Microsoft Fabric (Teil 2|2): So verändern sich Governance, Rollen und Betrieb

Im ersten Teil dieser Blogreihe ging es um die Frage, warum viele gewachsene Analytics-Landschaften an ihre Grenzen stoßen und weshalb Unternehmen ihre Daten-, Reporting- und Analysewerkzeuge zunehmend auf einer gemeinsamen Plattform wie Microsoft Fabric zusammenführen.

Doch die Auswirkungen gehen weit über die Technologie hinaus, wie wir in diesem zweiten Teil sehen werden: Wenn Daten, Modelle und Prozesse auf einer gemeinsamen Grundlage aufbauen, verändern sich auch Rollen, Verantwortlichkeiten und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Analytics-Teams und IT.

Viele Unternehmen haben ihre Analytics-Landschaft nämlich über Jahre hinweg aufgebaut und das bedeutet: Reporting, Datenintegration, Data Science und Planung nutzen oft unterschiedliche Werkzeuge, Datenmodelle und Prozesse. Das funktioniert zunächst, führt mit zunehmender Nutzung jedoch häufig zu höherem Abstimmungsaufwand, unterschiedlichen Kennzahlen und einer wachsenden Komplexität im Betrieb.

Microsoft Fabric verfolgt einen anderen Ansatz. Statt einzelner Werkzeuge steht eine gemeinsame Datenplattform im Mittelpunkt. Dadurch verändern sich nicht nur technische Strukturen, sondern auch die Art, wie Fachbereiche, Analytics-Teams und IT zusammenarbeiten.

Antworten auf die wichtigsten Fragen

Weniger Insellösungen, mehr gemeinsame Grundlagen

In klassischen Analytics-Umgebungen sind Aufgaben häufig klar verteilt: Die IT betreibt Systeme, Analytics-Teams erstellen Modelle und Berichte, Fachbereiche nutzen die Ergebnisse. Mit einer Plattform wie Microsoft Fabric verschieben sich diese Rollen teilweise.

Fachbereiche arbeiten eigenständiger mit Daten, greifen dabei aber auf zentrale und geprüfte Datenmodelle zurück. Analytics-Teams konzentrieren sich stärker auf Standards, Datenqualität und Modellierung. Die IT übernimmt zunehmend die Steuerung von Plattform, Governance und Kosten.

Dadurch entsteht eine gemeinsame Arbeitsgrundlage, auf der unterschiedliche Teams effizienter zusammenarbeiten können.

Self-Service Analytics wird zuverlässiger

Self-Service Analytics galt lange als Möglichkeit, Fachbereiche unabhängiger von IT und Analytics-Teams zu machen. In der Praxis entstanden dadurch jedoch oft eigene Datenstände, individuelle Berechnungen und widersprüchliche Kennzahlen.

Im Plattformmodell verändert sich dieser Ansatz. Fachbereiche erstellen weiterhin eigene Analysen und Auswertungen, nutzen dafür jedoch zentrale Datenmodelle und einheitliche Definitionen. Das reduziert Abstimmungen, erhöht die Nachvollziehbarkeit und sorgt dafür, dass verschiedene Bereiche auf dieselben Kennzahlen schauen. Self-Service bleibt erhalten, basiert aber auf einer gemeinsamen Grundlage.

Governance wird Teil der Datenplattform

Viele Unternehmen führen Governance-Regeln erst dann ein, wenn Probleme auftreten. Unterschiedliche Kennzahlen, unklare Verantwortlichkeiten oder fehlende Transparenz sind typische Auslöser.

Mit Plattformen wie Microsoft Fabric wird Governance stärker in die Architektur integriert. Zugriffsrechte, Datenmodelle und Verantwortlichkeiten lassen sich zentral definieren und konsistent umsetzen.

Das schafft Orientierung für Fachbereiche und reduziert den Aufwand für IT und Analytics. Gleichzeitig bleibt klar: Technologie kann Governance unterstützen, ersetzt aber keine klaren Zuständigkeiten.

Zusammenarbeit statt neuer Datensilos

Üblicherweise arbeiten Data Engineering, Business Intelligence und Data Science in vielen Unternehmen noch in getrennten Umgebungen, das heißt, Daten werden mehrfach aufbereitet, weitergegeben und erneut verarbeitet.

Eine gemeinsame Datenplattform reduziert solche Übergaben. Unterschiedliche Teams greifen auf dieselben Datenbestände und Strukturen zu, ohne ihre jeweiligen Spezialisierungen aufzugeben. Das vereinfacht die Zusammenarbeit, beschleunigt Projekte und reduziert Doppelarbeit.

Mehr Transparenz für IT und Management

Mit wachsender Nutzung von Analytics und KI steigen auch die Anforderungen an Steuerbarkeit und Kontrolle. Viele Unternehmen verlieren dabei schnell den Überblick über Systeme, Kosten und Verantwortlichkeiten.

Plattformansätze schaffen hier mehr Transparenz. Nutzung, Auslastung und Kosten lassen sich zentral betrachten. Auch Themen wie Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit werden einfacher beherrschbar.

Ein weiterer Vorteil zeigt sich bei der Skalierung: Neue Nutzer, Reports oder Anwendungsfälle bauen auf bestehenden Strukturen auf, statt zusätzliche Silos zu erzeugen.

Erfolgreiche Einführung beginnt mit konkreten Anwendungsfällen

Die wenigsten Unternehmen ersetzen ihre Analytics-Landschaft auf einen Schlag. Häufig starten sie mit klar abgegrenzten Projekten, beispielsweise im Reporting, Controlling oder bei der Datenintegration. Im ersten Schritt geht es darum, stabile Datenprozesse und konsistente Kennzahlen aufzubauen. Darauf lassen sich weitere Anwendungsfälle schrittweise erweitern. Der Nutzen entsteht dabei weniger durch möglichst viele Funktionen als durch eine belastbare Datenbasis und ein funktionierendes Betriebsmodell.

KI profitiert von einer gemeinsamen Datenbasis

Auch beim Einsatz von KI zeigt sich der Vorteil einer integrierten Plattform. Analysen, Prognosen und KI-gestützte Auswertungen greifen auf dieselben Datenmodelle und Definitionen zu wie Reporting und Planung. Dadurch sinkt das Risiko widersprüchlicher Ergebnisse. Gleichzeitig wird deutlich: KI verbessert in der Regel keine schlechten Daten. Sie entfaltet ihren Nutzen vor allem dort, wo Datenqualität, Governance und Prozesse bereits funktionieren.

Der Betrieb entscheidet über den langfristigen Erfolg

Nach der Einführung einer Plattform beginnt die eigentliche Herausforderung. Datenmodelle, Datenpipelines und Nutzungsanforderungen verändern sich kontinuierlich. Ohne Monitoring, klare Verantwortlichkeiten und laufende Pflege entstehen schnell neue Schwachstellen. Deshalb spielt der Betrieb einer Datenplattform oft eine größere Rolle als die eigentliche Einführung. Langfristig erfolgreich sind vor allem Unternehmen, die Betrieb, Governance und Weiterentwicklung von Anfang an mitdenken.

Fazit: Eine Plattform braucht auch klare Spielregeln

Microsoft Fabric kann technische Brüche reduzieren und eine gemeinsame Grundlage für Reporting, Analytics und KI schaffen. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch nicht allein durch die Technologie.

Entscheidend sind konsistente Daten, klare Verantwortlichkeiten und eine abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Analytics und IT. Erst dann entstehen stabile Prozesse, verlässliche Kennzahlen und bessere Voraussetzungen für fundierte Entscheidungen.

Hast Du Fragen?

Viele Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen: Unterschiedliche Kennzahlen, wachsende Datenmengen, neue Anforderungen durch KI und gleichzeitig der Wunsch nach mehr Self-Service und weniger Komplexität.

Wenn du einschätzen möchtest, wie eine moderne Datenplattform zu deiner bestehenden Analytics-Landschaft passt oder welche Schritte sinnvoll wären, lohnt sich ein unverbindlicher Austausch. Oft hilft bereits ein Blick auf die vorhandenen Strukturen, um Chancen und mögliche Stolpersteine besser einzuordnen.