Microsoft Fabric: KI-Lösung für die Datenanalyse

Echtzeitanalyse, Visualisierung und Business Intelligence aus einer Hand

Mit Fabric können Unternehmen alles, was sie für die Analyse ihrer Daten benötigen, auf einer Plattform zusammenführen. Durch KI-Unterstützung und -Integration kann eine breitere Nutzerbasis Analysen in Unternehmen durchführen.

Grundlage der KI-Services sind die Funktionen des Azure OpenAI Service. Die KI-Dienste können von Anwendern je nach Bedarf genutzt werden und liefern einfache Analyse-Informationen. Sie unterstützen aber auch Datenwissenschaftler bei komplexeren Analysen. Microsoft hat zudem den KI-Assistenten Copilot integriert.

OneLake: Data Lake für die zentrale Datenanalyse

Die Daten werden in einem Data Lake gespeichert und die KI-Funktionen von Microsoft Fabric sind auf allen Ebenen vollständig integriert. Microsoft bezeichnet den Data Lake als OneLake, da er ähnlich wie OneDrive ein zentraler Datenspeicher ist, der von verschiedenen Anwendungen genutzt wird.

Durch diese Struktur greifen alle Anwendungen in Microsoft Fabric auf den gleichen Datenpool zu und können Informationen untereinander austauschen. Die Organisation der Daten erfolgt über einen Data Hub, der die Daten organisiert und automatisch für Discovery, Sharing, Governance und Compliance optimiert. Damit ist OneLake ein zentrales und einheitliches Speichersystem für alle Nutzer, die mit Fabric arbeiten. Um den einheitlichen Zugriff und die Nutzung der Daten in OneLake zu ermöglichen, werden alle Daten automatisch im Open Data Format gespeichert.

Durch den einheitlichen Speicherort können Unternehmen Datensilos beseitigen und zentrale Richtlinien und Governance-Regeln für alle Tools der Plattform und alle in OneLake gespeicherten Daten einführen. Sie vermeiden Migrationen und es ist kein Verschieben von Daten erforderlich.

Datenanalyse mit Software as a Service (SaaS)

Alle Anwendungen von Microsoft Fabric stehen als Software as a Service (SaaS) zur Verfügung. Das bedeutet, dass keine Lizenzen, Hardware oder Installationen im eigenen Netzwerk notwendig sind. Die Inbetriebnahme ist unkompliziert und ohne eigene Investitionen möglich. So können auch kleine Unternehmen umfassende Analysefunktionen nutzen.

In Fabric hat Microsoft die verschiedenen Daten- und Analysewerkzeuge nicht nur zusammengefasst, sondern auch nahtlos miteinander verbunden. Dadurch entsteht eine einheitliche Oberfläche, die es den Nutzern erlaubt, verschiedene Tools mit einer einheitlichen Oberfläche zu verwenden.

Die gesamte Umgebung ist für Self-Service optimiert. Das bedeutet, dass alle berechtigten Nutzer weitgehend selbstständig agieren und eigene Workflows integrieren können. Durch die Speicherung der Daten in einem Data Lake und die Verwendung des Open Data Formats greifen alle Anwender auf eine einheitliche Datenbasis zu.

Die KI-Unterstützung sowie die Verwendung der verschiedenen Large Language Models erleichtern die Arbeitsprozesse bei der Datenanalyse. Mit der Data Factory in Fabric ist es möglich, mit einem Azure-Datenintegrationsdienst unterschiedliche Daten in einem No-Code-/Low-Code-Prozess zu erfassen, zu extrahieren, zu transformieren und zu importieren (ETL/ELT).

Mit Data Pipelines können Daten automatisiert in den Data Lake oder das Data Warehouse integriert werden. Auch die nächste Generation von Azure Synapse ist an Board. Damit können Anwender große Datenmengen mit Spark, Notebooks oder SQL-Skripten transformieren und bereinigen.

Durch die Vereinheitlichung der Tools und die einheitliche Datenspeicherung in einem Data Lake lassen sich auch Compliance- und Sicherheitsaspekte einfacher und effektiver managen. Der Umgang mit vertraulichen Daten lässt sich einfach kontrollieren. Microsoft hat in Fabric verschiedene Richtlinien integriert, die sich zentral durch alle Tools ziehen und so eine Absicherung sowie Überwachung der Dienste erlauben.