Microsoft Fabric AI-Funktionen: Neue Möglichkeiten für Data Science und KI-Projekte
Als Unternehmen, das sich auf datengetriebene Innovationen und KI-Lösungen spezialisiert hat, beobachten wir bei Ailio die Entwicklung von Microsoft Fabric mit besonderem Interesse. Die neuesten Erweiterungen der Fabric AI-Funktionen bieten Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, ihre Datenlandschaften zu transformieren und KI-Anwendungen effizient zu realisieren. In diesem Beitrag beleuchten wir die wichtigsten Neuerungen und ordnen ein, wie sich daraus Vorteile und Chancen für den industriellen Einsatz ergeben – insbesondere im Kontext von Data Science, Data Engineering und der Datenintegration.
AI-Funktionen: Mit einem Klick von Daten zu Insights
Die AI-Funktionen in Microsoft Fabric ermöglichen es, mit nur einer Function komplexe Analysen direkt auf Unternehmensdaten auszuführen. So werden Aufgaben, die früher viel manuellen Aufwand erforderten, von der Stimmungsanalyse über die Extraktion von Informationen bis zur Textzusammenfassung, erheblich beschleunigt. Unternehmen gewinnen dadurch wertvolle Zeit, senken Kosten und ermöglichen Analyst:innen wie auch Domänenexpert:innen direkten Zugang zu KI-gestützten Analysen – ohne tiefgehende Machine-Learning-Vorkenntnisse.
Erweiterte Parametrierung für noch mehr Kontrolle
Ein Schlüsselaspekt der aktuellen Fabric-Updates ist die erweiterte Parametrierbarkeit der AI-Funktionen:
- ai.analyze_sentiment() erlaubt jetzt eigene Sentiment-Labels. Statt nur „positiv“, „negativ“, „neutral“ und „gemischt“ können individuell definierte Kategorien abgebildet werden – zum Beispiel für spezifische Stimmungen in Produkt- oder Supportbewertungen.
- ai.extract() bietet mit dem neuen ExtractLabel-Objekt die Möglichkeit, exakt zu definieren, welche Informationen wie extrahiert werden sollen. Die Extraktion kann so zielgerichtet an den jeweiligen Business-Case angepasst werden.
- ai.generate_response() lässt sich durch das response_format-Parameter steuern: Ergebnisse können als Text, JSON oder nach eigens vorgegebener JSON-Schema-Struktur ausgegeben werden. Das erleichtert die direkte Integration in nachgelagerte Systeme enorm.
- ai.summarize() unterstützt jetzt das Angeben von instructions, beispielsweise um die gewünschte Länge oder Schwerpunkte der Zusammenfassung vorzugeben.
Neu: ai.embed() für semantische Analysen
Mit der neuen ai.embed()-Funktion können Texte in numerische Vektoren umgewandelt werden. Das sogenannte „Embedding“ ermöglicht es KI-Anwendungen, Inhalte semantisch zu erfassen und nach Bedeutung zu durchsuchen, zu gruppieren oder zu vergleichen – selbst wenn die exakten Begriffe sich unterscheiden. Für industrielle KI-Anwendungen, etwa zur Qualitätskontrolle, Dokumentensuche oder dem Aufbau von Wissensdatenbanken, ist dies ein echter Mehrwert.
Erweiterte Modellunterstützung und Leistungsoptimierung
Microsoft Fabric bietet jetzt mehr Flexibilität bei der Wahl des zugrundeliegenden KI-Modells. Neben OpenAI-Modellen lassen sich auch eigene Azure OpenAI LLM-Ressourcen, AI Foundry-Modelle (z.B. Claude, LLaMA) genauso wie PySpark und pandas nutzen. Dadurch wird Fabric für Unternehmen mit hohen Anforderungen in puncto Datenschutz und Modellvielfalt noch attraktiver.
Zudem wurden die Konfigurationsmöglichkeiten insbesondere für den gpt-5-Modus weiter ausgebaut. Mit Parametern für „reasoning_effort“ und „verbosity“ können Unternehmen die Tiefe und Ausführlichkeit der KI-Ausgaben gezielt steuern. Der neue „concurrency“-Parameter mit erhöhter Standardauslastung sorgt für noch schnellere parallele Datenverarbeitung, was insbesondere für große Datensätze im industriellen Umfeld ein enormer Vorteil ist.
Fabric Data Agents: Nahtlose Integration und tiefere Datenverarbeitung
Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Fabric Data Agents und deren Interoperabilität ermöglicht es Unternehmen, modular und produktionsreif KI-getriebene Lösungen zu entwickeln. Neu ist etwa die Unterstützung für SQL-Datenbanken, Cosmos DB und verbesserte Spiegelungsfunktionen, was eine noch engere Verzahnung mit zentralen Unternehmenssystemen garantiert. Kombiniert mit AI-gestützten Tools wie dem Copilot-Chat und der Echtzeitdatenexploration entsteht eine Plattform, die nahtlos von der Datenintegration bis zur KI-Auswertung reicht.
Analyse aus einer Hand: Vereinfachte Data Science und Data Engineering
Der eigentliche Mehrwert von Microsoft Fabric liegt in der Integration: Analysen, KI, Ontologien und Automatisierung erfolgen in einer einzigen, SaaS-basierten Umgebung. Dies vereinfacht Governance, reduziert Schnittstellenaufwand und schafft eine zentrale, vertrauenswürdige Datenbasis für alle Teams.
Fazit: Moderne KI durch Flexibilität und Interoperabilität
Für Unternehmen, die ihr Datenpotenzial voll ausschöpfen wollen, bieten die aktuellen Fabric AI-Features eine zukunftssichere Basis: Von der besseren Kontrolle bei der Nutzung von KI-Modellen, über höhere Flexibilität in der Datenverarbeitung, bis hin zur tiefen Integration in bestehende Dateninfrastrukturen.
Als Data-Science- und KI-Dienstleister unterstützt Sie Ailio gerne dabei, die Chancen von Microsoft Fabric für Ihre individuellen Use Cases optimal zu nutzen. Sprechen Sie uns an, wenn Sie Insights und Wettbewerbsvorteile aus Ihren Daten heben möchten – mit maximaler Effizienz und modernster KI-Unterstützung.
