本系列文章旨在提供路线图。 路线图呈现了一系列需要从策略和技术角度考虑的事项和措施,可推动成功完成 Microsoft Fabric 采用,并有助于在组织中构建数据区域性。
推动采用和建立数据文化不仅仅是要实现技术功能。 技术可以帮助组织施加最大的影响,但良好的数据文化还涉及了许多需要考虑的人员、流程和技术方面的事项。
注意
在阅读本系列文章时,建议同时参考 Power BI 实现规划指南。 熟悉了 Microsoft Fabric 采用路线图中的概念后,请参阅使用方案。 了解 Power BI 的不同使用方式可以如何影响所有 Microsoft Fabric 的实现策略和决策。
该图显示了 Microsoft Fabric 采用路线图的以下各领域。
上图中的区域包括:
| Area | Description |
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数据文化:数据文化是指组织中鼓励数据驱动文化的一组行为和规范。 数据文化的构建与 Fabric 的采用密切相关,通常是组织数字化转型的一个关键方面。 |
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执行发起人:执行发起人是在整个组织中具有可信度、影响力和权威的人。 他们支持构建数据文化和采用 Fabric。 |
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业务一致性:数据文化和数据策略如何使业务用户能够实现业务目标。 有效的 BI 数据策略将与业务策略保持一致。 |
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内容所有权和管理:商业智能(BI)和分析内容拥有和管理方式有三个主要策略:业务主导的自助服务 BI、托管自助服务 BI 和企业 BI。 这些策略对采用、治理以及卓越中心 (COE) 操作模型有重要影响。 |
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内容交付范围:内容和数据交付有四个主要策略:个人、团队、部门和企业。 这些策略对采用、治理以及 COE 操作模型有重要影响。 |
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卓越中心:Fabric COE 是技术和业务专家的内部团队。 这些专家积极帮助组织中使用和处理数据的其他人。 COE 构成了一个更大规模社区的核心,其目标是推进实现与数据文化愿景一致的采用目标。 |
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治理:数据管理是一组策略和过程,用于定义组织希望使用数据的方式。 采用 Fabric 时,治理的目标是在遵守行业、政府、合同要求和法规的同时,尽可能为内部用户社区提供支持。 |
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指导和用户赋能:采用工作的一项关键目标是让用户在治理准则和政策设定的范围内尽可能多地完成任务。 指导用户是 COE 最重要的职责之一。 它对采用工作有直接影响。 |
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实践社区:实践社区由一群共同关心的人组成,他们自愿地相互交流和帮助。 活跃的社区是健康数据文化的表现。 它可以显著推进采用工作。 |
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用户支持:用户支持包括非正式组织和正式组织的解决问题和回答问题的方法。 正式和非正式支持方法对于采用来说都至关重要。 |
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系统监督:系统监督包括日常管理职责,以支持内部流程、工具和人员。 |
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变更管理:变更管理涉及解决组织中人员更改影响的过程。 这些过程可防止因解决方案或流程的变更而导致的中断和生产力损失。 有效的数据策略会说明此变更的负责人,以及实现此变更所需的方法和资源。 |
上图中的关系可总结如下。
- 组织的数据文化愿景将极大影响针对自助服务和企业内容的拥有和管理以及内容交付范围的策略 。
- 这些策略反过来也将对卓越中心的操作模型和治理决策产生重大影响。
- 既定的治理准则、策略和流程会影响用于指导和支持、实践社区以及用户支持的实现方法 。
- 治理决策将决定日常系统监督(管理)活动。
- 采用和治理决策随变更管理一起实现,以减轻变更对现有业务流程造成的影响和中断。
- 在执行发起人的指导和领导下,所有与数据区域性和采用相关的决策和操作都可以更轻松地完成,这有助于在业务策略与数据策略之间保持业务一致性。 这种一致性进而会影响数据区域性和治理决策。
本系列的每篇文章探讨与此图中的各项有关的重要主题。 其中也提供了注意事项和可能的措施。 每篇文章最后都显示一组成熟度级别,帮助你评估当前状态,以便决定下一步要采取什么行动。
Microsoft Fabric 采用
成功采用分析工具(如 Fabric)包括提供有效的流程、支持、工具和数据,并将其融入到组织中内容创建者、使用者和利益干系人的定期持续使用模式中。
重要
本系列采用文章侧重于组织采用。 请参阅 Microsoft Fabric 采用成熟度级别一文,了解三种类型的采用:组织采用、用户采用和解决方案采用。
常见的误解是认为采用主要与使用情况或用户数量相关。 毫无疑问,使用情况统计信息是一个重要因素。 但使用情况不是唯一重要的因素。 采用不仅仅是定期使用相关技术;还要有效地使用它。 有效性更难定义和衡量。
采用工作应尽可能地在分析平台和 BI 服务之间实现平衡和一致。
注意
个人和组织自身都在不断地学习、变化和改进。 这意味着与采用有关的工作不会有最终的结束。
此 Power BI 采用系列中的其余文章介绍以下方面的采用。
重要
你可能想知道此 Fabric 采用路线图与 Power BI 采用框架之间的区别。 创建采用框架主要是为了支持 Microsoft 合作伙伴。 它是一组轻量级资源,可帮助合作伙伴为其客户部署 Power BI 解决方案。
此采用系列是新系列。 旨在为任何正在使用或考虑使用 Fabric 的人员或组织提供指导。 如果正在寻求改进现有 Power BI 或 Fabric 实现,或计划新的 Power BI 或 Fabric 实现,从此采用路线图开始是个不错的选择。
目标读者
对以下一个或多个效果感兴趣的读者为本系列文章的目标读者。
- 提高组织有效使用分析数据的能力。
- 提高组织与分析交付相关的成熟度级别。
- 了解并克服在缩放和增长时面临的与采用相关的挑战。
- 提高组织在数据和分析方面的投资回报率 (ROI)。
这一系列文章主要适用于在具有以下一个或多个特征的组织中工作的人员。
- Power BI 或其他 Fabric 工作负载的部署取得了一些成功。
- 有大量的病毒性采用,但并没有在整个组织中进行有目的的分析。
- 分析解决方案的部署初具规模,但仍需确定:
- 哪些是有效的,哪些应进行维护。
- 应改进的内容。
- 未来的部署如何更富有策略性。
- 正在考虑或计划扩大分析的实现。
这一系列文章还可为以下组织提供指导和帮助:
- 处于分析实现早期阶段的组织。
- 已成功采用,现在需要评估其当前成熟度级别的组织。
假设和范围
本系列文章的重点是 Microsoft Fabric 平台。
若要充分利用这些文章中提供的信息,应了解 Power BI 的基本概念和 Fabric 的基本概念。
相关内容
在本系列的下一篇文章中,了解 Fabric 采用成熟度级别。 成熟度级别在整个系列文章中都有提及。 另请参阅结论文章,了解其他与采用相关的资源。
其他有用的资源包括:
- Power BI 实现计划
- 是否有任何问题? 尝试咨询 Fabric 社区
- 建议? 提供改进 Fabric 的想法
有经验的合作伙伴可帮助你的组织成功完成采用计划。 若要与合作伙伴建立联系,请访问 Power BI 合作伙伴门户。
致谢
Microsoft Fabric 采用路线图文章由 梅丽莎·科茨、 库尔特·布勒和 彼得·迈尔斯撰写。 来自 Fabric 客户顾问团队的 Matthew Roche 向主题专家提供战略指导和反馈。 审阅者包括 科里·摩尔、詹姆斯·沃德、 蒂莫西·宾达斯、 格雷格·摩尔和 丘伊·瓦雷拉。