Predictive Analytics in Microsoft Fabric: Warum KI deine Entscheidungen besser macht

Warum fällt es Unternehmen oft schwer, Entwicklungen rechtzeitig zu erkennen? Meist liegt es nicht an fehlenden Daten, sondern an fehlender Klarheit. Daten liegen verteilt in Systemen, Analysen dauern lange und Prognosen basieren häufig auf vereinfachten Modellen. Genau hier setzt KI-gestützte Predictive Analytics an. Sie macht Daten verständlich, Entwicklungen früh sichtbar und Entscheidungen deutlich verlässlicher.

Mit Microsoft Fabric wird dieser Ansatz nicht nur technisch einfacher, sondern strategisch wertvoller. Fabric vereint Datenhaltung, Analyse, Automatisierung und Machine Learning auf einer Plattform – ideal, um KI in den Unternehmensalltag zu bringen.

Was bedeutet Predictive Analytics – und warum spielt KI hier die Hauptrolle?

Predictive Analytics beschreibt die Analyse historischer Daten, um zukünftige Ereignisse möglichst präzise vorherzusagen. KI-Modelle erkennen Muster, die in klassischen Reports unsichtbar bleiben: Trends, saisonale Effekte, Ausreißer oder Zusammenhänge zwischen variablen Datenpunkten.

Sie:

• erkennt komplexe Muster
• passt sich fortlaufend an neue Daten an
• verbessert Prognosen kontinuierlich
• liefert Wahrscheinlichkeiten statt starrer Werte

So entsteht ein Verständnis der Zukunft, das nicht spekulativ wirkt, sondern datenbasiert ist.

Warum Predictive Analytics in Microsoft Fabric besonders effektiv ist

Fabric bringt alle Bausteine zusammen, die moderne KI-Analysen benötigen. Eine zentrale Datenbasis über OneLake, integrierte Machine Learning-Tools, automatisierbare Prozesse, klare Governance und direkte Visualisierung in Power BI. Dadurch wird aus einem methodischen Konzept ein produktiver Prozess.

Die wichtigsten Vorteile:

• Zentrale Datenhaltung ohne Silos
• Direkte Integration von Machine Learning-Modellen
• Automatisierte Pipelines für aktuelle Daten
• Sichere Governance mit Purview
• Nahtloser Übergang von Datenvorbereitung zu Modelltraining und Reporting

In der Praxis bedeutet das: Der Weg von der Idee zur fertigen Prognose wird kürzer, stabiler und leichter wartbar.

Wo KI-gestützte Predictive Analytics heute schon echten Nutzen liefert

Die im Beitrag „KI im Finanzwesen: 5 Anwendungen, die deine Prozesse messbar verbessern“ beschriebenen Anwendungsfälle zeigen, wie breit KI im Finanzwesen eingesetzt wird – und warum Predictive Analytics zu einem zentralen strategischen Werkzeug wird.

KI verbessert u. a.:

• Umsatzprognosen (Automated Forecasting) durch Mustererkennung in Zeitreihen
• Budgetgenauigkeit (Anomaly Detection), indem Abweichungen früh sichtbar werden
• Cashflow-Planungen, weil Zahlungsverhalten besser verstanden wird
• Risikomanagement, indem ungewöhnliche Transaktionen schneller auffallen

Diese Beispiele verdeutlichen, wie KI aus historischen Daten Zukunftsszenarien entwickelt, die nicht nur genauer, sondern auch handlungsrelevant sind.

So startest du mit Predictive Analytics in Fabric

Wer schnelle und verlässliche Ergebnisse möchte, sollte strukturiert vorgehen. Fabric unterstützt dabei jede Phase — von Datenintegration bis Modellbetrieb.

1. Datenarchitektur aufsetzen
Eventhouse, Lakehouse oder Warehouse als Basis für saubere Datenhaltung.

2. Datenquellen anbinden
OneLake kontinuierlich mit internen und ggf. externen Daten versorgen.

3. Transformieren und vorbereiten
Datenqualität ist entscheidend für jede KI-Prognose.

4. Machine-Learning-Modelle erstellen
Fabric bietet AutoML und Notebooks für unterschiedliche Modellansätze.

5. Ergebnisse visualisieren und teilen
Power BI macht Prognosen verständlich und teamfähig.

Wenn die Architektur steht, lassen sich weitere KI-Use-Cases schrittweise ergänzen – genau wie im Referenzbeitrag beschrieben.

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Microsoft Fabric im Data Engineering für Business Intelligence – So entfesseln Sie verborgene Potenziale

Kennst du das auch? Du hast Unmengen an Daten aus verschiedensten Quellen, aber irgendwie fehlt das große Ganze. Du jonglierst zwischen Data Lakes, Data Warehouses und ETL-Prozessen, während Business Intelligence-Anfragen immer schneller beantwortet werden sollen. Dabei wünschst du dir ein zentrales Werkzeug, das sowohl Data Engineering als auch BI nahtlos zusammenbringt. Genau hier setzt Microsoft Fabric an. Es entfaltet dabei in Verbindung mit OneLake ein enormes Potenzial.

Denn während klassische BI-Tools oft auf fertige Datenmodelle warten müssen, erlaubt Microsoft Fabric es dir, Rohdaten effizient zu transformieren, zu modellieren und direkt für Analysen bereitzustellen. Das ist nicht nur schneller, sondern auch flexibler. Damit ist es ein echter Gamechanger für datengetriebene Unternehmen.

Was ist Microsoft Fabric und warum spricht gerade jeder darüber?

Microsoft Fabric ist im Kern eine integrierte Plattform, die Data Engineering, Data Science, Real-Time Analytics und Business Intelligence in einer einzigen Umgebung vereint. Das Besondere dabei ist, dass du nicht mehr zwischen verschiedenen Services wie Azure Synapse, Data Factory und Power BI wechseln musst. Stattdessen bietet Fabric eine gemeinsame Grundlage – den OneLake – als zentrales Speichersystem für alle Daten.

OneLake funktioniert ähnlich wie ein klassischer Data Lake, ist jedoch tief mit den restlichen Fabric-Komponenten verzahnt. Das bedeutet, dass du Daten nur einmal speichern musst und sie danach in unterschiedlichen Workloads nutzen kannst, ohne unnötige Kopien zu erzeugen. Außerdem sorgt die Integration mit Direct Lake Mode dafür, dass Power BI-Reports direkt auf den im Lake gespeicherten Daten arbeiten können, ganz ohne zusätzliche Ladeprozesse.

Du fragst dich vielleicht, wie das im Alltag aussieht. Stell dir vor, du hast Sensordaten aus einer IoT-Umgebung, Verkaufszahlen aus einem ERP-System und Kundenfeedback aus sozialen Medien. Mit Microsoft Fabric kannst du all diese Datenquellen in OneLake zusammenführen, sie bspw. mithilfe der Data Factory transformieren und anschließend in einem Lakehouse oder Warehouse für BI-Analysen verfügbar machen.

Die Rolle von Data Engineering in Microsoft Fabric

Data Engineering ist die Grundlage für jede hochwertige BI-Lösung. Ohne solide Datenpipelines bringt dir das schönste Dashboard wenig. Mit Microsoft Fabric kannst du diese Pipelines direkt im integrierten Data Factory-Modul entwickeln. Dabei profitierst du von:

• Code-freien Dataflows, die du visuell zusammenstellst (ideal für schnelle Prototypen).
• Notebooks mit PySpark, SQL oder R, wenn du lieber programmatisch arbeitest.
• Automatisierter Datenintegration zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen.

Ein Beispiel: Angenommen, du möchtest Verkaufsdaten aus verschiedenen Ländern vereinheitlichen. Du kannst in Fabric einen Pipeline-Schritt definieren, der alle Datensätze in ein einheitliches Währungsformat konvertiert, ein zweiter Schritt bereinigt fehlerhafte Einträge und ein dritter Schritt lädt die Daten ins Lakehouse. Von dort aus können Analysten sofort loslegen.

Einen praktischen Überblick über die Unterschiede zwischen Lakehouse und Warehouse findest du übrigens hier: Lakehouse vs. Warehouse.

Business Intelligence mit Microsoft Fabric – mehr als nur Dashboards

BI lebt von schnellen, präzisen Erkenntnissen. Mit Microsoft Fabric wird dieser Prozess deutlich effizienter, weil du Daten nicht erst mühsam exportieren oder in ein separates BI-Tool laden musst. Stattdessen greift Power BI direkt auf OneLake zu. Das spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch die Gefahr von Dateninkonsistenzen.

Beispielsweise kannst du mit Dynamic Format Strings in Power BI (mehr dazu hier) unterschiedliche Darstellungsformate je nach Kontext definieren. Das Ganze geht ohne komplizierte Workarounds. Das ist besonders hilfreich, wenn du internationale Berichte erstellst, die unterschiedliche Währungs-, Datums- oder Maßeinheiten verwenden.

OneLake im Detail: der Motor hinter Microsoft Fabric

Der OneLake ist so etwas wie das „OneDrive für Daten“. Alle Fabric-Workloads greifen auf diesen zentralen Speicher zu. Das bedeutet, dass du keine redundanten Datensilos mehr hast. Das ist nicht nur praktisch, sondern auch kosteneffizient, gerade wenn du große Datenmengen verarbeiten musst.

Ein wesentlicher Vorteil ist die Unterstützung des Delta-Formats, das sowohl schnelle Abfragen als auch inkrementelle Updates ermöglicht. Dank dieser Architektur kannst du auch historische Daten effizient speichern und analysieren.

Falls dich interessiert, wie OneLake im Zusammenspiel mit Power BI funktioniert, schau dir diesen Beitrag an: OneLake für Power BI Desktop.

Beispiel-Pipeline – Vom Rohdatenimport bis zum Dashboard

Lass uns das Ganze einmal konkret durchspielen:

1.Datenquelle anbinden

Du verbindest ERP-Daten per SQL-Connector und IoT-Daten per Event Hub mit Fabric.

2. Transformation

Mit der Fabric Data Factory werden die Daten bereinigt, normalisiert und ins Delta-Format konvertiert.

3. Speicherung in OneLake

Alle transformierten Daten landen zentral im Lakehouse.

4. Visualisierung

Power BI greift direkt im Direct Lake Mode auf das Lakehouse zu und erstellt interaktive Dashboards.

Sicherheit und Governance – unverzichtbar im Unternehmenskontext

Natürlich bringt es wenig, wenn Daten schnell verfügbar sind, aber Sicherheits- oder Compliance-Anforderungen nicht erfüllt werden. Hier kommt die Integration mit Microsoft Purview ins Spiel. Purview übernimmt die Datenklassifizierung, Zugriffssteuerung und sorgt für lückenlose Audits.

Mehr Details zur Sicherheit in Fabric findest du hier: Security in Microsoft Fabric.

Warum Microsoft Fabric gerade für BI-Teams spannend ist

Viele BI-Teams kämpfen mit fragmentierten Datenlandschaften. Mit Microsoft Fabric wird dieser Flickenteppich durch eine einheitliche Plattform ersetzt. Das bedeutet:

• Schnellere Time-to-Insight
• Weniger manuelle Datenvorbereitung
• Bessere Zusammenarbeit zwischen Data Engineers und Analysten

Und ganz ehrlich: Wer möchte nicht lieber mit einer zentralen Lösung arbeiten, anstatt zwischen fünf Tools hin- und herzuspringen?

Fazit? Zeit, die Potenziale zu entfesseln!

Microsoft Fabric ist kein weiteres isoliertes Tool, sondern ein Ökosystem, das Data Engineering und Business Intelligence zusammenführt. Gerade die Kombination aus OneLake und Direct Lake Mode macht es möglich, Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren, ohne Performance-Einbußen.

Wenn du bisher mit langen Ladezeiten, komplexen ETL-Prozessen oder inkonsistenten Daten gekämpft hast, solltest du Fabric unbedingt ausprobieren.

Starte sofort durch

Falls dich das Thema begeistert und du tiefer einsteigen möchtest, empfehle ich dir, direkt mit einer kleinen Testumgebung zu starten. Importiere eine deiner bestehenden Datenquellen in OneLake, baue eine einfache Pipeline in der Data Factory und visualisiere die Ergebnisse in Power BI. Du wirst überrascht sein, wie schnell du Ergebnisse siehst.

Und wenn du mehr praxisnahe Tipps suchst, wir haben in unserem Blog eine Menge Inhalte rund um Fabric:

• Medallion-Architektur in Microsoft Fabric
• Das ändert sich mit Microsoft Fabric
• Data Governance in Fabric

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Jeder, der mit Daten arbeitet, kennt die Situation: In einer Liste stecken dutzende oder gar hunderte Produkte, Kunden oder Projekte. Aber am Ende interessiert meist nur eines: Wer sind die Spitzenreiter, und wie viel macht der ganze Rest noch aus?

Genau hier hilft ein beliebtes Muster in Microsoft Fabric und Power BI – Top N und der Rest. Damit lassen sich die wichtigsten Elemente übersichtlich darstellen, während alles Übrige automatisch in einer Sammelkategorie landet.

Warum „Top N und der Rest“ so nützlich ist

Statt lange Tabellen durchzugehen, konzentriert man sich sofort auf die wesentlichen Treiber. Typische Fragen lauten zum Beispiel:

• Welche fünf Produkte generieren den meisten Umsatz?

• Welche zehn Kunden sind für den größten Anteil verantwortlich?

• Welche Projekte bringen die höchste Marge?

Die Top-Ergebnisse stechen sofort ins Auge. Gleichzeitig verliert man nicht den Überblick über die Gesamtheit, denn der „Rest“ bleibt mit im Bild.

Beispiel Einwohner in Bundesländern

Ich zeige dir das an einem Beispiel. Das Beispiel ist total einfach. Ich nehme einfach eine Liste der Bundesländer und deren Einwohner mit Stand 2024.

Ich habe nur eine Kennzahl „SummeEinwohner“ definiert. Hier steht nur die Summe drin.

In Power habe ich dann eine Liste als Balkendiagramm. Schon an diesem einfachen Beispiel ist zu erkennen, dass dies nicht besonders übersichtlich ist.

Schlimmer ist es aber als Kreisdiagramm. Der so beliebte Pie-Chart versagt hier vollkommen.

Wir nehmen daher das Balkendigramm und wollen die Darstellung verbessern. Das Ziel soll sein die ersten fünf Bundesländer mit ihren Einwohnern darzustellen. Also bis Hessen. Die restlichen Bundesländer werden zusammengefasst als „Rest“.

Umsetzung in Power BI ohne DAX

Ich kann direkt in Power BI eine Lösung erstellen. Ich setze die Filterung auf die obersten N Elemente. Das geht direkt im Filter für das Visual.

In bestimmten Fällen kann ich hier auch auswählen, dass ich auch eine „Rest“-Ansicht haben will. Leider geht das nicht bei jedem Visual und mir ist bis heute nicht klar, wann es geht und wann nicht. Die Lösung ist daher nicht optimal.

Umsetzung in Power BI mit DAX

Die Umsetzung ist einfacher, als es auf den ersten Blick klingt. Ich gehe nur hin und erstelle eine kleine Tabelle in Power BI. In dieser stehen die Top N Kategorien (also die Bundesländer) und die Einwohner dazu. Ich gehe dann hin und erstelle eine Tabelle in Power BI. In diese stelle ich alles ein, was ich benötige und das Ergebnis kann sich sehen lassen.

Soweit ist die Anforderung erfüllt. Sieht aber ziemlich doof aus. Ich würde doch am liebsten NRW, Bayern, BaWü, Niedersachsen, Hessen und dann erst „alle anderen“ haben. Die Sortierung ist aber nach der Größe der Zahlen. Alternativ nach den Bundeslandnamen.

Damit das auch vernünftig aussieht, ist es sinnvoll eine Sortierung hinzuzufügen. Das geht am Besten mit einer zusätzlichen Spalte in der erzeugten Tabelle.

Jetzt kommt genau das dabei heraus, was ich mir vorgestellt habe. Wahrscheinlich ist das auch dein Wunsch.

Natürlich kannst du das jetzt etwas schöner in anderen Farben darstellen.

Dynamische Steuerung mit Parametern

Noch mehr Flexibilität entsteht, wenn man die Anzahl der Top N nicht fest vorgibt, sondern per Parameter steuerbar macht.

In Power BI lässt sich das über einen sogenannten What-if-Parameter umsetzen. Dieser ermöglicht es, die Zahl der anzuzeigenden Top-Einträge interaktiv per Schieberegler im Report anzupassen.

Damit entscheiden die Report-Nutzer selbst, ob sie lieber drei, fünf oder zehn Top-Einträge sehen möchten.

Das sieht natürlich noch cooler aus.

Fazit

„Top N und der Rest“ ist ein einfaches, aber äußerst wirkungsvolles Muster in Microsoft Fabric und Power BI. Es schafft Klarheit, lenkt den Blick auf das Wesentliche und bietet Anwendern gleichzeitig genug Flexibilität für unterschiedliche Fragestellungen.

Einmal umgesetzt, macht es deine Reports deutlich aussagekräftiger – und sorgt dafür, dass Diskussionen in Meetings sich auf die wirklich wichtigen Punkte konzentrieren.

Und wenn du jetzt auch noch andere Visuals verwendest, dann sieht es noch viel cooler aus.

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KI im Finanzwesen: 5 Anwendungen, die deine Prozesse messbar verbessern

Mal ehrlich: Wie oft hörst du „KI“ und denkst sofort an Roboter, die deinen Job übernehmen? Vergiss das Science-Fiction-Gerede.

Echte KI im Finanzwesen ist viel bodenständiger – und genau deshalb so wirkungsvoll. Keine fliegenden Autos oder superintelligente Maschinen. Stattdessen: smarte Algorithmen, die deine täglichen Finanzprozesse messbar verbessern. Die erkennen, was schief läuft, bevor es zum Problem wird. Die aus Bergen von Daten klare Handlungsempfehlungen machen.

Du kennst das: Wieder drei Wochen auf die Budgetauswertung warten. Rechnungen manuell abtippen. Liquiditätsengpässe, die dich völlig überraschen. Prognosen, die mehr Kaffeesatz-Leserei als Datenanalyse sind.

Was wäre, wenn diese Schmerzpunkte einfach verschwinden würden? Nicht durch komplizierte IT-Revolutionen, sondern durch KI-Anwendungen, die so praktisch sind, dass du sie sofort verstehst und nutzen kannst.

1. Anomalie-Erkennung in Budgets: Nie wieder böse Überraschungen

Das Problem: Drei Wochen warten auf die Monatsauswertung. Dann die Hiobsbotschaft: Budget um 20% überschritten. Viel zu spät für Korrekturen. Dein Team muss wieder erklären, warum die Zahlen so schlecht aussehen.

So löst KI das Problem: Statt wochenlang auf Berichte zu warten, erkennst du kritische Abweichungen sofort. Budget-Überschreitungen über 15%? Dein System meldet sich automatisch. Ungewöhnliche Ausgabenmuster in bestimmten Kostenstellen? Du bekommst einen Alert, bevor das Problem eskaliert.

Wie Microsoft Fabric im Controlling eingesetzt wird: Data Factory lädt kontinuierlich Finanzdaten aus SAP, Excel und anderen Quellen. Dein Lakehouse sammelt historische Budget- und Ist-Daten zentral. Data Science trainiert Machine Learning-Modelle auf normale Ausgabenmuster deines Unternehmens. Real-Time Analytics überwacht laufende Transaktionen und erkennt Anomalien binnen Stunden. Power BI visualisiert Alerts und Abweichungen in Echtzeit.

Konkreter Nutzen: Statt 3 Wochen Wartezeit erkennst du kritische Budget-Überschreitungen binnen Stunden. Dein Controller kann rechtzeitig gegensteuern, bevor kleine Abweichungen zu großen Problemen werden. Das Ergebnis: Budget-Genauigkeit steigt um 25-30%, weil Korrekturen möglich sind, solange sie noch Wirkung zeigen.

2. Automated Forecasting mit Zeitreihenanalyse: Präzise Prognosen statt Bauchgefühl

Das Problem: Deine Umsatzprognosen basieren auf Bauchgefühl und Excel-Tabellen. Saisonale Schwankungen werden übersehen. Externe Faktoren wie Feiertage oder Marktentwicklungen fließen nicht ein. Das Ergebnis: Prognosen, die regelmäßig um 20-30% daneben liegen.

So löst KI das Problem: Deine Umsatzprognosen werden präziser, weil KI saisonale Muster, externe Faktoren und historische Trends gleichzeitig berücksichtigt. Statt Bauchgefühl nutzt du Datenlogik. Das System erkennt, dass deine Verkäufe immer vor bestimmten Feiertagen ansteigen. Oder dass schlechtes Wetter deine Online-Umsätze boostet. Komplexe Zusammenhänge, die manuell unmöglich zu erfassen sind.

Wie Microsoft Fabric das möglich macht: Data Factory integriert externe Daten wie Wetter, Feiertage und Marktindizes mit deinen internen Umsatzdaten. Dein Lakehouse speichert jahrelange historische Zeitreihen strukturiert ab. Data Science nutzt AutoML für Zeitreihenprognosen – ohne dass dein Team programmieren muss. Notebooks ermöglichen individuelle Forecast-Modelle für verschiedene Produktlinien. Power BI stellt Prognosen und Konfidenzintervalle übersichtlich dar.

Konkreter Nutzen: Deine Umsatzprognosen werden um 30-40% präziser durch KI-basierte Mustererkennung. Planungssicherheit steigt massiv. Produktionsplanung, Lagerbestand und Cashflow-Management werden deutlich effizienter. Statt ständig nachzusteuern, triffst du von Anfang an bessere Entscheidungen.

3. Invoice Processing mit OCR: Schluss mit manueller Rechnungserfassung

Das Problem: Hunderte Rechnungen landen täglich in deinem Postfach. Jede wird manuell erfasst, geprüft und kategorisiert. Fehlerquote liegt bei 5-10%. Dein Team verbringt Stunden mit stupider Dateneingabe, statt sich auf Analyse und Optimierung zu konzentrieren.

So löst KI das Problem: Rechnungen werden automatisch erfasst, geprüft und kategorisiert. Dein Team kann sich auf Ausnahmen konzentrieren, statt jeden Beleg manuell zu tippen. OCR-Technologie erkennt nicht nur Text, sondern versteht auch Zusammenhänge. Welche Kostenstelle? Welcher Lieferant? Welche Zahlungsbedingungen? Alles automatisch.

Wie Microsoft Fabric das möglich macht: Data Factory lädt Rechnungs-PDFs automatisch aus Email-Anhängen oder Shared Folders. AI Services nutzen Azure Cognitive Services für OCR und extrahieren Text sowie Strukturdaten. Data Science klassifiziert Rechnungstypen und validiert Plausibilität. Dein Lakehouse speichert sowohl Originaldokumente als auch strukturierte Daten. Power BI zeigt Verarbeitungsstatus und Ausnahmen für dein Buchhaltungsteam.

Konkreter Nutzen: 90% weniger manuelle Eingaben bei 95% Erkennungsgenauigkeit. Bearbeitungszeit pro Rechnung sinkt von 5 Minuten auf 30 Sekunden. Fehlerquote reduziert sich auf unter 1%. Dein Team kann sich endlich auf strategische Aufgaben konzentrieren statt auf Dateneingabe.

4. Fraud Detection: Verdächtige Transaktionen sofort erkennen

Das Problem: Verdächtige Transaktionen werden erst bei Stichprobenkontrollen entdeckt. Dann ist der Schaden oft schon entstanden. Betrugsfälle fliegen erst nach Wochen oder Monaten auf. Komplizierte Regelwerke sind zu starr und übersehen neue Betrugsmaschen.

So löst KI das Problem: Verdächtige Transaktionen werden in Echtzeit erkannt. Nicht durch komplizierte Regelwerke, sondern durch KI-Modelle, die ungewöhnliche Muster sofort identifizieren. Das System lernt, was normal ist – und schlägt Alarm, wenn etwas nicht stimmt. Neue Betrugsmaschen werden automatisch erkannt, ohne dass du Regeln anpassen musst.

Wie Microsoft Fabric das möglich macht: Real-Time Analytics überwacht alle Transaktionen kontinuierlich. Data Science trainiert Anomalie-Modelle auf normale Transaktionsmuster deines Unternehmens. Event Streams verarbeiten Zahlungsströme in Echtzeit. Dein Lakehouse sammelt Transaktionshistorie für kontinuierliches Model-Training. Power BI erstellt Fraud-Dashboards mit Risiko-Scores und Handlungsempfehlungen.

Konkreter Nutzen: Verdächtige Transaktionen werden in Sekunden erkannt, nicht erst nach Wochen. Schadenssumme durch Betrug reduziert sich um 60-80%. False-Positive-Rate liegt unter 2%, weil KI-Modelle viel präziser sind als starre Regeln. Dein Risikomanagement wird proaktiv statt reaktiv.

5. Predictive Cash Flow & Warenkorbanalyse: Liquidität planbar machen

Das Problem: Liquiditätsengpässe überraschen dich regelmäßig. Du weißt nicht, welche Produktkombinationen wirklich profitabel sind. Cashflow-Planung ist mehr Glaskugel als Wissenschaft. Cross-Selling-Potenziale bleiben ungenutzt, weil die Zusammenhänge nicht erkennbar sind.

So löst KI das Problem: Du siehst nicht nur, wie viel Cash du hast, sondern wann kritische Engpässe drohen. Plus: Welche Produktkombinationen deinen Umsatz wirklich treiben. KI analysiert Zahlungsverhalten deiner Kunden, saisonale Schwankungen und historische Muster. Gleichzeitig erkennt sie, welche Produkte oft zusammen gekauft werden und wo Cross-Selling-Potenzial liegt.

Wie Microsoft Fabric das möglich macht: Data Factory kombiniert Verkaufsdaten, Zahlungseingänge und Rechnungsstellungen aus verschiedenen Systemen. Data Science erstellt Cashflow-Prognosen basierend auf Zahlungsverhalten und Saisonalität. Dein Lakehouse speichert Transaktions- und Produktdaten für Market Basket Analysis. Notebooks analysieren Warenkorbmuster und Cross-Selling-Potenziale. Power BI visualisiert Cashflow-Prognosen und Top-Produktkombinationen.

Konkreter Nutzen: 4-6 Wochen Vorlaufzeit bei Liquiditätsplanung. Kreditlinien werden optimal genutzt, weil du weißt, wann du sie brauchst. Cross-Selling-Erfolg steigt um 15-20% durch optimierte Produktbündelung. Finanzplanung wird von reaktiv zu proaktiv.

Warum Microsoft Fabric und arelium-Expertise zusammengehören 🚀

Du fragst dich: Warum funktioniert das alles so gut? Die Antwort liegt in der Kombination aus Microsoft Fabric und tiefem Expertenwissen.

Fabric allein ist mächtig – aber komplex: Ein System für alle KI-Anwendungen. Keine Datensilos mehr. Alle Finanzquellen landen in einem zentralen Lakehouse. Keine Vendor-Lock-ins durch offene Standards und keine Infrastruktur-Kopfschmerzen durch Fully Managed Cloud-Service. Auch gibt es keine Compliance-Risiken durch Built-in Governance und Sicherheit.

Aber hier wird es knifflig: Fabric bietet unendliche Möglichkeiten – genau deshalb brauchst du Expertise. Welche Architektur passt zu deinen Daten? Wie optimierst du Performance und Kosten? Welche Security-Einstellungen sind für deine Branche kritisch?

Das arelium Team begleitet dein Projekt persönlich von der Strategieentwicklung bis zur produktiven Nutzung.

Das Beste daran: Du startest klein, aber strategisch richtig. Ein Use Case nach dem anderen – aber mit einer Gesamtarchitektur, die von Anfang an stimmt. Unser Team sorgt dafür, dass dein erstes Fabric-Projekt nicht nur funktioniert, sondern auch skaliert. Heute automatisierte Rechnungserfassung, morgen Fraud Detection, übermorgen Predictive Analytics. Alles auf einer Plattform, alles nahtlos integriert, alles professionell umgesetzt.

Microsoft Fabric vs. Power BI: Was CFOs wissen sollten

Viele fragen uns: „Reicht Power BI nicht aus?“ Die ehrliche Antwort für Finanzentscheider:

Power BI ist perfekt für: Standard-Dashboards, einfache Berichte, erste BI-Schritte mit überschaubaren Datenmengen.

Microsoft Fabric vs. Power BI wird relevant, wenn du:

• Große Datenmengen aus verschiedenen Systemen zentral verarbeiten willst
• KI-basierte Analysen und Prognosen benötigst
• Echtzeitverarbeitung für kritische Finanzprozesse brauchst
• Eine skalierbare Datenplattform für die Zukunft aufbauen möchtest

Der entscheidende Unterschied: Fabric ist eine komplette Datenplattform mit integriertem Data Lakehouse, während Power BI primär ein Visualisierungstool ist. Für moderne Finanzanalyse mit KI ist Fabric die strategisch richtige Wahl.

Deine nächsten Schritte: Strategisch starten mit professioneller Begleitung

Du musst nicht gleich alle 5 Anwendungen parallel einführen. Smart ist: Mit dem größten Schmerzpunkt anfangen – aber mit der richtigen Beratung.

Hohe Fehlerquote bei Rechnungen? Starte mit Invoice Processing. Mit unserem arelium-Team implementierst du nicht nur eine OCR-Lösung, sondern eine skalierbare Fabric-Architektur, die später für alle anderen Use Cases genutzt werden kann.

Budgetabweichungen überraschen dich regelmäßig? Anomalie-Erkennung ist dein Quick Win. Unser Team zeigt dir, wie du aus deinen bestehenden Datenquellen maximalen Nutzen ziehst – ohne IT-Revolution.

Cashflow-Planung ist dein Albtraum? Predictive Cash Flow gibt dir die Planungssicherheit, die du brauchst. Wir entwickeln gemeinsam mit dir Prognosemodelle, die auf deine spezifischen Geschäftszyklen zugeschnitten sind.

Prognosen liegen ständig daneben? Automated Forecasting macht aus Bauchgefühl Datenwissenschaft. Unser Fabric-Expertenwissen sorgt dafür, dass deine KI-Modelle von Anfang an die richtigen Daten verwenden.

Betrugsrisiko ist hoch? Fraud Detection schützt dich proaktiv. Aber nur mit der richtigen Balance zwischen Sicherheit und Usability – genau das ist unsere Stärke.

Stell dir vor: Deine Finanzwelt in 6 Monaten ⏰

Stell dir vor, du könntest schon nächste Woche automatisch erkennen, wenn deine Liquidität unter kritische Schwellenwerte fällt. Wie würde das deine Finanzplanung verändern?

Oder: Deine Budgetabweichungen werden erkannt, bevor sie zum Problem werden. Deine Prognosen sind so präzise, dass du wieder Vertrauen in deine Zahlen hast. Rechnungen verarbeiten sich von selbst. Betrugsfälle gehören der Vergangenheit an.

Das ist keine Zukunftsmusik. Das ist Microsoft Fabric. KI im Finanzwesen, wie sie sein sollte: praktisch, messbar, sofort nutzbar.

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In Power BI gibt es neben den Standard-Visuals noch eine Vielzahl weiterer Möglichkeiten, seine Daten zu visualisieren: Die Power BI Custom Visuals. Hiermit kann man richtig kreativ werden und seinen Daten einen ganz neuen Anstrich verleihen. Vor einiger Zeit hatten wir schonmal einige Möglichkeiten vorgestellt. Seitdem hat sich einiges getan, und so möchten wir dir jetzt ein paar weitere beliebte Power BI Custom Visuals zeigen.

Zur Erinnerung: Die Custom Visuals erreicht man über die drei Auslassungspunkte in der Visuals-Pane („Get more visuals“). Man gelangt dann zu Microsoft AppSouce, wo es die Visuals mitsamt einer Erklärung und Beispieldaten gibt. Für alle hier gezeigten Visuals wurden die Beispieldaten über diesen Weg runtergeladen.

Zebra BI Tables

Die Zebra BI Tables bieten eine tolle Möglichkeit, gruppierte Daten nach verschiedenen Schwerpunkten darzustellen. Ein typischer Anwendungsfall ist die Anzeige von Gewinn oder Umsatz im Vergleich zum Vorjahr. Eine Besonderheit des Visuals ist die Flexibilität. In unserem Beispiel sieht man Grafiken mit dem Umsatz des aktuellen Jahres, den absoluten Vergleich zum Vorjahr und den relativen Vergleich zu Vorjahr. Zieht man das Visual schmaler, fallen nach und nach Detailinformationen raus, bis schließlich nur noch der absolute Vergleich zum Vorjahr als Zahl zu sehen ist. So kann man leicht steuern, wie detailliert der Vergleich gezeigt werden soll. Natürlich lässt sich auch für jeden Bereich des Diagramms die Darstellungsweise und die Datenspalte ändern. Wem das an Individualisierung noch nicht reicht, der kann zudem die Daten auch auf feinerer Ebene darstellen, zum Beispiel monatsweise. Zudem gibt es noch eine „Top N“-Funktion, mit der man die Anzahl der angezeigten Kategorien auf die umsatzstärksten (oder -schwächsten) einschränken kann.

Date Picker

Das Datum über einen herkömmlichen Datumsfilter in Power BI auszuwählen, kann oft mühsam und unflexibel sein. Hier schafft der Date Picker Abhilfe. Dieser bietet nicht nur mehr Möglichkeiten, das Datum auszuwählen. Der Filter kann auch komplett individualisiert werden. So lässt sich z.B. eine Kalenderansicht integrieren, die mit Rechtecken, Kreisen oder Ellipsen die ausgewählten Datumswerte zeigt. Hat man dafür keinen Platz, wählt man einfach den Pop-up-Modus, bei dem sich die Kalenderansicht nur öffnet, wenn man zum Auswählen den Slicer anklickt. Statt nur eines Datumsbereichs kann man auch mehrere Datumsbereiche oder sogar einzelne Tage auswählen, und das alles direkt über die Kalenderansicht. Zudem lassen sich Tage, für die keine Daten vorliegen, oder Feiertage gesondert markieren. Durch Presets können häufig gebrauchte Datumswerte vorgespeichert werden. Und natürlich lassen sich das Farbschema sowie die Anordnung der Funktionen komplett individualisieren.

Histogram Chart

Histogramme sind zwar grundsätzlich in Form des Säulendiagramms schon in Power BI vorhanden, diese sind aber wenig flexibel. Mit dem Histogram Chart hat man deutlich mehr Möglichkeiten, zum Beispiel das Anpassen der Bingröße, die Anzeige von Absolut- oder Prozentwerten auf der y-Achse ohne zusätzliche Measures, oder das Hinzufügen von Labels und Hilfslinien zur Analyse. Wie bei den Standard-Visuals lässt sich zwischen Säulen- und Balkendiagramm wechseln, und man kann über die „Small multiples“ zusätzliche Kategorien in die Betrachtung ziehen. Ein Vorteil ist z.B. die intuitive Einstellung der Farben über die Toolbar, aber auch die vielfältigen Möglichkeiten bei Achsenbeschriftungen und Daten-Labels machen Histogram Chart zu einer guten Wahl.

Infographic Designer

Wenn du es Leid bist, deine Daten durch schlichte Balken darzustellen, bietet der Infographic Designer eine spannende Alternative: Hier ist es möglich, verschiedene Diagrammtypen durch Formen, Icons oder sogar Fotos so zu individualisieren, dass auf den ersten Blick klar wird, was im Diagramm zu sehen ist. Ein Balkendiagramm, bei dem die Balken aus Smartphones oder Weinflaschen aufgebaut sind? Kein Problem! So verleihst du deinem Bericht das gewisse Etwas. Neben vorausgewählten Icons lassen sich auch eigene Bilder hochladen. Außerdem kann man auch mehrere Icons übereinander schichten. Diese Funktion sollte man aber sparsam einsetzen, damit es nicht zu unübersichtlich wird.

Icon Map Pro

Wenn Du mit geographischen Daten arbeitest, ist die Icon Map Pro die richtige Wahl für dich. Hier hat man die Wahl aus einer Vielzahl verschiedener Karten. Auf diesen kann man dann seine Daten, je nach Analyse-Schwerpunkt, zum Beispiel mit Kreisen, als Heatmap, oder mit Verbindungslinien darstellen. Dabei lassen sich die Daten auch räumlich gruppieren. Im Beispiel rechts sind Daten über London verteilt. Beim Zoomen passt sich die Anzahl der Datenpunkte pro Gruppe automatisch an, sodass stets eine übersichtliche Darstellung erreicht wird. Über die Visual-Formatierung kann man neben der Darstellungsart auch die Farben, Formen und Größen der angezeigten Features vielseitig konfigurieren. Man kann auch immer ein Tool zur Distanzmessung integrieren, das sich zwischen Meilen und Kilometern umschalten lässt. Ebenso nützlich ist das Lasso, mit dem man über einen händisch zu definierenden Auswahlbereich seine Daten filtern kann. Für noch mehr Individualisierung kann man auch eigene Bilder als Datenpunkte auf der Karte verteilen.

Fazit

Power BI Custom Visuals bieten die Möglichkeit, das Portfolio an Visualisierungen deutlich zu erweitern und damit auch sehr spezialisierte Reporting-Anforderungen zu erfüllen. Dennoch sind sie mit einer gewissen Vorsicht zu genießen. Man sollte bedenken, dass einige Power BI Custom Visuals sehr komplex sind und etwas Einarbeitungszeit erfordern. Weniger kann ja manchmal auch mehr sein. Da im Prinzip jeder Custom Visuals entwickeln kann, sollte zudem die Vertrauenswürdigkeit des Anbieters und die Verfügbarkeit von Updates geprüft werden, damit sichergestellt ist, dass das Visual auch langfristig funktioniert. Ein guter Indikator ist, ob das Visual von Power BI zertifiziert wurde, was man am blauen Häkchen in der Übersicht erkennt:

Damit ist gewährleistet, dass das Visual nicht auf externe Datenquellen zugreift. Für die Icon Map Pro ist dies nicht gegeben, da man hier beispielsweise auch Google Maps einbinden kann. Schließlich ist zu beachten, dass die volle Funktionalität einiger Custom Visuals oft mit zusätzlichen Kosten verbunden ist, und dass manche Unternehmen die Nutzung von Custom Visuals generell nicht gestatten.

Wenn ihr Fragen zu Power BI Custom Visuals habt oder an einer Implementierung in eurer Reporting-Umgebung interessiert seid, sprecht uns einfach an!

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Doch was genau ist ein Dashboard und wie unterscheidet es sich von klassischen Reports? In diesem kurzen Beitrag erfährst du alles Wichtige rund um Dashboards.

Was ist ein Dashboard?

Ein Dashboard ist eine interaktive Benutzeroberfläche, die betriebswirtschaftliche Kennzahlen (KPIs) in Echtzeit oder zumindest mit einer aktueller Datenbasis visuell aufbereitet.

Die Hauptaufgabe eines Dashboards besteht darin, einen schnellen und umfassenden Überblick über kritische Unternehmensprozesse zu geben. Dadurch lassen sich Trends frühzeitig erkennen und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Kurz gesagt ein Dashboard ist deine persönliche Kommandozentrale für Echtzeitdaten.

Verschiedene Arten von Dashboards

je nach Anwendungsfall gibt es verschiedene Arten von Dashboards:

• Operative Dashboards: Diese Boards sind perfekt für den täglichen Einsatz. Sie zeigen in Realtime (Echtzeit), was gerade passiert – ob in Projekten, beim Verkauf oder in der Produktion.
• Strategische Dashboards: Hier geht es um das große Ganze. Langfristige Unternehmensziele, Strategien und KPIs stehen im Fokus. Diese Bords sind ideal für Führungskräfte und unsere Entscheidungsfinder.
• Analytische Dashboards: Du liebst deine Daten und willst tiefer eintauchen und diese analysieren? Dann sind diese Dashboards genau das Richtige. Mit einem analytischen Dashboard kannst du Muster erkennen, Berichte erstellen und fundierte Analysen fahren.

Wofür nutze ich ein Dashboard?

Das Zusammenfassen deiner Daten in einem Dashboard bringt viele Vorteile mit sich:

• Echtzeitüberwachung: Du siehst sofort, wenn sich etwas verändert, und kannst bei Bedarf blitzschnell reagieren.
• Visuelle Darstellung: Komplexe Daten werden als Grafiken und Diagramme aufbereitet, sodass diese einfacher verstanden und interpretiert werden können.
• Effizienz Boost: Durch den Einsatz eines Dashboards brauchst du keine endlosen Excel-Tabellen mehr (ein toller Gedanke, oder😊), und alle wichtigen Infos sind kompakt und gut lesbar an einem Ort zusammengefasst.
• Bessere Entscheidungsfindung: Klare Daten helfen dabei kluge Entscheidungen zu treffen. So einfach ist das!

Dashboard vs. Reporting: Was sind die Unterschiede?

Grundsätzlich sind Dashboards und Reports zwei verschiedene Dinge. Ein klassischer Report ist in der Regel eine statische Momentaufnahme. Ein Dashboard hingegen ist interaktiv und dynamisch. Hier kannst du Muster und Auffälligkeiten selbst entdecken und per Drill-Down tiefer in die Daten eintauchen und diese bewerten.

Hier ist eine tabellarische Übersicht der wesentlichen Unterschiede zwischen einem Dashboard und einem klassischen Report:

Fazit: Dashboards als dein Business-Gamechanger

Dashboards sind nicht nur hübsche Grafiken – sie sind deine Mittel für smartere Entscheidungen. Sie helfen dir, Daten in Echtzeit zu prüfen, deine Prozesse zu optimieren und dein Business auf das nächste Level zu heben. Durch die Kombination aus Visualisierung, Interaktivität und aktuellen Daten bekommst du genau die Informationen, die du brauchst.

Also, worauf wartest du? Bau dir dein Dashboard und starte durch!

Für eine detaillierte Anleitung und Best Practices kannst du dich jederzeit an uns wenden. Wir bei der arelium GmbH verfügen über ein fundiertes Wissen bei der Erstellung von Dashboards

Nimm einfach und unverbindlich Kontakt zu uns auf.

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Wie Fabric deine Kosten senkt

Fabric klingt nach einer großen Investition, oder? Tatsächlich kann es dir aber helfen, Geld zu sparen. Wie? Ganz einfach:

1. Zentrale Kostenstruktur:
   Statt verschiedene Tools mit unterschiedlichen Lizenzmodellen zu nutzen, hast du alles in einer einzigen Plattform.
2. Flexible Skalierung:
   Du kannst deine Kapazitäten jederzeit hoch- oder runterskalieren. Und das Beste: Die Fabric-Kapazität lässt sich nachts pausieren, um Kosten zu sparen.
3. Wegfall von Power BI Pro-Lizenzen:
   Ab einer F64-Kapazität brauchst du keine zusätzlichen Lizenzen mehr. Das macht die Lizenzstruktur noch übersichtlicher.

Warum Unternehmen mit Power BI auf Fabric setzen

Viele Unternehmen stehen vor einer gemeinsamen Herausforderung: Die Datenmengen wachsen, die Anforderungen werden immer komplexer und selbst etablierte Tools wie Power BI stoßen an ihre Grenzen. Fabric bietet hier eine Lösung, die gleichzeitig leistungsstark und einfach zu bedienen ist.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Kunde nutzte bisher Power BI, stieß aber regelmäßig auf Performanceprobleme. Nach der Migration zu Fabric und dem Aufbau eines Lakehouses konnten wir:

• Ladezeiten drastisch reduzieren.
• Alte Workarounds abschaffen.
• Die Datenarchitektur optimieren.

Die Zusammenarbeit im Team wurde einfacher, weil alle auf die gleichen Daten zugreifen konnten – ohne Chaos.

Für wen lohnt sich Fabric?

Kurz gesagt: Für alle, die große Datenmengen verwalten und analysieren müssen. Besonders, wenn du dich schon mal mit Workarounds in Power BI herumgeschlagen hast, wirst du Fabric lieben. Keine nervigen Workarounds oder provisorische Lösungen mehr und keine langsamen Berichte .

Aber mal ehrlich: Auch Fabric ist nicht perfekt, wenn man es falsch angeht. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Migration und optimalen Nutzung von Fabric liegt darin, die vorhandene Datenstruktur vor dem Wechsel zu überarbeiten und sich von veralteten Ansätzen wie Workarounds zu verabschieden.

So startest du mit Microsoft Fabric

Der erste Schritt ist ganz einfach: Microsoft bietet dir eine kostenlose Testversion von Fabric. Damit kannst du alle Funktionen in Ruhe ausprobieren, ohne direkt ein großes Commitment einzugehen.

So funktioniert’s:

1. Melde dich mit deinem Microsoft-Account unter app.fabric.microsoft.com an.
2. Klicke auf dein Profilbild und wähle „Free Trial“.
3. Stimmen den Nutzungsbedingungen zu und voilà – du bist bereit!

Was bekommst du? Eine F64-Kapazität, die für die meisten Tests ausreicht. Klar, du kannst nicht alle Features in voller Skalierung ausprobieren, aber für einen ersten Eindruck ist das perfekt.

Testdaten laden und loslegen

Bevor du direkt durchstartest, brauchst du ein paar Daten. Entweder nimmst du Testdaten, die Microsoft bereitstellt, oder du nutzt deine eigenen Firmendaten. Hier eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Erstelle ein Lakehouse:
   Gehe in den Bereich „Data Engineering“ und wähle „Lakehouse erstellen“.
2. Lade Testdaten:
   Microsoft stellt dir Beispiel-Datasets bereit, mit denen du sofort loslegen kannst. Einfach auswählen und speichern.
3. Erstelle ein Modell für Power BI:
   Dein Lakehouse generiert automatisch ein semantisches Modell. Klicke auf „Power BI“, wähle das Modell aus – und schon kannst du Berichte erstellen.

Egal ob du Profi oder Anfänger bist, der Einstieg ist echt kinderleicht.

Jetzt bist du dran!

Dein Interesse ist geweckt? Dann ist jetzt der perfekte Moment, um Microsoft Fabric selbst auszuprobieren. Mit der kostenlosen Testversion kannst du direkt loslegen und dir in Ruhe ansehen, wie es funktioniert und ob es zu deinen Anforderungen passt. Du bekommst Zugang zu allen wichtigen Funktionen und kannst dich selbst davon überzeugen, wie intuitiv und leistungsfähig Fabric ist.

Falls du während des Prozesses Fragen hast oder Unterstützung brauchst, sind meine Kollegen und ich natürlich auch für dich da. Egal, ob es um die Einrichtung, die Migration deiner bestehenden Daten oder das Aufsetzen von Berichten geht – wir stehen dir mit Rat und Tat zur Seite. Gemeinsam können wir sicherstellen, dass du das volle Potenzial von Microsoft Fabric ausschöpfst.

In diesem Whitepaper erfährst du noch einmal detaillierter, wie Microsoft Fabric dein Datenmanagement revolutionieren und deine Arbeit einfacher und effizienter gestalten kann.

Wenn du noch immer nicht genug von Themen rund um Daten hast, schau doch mal in unsere weiteren Blogbeiträge rein.

Also, worauf wartest du?

 

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Also, worauf wartest du?

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Ich bin jetzt seit über 20 Jahren in der Welt von Business Intelligence zu Hause. In den Jahren hat sich viel verändert. Das ein oder andere ist aber auch geblieben. Ich werde auch heute immer wieder noch gefragt, was Self Service BI ist, warum ich das nutzen sollte und was Power BI damit zu tun hat.

Warum überhaupt Business Intelligence?

Heute gibt es in fast jedem Unternehmen riesige Datenmengen. Verkaufszahlen, Kundenfeedback, interne Prozesse oder auch speziell für die Branche entwickelte Software mit großen Datenbanken im Hintergrund. Und die Menge an Daten und damit Informationen wächst stetig. Wie aber kann ich die Daten für meine Zwecke nutzen? Genau dafür gibt es Business Intelligence. Die Daten werden gesammelt und in einem großen Topf zur Verfügung gestellt. Manchmal werden sie auch nicht in einem gemeinsamen Topf aufbereitet und ich muss selber schauen, wie ich meine Analyseanforderungen zusammen bekomme. Genau das ist Business Intelligence. Ich will Intelligenz aus meinen Daten für mein Business ziehen. So könnte man es wohl am einfachsten übersetzen.

Früher war Business Intelligence (BI) hauptsächlich etwas für IT-Teams oder spezialisierte Analysten. Genau das ist heute nur noch teilweise so. Ich kann mich eben auch selber bedienen.

Was ist Self Service BI?

Die Frage aller Fragen: Wie kann ich die gesammelten Daten sinnvoll nutzen, ohne ein Technik-Genie zu sein? Da kommt Self Service BI ins Spiel. Self Service BI versetzt dich als Endanwender in die Lage auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und selbstständig Berichte oder Dashboards zu erstellen. Dafür musst du kein Datenexperte oder Programmierer sein. Heute kannst du als Mitarbeiter im Unternehmen direkt auf Daten zugreifen und eigene Analysen durchführen, was die Entscheidungsfindung schneller und flexibler macht.

Self Service BI ist etwa um 2013 entstanden. Es ist also alles andere als neu. Die Hersteller haben in den letzten Jahren aber immer mehr an der Verbesserung ihrer Werkzeuge für Endanwender gearbeitet. Dadurch ist die Relevanz und die Verbreitung in den Unternehmen immer stärker geworden.

Warum sollte ich das tun?

Self Service BI bietet viele Vorteile.

• Du kannst schneller selber Entscheidungen treffen. Wenn du selbst auf die Daten zugreifen und Analysen durchführen kannst, musst du nicht mehr auf die IT-Abteilung warten.
• Damit bist du auch unabhängiger von anderen Stellen im Unternehmen. So kannst du dir eigene Berichte erstellen und so deine Arbeit effizienter gestalten.
• Wenn du selbst Daten analysieren kannst, brauchst du keine teuren externen Analysten oder Spezialisten. So sparst du Ressourcen und kannst dein Budget besser nutzen.
• Du kannst genau die Analysen und Dashboards erstellen, die du wirklich brauchst. Keine Standardberichte mehr, sondern nur das für dich relevante.

Und genau hier kommt Power BI ins Spiel.

Power BI: Dein Tool für Self Service BI

Wenn es um Self Service BI geht, ist Power BI von Microsoft einer der bekanntesten und beliebtesten Tools. Warum? Ganz einfach: Es ist super benutzerfreundlich, bietet eine Menge Funktionen und lässt sich gut in andere Microsoft-Produkte integrieren – und das alles ohne dass du ein IT-Experte sein musst. Wahrscheinlich kennst du dich schon mit Excel aus und hast dann ein weiteres Tool aus dem hause Microsoft, dass nicht so komplex ist wie Excel. Ggfs. musst du noch ein anderes Verständnis für Daten entwickeln um damit deine perfekten Berichte bauen zu können. Das kommt aber mit etwas Übung.

Power BI Möglichkeiten

Power BI bietet dir folgende Möglichkeiten:

• Verschiedene Datenquellen einbinden: Power BI lässt sich mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden. Egal, ob du Daten aus Excel, einer SQL-Datenbank oder sogar aus Cloud-Anwendungen wie Google Analytics oder Salesforce nutzen möchtest – Power BI hilft dir, alles an einem Ort zu bündeln und zu analysieren. Du kannst also Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und hast alles, was du brauchst, auf einen Blick.
• Datenmodellierung: Auch wenn das Wort „Datenmodellierung“ erstmal kompliziert klingt, ist es mit Power BI einfacher als es klingt. Du kannst ganz einfach Beziehungen zwischen deinen Daten herstellen – und das alles ohne Programmierkenntnisse. So wird aus einer Sammlung von rohen Daten ein strukturiertes Modell, mit dem du richtig arbeiten kannst.
• Interaktive Visualisierungen: Power BI bietet eine riesige Auswahl an Visualisierungen, mit denen du deine Daten richtig cool und verständlich darstellen kannst. Vom klassischen Balkendiagramm bis hin zu interaktiven Dashboards ist alles dabei.
• Einfache Zusammenarbeit: Berichte und Dashboards, die du in Power BI erstellst, kannst du ganz einfach mit anderen teilen. Du kannst deine Ergebnisse direkt veröffentlichen oder in Microsoft Teams teilen. So arbeiten alle auf dem gleichen Stand und du kannst Feedback in Echtzeit einholen.
• Einfach zu bedienen: Power BI ist intuitiv und hat eine benutzerfreundliche Oberfläche. Mit der Drag-and-Drop-Funktion kannst du Visualisierungen schnell erstellen, ohne dass du viel lernen musst. Egal, ob du Anfänger oder schon etwas erfahrener bist, Power BI macht es dir leicht, deine Daten zu analysieren und zu präsentieren.

Und jetzt?

Es ist wirklich einfach, mit Power BI loszulegen. Wir geben dir dazu verschiedene Artikel an die Hand. Einfach in unserem Blogs stöbern und du wirst Power BI kennenlernen. Natürlich bietet auch Microsoft als Hersteller eine umfangreiche Dokumentation.

Fazit

Self Service BI mit Power BI ist der Schlüssel zu mehr Unabhängigkeit und Effizienz in der Datenanalyse. Mit Power BI kannst du als „Normalanwender“ ohne tiefgehende IT-Kenntnisse spannende Analysen durchführen und die Ergebnisse in coolen Visualisierungen präsentieren. Die Software ist nicht nur mächtig, sondern auch super einfach zu bedienen. Egal, ob du in einem kleinen Unternehmen arbeitest oder Teil eines großen Teams bist – Power BI macht Datenanalyse zugänglich und verständlich für alle.

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Microsoft Fabric ist eine All-in-one Datenlösung, aber was heißt das? Das heißt, dass alles enthalten ist von der Datenbank bis zum Bericht. Dabei können verschiedene Quellen verknüpft und verwaltet werden. Fabric bietet verschiedene Tools zur Bereinigung und Weiterverarbeitung der Daten, zum Beispiel Notebooks und Pipelines. Die aufbereiteten Daten stellt man schlussendlich in einem Power BI Bericht dar. Zudem gibt es die Möglichkeit, eigene Machine Learning Algorithmen zu trainieren, alles in einer Anwendung.

Was macht Fabric besonders?

Unternehmen kämpfen mit komplexen Datenstrukturen und vielen kleinen Anwendungen. Das ist nicht nur teuer, sondern auch zeitraubend. Bei beidem hilft Fabric. Durch die einheitliche Plattform wird die Datenstruktur übersichtlicher und lässt sich von Administratoren leichter verwalten.

Bei immer größer werdenden Datenmengen verliert man schnell den Überblick. Welche Daten kommen woher? Wo werden sie von wem verwendet? Data Lineage ermöglicht es, diese Informationen für alle Arten von Daten zu visualisieren. Fabric synchronisiert Metadaten über gespeicherte Daten und Verarbeitungsprozesse. Somit ist es in der Lage, den Weg und die Nutzung von Daten in einer Art Datenflussdiagramm abzubilden.

Wer schon einmal Microsoft Purview verwendet hat, dem sollte dies bekannt vorkommen.

Wie ist Microsoft Fabric aufgebaut?

Wie schon gesagt ist Fabric eine Plattform für viele verschiedene Anwendungsfälle und deshalb gibt es auch eine Reihe von Applikationen, die eigene Aufgaben erfüllen.

OneLake

Die grundlegende Struktur ist der OneLake in welchem alle Daten zentral gespeichert und verwaltet werden können. Er ist selber keine eigene Applikation, ist jedoch die Grundlage für alle weiteren Funktionen. Alle Daten liegen an einem Ort und die Organisation erfolgt über Workspaces (Arbeitsbereiche). Das hört sich chaotischer an, als es in der Praxis ist, da die Navigation über die einzelnen Teilbereiche läuft.

Databases

Der neuste Zuwachs von Fabric, bietet jetzt auch eine klassische TSQL-Datenbank an. Die Datenbank entspricht der bekannten Azure SQL Datenbank und kann vollständig in Fabric genutzt werden. Die grundlegendste Form der Datenverwaltung hat damit ein neues Zuhause.

Data Warehouse

Dieser Teil bietet das klassische Data Warehouse an, wie es viele Unternehmen kennen. Daten können aufbereitet und strukturiert gespeichert werden.  Des Weiteren hat man hier die Möglichkeit, externe Datenbanken in Fabric zu spiegeln, Dazu zählen bspw. Azure SQL-Datenbanken, Azure Cosmos DBs und Snowflake Datenbanken. In Zukunft soll es auch die Möglichkeit geben, On-Prem SQL Server in Fabric zu spiegeln.

Data Engineering

Auch wenn andere Bereiche von Fabric ebenfalls unter Data Engineering fallen, bildet dieser Bereich die modernsten Entwicklungen ab. Hier können Lakehouses erstellt und verwaltet werden. Diese Verwaltung erfolgt über Notebooks und Pipelines.

Data Factory

Wer schon einmal mit Azure Data Factory gearbeitet hat, der wird sich hier heimisch fühlen. Die Data Factory ist die Low Code Lösung für Data Engineering in Fabric. Dabei werden vor allem Dataflows und Pipelines erstellt. Durch über 150 Out-of-the-Box Konnektoren können verschiedene Datenquellen angebunden und ohne Code Kenntnisse verarbeitet werden.

Industry Solutions

Hier gibt es Vorlagen und Out-of-the-Box Lösungen für Industrie spezifische Probleme. So kann dieser Bereich z.B. für das verwaltungsaufwändige Thema ESG Reporting verwendet werden.

Real-Time Intelligence

Echtzeitdaten sind anders als andere Daten, es muss immer eine direkte Verbindung bestehen damit Daten in Echtzeit abgerufen werden können. Damit gehen einige Besonderheiten einher. Diese Besonderheiten werde mit Real-Time Intelligence abgefangen.

Data Science

Machine Learning ist schon längst im Alltag angekommen und in der Applikation Data Science kann es genutzt werden. Hier können Modelle trainiert und optimiert werden. Seit neustem gibt es auch AutoML, um wie in Azure ML Studio automatisierte Modelle zu trainieren.

Power BI

Den meisten ist Power BI ein Begriff, da es das bekannteste Programm für Reports ist. In Fabric würde es eingegliedert und bildet den Data Analytics Teil ab. Die vorher aufbereiten Daten kommen hier an und können in einem Bericht dargestellt werden.

Was unterscheidet Microsoft Fabric von anderen Produkten?

Der größte Vorteil von Fabric ist klar die Größe. Alle datenbezogenen Probleme können in einer Umgebung gelöst werden. Das heißt auch, nicht alles muss auf einmal gemacht werden.  Wenn ein Unternehmen schon eine solide Datenbasis hat, dann kann auch bspw. nur Power BI genutzt werden. Und wenn man schon Power BI nutzt, kann man Stück für Stück alle Daten nachziehen, das schafft eine ordentliche und schnelle Lösung für die gesamte Datenlandschaft.

In einigen anderen Blogbeiträgen haben wir schon diverse Vergleiche gezogen, wenn dich Azure und Microsoft Fabric interessieren ist Fabric vs Synapse etwas für dich. Sonst interessiert dich Fabric vs Databricks vielleicht. Das Thema Fabric behandeln wir zudem auf unserem YouTube Kanal regelmäßig, wenn du tiefer einsteigen möchtest, ist das der ideale Weg.

Für diejenigen unter euch denen besonders die Kosten am Herzen liegen haben wir schon einen Blogbeitrag zur Kostenstruktur geschrieben.

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Der Beitrag Schneller zum Data Warehouse mit der Cloud erschien zuerst auf arelium - Wir holen mehr aus deinen Daten.