O usłudze
W większości firm dane są rozproszone między systemem ERP, CRM, arkuszami i narzędziami analitycznymi, a raporty i tak powstają ręcznie w Excelu. Ktoś pobiera zestawienia z kilku źródeł, łączy je, sprawdza i rozsyła mailem. Najwięcej czasu pochłania nie analiza, tylko samo zbieranie i sklejanie danych. Każde takie ogniwo to ryzyko błędu i opóźnienia, a liczby w raportach różnych działów przestają się zgadzać.
Microsoft Fabric rozwiązuje ten problem u źródła: łączy integrację danych, hurtownię, procesy ETL i raportowanie Power BI w jednej chmurowej platformie. ANEGIS projektuje i wdraża Fabric od architektury, przez integrację systemów źródłowych i budowę hurtowni, po raporty, automatyczną dystrybucję i AI. Jeśli wdrażasz lub rozwijasz Dynamics 365, hurtownię projektujemy już na etapie analizy ERP, dzięki czemu warstwa danych powstaje razem z procesami, a nie po fakcie. Na koniec przekazujemy wiedzę Twojemu zespołowi, żeby rozwiązanie mogło żyć i rozwijać się bez nas.
19
98
170+
Problem rzadko leży w raportach. Leży w tym, co dzieje się zanim powstaną.
Te sytuacje powtarzają się w niemal każdej organizacji, z którą rozmawiamy o danych. Jeśli rozpoznajesz je w swojej organizacji, Fabric jest odpowiedzią wartą sprawdzenia.

Raporty domykane ręcznie w Excelu
Dane rozproszone między systemami
Power BI przestaje wyrabiać
Stara hurtownia lub kostki tracą rację bytu
Dystrybucja raportów na piechotę
Decyzja o platformie bez twardych danych
Co zmienia Fabric w codziennej pracy firmy
Krótsza droga od zdarzenia do decyzji
Dane z systemów źródłowych trafiają do platformy w czasie zbliżonym do rzeczywistego, bez cyklicznych eksportów i nocnych wsadów. Zarząd i menedżerowie patrzą na aktualny obraz firmy, nie na stan sprzed tygodnia.
Analiza zamiast konsolidacji
Zespoły przestają pobierać i sklejać dane, bo dostają gotowy, spójny model. Czas, który do tej pory pochłaniała koordynacja zbierania danych, wraca do pracy merytorycznej.
Jedno źródło prawdy
Wspólne słowniki klientów, produktów i okresów oraz centralne modele semantyczne sprawiają, że sprzedaż, finanse i controlling patrzą na te same liczby. Kończą się spory o to, czyj raport jest właściwy.
Monitoring zamiast raportu raz w miesiącu
Tam, gdzie liczy się czas, platforma sama pilnuje progów i wysyła powiadomienia do właścicieli tematu: przekroczony limit kredytowy, wygasłe zabezpieczenie, spadek marży. Reagujesz, gdy problem powstaje, a nie gdy wychodzi w raporcie po zamknięciu okresu.
Audytowalność i kontrola dostępu
Pełna historia zmian danych i logiki, uprawnienia nadawane według ról, widoczność danych ograniczana do regionu czy działu. Dane wrażliwe widzą tylko uprawnieni, a Ty jesteś w stanie wykazać, kto, co i kiedy zmienił.
Koszty infrastruktury pod kontrolą
Moc obliczeniową dobieramy na podstawie pomiarów, a nie szacunków. Automatyczne pauzowanie poza godzinami pracy obniża koszty chmury o 50 do 60 procent względem pracy ciągłej, a rezerwacja roczna daje kolejne około 40 procent przy stabilnym obciążeniu.
Pomożemy Ci w transformacji
Komu Fabric daje najwięcej
Z Fabric można wystartować z bardzo różnych miejsc. Najczęściej pracujemy z sześcioma typami organizacji.
Zespoły BI i analityki
Korzystasz z Power BI, SQL Server czy hurtowni lokalnej, ale obecna architektura przestaje się skalować. Fabric wygląda na naturalny następny krok, brakuje tylko jasnego scenariusza wdrożenia i wiedzy, ile pracy realnie oszczędzi.
Organizacje z hurtownią utrzymywaną lokalnie
SQL Server albo Oracle, dane rozproszone między systemami, rosnące koszty utrzymania infrastruktury. Migracja do chmury wygląda na skomplikowaną, więc odkładasz decyzję. Zaczynamy od jednego obszaru biznesowego, bez wielkiej migracji na start. Jeśli Twoja hurtownia to SAP BW, przygotowaliśmy osobną stronę o danych SAP w Fabric.
Firmy intensywnie korzystające z Power BI
Dziesiątki raportów, wiele źródeł, brak wspólnego modelu danych i zasad zarządzania. Raporty działają, ale są drogie w utrzymaniu, a liczby między nimi się rozjeżdżają. Fabric porządkuje warstwę danych pod raportowaniem, którego Twój zespół już używa.
Organizacje wdrażające lub rozwijające ERP
Finanse, controlling i IT potrzebują raportowania zarządczego, którego standardowe raporty ERP nie zapewnią, a budowa pełnej hurtowni wygląda na osobny, duży projekt. U nas to nie jest osobny projekt: warstwę danych projektujemy równolegle z wdrożeniem Dynamics 365.
Szefowie IT i danych przed decyzją.
Odpowiadasz za architekturę i budżet, więc potrzebujesz konkretów: kosztów, ograniczeń, wymagań bezpieczeństwa i planu kolejnych kroków. Dostarczamy je w formie pomiarów i dokumentacji, nie obietnic.
Firmy porównujące platformy danych
Rozważasz Fabric, Azure Synapse, Snowflake albo Databricks i nie chcesz inwestować w niewiadomą. Kontrolowany POC pokazuje realne mocne i słabe strony Fabrica na Twoim własnym przypadku, a my mówimy wprost, kiedy lepszym wyborem będzie inna platforma.
Najszybszy pierwszy krok
Kontrolowany Proof of Concept, który w kilka tygodni pokazuje, jak Fabric działa na Twoich danych, jakie daje korzyści i ile będzie kosztować produkcyjne wdrożenie. Bez ryzyka licencyjnego, bez projektu w ciemno, bez zobowiązań po zakończeniu.
Parametry
- Czas trwania: 4 do 6 tygodni
- Nakład: 20 do 30 dni roboczych
- Rozliczenie: stała cena, znana od początku
- Środowisko: bezpłatny okres próbny Microsoft Fabric, bez kosztów licencji po Twojej stronie

Zakres
W ramach POC realizujemy jeden obszar biznesowy, na przykład sprzedaż, finanse albo produkcję, jeden raport Power BI o średniej złożoności i do dwóch źródeł danych. Przechodzimy pełny proces w Fabricu: integrację źródeł, transformację danych, model semantyczny i raport. Zakres ustalamy wspólnie przed startem, dzięki czemu projekt jest przewidywalny, a wynik POC możesz uczciwie porównać z konkurencyjnymi platformami.


Jak przebiega POC
- Warsztat startowy. Wspólnie definiujemy cele biznesowe, dostępne dane i kluczowe wskaźniki, na które raport ma odpowiadać.
- Projekt architektury. Projektujemy rozwiązanie w Fabricu dopasowane do wybranego przypadku biznesowego.
- Implementacja. Budujemy pełny przepływ danych i raport Power BI w uzgodnionym zakresie.
- Demo. Pokazujemy działające komponenty Fabrica i raport na Twoich danych.
- Testy użytkowników. Twój zespół sprawdza rozwiązanie, my nanosimy poprawki.
- Przekazanie wiedzy. Warsztaty podsumowujące dla zespołu.
- Rekomendacja rozwoju. Diagram docelowej architektury i konkretne kolejne kroki.
- Oszacowanie kosztów. Propozycja licencji i sposobów ograniczenia kosztów infrastruktury.

Co dostajesz na końcu
Działający raport Power BI na własnych danych, skonfigurowane środowisko Fabric, diagram architektury, estymację kosztów, plan dalszego wdrożenia i warsztaty dla zespołu. To nie demo ani prezentacja, tylko fundament dalszego projektu. A jeśli POC pokaże, że Fabric nie jest dla Ciebie, kończysz z jasnym „nie" i bez żadnych zobowiązań.

Porozmawiajmy o POC


Fundament platformy analitycznej
Centralna hurtownia danych to serce każdego wdrożenia Fabrica. Projektujemy ją według sprawdzonego wzorca architektury medalionowej, który zapewnia jakość danych, audytowalność i wydajność raportowania.

Wszystkie systemy w jednym miejscu
Prawdziwa wartość platformy danych zaczyna się tam, gdzie kończy się jeden system. Łączymy w Fabricu dane z systemów ERP i CRM, hurtowni, narzędzi analitycznych i zwykłych arkuszy.
- Systemy, które łączyliśmy w projektach: Dynamics 365 Finance and Operations, SAP, Salesforce, Snowflake, Enova 365, Google Analytics, systemy branżowe oraz pliki Excel z danymi planistycznymi i słownikami. Tam, gdzie klient ma już działające procesy integracyjne, na przykład skrypty w Pythonie, opieramy się na nich zamiast budować wszystko od zera.
- Jak to robimy technicznie. W zależności od źródła korzystamy z natywnych mechanizmów Fabrica: Fabric Link dla Dynamics 365, mechanizmów kopiowania lustrzanego i skrótów OneLake, potoków danych do orkiestracji oraz zadań Spark do transformacji. Dane ze wszystkich źródeł lądują w jednym repozytorium OneLake i przechodzą przez te same warstwy jakości.
- Arkusze użytkowników też mają swoje miejsce. W niemal każdej firmie część danych żyje w Excelach: słowniki, mapowania, plany, limity. Zamiast z nimi walczyć, włączamy je do platformy w kontrolowany sposób. Pliki zostają na SharePoint, gdzie dostępem zarządzają jego uprawnienia, a platforma automatycznie pobiera aktualną wersję. Użytkownik dalej edytuje znajomy arkusz, a jego zmiany trafiają do raportów bez ręcznego przenoszenia.
- Zasada, która chroni Twój budżet. Fabric służy do integracji danych analitycznych, a nie do przenoszenia logiki operacyjnej. Wyliczenia, które powinny dziać się w systemie źródłowym, na przykład bieżąca kalkulacja cen, zostają w systemie źródłowym. Wiemy z doświadczenia projektowego, że przenoszenie logiki operacyjnej do warstwy analitycznej jest pracochłonne i kosztowne, dlatego pilnujemy tej granicy od pierwszego warsztatu.
Jeden proces na początek
Nie musisz zaczynać od budowy całej platformy. Czasem najlepszym pierwszym krokiem jest zautomatyzowanie jednego raportu, który dziś kosztuje najwięcej ręcznej pracy.
Jak to wygląda w praktyce
Wybieramy jeden cykliczny raport, który dziś powstaje przez ręczne sklejanie danych z kilku źródeł: wykorzystanie limitów kredytowych, wiekowanie należności, dzienny raport sprzedaży. Podłączamy źródła do Fabrica, odtwarzamy logikę raportu w modelu semantycznym i publikujemy go w Power BI. Raport odświeża się sam, a proces przestaje zależeć od dostępności jednej osoby i jej arkusza.
Przykład z naszych projektów
Dla firmy z branży energetycznej zautomatyzowaliśmy raport wykorzystania limitów kredytowych, który wcześniej powstawał z ręcznego łączenia danych z systemu ERP, systemu CRM i kilku arkuszy. Nowe rozwiązanie samo agreguje należności, limity i zabezpieczenia na poziomie klienta, utrzymuje pełną historię zmian i wysyła powiadomienia o przekroczeniach do opiekunów klientów. Praca zespołu przesunęła się z koordynowania zbierania danych na analizę ryzyka.
Dlaczego to dobry start
Zakres jest mały i policzalny, efekt widać w kilka tygodni, a zbudowane fundamenty, czyli środowisko, integracje i pierwsze modele, stają się pierwszym elementem docelowej platformy analitycznej. Kolejne procesy dokładasz na gotową architekturę, coraz mniejszym kosztem.
Od danych do decyzji
Warstwa raportowa to miejsce, w którym platforma spotyka się z codzienną pracą ludzi. Dbamy, żeby było to spotkanie bez tarcia: znajome raporty, spójne liczby i dystrybucja, która dzieje się sama.
- Modele semantyczne jako źródło prawdy. Model semantyczny definiuje relacje między tabelami, hierarchie i miary w jednym miejscu, wspólnym dla wszystkich raportów. Zmiana definicji marży czy segmentacji klientów odbywa się raz, centralnie, i od razu obowiązuje wszędzie. Kontrolujemy też, kto może budować własne raporty na modelu, a kto tylko korzysta z gotowych, dzięki czemu samodzielność użytkowników nie rozmontowuje spójności danych.
- Przebudowa raportów bez rewolucji dla użytkowników. Istniejące raporty przenosimy na nową architekturę z zachowaniem zakresu informacji, do którego ludzie są przyzwyczajeni, poprawiając przy okazji czytelność i wygodę pracy. Użytkownik dostaje raport, który zna, tylko szybszy, spójny z resztą organizacji i tańszy w utrzymaniu.
- Dystrybucja, która dzieje się sama. Ręczną wysyłkę zestawień zastępujemy automatyzacją w Power Automate. Raporty trafiają do odbiorców według harmonogramu, jako link albo plik. Listy adresatów pobierają się dynamicznie z katalogu firmowego, list SharePoint czy Dataverse, więc zmiana kadrowa nie psuje dystrybucji. Treść i filtry dopasowują się do odbiorcy: handlowiec dostaje swoje wyniki, dyrektor regionu swój region. Każda wysyłka jest logowana, więc wiesz, co, do kogo i kiedy trafiło. To nowoczesny następca starszych narzędzi do masowej wysyłki raportów, bez ich ograniczeń w wersjonowaniu i kontroli.
Odpowiedzi zamiast kolejki do analityka
Data Agent pozwala zadawać pytania o dane w zwykłym języku, na przykład w Microsoft Teams, i dostawać odpowiedzi w formie liczb, tabel albo wykresów. Bez pisania zapytań i bez czekania, aż ktoś z zespołu BI znajdzie czas.
- Jak działa. Pytanie użytkownika trafia do agenta, który zna strukturę Twoich danych i przygotowane przez nas przykładowe zapytania. Na tej podstawie generuje zapytanie DAX lub SQL, wykonuje je na modelu i zwraca sformatowany wynik. Użytkownik pyta „jaka była sprzedaż regionu południowego w zeszłym tygodniu", a nie „napisz mi zapytanie".
- Bezpieczeństwo wbudowane, nie dolepione. Agent działa w kontekście tożsamości pytającego i dziedziczy jego uprawnienia: widzi wyłącznie te dane, obszary robocze i raporty, do których użytkownik ma dostęp, łącznie z ograniczeniami na poziomie wierszy. Nie jest więc bocznym kanałem obok systemu uprawnień. Dane nie opuszczają Twojej organizacji.
- Co konfigurujemy w ramach wdrożenia. Przygotowujemy instrukcje opisujące strukturę danych, zestaw przykładowych zapytań dopasowanych do Twoich najczęstszych pytań biznesowych oraz integrację z wybranym interfejsem. Im lepiej agent zna kontekst, tym trafniejsze daje odpowiedzi, dlatego to element projektu, a nie przełącznik do włączenia.
Dane, które pracują na decyzje
Zacznij od bezpłatnej konsultacji albo od POC, który w kilka tygodni pokaże Fabric na Twoich danych.


Płacisz za to, czego używasz
Model licencyjny Fabrica bywa pierwszą barierą w rozmowach o wdrożeniu. Dobrze go znamy i projektujemy rozwiązania tak, żebyś nie przepłacał ani na starcie, ani w utrzymaniu.
Dobór mocy na pomiarach, nie na oko
Podstawą rozliczeń jest pojemność obliczeniowa Fabric Capacity, dostępna w planach od F2 wzwyż. Zamiast zgadywać, jaka moc będzie potrzebna, prace deweloperskie prowadzimy na bezpłatnym, sześćdziesięciodniowym okresie próbnym, który daje moc odpowiadającą wysokiemu planowi F64. W tym czasie mierzymy rzeczywiste zużycie zasobów przez procesy i dopiero na tej podstawie rekomendujemy docelowy plan, najczęściej w przedziale F4 do F16. Ty płacisz za infrastrukturę dopiero wtedy, gdy wiadomo, ile jej naprawdę potrzeba.
Dwa modele zakupu, świadomie wybierane
Model elastyczny, rozliczany za sekundy działania, rekomendujemy na start: pozwala skalować moc w dowolnym momencie i zatrzymywać środowisko, gdy nie pracuje. Rezerwacja roczna obniża koszt mocy o około 40 procent i ma sens, gdy obciążenie jest już stabilne i przewidywalne. Pomagamy wybrać właściwy moment przejścia z jednego modelu na drugi.
Pauzowanie, które realnie obniża rachunek
Wdrażamy automatyczne zarządzanie dostępnością środowiska: platforma startuje przed porannym odświeżeniem danych i zatrzymuje się po godzinach pracy oraz na weekend. W typowym scenariuszu oznacza to koszty niższe o 50 do 60 procent względem pracy ciągłej. Jeżeli część raportów musi być dostępna zawsze, projektujemy dla nich osobny obszar działający niezależnie od pauzowanej mocy.
Środowiska rozdzielone bez podwajania kosztów
Sumaryczną moc dzielimy na dwa mniejsze środowiska: produkcyjne dla użytkowników i deweloperskie do prac rozwojowych. Łączny koszt pozostaje zbliżony, a ciężkie prace programistyczne nie spowalniają raportów, z których korzysta biznes.
Licencje użytkowników bez niespodzianek.
W planach poniżej F64 dostęp do raportów wymaga licencji imiennych Power BI Pro, a gdy model danych przekroczy 1 GB, licencji Premium na użytkownika. Mówimy o tym wprost na etapie wyceny, żeby całkowity koszt rozwiązania nie zaskoczył Cię po wdrożeniu.
Dofinansowanie Microsoft
Dla kwalifikujących się projektów pomagamy uzyskać dofinansowanie wdrożenia z programów partnerskich Microsoft, które bezpośrednio obniża koszt prac.

Platforma, którą IT może spokojnie podpisać
Rozwiązanie analityczne w skali firmy musi spełniać te same standardy co każdy inny system krytyczny: kontrola wersji, rozdzielone środowiska, audytowalny dostęp. Budujemy to od pierwszego dnia, a nie po pierwszym incydencie.
- Praca z rozwiązaniem jak z kodem. Każdy element platformy, od potoku danych po model semantyczny, jest zapisywany jako kod w repozytorium Git w Azure DevOps. Deweloperzy pracują na osobnych gałęziach, w prywatnych obszarach roboczych, w pełnej izolacji od siebie i od produkcji. Zmiany trafiają do gałęzi głównej dopiero po przeglądzie, co daje historię każdej modyfikacji i możliwość bezpiecznego cofnięcia.
- Wdrożenia bez błędów ludzkich. Przenoszenie zmian między środowiskiem testowym a produkcyjnym realizują potoki wdrożeniowe Fabrica. Przed publikacją mechanizm porównuje zawartość obu środowisk i podświetla różnice, a parametry konfiguracyjne podmieniają się automatycznie. Raporty na produkcji zawsze pochodzą z przetestowanego kodu, a środowisko produkcyjne jest dla zespołu deweloperskiego wyłącznie do odczytu.
- Uprawnienia, które da się audytować. Dostępy nadajemy wyłącznie przez grupy Entra ID, nigdy indywidualnie, według zasady minimalnych uprawnień: administratorzy, twórcy, odbiorcy. Dane wymagające segmentacji chronimy zabezpieczeniami na poziomie wierszy, więc użytkownik widzi tylko swój region czy dział. Role administracyjne platformy i zarządzania zasobami w Azure są rozdzielone, a listy uprawnionych podlegają regularnym przeglądom. Efekt: w każdej chwili jesteś w stanie wykazać, kto ma dostęp do czego i dlaczego.

Rozwiązanie zostaje u Ciebie. Wiedza też.
Miarą udanego wdrożenia nie jest dzień uruchomienia, tylko to, czy pół roku później Twój zespół samodzielnie rozwija platformę. Dlatego przekazywanie wiedzy wpisujemy w projekt od pierwszego tygodnia.
Wiedza przekazywana ciągle, nie na końcu
Twój zespół uczestniczy w kluczowych decyzjach projektowych dotyczących architektury, modelu danych i zakresu raportów. Wiedzę o platformie i przyjętych standardach przekazujemy na bieżąco: podczas spotkań projektowych, konsultacji roboczych i wspólnej walidacji efektów prac. Nikt nie dostaje gotowca do rozpakowania.
Szkolenie zamykające dla kluczowych użytkowników
Na koniec porządkujemy całość podczas szkolenia obejmującego architekturę rozwiązania, pracę z komponentami Fabrica wykorzystanymi w projekcie oraz korzystanie z modeli i raportów. Zespół wychodzi z niego przygotowany do samodzielnej pracy, a nie tylko do klikania w gotowe raporty.
Hypercare po starcie produkcyjnym
W pierwszym okresie po uruchomieniu zapewniamy pakiet godzin wsparcia, w typowym projekcie 40 godzin na pierwszy miesiąc: stabilizacja rozwiązania, bieżące pytania użytkowników, drobne korekty. Dzięki temu przejście od projektu do codziennej pracy odbywa się bez przestojów, a pytania znajdują odpowiedzi od razu.
Dlaczego tak
Większość organizacji ma już ludzi, którzy potrafią budować raporty, w controllingu, finansach czy IT. Naszą rolą jest dać im uporządkowaną, wydajną warstwę danych i pewność w poruszaniu się po platformie. Uzależnianie klienta od dostawcy uważamy za złą praktykę.
Dlaczego wdrożenie Fabrica warto powierzyć nam

Zobacz jak zmieniamy firmy technologiczne
Modele współpracy
- POC w stałej cenie: start w kilka tygodni i jasna decyzja po zakończeniu.
- Wdrożenie etapowe: wartość dostarczana falami, od fundamentu po kolejne obszary, z harmonogramem spinanym w razie potrzeby z projektem ERP.
- Automatyzacja pojedynczego procesu: najmniejszy punkt wejścia z szybkim efektem.
- Rozbudowa i wsparcie po wdrożeniu: pakiety godzin hypercare oraz dalszy rozwój rozliczany według czasu i materiałów.












Dane, które pracują na decyzje
Zacznij od bezpłatnej konsultacji albo od POC, który w kilka tygodni pokaże Fabric na Twoich danych.


Zobacz inne usługi
Najczęstsze pytania o wdrożenie Microsoft Fabric
How much does Microsoft Fabric cost?
The cost consists of compute capacity, user licenses, and data storage. You buy capacity in plans from F2 upward, either pay-as-you-go or as an annual reservation around 40 percent cheaper. We select the right plan based on measurements from the free trial period, and automatic pausing outside working hours cuts costs by as much as 50 to 60 percent. Instead of estimates, you receive a calculation based on actual consumption.
How is Fabric different from Power BI?
Power BI is part of Fabric and remains the reporting layer your team knows. The difference is that data integration and transformation move out of the reports and onto the platform. Reports become faster and cheaper to maintain, and the same prepared data serves all reports at once instead of being reworked in each one separately.
Fabric, Snowflake, or Databricks?
It depends on your situation. Databricks is strong in advanced data engineering at very large scale, while Snowflake works well in multi-cloud environments and where the team has strong SQL skills and a proven warehouse in place. If your company operates in the Microsoft ecosystem and reports in Power BI, Fabric is usually the natural choice: one platform, one bill, and no cost of integrating separate tools. The shortest route to an answer is a PoC on your data.
Do we have to migrate everything at once?
No. We start with a single business area or a single process and expand the platform in stages. Existing solutions keep running in parallel until the new ones fully replace them, so reporting continuity is maintained throughout the project.
Will Fabric put additional load on our ERP system?
No. We bring Dynamics 365 data in through the native Fabric Link mechanism, and thanks to shortcuts the data is not physically copied with every query. The ERP system experiences no additional transactional load, and the data on the platform stays current in near real time.
Is AI on our data safe?
Data Agent operates in the context of the user's identity and inherits their permissions, including row-level visibility restrictions. It answers solely on the basis of data the person asking already has access to, and the data does not leave your organization.
Will our team be able to maintain the platform on its own?
Yes, and that is the goal. We share knowledge throughout the project, consolidate it with training for key users and complete documentation, and after go-live we provide a support package for the stabilization period. We design the solution so that its further development does not require our permanent presence.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Napisz, z czym przychodzisz: wdrożenie, migracja, rozwój systemu albo pytanie, na które szukasz odpowiedzi. Wracamy z konkretną propozycją następnego kroku, nie z prezentacją handlową.































