Get Relevant Information in Real-Time with Microsoft Fabric
In a world where businesses are faced with exponential growth in data, it is becoming increasingly difficult to manage it effectively.
The number of data sources and different ways of collecting data continue to increase, adding to the complexity.
A Gartner study found that as many as 74% of organizations are actively seeking new tools for information automation. This explains why the data fabrics market is currently such an important technology trend.
In this blog, we explain how Microsoft Fabric can help you extract real-time relevant information from your data.
Getting the Best Out of Your Data
Data and analytics are evolving at a rapid pace.
With the rise of generative AI, it is more important than ever to make autonomous decisions in real-time.
Each new trend brings new services that must be manually integrated into existing data solutions, increasing both cost and complexity. This is where Microsoft Fabric comes in. It simplifies data environments by providing a unified platform, powered by AI and constantly evolving.
With Fabric, you can spend less time integrating and managing data assets, and more time extracting value from your data.
Benefits of Microsoft Fabric:
Unified platform: Combined with Power BI, Synapse and Data Factory, it provides an all-in-one SaaS solution.
⚙️ Reduced cost and complexity: Simplifies integrating analytics services and managing data.
End-to-end security and governance: Provides better data management and protection.
The Power of Real-Time Data
One of the biggest advantages of Microsoft Fabric is the ability to analyze data in real-time and extract value, all from a single platform.
Some recent additions to Fabric’s workloads make this even more powerful and flexible:
Real-Time Intelligence: Provides the ability to analyze and process large amounts of data and respond immediately to events within your organization.
New tools for developers: Consider the Fabric Workload Development Kit and APIs such as GraphQL™ that enable more powerful solutions.
Data Workflow in Azure Data Factory: Allows you to create, schedule and monitor data pipelines using Python.
Real-Time Intelligence: Deciding at the Right Moment ⏱
With Real-Time Intelligence, Microsoft Fabric provides an end-to-end experience for processing streaming data without having to download it first.
Benefits of Real-Time Intelligence:
⚡ Ingestion and transformation of streaming data with high granularity.
Real-time querying for immediate feedback and actions.
Automatic actions: Such as alerting managers or restarting jobs in case of data processing errors.
The Real-Time Hub, part of this workload, allows you to discover, manage and use real-time data from both Microsoft sources and third parties.
Some applications of Real-Time Intelligence:
Automotive
Production
IoT systems
Fraud detection
Management of business operations.
How to Work with Real-Time Components in Microsoft Fabric. ⚙️
Microsoft Fabric provides a centralized real-time center for managing data in motion.
Here are some key components:
Detection of streaming data: Find all active data streams within Fabric and quickly configure their ingestion.
Connect to streaming data: Capture, transform and route large volumes of real-time data to the right targets without writing code.
Storage and Analysis: The Eventhouses engine provides fast, complex analytical queries on structured and unstructured data.
Data visualization: Bring your data to life with Power BI reports and real-time dashboards.
Take actions: Use alerts to monitor data changes and automatically take actions when certain patterns are detected.
Why is Real-Time Analysis So Important?
In the modern business world, users are accustomed to interactive, on-demand and virtually unlimited access to data.
This has led to the demand for a better user experience, with real-time data analytics playing a key role.
With real-time analytics, companies can:
Responding quickly to changes
Proactively resolve potential problems
Dynamically adjust strategies based on real-time insights
Don’t wait any longer and take the next step in your data management!
![/ Hero Voor Verzenden.html HTML maak synccommanodo Je stuurde de HTML-bron, niet de PNG. Ik heb die HTML zelf gerenderd en het resultaat bekeken. Het beeld is akkoord. Wat ik heb gecontroleerd Maat en fonts: exact 1200x900. Halogen 900 en Bilo 300 en 500 laden uit het bestand zelf, zonder vervangend lettertype. Inhoud: kicker “BLOG · VOOR VERZENDEN”, de kop in wit en limoengroen, en de chatkaart met “dossier” omlijnd en het label “gevoelig”. Er is geen maskering en er staan geen merknamen in. Opmaak: de kop raakt de kaart niet en de certificeringsregel is volledig. Randen: de hoekpixels zijn paars, niet de controlekleur #160a2e. Er is dus geen rand van de pagina mee geëxporteerd. Het PNG-bestand gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png heb ik je gestuurd. Zet het in je Downloads en draai dan: powershell cd C:\repos\ALTA-ICT git pull --rebase $b = "docs\Projecten\social-campagnes\Week 43 - Voor Verzenden\Blog" $f = Get-Item "$env:USERPROFILE\Downloads\gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png" Add-Type -AssemblyName System.Drawing $i = [System.Drawing.Image]::FromFile($f.FullName); "{0}x{1}" -f $i.Width, $i.Height; $i.Dispose() Copy-Item $f.FullName "$b\" -Force git add -- "$b\gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png" git diff --cached --name-only git commit -m "Blog 43: bloghero gevoelige gegevens voor verzenden" git log origin/master..master --oneline Verwachting: 1200x900, dan één bestandsnaam, daarna één of twee commits. Twee commits als de editie 15-hero nog niet gepusht is. Plak de output terug, daarna push je. In WordPress, bij blog 43: Uitgelichte afbeelding: upload dit bestand, met de alt-tekst uit de plakklaar. Controleer na het uploaden dat de bestandsnaam geen -1 heeft gekregen. De kanaalvarianten van blog 43 maak je pas als de blog live staat. De prompt staat in de plakklaar. geef me blog 43 om te maken zoals het moet in wordpress Hieronder staat alles voor WordPress, in de volgorde van de editor. Ik gebruik variant B, zonder test. Plak elke HTML in het tabblad Tekst en schakel nooit over naar Visueel. 1. Nieuw bericht Ga naar Berichten, Nieuw bericht. 2. Titel Gevoelige gegevens in AI-chat, Teams en WhatsApp: het moment vóór verzenden 3. Veld Introductie (tabblad Tekst) html Bij een datalek denk je aan een hacker. In de praktijk begint het vaak met Ctrl+V: een stuk uit een dossier in de verkeerde chat, de verkeerde mail, of een AI-tool die de tekst "even netjes maakt". Er is geen kwade wil. Er is haast, en een knop die te dichtbij zit. Deze blog gaat over dat ene moment vlak voor verzenden: wat kun je dan nog tegenhouden, en wie ziet het? 4. Veld Omschrijving (tabblad Tekst) html Waar Microsoft 365 ophoudt In de blog over Microsoft Purview zag je wat Business Premium al beschermt: mail en de bestanden in OneDrive en SharePoint. Een bestand dat je in Teams deelt, valt daar ook onder. Het chatbericht in Teams niet. DLP voor Teams-chat vraagt volgens Microsoft een E5-licentie. En een AI-chat in de browser of een app op de laptop ziet Microsoft helemaal niet. AI-chat en geheimhouding Een medewerker plakt een brief aan een cliënt in een gratis AI-chat, met zijn privéaccount, om hem beter te formuleren. Naam, adres en de reden van het dossier gaan mee, naar een dienst waarmee je organisatie geen verwerkersovereenkomst heeft. Verbieden werkt slecht. De tool blijft handig, en wie hem niet mag gebruiken, gebruikt hem stiekem. Beter: weten welke AI-tools je team gebruikt, en per tool afspreken wat erin mag. WhatsApp is geen dossier De wijkverpleegkundige stuurt een foto naar de collega die de dienst overneemt. De installateur appt de klant een offerte met diens adres. Het werkt snel, en het gebeurt vaak op een privételefoon. Daarmee staan zakelijke gegevens op een apparaat dat de organisatie niet beheert, in een app die ze niet kan archiveren. Vertrekt de medewerker, dan vertrekken de gesprekken mee. Een alternatief moet net zo snel zijn, anders gebruikt niemand het. Een waarschuwing op het juiste moment Een training over datalekken vergeet je in een week. Een melding op het moment van verzenden niet. In Outlook kan Microsoft 365 dat al: staat er een gevoelig gegeven in een mail, dan verschijnt bovenaan een melding nog voor de mail vertrekt. Voor chat en voor apps buiten Microsoft heb je daarvoor software op het apparaat nodig. Beschermen zonder meekijken Elke vorm van datalekpreventie roept bij medewerkers en ondernemingsraad één vraag op: leest de werkgever mee? Stel die vraag zelf, vóór je iets kiest. Een melding per soort gegeven is genoeg om een lek te voorkomen. Namen en berichtinhoud zijn daarvoor niet nodig. Begin met een AI-overzicht Je hoeft niet met software te beginnen. Begin met een lijst van de AI-tools die je team gebruikt, waarvoor, en met welke gegevens. Vaak staan er tools op die niemand had verwacht. De Europese AI-verordening legt de markering van AI-output bij de aanbieders. Sinds augustus moeten zij wat hun AI maakt machineleesbaar markeren; voor tools die al eerder op de markt waren, loopt de overgang tot 2 december. Dat is hun plicht. Jouw taak is weten wat je gebruikt. Het AI-Register geeft geen juridisch oordeel. Wel maakt het in ongeveer tien minuten een overzicht van je AI-tools met de transparantieteksten, als drie documenten in je mail. Zo doen wij het We beginnen met het AI-overzicht en de afspraken per tool. Daarna zetten we Purview aan voor mail en bestanden. Het gat buiten Microsoft vullen we met datalekpreventie op het apparaat, als add-on bij de moderne werkplek. We werken zelf onder ISO 27001:2023, ISO 9001:2015 en NEN 7510:2024. Veelgestelde vragen Mag een medewerker een AI-chat gebruiken voor werk? Dat bepaal je zelf, per tool. Leg vast welke tools mogen en welke gegevens er niet in horen. Een zakelijk abonnement met een verwerkersovereenkomst is iets anders dan een gratis versie met een privéaccount. Beschermt Business Premium Teams? Bestanden die je in Teams deelt wel, want die staan in SharePoint of OneDrive. Het chatbericht zelf niet; daarvoor vraagt Microsoft E5. Moet ik AI-output zelf markeren? De markering van AI-output is een plicht van de aanbieder van de AI-tool. Voor jou telt dat je weet welke tools je gebruikt en wat je erin stopt. Conclusie Het lek begint met plakken, niet met een hacker. Microsoft 365 beschermt mail en bestanden; de chat, de AI-tool en de app op de laptop vallen erbuiten. Begin met een overzicht van wat je team gebruikt en spreek per tool af wat erin mag. Wil je het moment vóór verzenden bespreken? Plan een gesprek met ALTA-ICT. 5. CTA-knop (als je thema een knopveld heeft) Tekst: Het moment vóór verzenden bespreken Link: https://alta-ict.nl/contact?utm_source=blog&utm_medium=referral&utm_campaign=voorverzenden&utm_content=blog43-cta 6. Uittreksel Een datalek begint vaak niet bij een hacker, maar bij plakken. Wat er gebeurt als een medewerker gegevens in een AI-chat, een Teams-chat of WhatsApp zet, waar Microsoft 365 ophoudt, en waarom je begint met een overzicht van de AI die je team gebruikt. 7. Categorie: Beveiliging. Zet geen andere categorie aan. 8. Uitgelichte afbeelding Upload gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png. Controleer daarna dat de bestandsnaam in de mediabibliotheek geen -1 heeft gekregen. Alt-tekst: Hero bij de blog over gevoelige gegevens vóór verzenden: een chatinvoerveld met de zin Hierbij het dossier van de cliënt, waarin het woord dossier omlijnd is en gemarkeerd als gevoelig.](/media/uploads/2026/10/gevoelige-gegevens-ai-chat-verzenden.png?width=600 "Sensitive Information in AI Chat, Teams, and WhatsApp: The Moment Before Sending")
