Oversigt over indførelse af Microsoft Fabric

Målet med denne række artikler er at give en køreplan. Køreplanen præsenterer en række strategiske og taktiske overvejelser og handlingselementer, der fører til en vellykket implementering af Microsoft Fabric og hjælper med at opbygge en datakultur i din organisation.

Fremme af indførelse og udvikling af en datakultur handler om mere end implementering af teknologifunktioner. Teknologi kan hjælpe en organisation med at gøre den største forskel, men en sund datakultur omfatter mange overvejelser på tværs af spektret af mennesker, processer og teknologi.

Bemærk

Mens du læser denne serie af artikler, anbefaler vi, at du også tager hensyn til planlægningsvejledningen til Power BI-implementering. Når du har kendskab til begreberne i Microsoft Fabric-introduktionsoversigten, kan du overveje at gennemgå brugsscenarierne. Hvis du forstår de forskellige måder, Power BI bruges på, kan det påvirke dine implementeringsstrategier og -beslutninger for hele Microsoft Fabric.

Diagrammet viser følgende områder af Microsoft Fabric-implementeringsoversigten.

Diagram shows the 12 high-level areas of Fabric adoption, which are described in the table below.

Områderne i ovenstående diagram omfatter:

Område Beskrivelse
Area 1. Datakultur: Datakultur refererer til et sæt funktionsmåder og normer i organisationen, der opfordrer til en datadrevet kultur. Opbygning af en datakultur er tæt forbundet med at indføre Fabric, og det er ofte et vigtigt aspekt af en organisations digitale transformation.
Area 2. Executive sponsor: En executive sponsor er en person med troværdighed, indflydelse og autoritet i hele organisationen. De går ind for at bygge en datakultur og indføre Fabric.
Area 3. Forretningsjustering: Hvor godt datakulturen og datastrategien gør det muligt for virksomhedsbrugere at nå forretningsmål. En effektiv BI-datastrategi er i overensstemmelse med forretningsstrategien.
Area 4. Indholdsejerskab og -administration: Der er tre primære strategier for, hvordan business intelligence (BI) og analyseindhold ejes og administreres: virksomhedsledet selvbetjenings-BI, administreret selvbetjenings-BI og virksomheds-BI. Disse strategier har stor indflydelse på implementering, styring og COE-driftsmodellen (Center of Excellence).
Area 5. Indholdsleveringsområde: Der er fire primære strategier for indhold og datalevering: personlig, team, afdeling og virksomhed. Disse strategier har stor indflydelse på indførelse, styring og COE-driftsmodellen.
Area 6. Center of Excellence: En Fabric COE er et internt team af tekniske og forretningsmæssige eksperter. Disse eksperter hjælper aktivt andre, der arbejder med data i organisationen. COE udgør kernen i det bredere community for at fremme implementeringsmål, der er tilpasset datakulturens vision.
Area 7. Styring: Datastyring er et sæt politikker og procedurer, der definerer, hvordan en organisation ønsker, at data skal bruges. Når fabric vedtages, er målet for styring at styrke det interne brugersamfund i videst muligt omfang, samtidig med at industrien, statslige og kontraktlige krav og bestemmelser overholdes.
Area 8. Mentoring og brugeraktivering: Et vigtigt mål for adoptionsindsatsen er at gøre det muligt for brugerne at opnå så meget som muligt inden for de gelændere, der er fastlagt af retningslinjer og politikker for styring. Det er et af COE's vigtigste ansvarsområder at vejlede brugerne. Det har en direkte indflydelse på adoptionsindsatsen.
Area 9. Praksisfællesskab: Et praksisfællesskab består af en gruppe personer af fælles interesse, som interagerer med og hjælper hinanden på frivillig basis. Et aktivt community er en indikator for en sund datakultur. Det kan i væsentlig grad fremme vedtagelsen indsats.
Area 10. Brugersupport: Brugersupport omfatter både uformelt organiserede og formelt organiserede metoder til at løse problemer og besvare spørgsmål. Både formelle og uformelle støttemetoder er afgørende for indførelsen.
Area 11. Systemtilsyn: Systemtilsyn omfatter det daglige administrationsansvar for at understøtte de interne processer, værktøjer og personer.
Area 12. Ændringsstyring: Ændringsstyring omfatter procedurer til håndtering af virkningen af ændringer for personer i en organisation. Disse procedurer beskytter mod afbrydelser og produktivitetstab på grund af ændringer i løsninger eller processer. En effektiv datastrategi beskriver, hvem der er ansvarlig for at administrere denne ændring, samt de fremgangsmåder og ressourcer, der er nødvendige for at realisere den.

Relationerne i ovenstående diagram kan opsummeres på følgende måde.

  • Din vision om organisationsdatakultur vil have stor indflydelse på de strategier, du følger for selvbetjenings- og virksomhedsindholdsejerskab samt administration og levering af indhold.
  • Disse strategier vil til gengæld have stor indvirkning på driftsmodellen for dine Center of Excellence - og styringsbeslutninger.
  • De etablerede retningslinjer for styring , politikker og processer påvirker de implementeringsmetoder, der bruges til mentoring og aktivering, community'et for praksis og brugersupport.
  • Beslutninger om styring vil diktere de daglige systemtilsynsaktiviteter (administration).
  • Vedtagelses- og styringsbeslutninger implementeres sammen med ændringsstyring for at afhjælpe indvirkningen og afbrydelsen af ændringer på eksisterende forretningsprocesser.
  • Al datakultur og adoptionsrelaterede beslutninger og handlinger opnås nemmere med vejledning og lederskab fra en ledersponsor, som faciliterer forretningstilpasning mellem forretningsstrategien og datastrategien. Denne justering informerer igen datakulturen og beslutninger om styring.

Hver enkelt artikel i denne serie beskriver vigtige emner, der er knyttet til elementerne i diagrammet. Der er angivet overvejelser og potentielle handlingselementer. Hver artikel afsluttes med et sæt af modenhedsniveauer for at hjælpe dig med at vurdere din aktuelle tilstand, så du kan beslutte, hvilken handling der skal udføres næste gang.

Microsoft Fabric-adoption

Vellykket implementering af analyseværktøjer som Fabric omfatter at gøre effektive processer, support, værktøjer og data tilgængelige og integreret i regelmæssige løbende forbrugsmønstre for indholdsforfattere, forbrugere og interessenter i organisationen.

Vigtigt

I denne række af adoptionsartikler fokuseres der på implementering til organisationer . Se Microsoft Fabric-indføringsmodenhedsniveauer for at få en introduktion til de tre typer implementering: organisation, bruger og løsning.

En typisk misopfattelse er, at indføring primært er relateret til brug eller antallet af brugere. Der er ingen tvivl om, at brugsstatistik er en vigtig faktor. Brugen er dog ikke den eneste faktor. Indførelse handler ikke kun om at bruge teknologien regelmæssigt. Det handler om at bruge den effektivt. Det er meget vanskeligere at definere og måle effektiviteten.

Når det er muligt, bør implementeringsindsatsen justeres på tværs af analyseplatforme og BI-tjenester.

Bemærk

Enkeltpersoner – og selve organisationen – lærer hele tiden, ændrer sig og bliver bedre. Det betyder, at der ikke er nogen formel afslutning på indføringsindsatsen.

I de resterende artikler i denne serie om indførelse af Power BI gennemgås følgende aspekter af indførelsen.

Vigtigt

Du undrer dig måske over, hvordan denne Fabric-implementeringsoversigt er forskellig fra power BI-adoptionsstrukturen. Adoptionsstrukturen blev primært oprettet for at understøtte Microsoft-partnere. Det er et letvægtssæt af ressourcer, der kan hjælpe partnere med at udrulle Power BI-løsninger til deres kunder.

Denne adoptionsserie er mere aktuel. Det er beregnet til at vejlede enhver person eller organisation, der bruger – eller overvejer at bruge – Fabric. Hvis du vil forbedre din eksisterende Power BI of Fabric-implementering eller planlægge en ny Implementering af Power BI eller Fabric, er denne oversigt over implementering et godt sted at starte.

Målgruppe

Målgruppen for denne serie af artikler er interesseret i et eller flere af følgende resultater.

  • Forbedring af organisationens evne til effektivt at bruge analyser.
  • Øge deres organisations modenhedsniveau i forbindelse med levering af analyser.
  • Forståelse og overvindelse af adoptionsrelaterede udfordringer, der står over for, når du skalerer og vokser.
  • Øge organisationens investeringsafkast (ROI) i data og analyser.

Denne serie af artikler vil være mest nyttig for dem, der arbejder i en organisation med et eller flere af følgende egenskaber.

  • Power BI eller andre Fabric-arbejdsbelastninger udrulles med nogle succeser.
  • Der er lommer med viral indføring, men analyser styres ikke målrettet på tværs af hele organisationen.
  • Analyseløsninger udrulles med en meningsfuld skala, men der er stadig et behov for at bestemme:
    • Hvad er effektivt, og hvad der skal bevares.
    • Hvad skal forbedres.
    • Hvordan fremtidige udrulninger kunne være mere strategiske.
  • En udvidet implementering af analyser er under overvejelse eller er planlagt.

Denne serie af artikler vil også være nyttig for:

  • Organisationer, der befinder sig i de tidlige faser af en implementering af en analyse.
  • Organisationer, der har haft succes med indføringen, og som nu vil evaluere deres nuværende parathedsniveau.

Antagelser og omfang

Det primære fokus i denne serie af artikler er på Microsoft Fabric-platformen.

Hvis du vil have fuldt udbytte af oplysningerne i disse artikler, skal du have en forståelse af Grundlæggende begreber i Power BI og Fabric-grundlæggende begreber.

I den næste artikel i denne serie kan du få mere at vide om Fabric-indførings udløbsniveauerne. Der refereres til de forskellige niveauer i hele artikelserien. Du kan også finde flere adoptionsrelaterede ressourcer i konklusionsartikel.

Andre nyttige ressourcer omfatter:

Erfarne partnere er tilgængelige for at hjælpe din organisation med at få succes med adoptionsinitiativer. Hvis du vil interagere med en partner, skal du gå til Power BI-partnerportalen.

Anerkendelser

Artiklerne om Microsoft Fabric-adoptionsoversigten er skrevet af Melissa Coates, Kurt Buhler og Peter Myers. Matthew Roche fra Fabric Customer Advisory Team giver strategisk vejledning og feedback til eksperterne i emnet. Korrekturlæsere omfatter Cory Moore, James Ward, Timothy Bindas, Greg Moir og Chuy Varela.