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Microsoft Fabric ist enterprise-ready - ist dein Unternehmen data-ready? | Thomas Buchegger & Manuel Schlereth

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Ist die neueste technische Lösung von Microsoft, die Fabric, schon bereit für das echte Leben? Und warum machen wir dieses Data-Zeug eigentlich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thomas Buchegger, Senior Vice President Analytics & Insights und Manuel Schlereth, Director Microsoft bei all for one analytics & insights.

Diesmal zäumen wir das Pferd von hinten auf und das macht ihr im Unternehmen bitte nicht nach. Von der Technik zur Strategie, aber nur ausnahmsweise.

In Christians Auswahlprozess war Microsoft Fabric noch recht neu. Mit toller Roadmap, aber eben noch nicht so viel davon Live im System zu sehen. Heute sieht das Tool anders aus.

Auch wenn einige Feature noch im Previewmode sind, die wichtigen Funktionen sind da.

Jetzt kommen natürlich die Rufe, dass wir das alles nicht brauchen weil ja MS PowerBI so toll und mächtig ist und unsere Datenplattform ersetzt.

Das Problem: Tut es leider nicht!

Auch wenn PowerBI wirklich ein starkes Werkzeug ist und man schnell und einfach Berichte bauen kann, so ersetzt es leider keine vollumfängliche Datenplattform.

Nicht nur kommt man schnell an die Performancegrenzen, es fehlen auch die notwendigen Möglichkeiten den heißbegehrten Single point of truth zu nachhaltig zu implementieren.

Aber warum ist der so wichtig? Das ist die eigentliche Frage, die man sich eben vor dem Tool mal stellen sollte.

Was will ich mit Daten eigentlich machen? Wie will ich mein Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll steuern.

Und dann kommen eben die wichtigen Themen ans Licht. Alle im Unternehmen in die Lage zu versetzen mit Daten sinnvolle Entscheidungen zu treffen und besser zu werden.

Denn viele Tätigkeiten kann eben bald KI übernehmen. Aber die letzliche Prüfung müssen Expert*innen vornehmen. Leider sind die derzeit noch zu sehr damit beschäftigt Daten überhaupt zusammenzutragen und zu korrigieren. Oder mit lästigen Planungsrunden, deren Ergebnis bei der Abgabe schon wieder überholt ist.

Aber wie geht’s besser? Und warum solltest du niemals ein BI Projekt oder Toolauswahl ausschreiben?

Die Frage ist also nicht ob Fabric bereit ist im Unternehmen zu laufen, sondern ob dein Unternehmen bereit ist mit Daten wirklich zu steuern.

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Diese Folge UNF#CK YOUR DATA wurde von all for one analytics & insights unterstützt

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Zum LinkedIn-Profil von Manuel: https://www.linkedin.com/in/manuel-schlereth-850562190/

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Buchempfehlung von Thomas: Marc-Uwe Kling - Views

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Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

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Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

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▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬

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00:00 Einführung in Data & Analytics Tools

02:47 Die Rolle von Microsoft und Power BI

05:48 Vergleich von Data Fabric und Databricks

09:06 Self-Service Analytics und Power BI

12:07 Die Notwendigkeit einer Data Fabric

14:51 Zugriffssteuerung und Sicherheit in Datenplattformen

18:00 One Lake und seine Vorteile

21:04 Integration von KI in Datenplattformen

23:51 Herausforderungen bei der Implementierung von Data Fabric

26:58 Die Bedeutung von Beratung und Strategie

30:05 C-Level Engagement und Unternehmensstrategie

34:52 Die Bedeutung einer klaren Datenstrategie

37:37 Flexibilität durch rollierende Forecasts

48:17 Die Rolle von KI in der Planung

54:06 Der Einstieg in Daten- und KI-Projekte

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00:00 Einführung in Data & Analytics Tools

02:47 Die Rolle von Microsoft und Power BI

05:48 Vergleich von Data Fabric und Databricks

09:06 Self-Service Analytics und Power BI

12:07 Die Notwendigkeit einer Data Fabric

14:51 Zugriffssteuerung und Sicherheit in Datenplattformen

18:00 One Lake und seine Vorteile

21:04 Integration von KI in Datenplattformen

23:51 Herausforderungen bei der Implementierung von Data Fabric

26:58 Die Bedeutung von Beratung und Strategie

30:05 C-Level Engagement und Unternehmensstrategie

34:52 Die Bedeutung einer klaren Datenstrategie

37:37 Flexibilität durch rollierende Forecasts

48:17 Die Rolle von KI in der Planung

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