Was ist Data Science in Microsoft Fabric? Erste Schritte für Anfänger
Zusammenfassung
Data Science in Microsoft Fabric erweitert deine BI-Reports zu prädiktiven Insights, ohne separate Tools wie Azure ML – alles läuft nahtlos in deiner Fabric-Umgebung mit OneLake als zentraler Datenquelle.
Du erkundest und bereinigst Daten in Notebooks mit PySpark oder Python, trainierst Modelle und integrierst Vorhersagen direkt in Power BI.
- Start mit Problemdefinition, z.B. Kundenabwanderung
- Data Wrangler generiert Code für Anfänger
- MLflow trackt Experimente und Metriken
- Direkte Visualisierung via DirectLake
Das spart Zeit, vermeidet Silos und nutzt Gold-Daten ohne IT-Hilfe. Starte mit Microsoft-Tutorials für erste Erfolge – wir bieten Workshops für produktive Umsetzung.
Nach diesem Blog verstehst du Data Science in Microsoft Fabric und machst als BI-Leiter erste prädiktive Schritte.
Definition
Data Science in Microsoft Fabric ist ein integrierter Workflow zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen direkt auf der Fabric-Plattform. Es umfasst Schritte wie Datenexploration, Modellierung und Integration in BI-Berichte, grenzt sich jedoch von reiner Datenanalyse ab, da es prädiktive Modelle für zukünftige Vorhersagen erzeugt und nicht nur deskriptive Berichte.
Einleitung
Als BI-Leiter suchst du nach Wegen, deine Reports von reiner Vergangenheitsbetrachtung zu prädiktiven Insights zu erweitern. Data Science in Microsoft Fabric macht das möglich, ohne dass du separate Tools wie Azure ML einrichten musst – alles läuft nahtlos in deiner bestehenden Fabric-Umgebung.
In unseren Projekten sehen wir, wie BI-Teams durch Fabric Data Science schnell Vorhersagemodelle bauen, die direkt in Power BI eingebunden werden. Das spart Zeit und lässt deine Analysten auf Gold-Daten aus OneLake zugreifen, um ohne IT-Hilfe in Excel oder Power BI zu experimentieren.
Gerade jetzt, mit den neuesten Fabric-Updates, wird Fabric Data Science für Unternehmen relevant, die Wettbewerbsvorteile durch KI-gestützte Entscheidungen wollen.
Der Data-Science-Prozess in Fabric
Der Prozess startet mit der Problemdefinition, z. B. „Welche Kunden wandern ab?“. Du erkundest Daten in Notebooks mit PySpark oder Python, bereinigst sie via Data Wrangler und trainierst Modelle. Experimente tracken Metriken mit MLflow, und fertige Modelle speichern Vorhersagen im Lakehouse für Power BI.
Praktische Vorteile für BI-Teams
OneLake als zentrale Speicherquelle bedeutet: Deine Analysten greifen saubere Gold-Daten an, ohne Duplikate oder IT-Tickets. In einem Projekt half das einem Team, Abwanderungsrisiken vorherzusagen und direkt in Dashboards zu visualisieren – Umsatzverluste früh erkennen.
Notebooks ermöglichen schnelle Prototypen: Lade Delta-Tabellen, transformiere mit Spark und integriere Ergebnisse per DirectLake in Power BI. Das schafft predictive Analytics ohne Datenmovement.
Erste Schritte für Anfänger
Starte in der Fabric-Workspace mit einem Notebook: Nimm Daten aus OneLake auf, erkunde mit SemPy, trainiere ein Modell und registriere es. Verbinde dann mit Power BI für Visuals. Microsoft-Tutorials bieten End-to-End-Beispiele wie Bankkunden-Abwanderung.
Du brauchst nur Fabric-Zugriff – keine Vorkenntnisse in Spark, da Data Wrangler Code generiert.
Typische Herausforderungen und Lösungen
BI-Leiter kämpfen oft mit Silos: Data Science war isoliert. Fabric vereint alles, sodass Modelle nahtlos in BI fließen. Risiko: Ungenaue Modelle durch schlechte Daten – hier hilft Governance via Purview.
Wann externe Unterstützung sinnvoll wird
Selbst bei kleinen Projekten wird es komplex, wenn Modelle produktiv laufen sollen: Falsche Operationalisierung führt zu ungenauen Vorhersagen und Fehlentscheidungen. Wir unterstützen dich mit Workshops, Proof-of-Concepts oder Implementierungen, damit du schnell erste Erfolge siehst.
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