Data Platform
Berichte, Planung und KI-Agenten brauchen dieselben Zahlen. Liegen Ihre Daten verteilt in ERP, CRM und Excel, rechnet jede Abteilung anders, und ein KI-Agent findet nur einen Teil. Auf einer gemeinsamen Plattform in Microsoft Fabric arbeiten Ihr Team und Ihre KI-Agenten mit demselben aktuellen Stand.
Warum das jetzt zählt
Copilot, ein Fabric Data Agent oder Ihr eigener Assistent: Jeder KI-Agent arbeitet mit den Daten, auf die er Zugriff hat. Sind sie verstreut, veraltet oder unbeschrieben, antwortet er trotzdem. Seine Antwort klingt dann vollständig, beruht aber nur auf einem Teil Ihrer Daten.
Wo Ihre Plattform keine Antwort hat, rät der KI-Agent.
Deshalb bauen wir Ihre Datenplattform so, dass Ihr Team und Ihre KI-Agenten dieselben Antworten finden. Vier Fragen muss sie beantworten können.
Ein gemeinsamer Speicher, an den ERP, CRM und MES angebunden sind. Dokumente liegen daneben.
Sie werten Ihre Systeme gemeinsam aus, ohne Exporte und Abgleiche.
Fabric spiegelt unterstützte Datenbanken fortlaufend, Berichte lesen per Direct Lake direkt aus dem Speicher.
Sie entscheiden auf dem Stand von heute statt von gestern Nacht.
Ein fachliches Modell mit Kennzahlenlogik, Beschreibungen und Synonymen.
Bericht und KI-Agent rechnen dieselbe Marge, weil beide dasselbe Modell nutzen.
Berechtigungen bis auf Zeilenebene und Kennzeichnung vertraulicher Daten.
Ein Fabric Data Agent fragt mit den Rechten der Person, die ihn nutzt. Er zeigt ihr nur, was sie auch im Bericht sehen darf.
Definitionen und Zuständigkeiten klären Sie mit Data Excellence →
Der Weg
Fünf Etappen, die wir in dieser Reihenfolge gehen. Nach jeder Etappe entscheiden Sie, ob und wie es weitergeht.
Etappe 01
In zwei Workshops erfassen wir Ihre Quellen, die Zuständigkeiten und die Stellen, an denen Zahlen strittig sind. Wir sammeln auch die Fragen, die KI-Agenten später beantworten sollen. An ihnen messen Sie, ob ein Agent richtig antwortet. Sie erhalten ein Zielbild mit Aufwand, Nutzen und Reihenfolge. Auf zehn Seiten statt auf hundert.
Etappe 02
Microsoft Fabric ist die Basis: Ihre Daten liegen an einem Ort in OneLake und durchlaufen drei Schichten. Von den Rohdaten über bereinigte Daten bis zum fachlichen Modell. Wir starten mit einem Fachbereich, der schnell Nutzen sieht, meist mit dem Controlling.
Etappe 03
Damit die Plattform auch in zwei Jahren trägt, bekommt jeder Datenbereich eine verantwortliche Person. Arbeiten mehrere Fachbereiche oder Gesellschaften auf der Plattform, ordnen wir ihre Daten in Fabric-Domänen. Jeder Bereich verantwortet seine Daten dann selbst, nach dem Prinzip des Data Mesh. Wir dokumentieren Herkunft und Definitionen und machen sie in Microsoft Purview nachvollziehbar. So sehen Sie bei jedem Bericht und jeder Tabelle, woher die Daten kommen. Ein Fabric Data Agent zeigt zu seiner Antwort die Abfrage und die Quelle, aus der er rechnet.
Etappe 04
Ihr fachliches Modell bekommt Beschreibungen, Synonyme, Anweisungen und geprüfte Antworten. So versteht ein KI-Agent, welcher Umsatz bei Ihnen gemeint ist. Ein Fabric Data Agent fragt dabei mit den Rechten der Person, die ihn nutzt. Wir starten mit einem Agenten für einen Fachbereich und messen, wie oft er richtig antwortet. Anhand dieser Quote entscheiden Sie, ob weitere Fachbereiche den Agenten nutzen.
Etappe 05
Ihr Team übernimmt, wir bleiben erreichbar. Wir überwachen Auslastung und Kosten Ihrer Fabric-Kapazität und skalieren sie mit dem Bedarf. Neue Quellen, Modelle und Agenten bauen Sie auf demselben Fundament.
Architektur
In Microsoft Fabric speichern beide ihre Tabellen im Delta-Format im selben OneLake. Die Wahl richtet sich nach Ihren Daten und nach den Fähigkeiten Ihres Teams. Ihre Wahl legt nicht fest, wie gut ein KI-Agent später antwortet. Das entscheidet das fachliche Modell darüber.
Alle Datenarten
Für Daten in jeder Form
Strukturierte und unstrukturierte Daten an einem Ort, verarbeitet mit Notebooks in Spark oder Python. Über den SQL-Analyseendpunkt lesen Sie dieselben Tabellen auch mit SQL.
Tabellen und Kennzahlen
Für Teams mit SQL-Erfahrung
Ein relationales Data Warehouse mit T-SQL zum Lesen und Schreiben: Tabellen, Sichten, gespeicherte Prozeduren und Transaktionen. Ihr SQL-Team arbeitet mit vertrauten Mitteln weiter.
Zusammenarbeit
Sie entscheiden, wie viel Sie selbst übernehmen. Wir richten den Umfang danach aus.
01 · Beraten
Wenn die Richtung noch offen ist: Wir schaffen Entscheidungsgrundlagen für Geschäftsführung und Fachbereiche.
Am Ende haben Sie
Eine Entscheidungsvorlage mit Plattformbewertung und Business Case.
02 · Bauen
Wenn die Richtung klar ist: Wir setzen gemeinsam mit Ihrem Team um.
Am Ende haben Sie
Eine laufende Plattform, die Ihr Team versteht und weiterentwickelt.
03 · Betreiben
Wenn es läuft und laufen soll: ein stabiler Betrieb ohne eigenes Spezialistenteam.
Am Ende haben Sie
Einen Betrieb mit vereinbarten SLA, überwachter Kapazität und Änderungen im Sprint-Rhythmus.
Termine
Webinare, Hands-on-Workshops und Trainings. Bringen Sie Ihre Fragen zu Architektur, Migration, Kosten und KI-Agenten mit.
Neue Termine sind in Vorbereitung. Im Gespräch finden wir einen passenden Einstieg für Sie.
Sie schildern Ihre Ausgangslage, und wir sagen Ihnen offen, ob und wie wir helfen. Dazu bekommen Sie eine erste Größenordnung für Aufwand und Kosten.
Was Sie danach haben