.

Microsoft Fabric is not just another addition to the crowded data analytics landscape. Centered around Microsoft’s OneLake data lake, it boasts integrations with Amazon S3 and Google Cloud Platform. The platform consolidates data integration tools, a Spark-based data engineering platform, real-time analytics, and, thanks to upgrades in Power BI, visualization, and AI-based analytics into a single, unified experience.

Microsoft Fabric Pricing Streamlines Your Data Stack for Optimal Cost Efficiency

The rapid innovation in data analytics technologies is a double-edged sword. On one hand, businesses have a plethora of tools at their disposal. On the other, the modern data stack has become increasingly fragmented, making it a daunting task to integrate various products and technologies. Microsoft Fabric aims to eliminate this „integration tax“ that companies have grown tired of paying.

Microsoft Fabric is built around a unified compute infrastructure and a single data lake. This uniformity extends to product experience, governance, and even the business model. The platform brings together all data analytics workloads—data integration, engineering, warehousing, data science, real-time analytics, and business intelligence—under one roof.

Microsoft Fabric introduces a simplified pricing model focused on a common Fabric compute unit. This virtualized, serverless computing allows businesses to optimize costs by reusing the capacity they purchase. The multi-cloud approach, with built-in support for Amazon S3 and upcoming support for Google Storage, ensures that businesses are not locked into a single cloud vendor.

Enhanced Data Governance with Microsoft Purview

Data governance is another area where Microsoft Fabric excels. Using Microsoft Purview, allows businesses to manage data access meticulously. For instance, confidential data exported to Power BI or Excel will automatically inherit the same confidentiality labels and encryption rules, ensuring security.

Microsoft Fabric also offers a no-code developer experience, enabling real-time data monitoring and action triggering. The platform will soon incorporate AI Copilot, designed to assist users in building data pipelines, generating code, and constructing machine learning models.

My Personal Experience so far

Having personally demoed Fabric to over 20 enterprises, the excitement is palpable. The platform simplifies data infrastructure while offering the flexibility of a multi-cloud approach. Most notably, it’s built around the open-source Apache Parquet format, allowing for easier data storage and retrieval.

Microsoft Fabric is currently in public preview and will be enabled for all Power BI tenants starting July 1. The platform promises to be more than just a tool; it aims to be a community where data professionals can collaborate, share knowledge, and grow. So, when someone asks you, „What is Microsoft Fabric?“ you’ll know it’s not just a product; it’s a revolution in data analytics.

Join our Microsoft Fabric & Power Platform LinkedIn Group!

Our LinkedIn group has changed its name to Microsoft Fabric & Power Platform to reflect the evolving ecosystem and the seamless integration between Power Platform technologies like Power BI, Power Apps, and Power Automate with Microsoft Fabric tools like OneLake and Synapse.

If you’re as excited as I am about the future of data analytics and business intelligence, then I’ll invite you to join our LinkedIn group, Microsoft Fabric & Power Platform, a community dedicated to professionals who are eager to stay ahead of industry trends.