Geschäftsführung & Sponsoren
Use-Case-Rahmen, Investitionslogik und Guardrails, damit KI an Geschäftsergebnissen gemessen wird.
Data & AI Activation
Verlässliche Intelligenz direkt im Arbeitsablauf
Wir helfen Ihnen, KI und Advanced Analytics auf einem Fundament zu aktivieren, das Sie erklären können. So liefern Copilot, Forecasting und Automatisierung Mehrwert, ohne die Governance zu umgehen.
Leistungsbereiche ansehenVon AI-ready zu AI-enabled
Aktivierung beginnt mit verlässlichen Daten und klaren Use Cases, nicht mit einem generischen Modell-Rollout. Copilot und Agents erhalten den Geschäftskontext mit klarer Governance, den sie brauchen: Dafür erweitern wir die semantischen Modelle, denen Ihr Team bereits vertraut. Danach sequenzieren wir Forecasting, ML und die Automatisierung von Abläufen so, dass jeder Schritt seinen Wert auf Microsoft Fabric belegt.
So aktivieren wir Daten und KI
Wählen Sie einen Leistungsbereich, um zu sehen, wie wir auf Microsoft Fabric liefern: vom abgesicherten Geschäftskontext bis zu Forecasting und Operations.
KI versteht Sprache, nicht Ihr Geschäft, solange Entitäten, Beziehungen und KPIs nicht über Governance abgesichert sind. Wir erweitern die semantischen Modelle, denen Ihr Team bereits vertraut, zu Fabric Ontologies. Copilot und Agents antworten dann aus Ihrem Geschäftsvokabular, mit klaren Regeln für Datenfreigabe und Qualität.
Was wir tun
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AI Readiness Assessment
Wir prüfen Workspaces, Vertraulichkeitsbezeichnungen, Lineage und semantische Lücken, die die Leistung von Copilot und Agents begrenzen würden.
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Ausrichtung der Fabric Ontologies
Aus zertifizierten semantischen Modellen erzeugen und verfeinern wir Ontologies, damit Geschäftskonzepte und Beziehungen explizit vorliegen, statt in DAX verborgen zu bleiben.
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Agent-Einführung und Guardrails
Wir definieren zulässige Nutzung, Pilotgruppen und Feedback-Schleifen für Copilot und Fabric Data Agents, abgestimmt auf das, was produktionsreif ist.
Beratung für Advanced Analytics auf denselben zertifizierten Kennzahlen, die Ihr Reporting bereits nutzt: Forecasting- und Machine-Learning-Modelle, die Ihre Teams erklären, überwachen und mit Planungszyklen verbinden können.
Was wir tun
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Priorisierung der Use Cases
Gemeinsam mit den Fachverantwortlichen identifizieren wir Forecasting- und ML-Vorhaben (Nachfrage, Kapazität, Churn oder Operations) und ordnen sie den verfügbaren Daten zu.
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Modellentwicklung
Modelle bauen und validieren wir mit Fabric Notebooks oder, wo sinnvoll, mit Azure Machine Learning.
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Operationalisierung
Wir planen Aktualisierungen, überwachen Drift und stellen Ergebnisse in Power BI oder nachgelagerten Systemen bereit.
Wir überwachen operative Signale, automatisieren wiederkehrende Daten- und Reporting-Aufgaben und reduzieren manuelle Übergaben. Ihre Teams verbringen weniger Zeit damit, Daten zu bewegen, und mehr Zeit damit, aus ihnen Entscheidungen abzuleiten.
Was wir tun
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Prozess- und Ereignisanalyse
Wir identifizieren manuelle Schritte mit hohem Volumen und operative Signale in Reporting, Abstimmung oder Datenverteilung, die sich für Monitoring oder Automatisierung eignen.
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Operatives Monitoring und Alerts
Auf Fabric erkennen wir definierte Ereignisse und lösen Alerts aus, damit Teams früh auf Ausnahmen reagieren, nicht erst nach dem Monatsabschluss.
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Workflow-Implementierung und Runbooks
Umgesetzt wird mit Fabric Data Factory und Pipelines, inklusive Logging, Fehlerbehandlung und Runbooks, die Ihr Team nach dem Go-live selbst pflegen kann.
Für Teams, die KI auf echten Daten aktivieren
Die Tiefe passen wir an die Runde an: Führungskräfte sehen Risiko und ROI, Praktiker sehen Architektur und Umsetzung, die sie selbst betreiben können.
Analytics- & Data-Science-Leads
Fabric-native Muster für Ontologies, Agents und Modelle, mit Monitoring und Integration in das BI, das Ihre Organisation bereits nutzt.
Fach- & Operations-Verantwortliche
Automatisierung und Forecasts, verbunden mit den Kennzahlen, die sie bereits prüfen, keine parallelen Schattensysteme.
Aktivierung, ohne die Governance zu umgehen
KI und Advanced Analytics bauen wir phasenweise von vertrauenswürdigen Modellen aus auf. Jedes Pilotprojekt hat benannte Verantwortliche, klare Datengrenzen und einen Weg in die Produktion.
Immer gemeinsam
Use Cases gestalten wir mit Sponsoren, Datenteams und Fachverantwortlichen, damit Agent-Scope und Automatisierungsregeln abbilden, wie das Geschäft tatsächlich arbeitet.
Groß denken, klein anfangen
Zuerst wählen wir einen messbaren Use Case. Funktioniert das Muster, trägt derselbe Geschäftskontext weitere Agents, Forecasts und Workflows.
Modular aufbauen
Ontologies, semantische Modelle, Notebooks und Automatisierungen entstehen als wiederverwendbare Bausteine, bereit, mit Fabric und Ihrem Betriebsmodell zu wachsen.
Häufige Fragen zur Daten- und KI-Aktivierung
Was Sponsoren und Praktiker fragen, bevor der Schritt von AI-ready zu AI-enabled auf Microsoft Fabric ansteht.
Was bedeutet AI-ready in der Praxis?
Verlässliche Daten, gesteuerte Zugriffe, dokumentierte Semantik und benannte Verantwortliche, mit einem gemeinsamen Geschäftsvokabular, auf das sich Ihre Werkzeuge einigen. Copilot, Agents, Forecasting und Automatisierung skalieren erst, wenn Stakeholder Eingaben prüfen und Ergebnisse erklären können.
Was deckt ein AI Readiness Assessment ab?
Ein AI Readiness Assessment (auch KI Readiness) prüft die Fundamente, von denen KI abhängt: Workspaces, Vertraulichkeitsbezeichnungen, Lineage, semantische Lücken und die Verantwortung für Kennzahlen. Das Ergebnis ist ein praktisches Bild des KI-Reifegrads Ihrer Datenplattform, also dessen, was Copilot, Agents oder Forecasting heute begrenzen würde, samt der Reihenfolge der Arbeiten, die diese Lücken schließt. Jedes Aktivierungsprojekt beginnt damit.
Was ist Microsoft Fabric IQ, und brauchen wir es?
Microsoft Fabric IQ ist die Geschäftskontext-Ebene, die Microsoft auf Fabric bereitstellt: eine gemeinsame Grundlage, auf der Agents, Copilot und Analytics mit Ihren Entitäten, Beziehungen und zertifizierten Kennzahlen arbeiten statt mit rohen Tabellen. Es erweitert Ihre semantischen Modelle, es ersetzt sie nicht. Für den Start brauchen Sie es nicht. Wir konzentrieren uns zuerst auf verlässliche Daten und zertifizierte Modelle und führen Ontologies und Agents schrittweise ein, während Ihre Fundamente parallel zur Microsoft-Roadmap reifen.
Können wir mit KI klein anfangen?
Ja. Wählen Sie einen messbaren Use Case und belegen Sie den Wert mit Ihren Daten und Ihrem Team. Ein fokussierter Use Case liefert mehr Wert, als KI ohne klaren Weg zu Ergebnissen überall einzuführen. Funktioniert das Muster, erweitern Sie Architektur und Nutzung Schritt für Schritt. Groß denken, klein anfangen gilt für KI genauso wie für Analytics.
Wie hängt das mit unseren semantischen Power-BI-Modellen zusammen?
Ihre semantischen Modelle sind das Fundament. Unter BI & Analytics bauen und zertifizieren wir diese Modelle, dann erweitern wir sie zu Fabric Ontologies, damit Agents dieselben Definitionen von Umsatz, Marge und den Kennzahlen erben, denen Sie bereits vertrauen. Aktivierung setzt Agent-fähigen Geschäftskontext auf zertifizierte Modelle, statt Logik an anderer Stelle neu zu bauen.
Wie gehen Sie mit KI-Governance und Risiken um?
Vertraulichkeitsbezeichnungen, Zugriffsmuster, dokumentierte Semantik und Richtlinien zur zulässigen Nutzung stimmen wir mit Ihren IT- und Rechtsverantwortlichen ab. Ontology-Scope und Agent-Zugriffe bleiben an benannte Verantwortliche und messbare Use Cases gebunden, nicht an offenes Experimentieren.
In welcher Sprache arbeiten wir zusammen?
Auf Englisch. Englisch ist die Arbeitssprache des Microsoft-Datenstacks und des internationalen booldata-Teams; Dokumentation und Ergebnisse liefern wir standardmäßig auf Englisch, passend zu Microsofts eigener Dokumentation. Ihre Anfrage können Sie gerne auf Deutsch stellen, unsere Antwort und die Zusammenarbeit erfolgen auf Englisch.
Bauen wir gemeinsam Ihre Analytics-Zukunft
Jede gute Entscheidung beginnt mit guten Daten. Sagen Sie uns, wo Sie heute stehen, und wir zeigen Ihnen den schnellsten Weg nach vorn. Projektsprache: Englisch.