AI Ready Data mit Microsoft Fabric

Ihre Daten funktionieren nicht so, wie Ihre Entscheidungen es brauchen. Wir machen Ihre Daten nutzbar – für Reporting, Automatisierung und KI. Mit Microsoft Fabric als Plattform.

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Was AI Ready Data verändern wird:

  • ✔ Einheitliche KPIs und klare Definitionen schaffen eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen.
  • ✔ Daten fließen direkt in Prozesse und Automatisierungen – nicht nur in Reports.
  • ✔ Eine gemeinsame Datenbasis ermöglicht, KI systematisch aufzubauen und zu erweitern.

Von AI Accessible zu AI Ready Data mit dem Medaillon Framework

Rohdaten reichen nicht. Ohne Struktur, Qualität und klare Logik bleibt jede Auswertung fragil – und jede KI ein Zufallstreffer. Das Medaillon-Modell zeigt den Weg: Von Daten, die einfach da sind, zu Daten, die Entscheidungen und KI verlässlich tragen.

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Der Weg zur steigenden Datenqualität ist nicht entweder-oder, sondern sowohl-als-auch

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Medaillon-Modell: Von Rohdaten zu AI Ready Data

Eine moderne Datenplattform strukturiert Daten schrittweise – von der Aufnahme bis zur geschäftlichen Nutzung. Jede Schicht erfüllt eine klare Aufgabe und baut auf der vorherigen auf.

Bronze – Datenplattform

Rohdaten aus Quellsystemen werden vollständig und unverändert aufgenommen.

  • Datenintegration (ETL/ELT)
  • Zentrale Datenaufnahme aus Systemen
  • Grundlage für Skalierung & Speicherung
Silver – Lakehouse

Daten werden bereinigt, integriert und strukturiert – erstmals verlässlich nutzbar.

  • Datenqualität & Standardisierung
  • Zusammenführung & Harmonisierung
  • Strukturierte Datenmodelle

→ Hier entsteht AI Ready Data

Gold – Data Warehouse

Geschäftslogik, KPIs und semantische Modelle für Reporting und Steuerung.

  • KPI-Definition & Semantik-Schicht
  • Performante Datenmodelle
  • Basis für Reporting & Automatisierung

Auf dieser Struktur wird die Datenplattform konkret umgesetzt und weiterentwickelt:

  • Architektur & Zielbild: Klare Struktur für Data Warehouse und Lakehouse – skalierbar und standardisiert.
  • Modern Data Platform Setup: Betrieb, Kostensteuerung, Security und Performance im Griff.
  • Migration & Modernisierung: Überführung bestehender DWH-Lösungen in moderne Cloud- und Lakehouse-Architekturen.
  • Microsoft Fabric & OneLake: Zentrale Datenbasis mit integriertem Data Engineering und Orchestrierung.
  • Power BI & Semantik-Schicht: Durchgängige Nutzung von Daten bis ins Reporting – mit konsistenten KPIs.

Ergebnis: Eine durchgängige Datenarchitektur, in der Daten nicht nur gespeichert, sondern strukturiert genutzt werden – für Reporting, Automatisierung und KI.

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Das Tolle am Medaillon-Modell ist: Die Nutzung beginnt nicht erst am Ende – bereits auf integrierten und bereinigten Daten entstehen erste Auswertungen und Anwendungen.

Diana Geyer, Senior Data Analyst

Microsoft Fabric

Erfahren Sie mehr über AI Ready Data

Diana Geyer spricht im kostenlosen Erstgespräch mit Ihnen über Möglichkeiten und Herausforderungen.

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Bronze, Silver, Gold – wie sich Ihre Daten Schritt für Schritt entwickeln

Zusammengefasst: Bronze macht Daten verfügbar. Silver macht sie verlässlich. Gold macht sie entscheidungsfähig.

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KI Bedarf einer guten Konzeption

Bronze – Datenplattform: Daten sammeln und verfügbar machen

Im Bronze-Layer fungiert Microsoft Fabric als zentrale Datenplattform. Daten aus Quellsystemen wie ERP, CRM oder Fachanwendungen werden integriert und im OneLake gespeichert.

Mit Data Factory und Fabric Pipelines werden Daten automatisiert ingestiert und versioniert abgelegt. Der Fokus liegt auf Vollständigkeit, Aktualität und Nachvollziehbarkeit.

Ergebnis: eine zentrale, skalierbare Datenbasis als Ausgangspunkt für alle weiteren Schritte.

Silver – Lakehouse: Daten strukturieren und AI-ready Data machen

Im Silver-Layer entwickelt sich die Datenplattform zum Lakehouse. Daten werden bereinigt, harmonisiert und in eine erste fachliche Struktur überführt. Begriffe werden vereinheitlicht, Daten werden vergleichbar und analysierbar.

Wir sorgen dafür, dass diese Datenqualität entsteht: Daten werden klar definiert, Dubletten entfernt und Strukturen sauber aufgebaut. So entsteht AI-ready Data – eine Datenbasis, die konsistent ist und von Analysen, Prozessen und KI zuverlässig genutzt werden kann.

Mit Microsoft Purview (Data Governance) wird zusätzlich Transparenz geschaffen: Daten werden katalogisiert, klassifiziert und mit Metadaten angereichert.

Ergebnis: eine konsistente, qualitätsgesicherte Datenbasis für Analysen und KI.

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KI Bedarf einer guten Konzeption
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KI Bedarf einer guten Konzeption

Gold – Data Warehouse: Kennzahlen, Reports und Steuerung

Im Gold-Layer entsteht das Data Warehouse innerhalb von Microsoft Fabric. Daten sind fachlich modelliert, Kennzahlen eindeutig definiert und für die Nutzung durch Fachbereiche aufbereitet. Mit Power BI entstehen Reports und Dashboards, die auf einer gemeinsamen Datenbasis aufsetzen und im Alltag verwendet werden.

Wir stellen sicher, dass diese Logik im Unternehmen trägt: Kennzahlen bleiben konsistent, Definitionen sind klar und Auswertungen widersprechen sich nicht. So greifen Reporting, Prozesse und KI sauber ineinander. Power Platform und KI-Anwendungen arbeiten mit denselben Daten – konsistent, nachvollziehbar und skalierbar.

Ergebnis: verlässliche KPIs, klare Steuerung und eine Datenbasis für Business Intelligence, Automatisierung und KI.

Die Stufen im Vergleich: Von der Datensammlung zu AI Ready Data

Microsoft Fabric vereint diese drei Stufen in einer Plattform. Unternehmen starten mit einer Datenplattform, entwickeln ihre Daten im Lakehouse weiter und bauen darauf ihr Data Warehouse auf – Schritt für Schritt.

Bronze - Datenplattform
Silver - Lakehouse (AI Accessible Data)
Gold - Data Warehouse (AI Ready Data)
Rolle im Unternehmen
Daten sammeln und verfügbar machen
Daten verstehen und strukturieren
Kennzahlen bereitstellen und steuern
Primäres Ziel
Zentrale Datenbasis schaffen
Datenqualität und Konsistenz herstellen
Verlässliche Steuerung ermöglichen
Datenzustand
Rohdaten, unterschiedlich strukturiert
Bereinigt, harmonisiert
Fachlich modelliert, eindeutig definiert.
AI Ready Data
Grundlage vorhanden
Date sind vorbereitet und nutzbar für KI
Daten werden aktiv für KI und Automatisierung genutzt.
Typische Nutzung
Integration, Speicherung, Exploration
Analysen, erste Reports
Reports, Dashboards, operative Steuerung und Ad-Hoc Berichte
Typische Nutzer
Data Engineers
Analysts, Data Teams
Fachbereiche, Management
Datenmodell
Kaum strukturiert
Teilstrukturiert
Semantisch & klar definiert (z.B. KPI-Logik)
Governance
Gering
Wachsend, strukturiert
Hoch, verbindlich
Time to Value
Schnell (Daten verfügbar)
Mittel (Daten nutzbar)
Höher (Daten steuerrelevant)
Microsoft Stack
One Lake, Data Factory, Pipelines
Lakehouse, Notebooks, Purview
Data Warehouse, Power BI, Power Platform
Typische Outputs
Datenbasis
Analysen, Datensichten
KPIs, Dashboards, Reports
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AI Ready Data ist kein Mysterium. Und geht schneller als Sie denken.

Um mit KI zu arbeiten, müssen nicht alle Daten auf einmal strukturiert und bereit sein. Ein Anfang ist mit dedizierten Use Cases gemacht. Wir beraten Sie gern und zeigen den Weg auf.

FAQ: AI Ready Data

Was bedeutet AI Ready Data konkret für unser Unternehmen?

AI Ready Data beschreibt den Zustand, in dem Ihre Daten so strukturiert, konsistent und nachvollziehbar sind, dass sie zuverlässig für Business Intelligence, Automatisierung und KI genutzt werden können.
Es geht nicht um Datenmenge, sondern um Nutzbarkeit: klare Definitionen, geprüfte Qualität und eine gemeinsame Datenbasis.

Woran erkennen wir, dass unsere Daten noch nicht AI-ready sind?

Typische Anzeichen sind widersprüchliche Kennzahlen, manuelle Datenaufbereitung, isolierte Reports und fehlende Transparenz über Datenherkunft und Qualität.
Wenn Ergebnisse diskutiert werden müssen, bevor sie genutzt werden können, fehlt die Grundlage für AI Ready Data.

Was ist der Unterschied zwischen Datenqualität und AI Ready Data?

Datenqualität ist eine Voraussetzung.
AI Ready Data geht weiter: Daten sind nicht nur korrekt, sondern auch integriert, fachlich strukturiert und so aufbereitet, dass sie direkt für Entscheidungen, Prozesse und KI-Anwendungen genutzt werden können.

Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit KI bei uns funktioniert?

KI benötigt eine konsistente Datenbasis, klare Datenmodelle, nachvollziehbare Herkunft und definierte Verantwortlichkeiten.
Ohne diese Grundlage bleiben KI-Anwendungen isoliert, fehleranfällig oder schwer skalierbar.

Wo sollten wir starten, wenn wir AI Ready Data aufbauen wollen?

Der Einstieg erfolgt über eine strukturierte Analyse der bestehenden Datenlandschaft: Datenquellen, Qualität, Nutzung und Lücken.
Darauf aufbauend werden priorisierte Use Cases definiert und die Datenbasis gezielt entlang dieser Anforderungen aufgebaut.

Wie lange dauert es, bis wir erste Ergebnisse sehen?

Erste Ergebnisse entstehen oft innerhalb weniger Wochen, wenn ein klar abgegrenzter Use Case im Fokus steht.
Der Aufbau einer skalierbaren Datenbasis erfolgt schrittweise und wächst mit den Anforderungen.

Was bringt uns AI Ready Data konkret im Alltag?

Entscheidungen basieren auf konsistenten Zahlen, Reports entstehen automatisiert und Prozesse können datenbasiert gesteuert werden.
KI-Anwendungen lassen sich gezielt entwickeln, weil die notwendige Datenbasis bereits vorhanden ist.

AI Ready Data ist die Grundlage, um Daten im Unternehmen systematisch zu nutzen – nicht nur für Analysen, sondern für Entscheidungen, Prozesse und KI.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in der Struktur und Nutzbarkeit der Daten.

Von Data Ready for AI bis BI – so greift alles ineinander

Datenmanagement & AI Ready Data
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Trend

Datenmanagement & AI Ready Data

Viele Unternehmen haben Daten. Wenige können sie verlässlich nutzen. Strukturierte, verständliche und anschlussfähige Daten sind die Grundlage für BI, Analytics und KI.
AI Ready Data bedeutet: Daten sind auffindbar, verständlich, konsistent und direkt nutzbar.

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