Praktische Use Cases für Azure OpenAI in Data-Projekten

Warum KI in Data-Projekten gerade jetzt spannend ist

Hast du schon einmal vor einem riesigen Datenberg gesessen und dich gefragt, wie du daraus schnell wirklich brauchbare Erkenntnisse ziehen kannst? Genau an diesem Punkt kommt Azure OpenAI ins Spiel. Denn während klassische Data-Analytics-Tools dir Zahlen liefern, kann KI diese Zahlen in echten Kontext setzen. Und zwar automatisch. Allerdings reicht es nicht, einfach ein Modell zu trainieren und es irgendwo laufen zu lassen. Vielmehr musst du dir überlegen, wie du Azure OpenAI konkret in deine Projekte einbindest, ohne dass es ein reines „Proof-of-Concept“ bleibt.

In diesem Artikel schauen wir uns konkrete, praxisnahe Anwendungsfälle an, die du direkt in Projekte integrieren kannst. Dabei ist egal, ob du im Bereich Business Intelligence, Data Engineering oder Data Science unterwegs bist. Du wirst sehen, dass Azure OpenAI nicht nur für Chatbots taugt, sondern auch tief in Microsoft Fabric, Power BI oder Data-Governance-Prozesse eingreifen kann.

Was ist Azure OpenAI?

Azure OpenAI ist der Azure-gehostete Zugang zu OpenAI-Modelle wie GPT-4, GPT-3.5 und DALL·E. Der Vorteil gegenüber der direkten Nutzung von OpenAI liegt nicht nur in der Integration in Azure Security und Compliance, sondern auch darin, dass du die Dienste direkt in deine bestehenden Azure-Services wie Azure Data Factory oder Microsoft Fabric einbinden kannst.

Im Gegensatz zu reinem Machine Learning musst du dich oft nicht mit komplexem Modelltraining herumschlagen. Stattdessen kannst du vortrainierte Modelle per API ansprechen und sie mit deinen Daten füttern, sei es für Textanalyse, Codegenerierung oder Bilderzeugung.

Use Case 1: Automatisierte Datenbereinigung mit GPT

Einer der größten Pain Points in Data-Projekten ist die Datenqualität. Du kannst zwar mit Tools wie Microsoft Fabric Dataflows oder Azure Data Factory (siehe Einleitung in die Mapping Data Flows der Azure Data Factory) grundlegende Regeln anwenden, aber oft brauchst du komplexere Logik, um Freitextfelder zu säubern, Dubletten zu erkennen oder inkonsistente Formate zu korrigieren.

Mit Azure OpenAI kannst du beispielsweise eine Pipeline bauen, in der Rohdaten zunächst ins OneLake von Microsoft Fabric geladen werden, danach per API an GPT geschickt werden, um Formatierungen zu harmonisieren. Das kann so aussehen:

Beispiel in Python:

import openai
import os

openai.api_type = "azure"
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
openai.api_version = "2023-05-15"
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

response = openai.ChatCompletion.create(
    engine="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bereinige die folgenden Kundendaten und formatiere sie einheitlich."},
        {"role": "user", "content": "Max Mustermann, Tel: +49 0172-123456, München; mustermann@example.com"}
    ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

Dadurch kannst du nicht nur Tippfehler korrigieren, sondern auch semantische Harmonisierung erreichen. Dies ist etwas, das klassische ETL-Tools oft nicht oder nur erschwert leisten.

Use Case 2: Generierung von Business-Insights in Power BI

Oft hast du in Power BI schon ein Dashboard, aber die Interpretation der Daten bleibt beim Anwender hängen. Warum nicht Azure OpenAI nutzen, um automatisch Textzusammenfassungen zu erzeugen, die direkt im Report erscheinen?

Hier kommt die Integration mit Microsoft Fabric ins Spiel. Denn Fabric kann Datenmodelle bereitstellen, die du per REST-API an Azure OpenAI übergibst, um Natural Language Summaries zu generieren. Mehr dazu findest du im Beitrag Datamart in Power BI.

Beispiel: Ein Verkaufsdashboard zeigt Umsätze pro Region. GPT kann automatisch schreiben: „Im letzten Quartal erzielte die Region Süd einen Umsatzanstieg von 12 %, hauptsächlich getrieben durch das neue Produkt XY.“

Das spart Zeit, erhöht die Akzeptanz bei nicht-technischen Nutzern und bringt echten Mehrwert.

Use Case 3: Data-Governance & Klassifizierung

Gerade bei sensiblen Daten ist es wichtig, Inhalte nach Compliance-Anforderungen zu klassifizieren. Azure OpenAI kann hier in Kombination mit Microsoft Purview (siehe Microsoft Purview) eingesetzt werden, um Textinhalte oder Metadaten automatisch zu taggen.

Du kannst beispielsweise E-Mail-Inhalte oder Vertragsdokumente durch GPT analysieren lassen, um zu bestimmen, ob personenbezogene Daten enthalten sind – und sie entsprechend zu kennzeichnen.

Use Case 4: Automatisierte Dokumentation von Pipelines

Wer kennt es nicht: ETL-Prozesse sind fertig, aber die Dokumentation hinkt hinterher. Mit Azure OpenAI kannst du Code oder JSON-Definitionen deiner Data Factory bzw. Fabric Dataflows analysieren lassen und daraus automatisch technische Dokumentation erzeugen. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass die Dokumentation immer aktuell bleibt.

Use Case 5: KI-gestützte Betrugserkennung

In Finanz- oder E-Commerce-Projekten kannst du Azure OpenAI nutzen, um Transaktionen semantisch zu bewerten. Zwar gibt es für Betrugserkennung klassische Machine-Learning-Ansätze (siehe Betrugserkennung per Python mit KI), aber GPT kann zusätzlich Muster in Textkommentaren oder Kundenkommunikation erkennen, die auf verdächtige Aktivitäten hinweisen.

Integration in Microsoft Fabric und warum das besonders spannend ist

Microsoft Fabric bringt mit OneLake eine zentrale Datenspeicherlösung, die perfekt zu Azure OpenAI passt. Du kannst Daten in OneLake ablegen, sie mit Fabric Data Engineering aufbereiten und dann direkt per API an GPT geben. Das bedeutet: Keine komplizierte Zwischenlagerung, keine doppelten Datenkopien.

Mehr dazu findest du im Artikel Was unterscheidet den OneLake? und Security in Microsoft Fabric.

Was du mitnehmen solltest

Azure OpenAI ist nicht nur ein „cooles Tool“, sondern kann echte Produktivitäts-Booster in Data-Projekten sein. Egal ob Datenbereinigung, Insight-Generierung, Governance oder Dokumentation: mit der richtigen Integration in Microsoft Fabric und Power BI kannst du Prozesse drastisch beschleunigen.

Call-to-Action

Wenn dich das Thema gepackt hat, probiere doch einfach einen der beschriebenen Use Cases aus. Starte klein, z. B. mit einer automatisierten Datenbereinigung, und erweitere dann Schritt für Schritt. Falls du tiefer in Microsoft Fabric einsteigen willst, schau dir den Beitrag Das ändert sich mit Microsoft Fabric an oder unseren Fabric-Onelake-Guide.