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Oh mein Gott, alle wollen einen autonomen Agenten mit KI! Microsoft sagt ja sogar, das jeder Business Prozess in Zukunft einen Agenten haben soll, und damit das klappt, muss jeder Nutzer sich den Agenten eigentlich ohne Data Scientist selber bauen können. Dafür gibt es ja Copilot Studio, was ja Teil der Power Platform ist, und deshalb "No Code/Low Code" und "Self Service"! Das läuft ja sogar auch ohne M365 Copilot-Lizenz, aber wie kann so ein Agent dann wirklich Emails autonom beantworten? Na, schaut selbst!
Macht der neue Analyst Agent im Microsoft 365 Copilot jetzt wirklich alle Data Analysts überflüssig? Nun, alle nicht, aber sie sollten sich schon mal warm anziehen! Microsoft-MVP Michael Greth und ich werfen einen ersten Blick auf die Preview-Version des neuen Reasoning-Agenten von Microsoft, dem ersten, der wirklich mit tabellarischen Daten (Excel, CSV, XML) richtig gut umgehen kann. Und wie der Python beherrscht, bis hin zu interaktiven Geodaten-Visualisierungen, das hat unseren größten Respekt!
Autonome Agenten im Microsoft-Umfeld: Was für ein Hype! Dieses Video ist der Teaser zu einem Webcast, den ich bei abtis halten durfte, zum Thema "AI Agents verstehen und erfolgreich einsetzen". Ich nutze dabei SharePoint Agenten auf Dokumentenbibliotheken, und vor allem autonome Agenten im Copilot Studio! Der Webcast ist voller Demo, der Teaser natürlich nicht. Aber man kann sich jetzt noch anmelden und die Aufzeichnung sehen!
Bei den Datamonsters lassen wir gerne mal unser Bewusstsein erweitern. Damit wir nicht nur um relationale Datenbanken kreisen, haben wir uns Microsoft MVP Janek Fellien eingeladen, der aus der Praxis von seinen Projekten mit Eventstream und Event Sourcing berichtet hat. Er beschreibt die Nachteile einer relationalen Lösung für Kassendaten im Einzelhandel, und er erklärt, warum man für seinen Mars-Riegel mit 45g € 1.99 bezahlen muss! Seine Lösung dafür, bekannt als die "Glaserstory", hat aber mit Autoglasern und ihrer Abrechnung und Teilebeschaffung zu tun. Janek zeigt anhand von Code und Demo, wie ein einfacher, sehr günstiger Datenstrom viel mächtiger sein kann als die schönste Datenbank! Voll krasses Zeug.
Wie kriegt man sicher und nachprüfbar getestete Daten ins Data Warehouse? Fabric meets Open Source: mittlerweile unterstützt das "Data Build Tool" auch Fabric Warehouses und - mit einem Kniff - Lakehouses. In vielen Großprojekten schwärmen die IT-Profis schon lange von dbt: es unterstützt mehrschichtige und testgetriebene Entwicklung, Versionierung (CI/CD), dokumentiert alles automatisch und arbeitet an der Datenqualität. Dafür konfiguriert es sich wie eine UNIX-Applikation aus den 80ern... Wie sieht das Ganze aus, und macht es Sinn, von grafischen Data Pipelines oder Dataflows in die Welt der Kommandozeile umzusteigen?
Snowflake ist eine enorm populäre Data Warehouse-Plattform, erhältlich in allen gängigen Clouds. Und natürlich kann man easy mit Power BI darauf zugreifen und Berichte bauen! Aber Fabric setzt noch eins drauf: Mit Mirroring für Snowflake "spiegelt" Fabric die gewünschten Snowflake-Tabellen einfach in den OneLake von Fabric, hält sie automatisch auf dem neuesten Stand, und man hat die Snowflake-Daten damit quasi mühelos mit allem integriert, was man sonst so im OneLake hat. Das lohnt sich, vor allem, weil es kostenlos ist! Und total einfach ist es auch noch, wie dieses Video zeigt.
Man nutzt ja das neue Microsoft Fabric vor allem wegen der coolen KI, die da bei größeren Kapazitäten enthalten ist. Da gibt es überall Copiloten, und die helfen sowohl dem Nutzer von Berichten, aber auch - vor allem - dem Entwickler! Das ist schon deshalb so, weil Fabric eine Plattform ist, die den Business-Anwender quasi mit Superkräften ausstattet, und ein echter Superheld hat natürlich immer einen Sidekick. Heute in dieser Rolle: der Copilot für Power BI in Fabric! Man darf gespannt sein, ob der die Anschaffung der großen Fabric-Kapazität auch wert ist...
Fabric Warehouse, das ist doch der große Bruder des SQL Servers, wo man Daten super mit SQL bearbeiten kann? Na ja, aber SQL kann ich nicht so gut... Kein Problem! Dafür gibt es ja KI, in Form des Copilot für Fabric Warehouse. Der hilft mir, und zwar wenn ich Tipps für die Erstellung meiner Lösung brauche und wenn ich ein SQL-Statement haben möchte, er kommentiert es mir hübsch und er korrigiert es auch, wenn es fehlerhaft sein sollte. Und sind die Daten erst mal drin, macht er mir auch basiertend auf meine Datenstrukturen gute Vorschläge zur Datenanalyse! Unglaublich? Aber wahr, wie dieses Demo-Video zeigt.
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