Fabric en AI; Voorspellen, ontdekken en automatiseren

Stel je voor: je hebt een rapport met de omzetcijfers van de afgelopen twee jaar. Mooie grafieken, nette tabellen. Maar eigenlijk wil je weten: wat gaat de omzet de komende drie maanden zijn? En welke klanten lopen het risico om op te stappen? Tot voor kort was dat soort vragen voorbehouden aan specialisten met jarenlange ervaring in data science, programmeerkennis en dure software. Dat verandert. Microsoft Fabric brengt AI en slimme analyses naar de plek waar jij al werkt, zonder dat je hoeft te leren programmeren.

Data science in Fabric betekent: patronen ontdekken in je data, voorspellingen maken en slimme modellen bouwen én dat allemaal in dezelfde omgeving als je rapportages en databases. Copilot helpt je daarbij als een slimme assistent.

Wat is Data Science eigenlijk?

Data science klinkt ingewikkeld, maar het draait om een simpele vraag: wat kun je leren van je data, en wat kun je daarmee voorspellen?

Denk aan een ervaren inkoper die na tien jaar precies aanvoelt welke producten in de aanbieding moeten en wanneer de voorraad aangevuld moet worden. Data science doet hetzelfde, maar dan op basis van duizenden datapunten, in seconden, zonder dat de inkoper er iets voor hoeft te doen.

Praktische voorbeelden van wat data science in Fabric voor jouw organisatie kan doen:

• Voorspellen hoeveel producten je de komende maand nodig hebt, zodat je niet teveel of te weinig inkoopt.
• Signaleren welke klanten dreigen weg te gaan zodat je op tijd contact kunt opnemen.
• Detecteren van afwijkingen in processen, een machine die dreigt uit te vallen of een factuur die er verdacht uitziet.
• Klanten groeperen op gedrag zodat je gerichte aanbiedingen kunt doen.

Welke tools heeft Fabric hiervoor?

Fabric biedt drie tools die samen het volledige data science-proces ondersteunen. Van experimenteren tot een werkend model dat automatisch voorspellingen maakt.

• Notebooks (Experimenteren en analyseren)
  Een Notebook is een interactieve werkplek waar je data verkent en analyses bouwt. Je schrijft stukjes code (Python, SQL of R) en ziet het resultaat direct in de vorm van een grafiek, tabel of getal. Maar dankzij Copilot hoef je die code niet zelf te schrijven: je beschrijft in gewone taal wat je wilt en Copilot schrijft de code voor je.
  Voorbeeld: je typt ‘Laat me een lijst met facturen zien die afwijken van normale facturen’. Een algoritme bepaalt dan op basis van historische data zoals bedrag, frequentie, tijdstip wat een normale factuur is. Facturen die daarvan afwijken kunnen dan worden getoond ter controle.
• Machine Learning experiments (Testen en vergelijken)
  Wil je weten welk voorspellingsmodel het beste werkt voor jouw data? In Fabric kun je meerdere varianten naast elkaar testen en de resultaten automatisch bijhouden. Fabric onthoudt welke aanpak het beste scoorde, zodat je altijd de beste versie kiest, zonder spreadsheets vol testresultaten bij te houden.
  Voorbeeld: Je test drie manieren om klantverloop te voorspellen. Fabric vergelijkt de nauwkeurigheid automatisch en toont welk model het beste presteert op jouw data.
• Machine Learning models (Inzetten en automatiseren)
  Een machine learning model in Fabric is een slimme rekenformule die patronen leert herkennen in historische data. Je traint het model door het grote hoeveelheden voorbeelden te laten zien, zodat het daarna zelfstandig voorspellingen kan doen.
  Voorbeeld: Een model dat op basis van eerdere bezettingscijfers voorspelt hoeveel medewerkers er volgende week nodig zijn in een zorginstelling.

De kracht van het platform is dat je de uitkomsten van een Machine Learning model direct kunt weergeven en analyseren in Power BI. De uitkomsten van het model worden namelijk als tabel opgeslagen in het Data Warehouse zodat je dit altijd beschikbaar hebt.

Copilot als AI-assistent

Door het hele Fabric platform wordt Copilot geïntegreerd als AI-assistent. Copilot begrijpt de context van waar je mee bezig bent. In een Notebook helpt hij met code schrijven. In Power BI stelt hij rapportages samen op basis van een vraag in gewone taal. In het Warehouse helpt hij SQL-queries opstellen. Je hoeft niet te weten hoe het technisch werkt, je beschrijft wat je wilt, en Copilot doet het zware werk.

• In een Notebook: “Schrijf code die de top 10 klanten toont op basis van omzet in het afgelopen kwartaal.” → Copilot schrijft de Python-code en voert die direct uit.
• In Power BI:“Maak een rapport dat maandomzet vergelijkt met vorig jaar, uitgesplitst per regio.” → Copilot bouwt het rapport en stelt de visuals in.
• In het DateWarehouse:: “Geef me alle klanten die in de afgelopen 6 maanden niets hebben gekocht.” → Copilot schrijft de SQL-query en laat het resultaat zien.

Het is belangrijk om te weten dat Copilot werkt op jouw eigen data, binnen je eigen Fabric omgeving. De data verlaat je organisatie niet en wordt niet gebruikt om het algemene AI-model van Microsoft te trainen.

Een concreet voorbeeld: retailketen voorspelt voorraad

Stel je voor dat je werkt in een retailketen. Voorraadbeheer is daar een complex maar enorm belangrijk proces. Laten we eens kijken hoe Fabric daarbij zou kunnen helpen:

• Historische data: vijf jaar aan verkoopdata staat in het Fabric Warehouse: per product, per winkel, per dag inclusief gegevens over bijvoorbeeld acties.
• Notebook met Copilot: De data-analist opent een Notebook en vraagt aan Copilot: ‘Bouw een voorspellingsmodel voor de verkoop per product voor de komende 4 weken.’ Copilot stelt de code op, de analist controleert en verfijnt.
• Model testen en opslaan: Via ML Experiments worden drie varianten van het model vergeleken. De beste versie wordt opgeslagen als ML Model en ingepland voor wekelijkse uitvoering.
• Voorspellingen in Power BI: Elke maandagochtend staan de verwachte verkoopcijfers per product klaar in het inkooprapport. De inkoper ziet direct welke producten bijbesteld moeten worden voor ze uitverkocht raken.

Resultaat: De retailketen reduceert uitverkochte producten met 30% en vermindert overschotten in het magazijn. De inkoper besteedt minder tijd aan handmatige schattingen en meer tijd aan strategische beslissingen. En dat alles zonder dat er een datawetenschapper aan te pas is gekomen.

Is dit iets voor jou?

Data Science en AI in Fabric zijn niet alleen voor technische specialisten. Je kunt er al mee aan de slag als je:

• Vragen hebt die verder gaan dan wat er is, namelijk: wat gaat er komen en waarom?
• Al veel data hebt verzamelt, maar nog niet maximaal benut wat erin zit.
• Herhalende schattingen of inschattingen maakt die je liever zou automatiseren.
• Power BI-rapporten wil verrijken met voorspellingen of slimme signalen.

Het mooiste aan Fabric is dat je stap voor stap kunt groeien. Begin met een simpele analyse in een Notebook — met Copilot aan je zij. Ontdek wat mogelijk is. En bouw van daaruit verder. De drempel is lager dan je denkt, en de impact is groter dan je verwacht.