EINBLICKE: KI liebt Ordnung
Warum saubere Datenmodelle unverzichtbar bleiben
KI-Agenten verändern den Zugang zu Daten grundlegend. Statt komplexer SQL-Abfragen ermöglichen sie Analysen in natürlicher Sprache, schnellere Auswertungen und einen direkteren Zugriff auf Unternehmensdaten. Doch damit diese neue Einfachheit in der Praxis zuverlässig funktioniert, braucht es eine entscheidende Grundlage: sauber modellierte Daten.
In dieser Ausgabe von EINBLICKE zeigen wir, warum KI-gestützte Analysen nicht weniger, sondern mehr Modellierungsdisziplin erfordern. Sie erfahren, welche technischen und semantischen Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit KI-Systeme Daten korrekt interpretieren, konsistent auswerten und kontrolliert genutzt werden können.
Anhand eines konkreten Anwendungsfalls aus Microsoft Fabric vergleichen wir unterschiedliche Modellierungsansätze und zeigen, wie stark sie die Qualität KI-gestützter Analysen beeinflussen. Dabei betrachten wir auch die Rolle von Semantic Models als kontrollierte Interaktionsschicht und leiten konkrete Implikationen für Data Engineering, Governance und Plattformarchitektur ab.
Das erwartet Sie
- Warum KI-gestützte Interaktion eine explizite Datenmodellierung voraussetzt
- Technische und semantische Qualitätskriterien für agentenfähige Datenmodelle
- Vergleich unterschiedlicher Modellierungsansätze anhand eines Praxisbeispiels
- Die Rolle von Semantic Models als kontrollierte Interaktionsschicht
- Konkrete Implikationen für Data Engineering, Governance und Plattformarchitektur
- Offene Q&A-Runde für Ihre Fragen und konkrete Situationen aus der Praxis
