Die coolsten KI-Agenten gibt es in der neuen Microsoft Foundry! Dort kann man beliebige KI-Modelle verwenden, auch Claude, Grok oder was man will. Natürlich ist das eigentlich für "Pro-Code"-Entwickler, aber schon im Foundry-Portal kann man überraschendes erzielen, ich zeige es Euch. Und dann gibt es sogar Tipps, wie man so einen Agenten dann seinen Nutzern anbieten kann. Und die brauchen dafür keine Microsoft 365-Lizenz!

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Fabric IQ wird das Business verändern! Fachanwender definieren, wie das Geschäft funktioniert, und zwar so, dass Teams aus Menschen und KI-Agenten beide von demselben reden und beide die richtigen Entscheidungen treffen können. Und weil das die Anwender die Ontologie, auf der das alles beruht, selbst definieren sollen (und nicht auf die überlasteten IT-Spezialisten warten müssen) ist die Oberfläche auch ganz einfach gehalten. Einfach genug, dass Endbenutzer Entitäten, Eigenschaften und Beziehungen in einer Graphen-Datenbank definieren können? Das zeigt Euch dieses Video, das von Anfang bis Ende eine Ontologie aufbaut und deren Wissen dann in einem Datenagenten und in Microsoft 365 Copilot verwendet.

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Microsoft hat mich ein bisschen überrascht, aber dank Satja Nadella ist so was ja jetzt immer möglich: in Rekordzeit haben sie das Open Source-Tool dbt Core in Fabric aufgenommen, wie gerade auf der Ignite-Konferenz verkündet! Ich fühle mich bestätigt, dass ich für diese ungewöhnliche Kombination in den letzten Monaten schon in Vorträgen, Videos und Projekten geworben habe. Und nun gibt es das einfach "offiziell", keine Workarounds mehr! Da sage mal jemand, die Welt wird immer schlechter... Seht selbst!

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Mit dem neuen Fabric IQ wagt Microsoft den ganz großen Wurf: Nicht IT-Spezialisten, sondern die Fachanwender definieren und beschreiben mit einer Ontologie, wie das Business funktioniert, über Entitäten mit Eigenschaften und Beziehungen dazwischen. Dann erklären sie Microsoft Fabric, wo die Daten dazu zu finden sind, und dann kann man über einen Datenagenten alle Aspekte des Geschäfts abfragen und durch ihn analysieren lassen. Und weil er das ganze Geschäft mit seinen Regeln kennt und nicht nur eine Abteilung, kann er automatisiert fast so gute Entscheidungen treffen wie seine menschlichen Kollegen. Nicht ganz verstanden? Egal, dieses Video hat dafür ein gutes Beispiel.

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Nutzt die Stärken von Databricks für leistungsfähige Datenanbindungen und kombiniert sie mit Microsoft Fabric und OneLake, um eure Daten zentral zu analysieren. Verbindet beide Plattformen, um einen durchgängigen, effizienten Datenworkflow zu schaffen — von der Quelle bis zur Power-BI-Auswertung.

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In diesem Video lernst du, wie Unternehmen den Microsoft Copilot Chat kostenlos nutzen können, um eigene KI-Agenten zu erstellen, die auf interne Daten und Dokumente zugreifen. Der ehemalige Bing Chat Enterprise ermöglicht es, Chatbots zu bauen, die eure Prozesse, Regeln und Unternehmenswissen kennen – und das ohne zusätzliche Lizenzkosten. Schritt für Schritt wird erklärt, wie die Erstellung, Dateiintegration und gemeinsame Nutzung funktioniert. Außerdem zeigt das Video, wann sich der Einsatz einer M365 Copilot-Lizenz lohnt. Ideal für IT-Teams, Admins und Modern-Work-Enthusiasten, die KI effizient im Unternehmen einsetzen wollen.

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In diesem Video zeigen wir Ihnen praxisnah, wie Sie mit gezielten KI-Anweisungen (AI Instructions) Ihr Microsoft Power BI-Semantikmodell so optimieren, dass der Copilot Ihre Daten, Fachbegriffe und Kennzahlen tatsächlich versteht. Statt klassischer Standard-Analysen entsteht damit echte KI-Intelligenz für Ihr Business.
Jetzt anschauen und Ihr BI-Modell auf das nächste Level heben!

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Es gibt immer wieder Fachwissen, Spezialausdrücke oder Berechnungsregeln, die man im semantischen Modell in Power BI nicht finden kann. Dann findet sie der ansonsten geniale Copilot in Power BI natürlich auch nicht, und beantwortet Fragen über Eure Daten vielleicht nicht korrekt. Aber kein Problem: ihr müsst ihm einfach klare KI-Anweisungen geben, um damit Eure Daten für KI vorzubereiten ("Prepare your data for AI")! Ich zeige dazu ein schönes Beispiel und führe vor, wie das im Power BI Desktop und in der Web-Oberfläche dann aussieht.

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Ihr könnt es dem Copilot in Power BI schon zutrauen, dass er - nur mit natürlicher Sprache gefragt - wichtige Business-Zahlen aus Euren Berichten herausholen kann! Trotzdem gibt es noch einige Wege, um die Antworten zu verbessern, indem man seine Daten für KI vorbereitet. Heute sehen wir uns an, wie wir dem Copilot verifizierte Antworten (verified answers) beibringen, damit er auf typische Fragen auch genauso antwortet, wir ihr Euch das vorgestellt habt!

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Unglaublich, wie gut der Copilot in Power BI uns unsere eigenen Daten erklären und analysieren kann! Aus meiner Erfahrung eher "zu gut": er holt immer Antworten aus dem Datenmodell heraus, und schießt dabei manchmal über das Ziel hinaus! Aber über die Funktion "Vorbereiten von Daten für KI" kann man ihn dabei etwas korrigieren. Heute sehen wir uns speziell an, wie das "KI-Datenschema" (AI Data Schema) uns dabei helfen kann!

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Fragen an seine Daten stellen, gute Antworten - auch als Grafik - bekommen, dabei neue Kennzahlen entwickelt und berechnet bekommen, wer will das nicht? Vor allem, wenn man als Fachanwender keine Abfragesprachen wie SQL oder DAX beherrscht. Und das geht jetzt direkt im Power BI Desktop, in einfachem Deutsch! Dieses demo-reiche Video zeigt, was dafür eingestellt sein muss, was man für Antworten erwarten kann und wie man den Copiloten hier zu Höchstleistungen bringt. Und nebenbei erfährt man auch noch, in welcher deutschen Stadt am meisten Fahrräder gemietet werden...

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Wenn die fertigen Power BI-Berichte, die Microsoft für Dynamics Business Central anbietet, nicht ausreichen, dann muss man den "harten Weg" gehen: man greift direkt mit Power BI Desktop auf BC zu und baut sich sein Datenmodell selbst! In diesem Hands-On-Video zeige ich, dass der Weg gar nicht so hart ist und wie man einige typische Hindernisse umschifft. Eigentlich ist das Video auch noch ne gute Anleitung "Power BI für Anfänger", also warum nicht mal reinschauen und mit dem eigenen ERP-System nachmachen?

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Microsoft Fabric schenkt uns den "Speichern"-Knopf in Power BI-Berichten! Mit ihm kann man direkt im Bericht Daten eingeben und sie einfach mal in einer SQL-Datenbank abspeichern, und dann erscheinen sie auch sofort geändert im Bericht. Microsoft nennt das "Translytical", also eine Mischung aus transaktionaler und analytischer Anwendung, und ich zeige, wie es aussieht und wie man es einstellen kann. Trigger-Warnung: dahinter stecken Benutzerdatenfunktionen oder "User Data Functions", und diese muss man echt in Python selber programmieren! Aber mit den mitgelieferten Vorlagen und mit Hilfe Eurer Lieblings-KI schafft Ihr das ganz locker, auch ohne Informatik studiert zu haben.

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Ein guter Vertriebler verbringt ja ohnehin seinen ganzen Tag im Dynamics CRM, dann sollte man ihm dort auch die Berichte anzeigen, die er braucht! Da gibt es natürlich die Dynamics 365-Dashboards, aber die können nicht so viel... Power BI Dashboards sind viel leistungsfähiger, und in diesem Video zeige ich Schritt für Schritt, wie man sie im CRM einbindet! Das kann eigentlich jeder selber machen, und dann hat man dort auch bessere Visualisierungen (Landkarten!) und Zugriff auf andere Datenquellen als nur Dynamics CRM.

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Warum werten viel zu wenige Nutzer die Daten in ihrem Microsoft Dynamics CRM mit Power BI aus? Wie einfach das geht, ist hier das Thema. Der Vorteil gegenüber den Grafiken, die im CRM eingebaut sind, liegt auf der Hand: man könnte zum Beispiel ganz einfach Plan-Daten aus einem Excel-Sheet mit den Ist-Daten aus Dynamics verbinden! Und wie man die fertigen Berichte in die Dynamics-Weboberfläche einhängt, das zeige ich Euch in einem anderen Video.

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Meine SQL Server-Datenbank in meinem Rechnerraum unten ist so beschäftigt, ich kann da unmöglich auch noch Berichte drauf laufen lassen! Am liebsten hätte ich die wichtigsten Tabellen ja gleich in Azure, im OneLake, dem Data Lake von Fabric, "gespiegelt", aber so, dass das die Arbeit nicht unterbricht... Und genau das geht jetzt, mit der Datenbankspiegelung von Fabric! Ich erkläre das erst mal kurz, und dann sehen wir uns mal live an, wie lange es dauert, bis Änderungen in der Cloud angekommen sind.

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Microsoft Fabric: ist das der Nachfolger von Power BI? Ist das besser als Excel? Ich hab Power BI, brauche ich noch Fabric dazu? Und warum? Wozu ist Fabric nötig, oder reicht nicht Power BI oder reicht sogar Excel? Fragen über Fragen, die ich in diesem launigen Video versuche zu beantworten. Diesmal garantiert keine Techie-Demos, sondern reine Informationen für Entscheider und alle, die die Hintergründe verstehen möchten!

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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!

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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!

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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!

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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.

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