Mỗi tổ chức đều sở hữu nguồn tri thức riêng, được hình thành từ dữ liệu, kinh nghiệm chuyên môn và quy trình vận hành. Khi AI ngày càng phổ biến, lợi thế cạnh tranh nằm ở khả năng kết hợp công nghệ với dữ liệu và bối cảnh đặc thù của doanh nghiệp. Microsoft hướng đến việc kết nối con người, AI và nền tảng tin cậy để khai thác nguồn tri thức này, tạo ra giá trị lâu dài.

Fabric IQ đưa bối cảnh kinh doanh vào Microsoft Copilot

Khi Microsoft Copilot mở rộng với các trải nghiệm Home, Code và Autopilot, khả năng truy cập bối cảnh kinh doanh đáng tin cậy trở thành yêu cầu quan trọng.

Fabric IQ đưa dữ liệu và bối cảnh đã được quản trị vào Copilot, dựa trên các Power BI semantic model, chỉ số, mối quan hệ dữ liệu và định nghĩa nghiệp vụ mà doanh nghiệp đang sử dụng.

Fabric IQ hiện đã được cung cấp rộng rãi trong Microsoft Copilot Chat và Cowork. Nhờ đó, các câu hỏi kinh doanh có thể được trả lời dựa trên dữ liệu Power BI đã qua quản trị, trong khi Cowork sử dụng những insight này trong các quy trình làm việc nhiều bước. Khả năng tích hợp với trải nghiệm Code mới dự kiến được triển khai thông qua chương trình Frontier.

Chẳng hạn, khi cần kiểm tra dự báo bán hàng mới nhất, Copilot có thể tham chiếu cùng một semantic model đang được sử dụng trong báo cáo nội bộ. Điều này giúp duy trì tính nhất quán của số liệu, hạn chế tranh luận về nguồn dữ liệu và tập trung hơn vào ý nghĩa cũng như hành động tiếp theo.

Đối với khách hàng Fabric và Power BI, tính năng này được bật mặc định trong Copilot Chat và Cowork, đồng thời vẫn duy trì các quyền truy cập và cơ chế quản trị hiện có.

IQ Sharing: Chia sẻ bối cảnh kinh doanh mà vẫn giữ quyền kiểm soát

Tri thức doanh nghiệp không chỉ tồn tại trong phạm vi một nhóm hoặc một đơn vị. Nhu cầu phối hợp với khách hàng, đối tác và hệ sinh thái bên ngoài ngày càng tăng, nhưng phải đi kèm khả năng kiểm soát thông tin được chia sẻ.

IQ Sharing trong Microsoft Fabric, hiện ở giai đoạn preview thuộc Fabric IQ, cho phép chia sẻ an toàn dữ liệu cùng bối cảnh nghiệp vụ liên quan mà không làm mất quyền quản trị đối với tài sản gốc.

Kết hợp với OneLake mirroring và shortcuts, tính năng này tạo ra một nền tảng mở hơn để chia sẻ dữ liệu đã được quản trị giữa các tổ chức, nền tảng và hệ sinh thái.

Observability: Duy trì khả năng giám sát khi mở rộng AI

Khi ngày càng nhiều workload được đưa lên nền tảng dữ liệu hợp nhất, doanh nghiệp cần theo dõi tình trạng hệ thống và xử lý sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh hoặc kết quả AI.

Observability trong Microsoft Fabric giúp chuyển từ xử lý sự cố bị động sang vận hành chủ động. Khả năng giám sát giữa nhiều workspace cùng Monitor Hub được cải tiến cung cấp góc nhìn thống nhất về job, capacity, workspace và workload.

Fabric Apps: Phát triển ứng dụng trực tiếp trên dữ liệu đã được quản trị

AI đang thay đổi cách ứng dụng được xây dựng, nhưng doanh nghiệp vẫn cần một lộ trình an toàn từ ý tưởng đến môi trường production.

Fabric Apps đưa hoạt động phát triển ứng dụng đến gần hơn với dữ liệu đã được quản trị trong Microsoft Fabric. Các năng lực mới về kết nối dữ liệu, transactional workload, backend logic, lưu trữ và quyền truy cập theo chính sách giúp rút ngắn quá trình chuyển từ prototype sang production trên một nền tảng dữ liệu thống nhất.

Qua đó, dữ liệu và insight có thể được chuyển hóa thành các ứng dụng kinh doanh tích hợp AI một cách nhanh chóng và có kiểm soát.

Agentic data engineering: Tự động hóa nhưng không mất quyền kiểm soát

Một vòng lặp học hỏi liên tục chỉ thực sự hiệu quả khi dữ liệu luôn được chuẩn bị, tinh chỉnh và cải thiện. Tuy nhiên, khi môi trường dữ liệu trở nên phức tạp, doanh nghiệp cần tự động hóa khối lượng công việc lớn hơn mà vẫn giữ con người và cơ chế quản trị trong quy trình.

Các tính năng agentic data engineering mới trong Fabric cho phép áp dụng cơ chế thực thi tự động vào những dự án data engineering phức tạp. Kỹ sư xác định kết quả cần đạt và thiết lập ranh giới hoạt động. Trong phạm vi đó, agent có thể lập kế hoạch, thực thi công việc, xác thực kết quả và điều chỉnh phương pháp.

Cách tiếp cận này giúp giảm phần việc thủ công nhưng vẫn bảo đảm doanh nghiệp kiểm soát được mục tiêu, giới hạn và kết quả cuối cùng.

SQL Server trên Azure Local: Linh hoạt lựa chọn nơi vận hành dữ liệu

Kiểm soát tri thức doanh nghiệp cũng đồng nghĩa với khả năng lựa chọn nơi dữ liệu và workload quan trọng được vận hành.

SQL Server trên Azure Local hiện đã được cung cấp rộng rãi, đưa SQL Server và các dịch vụ Azure vào môi trường cục bộ. Nhờ đó, tổ chức có thể vận hành workload gần hơn với ứng dụng và hoạt động thực tế.

Phiên bản SQL Server trên Azure Local hỗ trợ disconnected operations hiện ở giai đoạn preview, mở rộng khả năng này sang những môi trường có kết nối đám mây gián đoạn, bị giới hạn hoặc không khả dụng.

Đây là lựa chọn phù hợp với các tổ chức hoạt động trong môi trường được quản lý chặt chẽ, tại hệ thống local, edge hoặc khu vực không có kết nối liên tục.

Database Hub đơn giản hóa việc quản lý cơ sở dữ liệu

Các ứng dụng thông minh phụ thuộc rất lớn vào operational data. Vì vậy, các nhóm kỹ thuật cần có góc nhìn rõ ràng về hệ thống cơ sở dữ liệu cũng như công cụ phù hợp để quản lý chúng.

Database Hub trong Fabric hiện đã bước vào giai đoạn public preview. Đây là control plane tập trung để quản lý SQL Server, Azure SQL, PostgreSQL, Cosmos DB và SQL database trong Fabric, hỗ trợ quản trị viên theo dõi và quản lý toàn bộ hệ thống cơ sở dữ liệu.

Các database agent chuyên biệt dành cho SQL và PostgreSQL trong Database Hub và Visual Studio Code cũng dự kiến sớm được đưa vào public preview. Những agent này hỗ trợ điều tra sự cố, phân tích điểm nghẽn hiệu suất và xác định cơ hội cải thiện ngay trong môi trường phát triển.

Xây dựng AI từ nguồn tri thức tạo nên khác biệt của doanh nghiệp

Mục tiêu của Microsoft là giúp tổ chức tiếp cận các mô hình và công cụ AI phù hợp, đồng thời chuyển hóa dữ liệu độc quyền, chuyên môn và quy trình riêng thành lợi thế ngày càng có giá trị.

Loạt cải tiến mới trên Microsoft Fabric và Azure Databases tạo nên một nền tảng dữ liệu thống nhất, kết nối dữ liệu, ứng dụng, agent, quản trị và hạ tầng. Qua đó, tham vọng ứng dụng AI có thể được chuyển thành kết quả kinh doanh cụ thể mà không khiến tổ chức phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp mô hình duy nhất.

Source: blogs.microsoft.com