Microsoft Fabric API für GraphQL: Aggregationen ermöglichen schnellere und intelligentere Datenanalysen

Im Zeitalter der Digitalisierung und künstlichen Intelligenz erzeugen Unternehmen täglich enorme Datenmengen – von Nutzerinteraktionen und Transaktionsdaten über Sensor-Logs bis hin zu detaillierten Business-Analytics-Datensätzen. Um diese wertvollen Informationen effektiv und sinnvoll nutzbar zu machen, reichen einfache Abfragen oft nicht mehr aus. Bisher bedeutete dies entweder mehrere komplexe Queries durchführen oder viel manuelle Rechenarbeit auf der Client-Seite. Hier schafft die kürzlich vorgestellte Erweiterung der Microsoft Fabric API für GraphQL nun Abhilfe: Aggregationen.

Was sind die neuen Aggregationen in Fabric API für GraphQL?

Mit dem neuen Aggregationsfeature in Fabric erhalten Analysten und Entwickler erstmals native Unterstützung kleiner, aber sehr mächtiger Funktionen wie Summenbildung, Durchschnitte und Zählungen direkt in GraphQL-Abfragen. Bisher mussten Fachanwender entweder eigene Logik implementieren oder mehrere Abfragen kombinieren, um solche summary-level insights zu erhalten. Die neue Aggregations-Funktion verbessert diesen Prozess enorm.

Der entscheidende Unterschied: Mithilfe von Aggregationen lassen sich diese komplexen Analysen jetzt einfach innerhalb einer einzigen Abfrage realisieren. Typische Anwendungsfälle, in denen Aggregationen einen großen Mehrwert bieten:

• Schnelle Erstellung von Statistiken für Dashboards und Reports
• Einfache Gruppierung der Daten zur Auswertung nach Kategorien
• Effizientes Verständnis und schnelle Exploration großer Datensätze
• Wesentliche Vereinfachung komplexer, analytischer Datenabfragen

Welche Vorteile ergeben sich konkret durch die Aggregations-Funktion?

Die neue Aggregationsfunktion innerhalb der Fabric API bringt mehrere konkrete Vorteile, von denen Unternehmen unterschiedlichster Branchen profitieren können:

1. Zeitersparnis und reduzierter Entwicklungsaufwand

Bisher bedeutete die Komplexität analytischer Abfragen zusätzlichen Programmieraufwand sowie einen höheren Entwicklungs- und Wartungsaufwand. Indem Abfragen mit Aggregationen einfacher werden, reduziert sich dieser Aufwand erheblich. Das beschleunigt die Entscheidungsfindung und ermöglicht schnellere Analysen.

2. Leichtere Wartung und hohe Nutzerfreundlichkeit

Dank der nativen Integration von Aggregationen müssen Entwickler nicht mehr umständlich zusätzliche Logik in mehreren Schritten implementieren. Abfragen bleiben simpler, verständlicher und sind somit leichter wartbar. Für Analysten sind die Daten einfacher zu entdecken, womit sofortiger Zugriff auf wichtige Kennzahlen gewährleistet ist.

3. Schnelleres Onboarding und verbesserte Usability

Mit der stark typisierten und Schema-bewussten Umsetzung profitieren auch neue Mitarbeiter: Sie können sich leichter orientieren, da die Daten übersichtlich gruppiert und Funktionen intuitiv nutzbar sind. Besonders für Unternehmen, die in Azure und Fabric kontinuierlich skalieren wollen, bedeutet dies eine klare Produktivitätssteigerung.

Wie sieht eine Aggregation in einer GraphQL-Abfrage praktisch aus?

Ein Praxisbeispiel hilft bei der Einordnung der neuen Möglichkeiten: Angenommen, Ihr Unternehmen vertreibt Produkte unterschiedlicher Kategorien und Sie möchten die Gesamtzahl der Produkte, durchschnittliche Bewertungen oder Summenpreise über Kategorien hinweg ermitteln.

Mithilfe der Aggregationsfunktion können diese Informationen mit einer einzigen Abfrage durchgeführt werden, ohne manuelle Rechenoperationen auf der Clientseite:

• Beispiel 1 – Gesamtzahl der Produkte nach Kategorie: Gruppieren der Ergebnisse direkt in der Abfrage sowie gleichzeitige Zähloperation („count“).
• Beispiel 2 – Summe der Preise und durchschnittliche Bewertungen: Neben einfachem Zählen ermöglicht Aggregation auch mathematische Berechnungen wie etwa Summen („sum“) oder Durchschnitte („avg“).

Die Ergebnisse ähneln einer Pivot-Tabelle und ermöglichen schnelle, datengetriebene Entscheidungen.

Einsatzmöglichkeiten und Chancen in Data-Science & AI-Projekten

Gerade für datengetriebene Unternehmen, die ohnehin auf moderne Architekturen wie Microsoft Fabric und Azure setzen, eröffnen sich mit den Aggregation-Features zahlreiche Chancen:

• Industrial AI: Mit Aggregationen lassen sich etwa IoT-Daten aus Industrieanlagen effizient auswerten, um Zustands- oder Fehleranalysen noch schneller und zuverlässiger erreichbar zu machen.
• Data Engineering: Data Engineers sparen deutlich Zeit bei der Implementierung analytischer Abfragen. Dies vereinfacht die Erstellung und Wartung datenintensiver ETL-Prozesse und reduziert die Komplexität auf Client- und Backend-Seite.
• Datengetriebene Entscheidungsfindung: Besonders im B2B-Umfeld ist es entscheidend, Geschäftsentscheidungen datengetrieben, klar strukturiert und vor allem schnell treffen zu können. Aggregationen unterstützen dies maßgeblich.

Fazit: Effizientere und intelligentere Abfragen dank Aggregationen

Die Aggregationsfunktion in der Fabric API für GraphQL stellt einen wichtigen Schritt zur Vereinfachung und Beschleunigung komplexer Abfragen dar. Sie erlaubt Analysten und Data Scientists, ihre Zeit weniger auf Programmierarbeit und mehr auf Erkenntnisgewinn zu verwenden. Unternehmen profitieren unmittelbar von besserer Datenqualität, erhöhter Geschwindigkeit bei Analysen und somit einer optimierten Entscheidungsfindung.

Für die Ailio GmbH, als innovatives Beratungsunternehmen rund um Databricks, Azure, Fabric und Industrial AI, bestätigen sich damit große Potenziale: Durch die Nutzung solcher Technologien unterstreicht Ailio ihre Position als zukunftsweisender Anbieter von intelligenten Datenlösungen. Bleiben Sie daher frühzeitig informiert und setzen Sie diese Vorteile gewinnbringend in Ihren Projekten ein.

Neugierig geworden? Probieren Sie die Aggregations-Funktionalität der Microsoft Fabric API am besten gleich in Ihrem Projekt aus.