是什么让 Microsoft Fabric 与众不同？（续）

3) Fabric 由人工智能提供动力

我们正在每一层级为 Fabric 注入 Azure OpenAI 服务，以帮助客户释放其数据的全部潜力，使开发人员能够利用生成式人工智能的力量来处理他们的数据，并帮助业务用户通过他们的数据分析且得到见解。在每次数据体验中，使用 Microsoft Fabric 中的 Copilot，用户可以使用对话语言创建数据流和数据管道，生成代码和完整功能，构建机器学习模型，或可视化结果。客户甚至可以创建自己的会话语言体验，将 Azure OpenAI 服务模型和他们的数据结合起来，并将其作为插件发布。

Microsoft Fabric 中的 Copilot 建立在我们对企业数据安全和隐私的现有承诺之上。Copilot 继承了组织的安全、法规遵从性和隐私策略。Microsoft 不使用组织的订阅户数据来训练给 Copilot 提供动力的基本语言模型。

4) Fabric 为每一位业务用户赋能

客户渴望推动一种数据文化，让组织中的每个人都能根据数据做出更好的决策。为了帮助我们的客户培养这种文化，Fabric 与人们每天使用的 Microsoft 365 应用程序深度集成。

Power BI 是 Fabric 的核心部分，已经融入 Microsoft 365。通过 Power BI 与 Excel、Microsoft Teams、PowerPoint 和 SharePoint 等流行应用程序的深度集成，OneLake 的相关数据可以很容易地被直接使用Microsoft 365 的用户发现和访问，帮助客户从数据中获得更多价值。

使用 Fabric，您可以将 Microsoft 365 应用程序变成发现和应用见解的中心。例如，Microsoft Excel 中的用户可以直接发现和分析 OneLake 中的数据，并通过单击按钮生成 Power BI 报告。在 Teams 中，用户可以通过嵌入式渠道、聊天和会议体验将数据融入日常工作中。企业用户可以通过在 Microsoft PowerPoint 中直接嵌入实时 Power BI 报告，将数据带入演示文稿。Power BI 还与 SharePoint 本机集成，实现了见解的轻松共享和传播。通过 Microsoft Graph Data Connect（预览），Microsoft 365 数据本机集成到 OneLake 中，因此用户可以深入了解其客户关系、业务流程、安全性和合规性以及人员生产力。

5) Fabric 通过统一容纳能力降低成本

如今的分析系统通常将来自多个供应商的产品组合在一个项目中。这导致计算能力在数据集成、数据工程、数据仓库和商业智能等多个系统中被提供。当其中一个系统空闲时，其容纳能力无法被另一个系统使用，从而造成严重浪费。

Fabric 极大地简化了资源的采购和管理。客户可以购买对所有 Fabric 工作负载进行操作的单个计算池。有了这种无所不包的方法，客户可以创建能够自由利用所有工作负载的解决方案，而不会在他们的体验或商业运作中产生任何摩擦。通用计算能力显著降低了成本，因为一个工作负载中任何未使用的计算能力都可以被其它任何工作负载使用。

当前的 Microsoft 分析解决方案会发生什么变化？

现有的 Microsoft 产品，如 Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory 和 Azure Data Explorer，将继续为数据分析提供强大的企业级平台即服务（PaaS）解决方案。Fabric以简化的软件即服务（SaaS）解决方案的形式代表了这些产品的演变，该解决方案可以连接到现有的PaaS产品。客户将能够按照自己的速度从当前产品升级到 Fabric。

源文链接：Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Azure Blog | Microsoft Azure