Was ist Graph in Fabric IQ und was nützt es Dir?
Nach diesem Blog verstehst du, was Fabric IQ Graph ist und wie er Daten vernetzt und Governance vereinfacht.
Fabric IQ Graph ist eine Komponente von Microsoft Fabric IQ (Vorschau), die nativen Graph-Speicher und -Berechnungen für Knoten, Kanten und Traversierungen über verbundene Daten in OneLake bereitstellt. Sie dient der Pfadsuche, Abhängigkeitsanalyse und Diagrammalgorithmen, basierend auf einer Ontologie, die Geschäftsentitäten und Beziehungen modelliert – und ist keine klassische relationale Datenbank oder einfache Visualisierungstool, sondern ein semantischer Graph für komplexe Vernetzungen.
Als IT-Leiter kennst du das Problem: Deine Daten liegen fragmentiert in Lakehouses, Eventhouses und Power BI-Modellen, und Analysen erfordern ständige Abstimmung über Beziehungen zwischen Entitäten wie Kunden, Aufträgen und Lieferanten. Fabric IQ Graph löst das, indem es eine einheitliche, graphbasierte Sicht auf alle Daten schafft, die Teams – von Analytikern bis KI-Agenten – nutzen können, ohne IT-Hürden.
In Zeiten von KI-getriebenen Entscheidungen wird Fabric IQ Graph relevant, weil er Fabric von einer reinen Data Platform zu einer Intelligence Platform hebt. Deine nicht-IT-affinen Nutzer greifen so direkt auf vernetzte Gold-Daten zu, z. B. in Power BI oder Excel, und entdecken Abhängigkeiten, die tabellarische Modelle verbergen.
Grundlagen von Fabric IQ Graph
Fabric IQ Graph baut auf der Fabric-Ontologie auf, die Entitäten (z. B. Kunde, Produkt), Beziehungen und Regeln definiert. Diese werden mit OneLake-Daten verknüpft, um ein navigierbares Diagramm zu erzeugen. Der Nutzen für dich: IT kann zentrale Semantik steuern, während Business-User Abfragen in natürlicher Sprache oder GQL stellen – alles ohne Datenbewegungen.
Typische Herausforderungen für IT-Leiter
Ohne Graph-Technologie kämpfst du mit inkonsistenten Definitionen: Ein „Kunde“ variiert je nach Abteilung, Risikoanalysen scheitern an fehlenden Verknüpfungen, und KI-Agenten produzieren ungenaue Ergebnisse. Das verzögert Entscheidungen und erhöht Governance-Aufwand. Fabric IQ Graph schafft eine gemeinsame Geschäftssprache, reduziert Inkonsistenzen und macht Daten für alle zugänglich.
Lösungsansätze und Best Practices
Starte mit der Ontologie-Definition in Fabric IQ: Registriere Lakehouse-Tabellen als Knoten und Kanten. Best Practice: Verbinde Echtzeitdaten aus Real-Time Intelligence für dynamische Graphs. Dein Vorteil – Analytiker sehen sofort „kritische Aufträge in Gefahr“ durch Lieferantenrisiken, ohne SQL-Joins.
Praxisbeispiel aus unseren Projekten
In vielen Projekten sehen wir, wie Fertigungs-IT-Leiter Fabric IQ Graph nutzen: Ontologie verknüpft IoT-Sensoren (Maschinen), Aufträge und Lieferdaten. Ein Graph-Traversal erkennt Zielverfehlungen und schlägt Umplanungen vor. Ergebnis: Produktionsteams handeln proaktiv, IT spart Support-Aufwand, da User selbst explorieren.
Fazit
Fabric IQ Graph vereint Daten zu einer semantischen Graph-Schicht für präzise Analysen und KI. Du gewinnst Effizienz, Governance und Nutzerautonomie – ideal für vernetzte Business-Szenarien.
Wenn Fabric IQ Graph über Proof-of-Concepts hinausgeht, wird die Ontologie-Komplexität hoch: Fehlkonfigurationen führen zu inkonsistenten Graphs und Fehlentscheidungen. Ohne Expertise riskierst du Zeitverluste und Compliance-Probleme. Wir unterstützen dich mit Workshops, Implementierung und Governance-Setup – kontaktiere uns für deinen Einstieg.
