Mit Microsoft Fabric von klassischer BI zu Predictive Intelligence – So gelingt der Wandel in Industrie & Finanzdiensten

Microsoft Fabric: Von Deskriptiver BI zu Prädiktiver Intelligenz – Potenziale für Industrie und Finanzdienstleister

Unternehmen aller Branchen stehen vor einer neuen Herausforderung: Es reicht nicht mehr aus, rückblickend das Vergangene zu analysieren – gefragt ist der Blick nach vorne. Themen wie Kundenabwanderung (“Churn”), Anomalien oder Potenziale für Zusatzverkäufe gewinnen massiv an Relevanz. Doch wie lässt sich maschinelles Lernen (ML) direkt in die bewährte BI-Landschaft, etwa Power BI, integrieren, ohne aufwendige Umwege und Brüche in Prozessen?

Mit Microsoft Fabric ist genau das erstmals umfassend und praktisch möglich. Die Lösung vereint Data Engineering, Data Science und Business Intelligence auf einer einheitlichen Plattform – und löst dabei typische Schwierigkeiten, die sonst bei der Verbindung von BI und Machine Learning auftreten.

Herausforderung: Der mühsame Weg zu prädiktiver BI

Unzählige Unternehmen setzen auf Power BI, um Geschäftszahlen, Trends und Performance stets im Blick zu behalten. Doch für Fragen wie „Wer sind unsere gefährdeten Kunden?“, „Welche Trends zeichnen sich ab?“ oder „Wo lohnt sich mein proaktives Handeln?“ stießen klassische BI-Tools bislang an Grenzen. Der Grund: Die Integration von Machine-Learning-Modellen bedeutete bisher fragmentierte Workflows, doppelte Datenhaltung und ein hoher Wartungsaufwand. Notwendige Logik wurde mehrfach nachgebildet – in DAX, SQL, Python & Co. –, was zwangsläufig zu Inkonsistenzen und Mehraufwänden führte.

Fabric: Plattform statt Flickenteppich

Statt BI, Data Science und Datenhaltung zu verzetteln, setzt Microsoft Fabric auf einen einheitlichen, Lake-basierten Ansatz. Daten, Modelle und Analytics werden auf OneLake zentral verwaltet – mit durchgängiger Governance, Sicherheit und Effizienz. Semantische Modelle bilden das zentrale Bindeglied: Die in Power BI definierten „Business-Logiken“ werden zum verbindlichen Vertrag, auf den Data Scientists, Analysten und Engineers gleichermaßen zugreifen.

Durch die Semantic Link-Funktionalität werden Power BI-Semantikmodelle direkt aus Jupyter-/Spark-Notebooks abfragbar – ohne Export, ohne zusätzliche Authentifizierung, ohne widersprüchliche Definitionen. Das Resultat: Features, Trainingsdaten, ML-Experimente und Berichte basieren immer auf derselben, zentral gepflegten Business-Logik.

Praxisbeispiel: Churn Prediction in Fabric – End-to-End Workflow

Nehmen wir das Beispiel einer Bank, die verstehen möchte, welche Kunden voraussichtlich in den kommenden Monaten abwandern werden. Über Power BI werden bereits klassische Reports zu Kontobewegungen, Produktnutzung oder Servicekontakten genutzt.

1. Die gesamte Datenbasis und Semantik lebt zentral in Fabric.
2. Für ML werden die Power BI-Semantikmodelle direkt in Notebooks genutzt. Merkmalberechnungen (etwa: aktiver Kunde, durchschnittlicher Umsatz) übernimmt Fabric “out of the box”.
3. Über bekannte Data-Science-Tools (z.B. pandas, sklearn, LightGBM, MLflow) findet Datenexploration, Feature Engineering und Modelltraining statt – ohne Medienbrüche.
4. Das Modell (beispielsweise ein LightGBM-Klassifikator zur Churn-Vorhersage) wird mit der MLflow-Modellverwaltung in Fabric zentral registriert, versioniert und kann sowohl für Batch- als auch Echtzeit-Szenarien genutzt werden.
5. PREDICT-Funktionalität in Spark erlaubt das Modell-Scoring direkt auf großen Datenmengen in OneLake – die Prognosen landen sauber versioniert als Delta-Tabelle in der Datenplattform und fließen erneut in die Power BI-Reports ein.
6. Für Echtzeit-Anforderungen (z.B. bei Neuanlagen oder Änderungen im Datenbestand) werden Scoring-Endpoints in Fabric veröffentlicht, die per REST-API direkt in Pipelines oder Dataflows nutzbar sind.
7. Geschäftsanwender sehen das Resultat in Power BI als filterbare, aktuelle Kennzahl – Churn-Risiko wird Teil der Standard-Steuerung, nicht nur ein „Data-Science-Projekt im Nebenraum“.

Chancen & Vorteile im Überblick

• Durchgängigkeit: Analysen, ML-Modelle und Dashboards arbeiten auf derselben, zentralen Datenbasis – kein Exportieren, kein Neudefinieren von Business-Logik.
• Governance & Sicherheit: Datenzugriffe, Berechtigungen und Lineage bleiben einheitlich gemanagt. Analysen werden nachvollziehbar und revisionssicher.
• Skalierbarkeit: ML-Modelle lassen sich im Spark-Cluster auf beliebig großen Datenmengen effizient betreiben.
• Echtzeitfähigkeit: Modelle können als Endpunkte exponiert werden und ermöglichen sofortige Vorhersagen – zum Beispiel in Kundenportalen, Apps oder Service-Workflows.
• Besseres Alignment zwischen Business und Data Science: Fachbereiche erkennen Prognosen als Teil ihres etablierten Reportings, nicht als externes Werkzeug. Die Akzeptanz neuer Insights steigt spürbar.
• Minimierte Fehlerquellen: Da Definitionen nur an einer Stelle gepflegt werden, entfallen aufwändige Synchronisationen und das Risiko von „metric drift“.
• Lehrbuch-Reproduzierbarkeit: Experimente und Modellstände werden automatisch versioniert, auditiert und sind für Compliance-Zwecke nachvollziehbar.
• Flexibilität für Industrie 4.0 & Industrial AI: Ob Anlagenüberwachung, Anomalieerkennung im Energiefluss oder prädiktive Wartung: Das Muster ist auf verschiedenste Industriefälle direkt übertragbar.

Modernes Data Engineering als Basis für Industrial AI

Für moderne, KI-getriebene Use Cases – vom vorausschauenden Service im Maschinenbau hin zu Cross-Sell-Prognosen im Vertrieb – ist diese Plattform-Integration ein enormer Hebel. Sie senkt die technischen Hürden, holt Data Science aus dem „Elfenbeinturm“ und bringt prädiktive Insights direkt in die BI-Prozesse der Fachabteilungen.

Durch die enge Einbindung von Azure, Databricks und Fabric entstehen einheitliche Workflows, die das volle Potenzial von Data Engineering und Industrial AI freisetzen. Die Ailio GmbH unterstützt Unternehmen dabei, diese neuen Möglichkeiten effizient, skalierbar und sicher zu realisieren – von der initialen Architektur bis zum fortlaufenden Betrieb.

Fazit: Predictive Insights als neue BI-Normalität

Microsoft Fabric markiert einen Wendepunkt für Data Science und Business Intelligence in Unternehmen: Prädiktive Modelle werden zu first-class citizens im Analysis-Workflow. Betriebliche Teams profitieren von kontinuierlich aktuellen, erklärbaren Vorhersagen – nicht als Ausnahme, sondern als integraler Teil ihres BI-Ökosystems. Die Zeit der Brückenlösungen und technischen Workarounds geht damit zu Ende. Für Unternehmen entsteht so ein klarer Wettbewerbsvorteil, höchste Datenqualität und bessere Entscheidungsgrundlagen – egal, ob in der Industrie, im Handel oder im Finanzwesen.

Beschleunigen Sie Ihr Datenpotenzial mit einer Plattform, die alles verbindet – sprechen Sie uns an, wenn Sie mehr über die Möglichkeiten von Microsoft Fabric, Azure und Databricks erfahren möchten.