Microsoft Fabric Copilot Beratung
Wir integrieren Microsoft Copilot in Microsoft Fabric so in eure Data-Plattform, dass Teams schneller zu belastbaren Analysen kommen – mit klaren Regeln statt Chaos.
- Use Cases sauber priorisieren
- Lakehouse und Warehouse strukturiert aufsetzen
- Training für Teams & sichere Nutzung
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KI-Start, aber die Datenplattform ist noch nicht bergfest?
Viele Teams starten mit KI, obwohl Data, Modelle und klare Regeln noch nicht stabil sind: Excel-Workarounds, manuelle Konsolidierung, unklare Anforderungen und eine Umgebung, die nicht nahtlos integriert ist.
Das Ergebnis: Copilot liefert zwar Antworten, aber sie sind nicht verlässlich genug fürs Management. Unsere Beratung setzt zuerst das Fundament in Microsoft Fabric und aktiviert KI-Unterstützung dann entlang konkreter Aufgaben, Datenquellen und Prozesse.
Warum Beratung für Microsoft Fabric den Unterschied macht
KI-Unterstützung ist kein Button, den man einfach einschaltet. Damit sie im BI-Alltag effizient hilft, müssen Datenmodell, Zugriff und Nutzung klar definiert sein.
Antworten brauchen ein sauberes Modell
Wir klären, welche Daten in OneLake landen, wie Lakehouse und Data Warehouse aufgebaut sind und welche semantischen Modelle Power BI und Copilot nutzen dürfen.
Klare Regeln statt Wildwuchs
Berechtigungen, Sensitivität und Compliance werden so umgesetzt, dass Teams KI-Funktionen sicher nutzen können – ohne Bauchschmerzen bei IT und Datenschutz.
Use Cases, die wirklich helfen
Wir übersetzen Anforderungen aus Controlling, Finance, Sales und IT in konkrete Analysen, Insights und Automatisierung – direkt im Microsoft-Ökosystem.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Microsoft Fabric Copilot?
Für Unternehmen, die in Power BI bereits Reporting machen (oder es planen) und jetzt KI-gestützte Analysen in Teams, Workspaces und Datenplattform nahtlos integrieren wollen.
Typisch: mehrere Datenquellen (z. B. SAP, SQL, Excel, CRM), wachsender Bedarf an Self-Service und die klare Ansage aus dem Management: schneller entscheiden, weniger manuell, mehr Transparenz.
Was steckt im Paket?
Vom Bergfuß bis zum produktiven KI-Workflow – strukturiert mit Polarstern-Methodik.
Analyse & Scope
Wir priorisieren Use Cases, definieren Anforderungen, prüfen Datenquellen und klären Grenzen: was KI-Funktionen in Fabric leisten sollen – und was nicht.
Architektur der Datenplattform
Aufbau oder Härtung von OneLake, Lakehouse und Data Warehouse. Inklusive Integration, Datenpipelines und Best Practices für Richtlinien und Zugriff.
KI-Activation
Einrichtung der KI-Unterstützung entlang sicherer Nutzung: Rollen, Berechtigungen, Datenprodukte, Prompt-Patterns und saubere Workflows für Analysen.
Training & Enablement
Hands-on Sessions für Teams: Power BI, Fabric und KI-Features. Ziel ist, dass ihr Aufgaben selbst weiterführen könnt – mit klarer Dokumentation.
Hol dir Klarheit: Was bringt KI in Fabric bei euch wirklich?
- Use Cases, Datenquellen, Regeln in ca. 60 Minuten
- Roadmap mit Phasen & Aufwandsschätzung
- Passender Einstieg: Startpaket oder Skalierung
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie KI in Teams produktiv wird.
Finance & Controlling: KI-gestützte Ad-hoc-Analysen
Ausgangslage
- Monatliche Konsolidierung in Excel, fehleranfällig
- SAP und SQL-Datenquellen nicht zentral integriert
- Uneinheitliche KPI-Definitionen in mehreren Modellen
- Ad-hoc-Anforderungen blockieren das Team regelmäßig
Ergebnis
- OneLake als Basis, Lakehouse für harmonisierte Data
- Data Warehouse für Finance-KPIs und Reporting-Schicht
- Power BI mit stabilen Modellen für Management-Analysen
- KI-Unterstützung für schnelle Insights in Reviews
Operations: integrierte Analysen aus mehreren Systemen
Ausgangslage
- Getrennte BI-Tools und fragmentierte Datenplattform
- Viele manuelle Aufgaben für Monatsberichte und Abgleich
- Uneinheitliche Prozesse für Datenbereitstellung und Nutzung
- Teams finden Insights nicht direkt, viele Rückfragen
Ergebnis
- Integrierte Datenpipelines in Fabric statt Einzellösungen
- Gemeinsame Modelle für Power BI und KI-Nutzung
- Schnellere Analysen für Kapazität und Steuerung
- Weniger Excel-Workarounds durch Self-Service
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist wie eine Route zum Gipfel: erst Orientierung, dann Fundament, dann KI produktiv machen – und schließlich skalieren.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Aufgaben, Datenquellen und Anforderungen. Dazu gehören Integrationen (z. B. SAP, SQL Server, CRM), eure Cloud-Strategie und wie Teams KI-Unterstützung im Alltag nutzen sollen.
Setup
Wir definieren Architektur und Leitplanken: Struktur, Lakehouse/Warehouse, Zugriffe, Compliance, Datenprodukte und die Integration. Falls ihr aus Azure Synapse Analytics kommt, führen wir sauber in Fabric weiter.
Training
Activation & Training: Wir setzen KI-Funktionen im passenden Kontext auf und trainieren euch anhand echter Analysen in Power BI. Ziel: sichere Nutzung, wiederholbare Prompt-Patterns und weniger Ping-Pong.
Skalierung
Skalierung: Wir bauen eine Roadmap für weitere Bereiche (z. B. Finance, Sales, Operations), erweitern Modelle und automatisieren Prozesse. Optional mit Microsoft Purview für weitergehende Richtlinien und Transparenz.
So verändert sich euer BI- und KI-Alltag
Wenn Datenplattform, Modelle und klare Leitplanken passen, wird KI-Unterstützung vom Spielzeug zum Werkzeug.
- Analysen hängen an Einzelpersonen und Excel
- Viele manuelle Aufgaben für Konsolidierung
- Uneinheitliche Modelle und KPI-Definitionen
- Teams fragen nach Zahlen statt selbst zu analysieren
- Unsicherheit bei Compliance und Umgebung
- Integrierte Datenbasis für Teams
- Lakehouse/Warehouse liefert verlässliche Data
- Power BI Modelle sind standardisiert
- KI unterstützt schnelle Insights im Alltag
- Klare Regeln für Nutzung und Zugriff
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preisrahmen: Business Value von Einstieg bis Skalierung
Der genaue Umfang hängt von Use Cases, Datenquellen, Anforderungen und eurer bestehenden Plattform ab.
- Use-Case-Workshop und Zielbild
- Check Datenquellen & Integration
- Rollen- und Zugriffskonzept
- Roadmap für KI-Start in Fabric
- OneLake Struktur und Lakehouse Setup
- Data Warehouse Schicht für BI
- Power BI Modell + erstes Dashboard
- Training für Teams
- Mehrere Datenquellen, End-to-End Pipelines
- Compliance inkl. Purview
- Mehrere Modelle und Power BI Apps
- Enablement, Doku und Betriebsübergabe
Hol dir Klarheit: Was bringt KI in Fabric bei euch wirklich?
- Use Cases, Datenquellen, Regeln in ca. 60 Minuten
- Roadmap mit Phasen & Aufwandsschätzung
- Passender Einstieg: Startpaket oder Skalierung
Häufige Fragen
Was ist Microsoft Fabric Copilot – und was macht ihr in der Beratung?
Microsoft Fabric Copilot ist die KI-Unterstützung in Microsoft Fabric, die bei Analysen, Data-Engineering-Aufgaben und dem Arbeiten mit Modellen hilft. In der Beratung sorgen wir dafür, dass Copilot auf einer stabilen Datenplattform (OneLake, Lakehouse, Data Warehouse) läuft, sauber integriert ist und Compliance-Anforderungen erfüllt.
Welche Voraussetzungen braucht ihr für Fabric Copilot (Daten, Lizenzen, Umgebung)?
Ihr braucht eine Microsoft-Umgebung, in der Fabric genutzt werden kann, sowie klar definierte Datenquellen und Zugriffsregeln. Technisch klären wir u. a. Integration (z. B. SAP, SQL, Files), Datenqualität und Modellierung für Power BI. Auch Kapazitätsfragen (Pay-As-You-Go (PAYG) oder Reservierung; Fabric capacity classes wie F2/F4/F8/F64) betrachten wir im Kontext eurer Nutzung.
Wie lange dauert ein sinnvoller Einstieg?
Ein Einstieg kann als klar abgegrenztes Startpaket beginnen: Use Cases, Architektur, erster integrierter Datenfluss und ein produktiver Proof in Power BI plus Aktivierung der KI-Funktionen. Die Dauer hängt von Datenquellen, Integrationen und Anforderungen ab. Wichtig: Wir schneiden den Scope so, dass ihr schnell lernfähig werdet und nicht auf einen Big-Bang setzt.
Wie messt ihr ROI und Erfolg, ohne leere KI-Versprechen?
Wir messen Erfolg über Nutzung und Wirkung im Prozess: weniger manuelle Aufgaben (z. B. Excel-Konsolidierung), schnellere Analysen in Meetings, stabilere Modelle und weniger Rückfragen an einzelne Personen. Zusätzlich definieren wir vorab, welche Insights Copilot liefern soll, welche Grenzen gelten und wie Leitplanken die Nutzung absichern.