Funktionsübergreifendes Reporting und KI-basierte Analyse mit modernen Datenplattformen
Bei sehr hohen Datenmengen und steigender Komplexität stößt die Datenaufbereitung in Excel oft an ihre Grenzen. Viele Unternehmen suchen daher nach einer integrierten Datenplattform für ihr Reporting und operative Ad-hoc-Analysen. Sie scheuen aber wegen des hohen Aufwands und der Kosten die Investition in ein „klassisches“ Data Warehouse. Hier bietet Microsoft mit der neuen Plattform Fabric, eine Lösung, die viele der bisherigen Azure- und Power-BI-Funktionalitäten noch stärker miteinander verzahnt und einfacher kombinieren lässt. Power BI, bereits etabliert und weit verbreitet, wird somit im Sinne einer Datenplattform weiter ausgebaut.
Datenmanagement neu definiert: Microsoft Fabric
Mit der umfassenden Datenplattform Microsoft Fabric lassen sich Daten einfacher verarbeiten und analysieren. Es unterstützt Unternehmen so, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Durch die stärkere Integration bisheriger Azure-Services werden die Datenverarbeitungsprozesse auf einer Plattform gebündelt. Als End-to-End-Datenplattform deckt es alle Aspekte der Analyseanforderungen eines Unternehmens ab – von der Datenaufbereitung bis zur Erstellung aussagekräftiger Berichte. Die Lösung kommt sowohl Data Engineers als auch Data Analysts und Endanwendern zugute und ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung.
Nahtlose Datenintegration und Zusammenführung
Ein Schmerzpunkt bei der Datenanalyse in Excel – aber auch bei der Datenverarbeitung in klassischen Data-Warehouse-Strukturen – sind die aufwendigen Schritte, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Microsoft Fabric revolutioniert diese Vorgehensweise mit dem OneLake. Fabric ermöglicht eine nahtlose Integration und Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie z. B. ERP-, Verkaufs- oder Produktionsdaten in einer einzigen Plattform. Manuelle Konsolidierungen sind nicht mehr nötig – mit Fabric haben Sie alle relevanten Daten an einem Ort. Zudem verwendet Fabric offene Datenformate wie Delta Lake und Parquet, um die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden und die Duplizierung sowie die Verwaltung von Daten zu reduzieren. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, Daten effizient zu nutzen und sukzessive eine unternehmensweite Datenplattform aufzubauen.
Effiziente Ad-hoc-Analysen dank KI-Unterstützung
Der in Fabric integrierte Copilot basiert – wie weitere bekannte KI-Tools – auf sogenannten Large Language Modellen. Diese sind auf die Verarbeitung und Generierung von menschlicher Sprache spezialisiert und trainiert. Die KI-Unterstützung durch Copilot bietet Endanwendern beispielsweise einen Mehrwert bei der Durchführung von Ad-hoc-Analysen. Ad-hoc-Analysen sind oft kurzfristige und spontane Untersuchungen von Daten, die auf spezifische Fragen oder Anforderungen reagieren. In solchen Situationen ist es entscheidend, schnell auf die Daten zugreifen zu können und diese effizient zu analysieren, um zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Mit Copilot können Endanwender ihre Analyseanfragen in natürlicher Sprache formulieren, ohne die Notwendigkeit, komplexe Codes manuell zu schreiben. Die natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht es Benutzern, ihre Anforderungen direkt in verständlichen Worten einzugeben und die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, sich mit der Syntax und den Befehlen verschiedener Programmiersprachen auseinandersetzen zu müssen.
Leistungsstarke Analysefunktionen für tiefere Einblicke, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit Ihrer Analysen
Während Excel grundlegende Analysefunktionen bietet, stößt es bei komplexeren Analysen schnell an seine Grenzen. Power BI war hier in der Vergangenheit oftmals das nächste Tool der Wahl. Microsoft Fabric hingegen bietet leistungsstarke Funktionen, die weit über einfache Berechnungen hinausgehen. Mit Fabric können Data-Analysten komplexe Abfragen tätigen, detaillierte Datenanalysen durchführen und sogar maschinelle Lernmodelle entwickeln, um tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Ein weiterer entscheidender Vorteil von Fabric, bspw. gegenüber Excel, ist die Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Excel ist in der Regel auf begrenzte Datensätze und kleinere Analyseprojekte ausgelegt. Microsoft Fabric hingegen ermöglicht es, auch große Datenmengen zu bewältigen und komplexe Analysen in Echtzeit durchzuführen.
Eine Datenrückschreibung ist mit den integrierten Funktionalitäten aktuell nur über zertifizierte Microsoft-Partner möglich und muss bei Bedarf über zusätzliche Abonnements hinzugebucht werden.
Sicherheit und Datenschutz
Bei der Datenanalyse ist die Sicherheit der sensiblen Unternehmensdaten von Bedeutung. Microsoft Fabric bietet eine umfassende Sicherheitsarchitektur und erfüllt strenge Datenschutzrichtlinien. So ist sichergestellt, dass Ihre Daten in Fabric geschützt sind und nur von autorisierten Benutzern eingesehen und bearbeitet werden können.
Kosteneinsparungen durch optimierte Ressourcennutzung
Bisherige Datenplattformen kombinieren oft Produkte verschiedener Anbieter, was zu ineffizienter Nutzung von Rechenkapazität führen kann. Mit Fabric wird der Erwerb und die Verwaltung von Ressourcen vereinfacht. Unternehmen können einen einzigen Pool an Rechenleistung nutzen, der alle Fabric-Anwendungen unterstützt. Dadurch können ungenutzte Kapazitäten von anderen Workloads verwendet werden, was zu Kosteneinsparungen führen kann.
Nutzen Sie das Know-how unserer Experten
Unternehmen, die Power BI und Azure bereits im Einsatz haben, empfehlen wir die Public-Preview-Phase abzuwarten und – für die Early Adopters – die neuen Funktionalitäten anhand eines überschaubaren Anwendungsfalls zu testen. Hierdurch werden Sie mit den neuen Funktionalitäten vertraut und können gleichzeitig eine Strategie der künftigen Nutzung von MS Fabric erarbeiten: Praxisnah und mit Machbarkeitsanalysen gekoppelt.
Sind Sie interessiert an einem Austausch? Gerne evaluieren wir gemeinsam mit Ihnen Ihre konkreten BI-Technologie-Bedürfnisse und entwickeln eine gemeinsame Strategie für den Aufbau Ihrer Datenplattform.
