Mehr Kontrolle und Effizienz: Die neuesten Entwicklungen rund um Semantic Models in Microsoft Fabric
Microsoft Fabric entwickelt sich stetig weiter und bleibt damit ein zentraler Baustein für Unternehmen, die datengetriebene Prozesse und Industrial AI auf Basis moderner Datenplattformen etablieren wollen. Insbesondere für Data-Science und Data-Engineering Teams, die auf Azure, Databricks und Fabric setzen, sind die jüngsten Änderungen im Umgang mit sogenannten Semantic Models ein bedeutender Schritt in Richtung Flexibilität und Transparenz.
Was ändert sich bei den Default Semantic Models?
Bisher wurden bei der Erstellung neuer Data Warehouses, Lakehouses oder vergleichbarer Items in Microsoft Fabric automatisch sogenannte Default Semantic Models generiert. Das erleichterte zwar den schnellen Einstieg, ließ Nutzerinnen und Nutzern jedoch nur begrenzten Spielraum in der individuellen Steuerung und Optimierung ihrer Datenmodellierung.
Mit der jüngsten Neuerung verändert Microsoft dieses Verhalten grundlegend: Die automatische Anlage von Semantic Models ist Geschichte. Anwenderinnen und Anwender erhalten jetzt die volle Kontrolle darüber, wann und wie sie ihre semantischen Datenmodelle erzeugen und verwalten möchten. Das ermöglicht maßgeschneiderte Architekturen, die exakt an die individuellen Anforderungen von Unternehmen angepasst werden können.
Was passiert mit bestehenden, automatisch erstellten Modellen?
Für bereits vorhandene Default Semantic Models, die vor dieser Umstellung automatisch erstellt wurden, gibt es eine weitere wichtige Anpassung: Diese Modelle wurden in eigenständige, von den Ursprungsobjekten unabhängige Semantic Models überführt. Durch diese Entkopplung gewinnen Unternehmen mehr Eigenverantwortung beim Management ihrer Datenmodelle. Sie können beispielsweise nicht mehr benötigte Modelle identifizieren und löschen oder gezielt optimieren.
Warum ist diese Entwicklung entscheidend für den Projekterfolg?
- Transparenz und Übersichtlichkeit: Die Trennung von Datenhaltung und semantischen Modellen verhindert die unübersichtliche Vermehrung von ungenutzten oder veralteten Modellen im Workspace. Das Resultat: ein aufgeräumteres und leichter wartbares Datenökosystem.
- Flexibler und modularer Ansatz: Teams können genau die Modelle bereitstellen, die sie brauchen – und dies abgestimmt auf ihre konkreten Use Cases, etwa für Advanced Analytics, Reporting oder KI-basierte Vorhersagen.
- Optimierte Ressourcen: Durch aktives Management werden unnötige Ressourcen vermieden. Nicht genutzte Modelle können gezielt entfernt werden, was gerade in großen Data-Landschaften die Effizienz und Sicherheit erhöht.
- Einheitliches Data-Governance: Die explizite Steuerung der semantischen Modelle unterstützt Unternehmen dabei, unternehmensweite Data-Governance- und Compliance-Standards konsistent umzusetzen.
Wie profitieren Data-Science- und KI-Projekte konkret?
Für Data-Science-Projekte, Industrial AI und moderne Analytics-Initiativen bringen diese Neuerungen enorme Vorteile:
- Datenmodelle lassen sich passgenau auf Machine-Learning-Workflows zuschneiden, ohne durch nicht genutzte Strukturen behindert zu werden.
- Das Zusammenspiel von Microsoft Fabric mit anderen Plattformen, wie Databricks oder Azure Machine Learning, wird einfacher, da das Datenmodell explizit kontrolliert und orchestriert werden kann.
- Verteilte Teams können Änderungen an semantischen Modellen versionieren und gezielt bereitstellen, was die Zusammenarbeit und die Qualitätssicherung stärkt.
Best Practices für die Verwaltung entkoppelter Semantic Models
Um die Vorteile der neuen Flexibilität voll auszuschöpfen, empfiehlt sich ein systematisches Vorgehen:
- Regelmäßiges Monitoring: Überprüfen Sie periodisch, welche Semantic Models im Workspace bestehen und ob sie noch benötigt werden.
- Automatisiertes Cleanup: Nutzen Sie APIs oder Scripting-Lösungen, um nicht mehr verwendete oder leere Semantic Models gezielt zu entfernen.
- Standardisierte Modell-Templates: Definieren Sie – abhängig vom Anwendungsfall – Templates und Standards für Semantic Models, um den Aufwand für neue Projekte zu minimieren und die Qualität zu sichern.
Fazit: Mehr Gestaltungsfreiheit für Ihr Datenökosystem
Die neuen Möglichkeiten rund um das Management von Semantic Models in Microsoft Fabric setzen einen wichtigen Impuls für Unternehmen, die auf datengetriebene Wertschöpfung und moderne KI-Initiativen setzen. Durch die gewonnene Flexibilität lassen sich Datenmodelle optimal gestalten, Ressourcen effizienter nutzen und komplexe Data-Governance Anforderungen gezielt umsetzen. Als Partner und Experte für Data Science, Industrial AI und Data-Engineering unterstützt die Ailio GmbH Sie gerne dabei, das volle Potenzial Ihrer Datenplattformen auszuschöpfen.
