Mit Daten sprechen statt Dashboards bauen: Wie Microsoft Fabric die Datenanalyse verändert

Dashboards gehören heute zum festen Bestandteil moderner Unternehmenssteuerung. Sie machen Kennzahlen sichtbar, zeigen Entwicklungen auf und schaffen Transparenz über Bereiche, Prozesse und Standorte hinweg. Gleichzeitig kennen viele Unternehmen eine typische Herausforderung: Genau die Frage, die in einem Meeting, Kundentermin oder operativen Prozess gerade relevant wird, ist im bestehenden Dashboard nicht vorgesehen. 

Dann beginnt häufig der klassische Weg. Der Fachbereich formuliert eine neue Anforderung, das BI-Team prüft Datenmodell und Datenquelle, baut eine zusätzliche Auswertung und veröffentlicht die Anpassung. Das ist bewährt, aber nicht immer schnell genug. Denn Entscheidungen entstehen oft in Situationen, in denen sofort ein belastbarer Blick auf Daten benötigt wird. 

Mit Microsoft Fabric, Copilot und Fabric Data Agents entsteht deshalb ein neuer Zugang zu Unternehmensdaten. Datenanalyse wird dialogorientierter. Nutzerinnen und Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten Antworten direkt aus den vorhandenen Datenquellen.

Damit verschiebt sich die Datenanalyse von vordefinierten Auswertungen hin zu einem flexiblen Dialog – und stellt zugleich die bisherige Rolle klassischer Dashboards infrage. 

Die zentrale Frage lautet daher: Werden Dashboards durch Agenten ersetzt? 

Die Antwort ist: Eher nicht. Aber Dashboards werden durch KI-gestützte Datenassistenten sinnvoll ergänzt. 

Je einfacher Unternehmensdaten per Sprache abgefragt werden können, desto wichtiger wird ein verlässlicher Sicherheits- und Governance-Rahmen. Microsoft Fabric ist deshalb eng mit Microsoft Purview verbunden. Berechtigungen, Rollen, Sensitivity Labels, Data Loss Prevention, Auditierung und weitere Governance-Mechanismen können dabei helfen, den Zugriff auf Daten kontrolliert zu gestalten. 

Wichtig ist: Ein Data Agent darf nicht mehr Informationen liefern, als der jeweilige Nutzer sehen darf. Bestehende Berechtigungen und Governance-Regeln bleiben maßgeblich. Das ist besonders relevant, wenn sensible Daten, personenbezogene Informationen oder geschäftskritische Kennzahlen verarbeitet werden.

Unternehmen sollten deshalb vor dem Einsatz von KI-gestützten Datenassistenten klären, welche Daten verwendet werden dürfen, wer Zugriff erhält, welche Daten besonders geschützt werden müssen und wie KI-Antworten überprüft werden. Denn sichere KI beginnt mit sicheren Daten. 

Der erfolgreiche Einstieg in Fabric Data Agents beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit einem klaren Use Case. Besonders sinnvoll ist es, mit einem abgegrenzten Fachbereich zu starten, etwa Vertrieb, Service, Qualität, Produktion oder Controlling. Dort sollte zunächst geprüft werden, ob die Datenbasis belastbar ist und ob Kennzahlen eindeutig definiert sind. 

Anschließend wird festgelegt, welche Datenquellen genutzt werden dürfen und welchen fachlichen Kontext der Agent benötigt. Dazu gehören Begriffserklärungen, KPI-Definitionen und typische Fragestellungen. Ebenso wichtig ist es, Governance und Datenschutz von Anfang an mitzudenken. Erst wenn Datenqualität, Business-Kontext und Berechtigungen zusammenspielen, kann ein Data Agent verlässlich Mehrwert liefern. 

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