- Moderne Datenplattformen verstehen: Von BI zu Fabric
- Entwicklung von klassischem Reporting hin zu integrierten Analytics-Plattformen
- Einordnung von Microsoft Fabric im Vergleich zu klassischen Azure-Services
- Architekturüberblick: Daten, Analytik und KI in einer Plattform
- Datenintegration und Lakehouse mit Microsoft Fabric
- Aufbau einer zentralen Datenbasis mit OneLake und Lakehouse-Konzept
- Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
- Vereinheitlichung von Daten für Analyse und Reporting
- Datenaufbereitung und Transformation in Fabric
- Nutzung von Dataflows Gen2 und Pipelines zur Datenverarbeitung
- Bereinigung, Transformation und Anreicherung von Daten
- Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz
- Semantische Modelle und Datenmodellierung
- Aufbau leistungsfähiger Datenmodelle für Analytics
- Definition von Beziehungen, Measures und Business-Logik
- Optimierung für Performance und Skalierbarkeit
- Power BI für moderne Analytics
- Erstellung interaktiver Reports und Dashboards
- Visualisierung komplexer Daten für unterschiedliche Zielgruppen
- Best Practices für nutzerzentrierte Analysen
- KI und Copilot in der Datenanalyse nutzen
- Einsatz von Copilot zur automatisierten Erstellung von Reports
- Nutzung natürlicher Sprache für Abfragen und Analysen
- Generierung von Insights durch KI-gestützte Funktionen
- End-to-End Analytics: Vom Datenfluss zur Entscheidung
- Verbindung aller Komponenten zu einer durchgängigen Lösung
- Automatisierung von Datenprozessen und Aktualisierungen
- Integration von Analysen in Geschäftsprozesse
- Governance, Sicherheit und Zugriffskonzepte
- Steuerung von Zugriffen auf Daten und Reports
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Verwaltung von Rollen und Berechtigungen
- Performance, Skalierung und Betrieb
- Optimierung von Abfragen und Ladezeiten
- Skalierung von Analytics-Lösungen in Unternehmen
- Betrieb und Wartung produktiver BI-Systeme
- Business-Use-Cases und datengetriebene Entscheidungen
- Identifikation relevanter Anwendungsfälle
- Ableitung von Maßnahmen aus Datenanalysen
- Nutzung von Analytics zur Steuerung von Geschäftsprozessen
- Praxisübung: Aufbau einer modernen Analytics-Lösung
- Entwicklung einer End-to-End Lösung von Datenintegration bis Dashboard
- Einsatz von Fabric, Datenmodellierung und Power BI
- Präsentation und Bewertung der Ergebnisse aus Business-Sicht
LernzieleDieses Seminar vermittelt die Fähigkeiten, moderne Datenanalyse-Lösungen auf Basis von Microsoft Fabric zu konzipieren und umzusetzen. Teilnehmende lernen, Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer zentralen Lakehouse-Architektur zu integrieren, aufzubereiten und für analytische Zwecke bereitzustellen. Aufbauend darauf werden semantische Modelle entwickelt und interaktive Reports mit Power BI erstellt. Ergänzend wird der Einsatz von Copilot und KI-gestützten Funktionen behandelt, um Analysen zu automatisieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, eine durchgängige Architektur von der Datenquelle bis zur Entscheidungsunterstützung aufzubauen.
Zielgruppen- Data Analysts und BI-Spezialisten
- Fachbereiche mit Reporting-Verantwortung
- Data Engineers und Architekten
- IT-Fachkräfte mit Fokus auf Daten und Analytics
Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Reporting
- Erste Erfahrung mit Excel, Power BI oder SQL von Vorteil
- Basisverständnis von Datenstrukturen