Daten verbinden. Kennzahlen verstehen. Entscheidungen verbessern.
Microsoft Fabric, Microsoft Power BI, KI und Agents

Technologie, die aus Zahlen Handlung macht.

Microsoft Fabric und Microsoft Power BI verbinden Datenintegration, Kennzahlenmodelle, Cockpits, Berichte, Automatisierungen und KI auf einer gemeinsamen Plattform. MintBridge setzt diese Möglichkeiten dort ein, wo sie eine konkrete Entscheidung verbessern: Daten werden verlässlich zusammengeführt, Kennzahlen zentral definiert und Informationen so bereitgestellt, dass Verantwortliche früher erkennen und handeln können.

Vorhaben besprechen 
Microsoft Power BI und Microsoft Fabric

Microsoft Power BI ist das Sichtbare. Microsoft Fabric ist das Fundament darunter.

Microsoft Power BI macht Kennzahlen als Cockpit, Bericht oder dialogbasierte Antwort nutzbar. Microsoft Fabric verbindet, speichert und verarbeitet die Daten, auf denen diese Ergebnisformen aufbauen.

Zusammen entsteht eine durchgängige Grundlage: von ERP, CRM, Buchhaltung, Excel und weiteren relevanten Systemen über verbindlich modellierte Kennzahlen bis zu Hinweisen, Folgeprozessen, Prognosen und Agents.

  • Microsoft Fabric

    Microsoft Fabric führt Datenintegration, Speicherung, Aufbereitung, Analyse, Data Science und Echtzeitverarbeitung in einer Microsoft-Plattform zusammen.

  • Microsoft Power BI

    Microsoft Power BI stellt Kennzahlen passend zu Aufgabe, Rolle und Berechtigung als Cockpit, Bericht, druckfähige Auswertung oder dialogbasierten Zugang bereit.

  • Azure & Microsoft 365

    Azure bildet die Cloud-Grundlage. Microsoft 365 ermöglicht es, Informationen, Hinweise, Copilots und Folgeprozesse beispielsweise über Teams, E-Mail und Power Automate in bestehende Arbeitsabläufe einzubinden.

Der MintBridge-Werkzeugkasten

Von verteilten Daten zu Zahlen, die etwas auslösen.

Der Werkzeugkasten zeigt, welche Möglichkeiten aufeinander aufbauen. Welche Bausteine eingesetzt werden, richtet sich nach Geschäftsfrage, Datenbasis, Systemlandschaft, Schutzbedarf und technischer Umgebung.

  • Die relevanten Systeme verlässlich zusammenführen

    Wir binden ERP, CRM, Buchhaltung, Excel und weitere steuerungsrelevante Systeme an und automatisieren die wiederkehrende Datenaufbereitung.

    Werkzeuge: OneLake · Data Factory · Power Query · Gateways · Shortcuts · Mirroring

    Was wir damit machen

    • Daten aus unterschiedlichen Quellen übernehmen, referenzieren oder spiegeln

    • Lade- und Aufbereitungsprozesse automatisieren

    • Daten bei Bedarf historisieren

    • Herkunft und Verarbeitung nachvollziehbar dokumentieren

    Was Sie davon haben

    Ihre Zahlen müssen nicht mehr für jede Auswertung von Hand aus verschiedenen Systemen zusammengetragen werden. Es entsteht eine gemeinsame, wiederverwendbare Datengrundlage.

  • Von der einfachen Zahlenbasis bis zur Datenplattform mit Microsoft Fabric

    Je nach Ausgangslage reicht die Architektur von einem zentralen Semantic Model in Microsoft Power BI bis zu einer Datenplattform mit Lakehouse oder Warehouse.

    Werkzeuge: Microsoft Power BI Semantic Models · Lakehouse · Warehouse · Direct Lake · SQL

    Was wir damit machen

    • Architektur passend zu Komplexität und vorhandener Systemlandschaft wählen

    • bestehende SQL-Welten anschlussfähig halten

    • Datenzugriff und Aktualisierung passend zum Anwendungsfall gestalten

    • nur jene Komponenten einsetzen, die für die vereinbarte Steuerungsfrage erforderlich sind

    Was Sie davon haben

    Sie erhalten keine möglichst grosse Plattform, sondern eine tragfähige Architektur, die zur heutigen Aufgabe passt und später erweitert werden kann.

  • Eine gemeinsame Logik für alle Auswertungen schaffen

    Wir setzen Geschäftsbegriffe und Kennzahlen zentral um. Dadurch wird dieselbe Kennzahl in allen Cockpits, Berichten und KI-Zugängen nach derselben Logik verwendet.

    Werkzeuge: Microsoft Power BI Semantic Models · DAX

    Was wir damit machen

    • Geschäftsbegriffe und Berechnungsregeln verbindlich abbilden

    • Daten aus verschiedenen Quellen fachlich miteinander verbinden

    • Kennzahlen zentral statt in jedem Bericht einzeln berechnen

    • Änderungen nachvollziehbar dokumentieren

    Was Sie davon haben

    Verantwortliche arbeiten mit einer gemeinsamen Definition. Besprochen werden Massnahmen und Entwicklungen – nicht unterschiedliche Versionen derselben Zahl.

  • Cockpit, Bericht, Hinweis oder Antwort im Arbeitsablauf

    Wir entwickeln Ergebnisformen, die zu Aufgabe, Rolle und Nutzungssituation passen.

    Werkzeuge: Microsoft Power BI · Paginated Reports · Teams · E-Mail · Microsoft 365

    Was wir damit machen

    • interaktive Führungs-, Finanz- und Leistungsinformationen bereitstellen

    • druckfähige Berichte automatisieren

    • unterschiedliche Sichten für Rollen, Bereiche und Standorte schaffen

    • Informationen in bestehende Arbeitsabläufe einbinden

    Was Sie davon haben

    Die richtige Person erhält die relevante Information in einer Form, mit der sie arbeiten kann. Ein zusätzliches Cockpit ist nicht in jedem Fall die beste Lösung.

  • Zahlen melden sich bei der Person, die handeln kann

    Wir definieren Regeln, bei denen sich das System meldet oder einen Folgeprozess startet.

    Werkzeuge: Microsoft Fabric Activator · Teams · E-Mail · Power Automate

    Beispiele

    • Eine relevante Offerte bleibt länger als festgelegt ohne Aktivität

    • Ein Projekt unterschreitet die definierte Zielmarge

    • Ein Bestand fällt unter den Meldewert

    • Die Auslastung eines Standorts weicht vom Zielwert ab

    Was Sie davon haben

    Verantwortliche müssen nicht täglich sämtliche Cockpits kontrollieren. Die relevante Zahl meldet sich bei der Person, die handeln kann.

    Einordnung: Diese Hinweise sind regelbasiert. Dafür ist keine künstliche Intelligenz erforderlich.

  • Erkenntnis und Handlung näher zusammenbringen

    Mit Translytical Task Flows, User Data Functions und Power Automate lassen sich bestimmte Aktionen direkt aus Berichten auslösen.

    Mögliche Anwendungen

    • Statusänderungen und Kommentare erfassen

    • Freigaben auslösen

    • Aufgaben oder Benachrichtigungen starten

    • Daten kontrolliert in geeignete Zielsysteme zurückschreiben

    Die konkrete Umsetzung richtet sich nach Zielsystem, verfügbaren Schnittstellen, Berechtigungen, Datenarchitektur und Prozess.

  • Frühere Entscheidungsgrundlagen aus vorhandenen Daten gewinnen

    Microsoft Fabric bietet statistische Modelle, AutoML und individuell entwickelte Machine-Learning-Modelle. MintBridge nutzt diese Möglichkeiten, um Entwicklungen zu prognostizieren und ungewöhnliche Abweichungen zu erkennen.

    Mögliche Anwendungen

    • Absatz-, Auslastungs- oder Bestandsprognosen

    • frühere Erkennung von Engpässen

    • Erkennung auffälliger Kosten-, Qualitäts- oder Leistungsentwicklungen

    • Priorisierung von Fällen für eine vertiefte Prüfung

    • Belastbare Ergebnisse setzen geeignete Datenhistorie, ausreichende Datenqualität und ein zum Anwendungsfall passendes Modell voraus.

    Ergänzend: AI Functions nutzen wir, um Daten mit generativer KI zu klassifizieren, zu extrahieren, zusammenzufassen oder anzureichern.

  • Fragen in natürlicher Sprache auf einer kontrollierten Datengrundlage beantworten

    Microsoft Copilot und Data Agents in Microsoft Fabric ermöglichen einen dialogbasierten Zugang zu freigegebenen Datenquellen und semantischen Modellen.

    MintBridge richtet diese Zugänge auf die relevante Daten- und Kennzahlenbasis aus, definiert Berechtigungen und integriert sie in geeignete Arbeitsabläufe.

    Data Agents beantworten Fragen auf den freigegebenen Daten. Sollen daraus operative Aktionen entstehen, werden zusätzliche Automatisierungs-, Agent- oder Write-back-Komponenten kontrolliert angebunden.

    Für den produktiven Einsatz prüfen wir Datenqualität, Berechtigungen, Administration, Kapazität, Lizenzierung und Datenregion.

  • Daten, Kennzahlen und zulässige Handlungen fachlich verbinden

    Microsoft Fabric IQ und Ontologien bilden ab, welche Dinge in Ihrem Unternehmen zusammengehören – z.B. Kunden, Projekte, Produkte oder Standorte – und wie sie miteinander verbunden sind. Dadurch können Berichte, Copilots und Agents dieselben Geschäftsbegriffe und Zusammenhänge verwenden.

    Microsoft Fabric IQ und Ontologien werden derzeit von Microsoft als Preview geführt. MintBridge setzt diese Möglichkeiten gezielt in Pilot- und Innovationsvorhaben ein, wenn Nutzen, Schutzbedarf und technische Voraussetzungen dies rechtfertigen.

  • Betriebs- und Sensordaten in kurzer Zeit auswerten

    Für geeignete Logistik-, Produktions- und IoT-Szenarien kann Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric Ereignisse und Datenströme laufend verarbeiten.

    Werkzeuge: Eventstreams · Eventhouse · Real-Time Dashboards

    Diese Architektur ist sinnvoll, wenn der Nutzen tatsächlich von kurzen Reaktionszeiten abhängt. Für klassisches Management-Reporting ist sie häufig nicht erforderlich.

KI, Copilot und Agents auf derselben Grundlage

Ihre KI ist nur so gut wie die Grundlage, auf der sie arbeitet.

Eine verlässliche KI-Anwendung benötigt mehr als Daten in einer Datenbank. Sie braucht:

  • technisch konsistente und nachvollziehbare Daten

  • ein tragfähiges Datenmodell

  • verbindliche Kennzahlen und verständliche Geschäftsbegriffe

  • passende Berechtigungen

  • fachlichen Kontext und klare Verantwortlichkeiten

MintBridge baut diese Grundlage und setzt darauf unterschiedliche Formen der Unterstützung um:

  • Automatisierung

    Definierte Regeln lösen Hinweise oder Prozesse aus.

  • Prognose und Erkennung

    Modelle berechnen mögliche Entwicklungen oder erkennen auffällige Muster.

  • Copilot und Data Agents

    Nutzerinnen und Nutzer stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten auf freigegebenen Daten und Kennzahlen.

  • Agentische Abläufe

    Agents können mit kontrollierten Automatisierungen, Funktionen und Zielsystemen verbunden werden, um definierte Arbeitsschritte vorzubereiten oder auszulösen.

Welche Form sinnvoll ist, richtet sich nach der konkreten Entscheidung – nicht nach dem neuesten Schlagwort.

mintBridge: Technologie, die Daten in Handlung übersetzt.
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Professionelle Entwicklung und Auslieferung

Änderungen nachvollziehbar und kontrolliert umsetzen.

Eine produktive Datenlösung muss nicht nur fachlich stimmen. Sie muss auch geordnet entwickelt, geprüft und ausgeliefert werden.

Versionierung
Unterstützte Lösungsbestandteile werden mit Git nachvollziehbar versioniert.

Geordnete Auslieferung
Wo die eingesetzten Elemente von Microsoft Fabric und Microsoft Power BI dies unterstützen, trennen Deployment Pipelines Entwicklung, Prüfung und produktive Bereitstellung.

Überwachung
Datenaktualisierung, Ladeprozesse und technische Zustände werden im vereinbarten Umfang überwacht.

Bestehendes weiterverwenden
Vorhandene Berichte mit Microsoft Power BI, Datenmodelle oder Excel-Lösungen müssen nicht pauschal ersetzt werden. Was fachlich und technisch trägt, kann übernommen und gezielt professionalisiert werden.

Sicherheit, Berechtigungen und Datenstandort

Die richtige Information für die richtige Rolle.

Berechtigungen und Datenschutz werden beim Aufbau der Daten- und Kennzahlenmodelle berücksichtigt.

Microsoft Power BI
In Semantic Models in Microsoft Power BI können Zugriffe mit Workspace-Rollen, Row-Level Security (RLS) und Object-Level Security (OLS) gesteuert werden.

OneLake
OneLake bietet zusätzliche Sicherheitsfunktionen bis auf Zeilen- und Spaltenebene (RLS und CLS). Welche Sicherheitsfunktionen eingesetzt werden, richtet sich nach Architektur, unterstützten Komponenten und Schutzbedarf.

Nachvollziehbarkeit
Datenquellen, Ladeprozesse, Kennzahlenlogik und Modelle werden dokumentiert. Änderungen bleiben nachvollziehbar und die Lösung ist an Dritte übertragbar.

Häufige Fragen

  • Nein. Die geeignete Architektur ergibt sich aus den benötigten Daten, der vorhandenen Microsoft-Umgebung und dem konkreten Anwendungsfall. Bestehende Strukturen in Microsoft Power BI oder Microsoft 365 können berücksichtigt werden.

  • Ja, sofern sie fachlich und technisch tragfähig sind. MintBridge kann bestehende Berichte, Kennzahlenmodelle und Datenanbindungen prüfen, konsolidieren und gezielt weiterentwickeln.

  • Das hängt von den verfügbaren Schnittstellen und Zugriffswegen ab. Wir prüfen Standardkonnektoren, APIs, Datenbankzugriffe, Exporte, Gateways und bestehende Integrationen. Wo ein direkter Anschluss nicht sinnvoll möglich ist, zeigen wir Alternativen und Auswirkungen transparent auf.

  • Ja. MintBridge richtet Copilot oder Data Agents auf freigegebene Datenquellen und semantische Modelle aus. Verlässliche Antworten setzen ein sauberes Daten- und Kennzahlenfundament, passende Berechtigungen und verständlich modellierten Geschäftskontext voraus.

  • Data Agents schaffen zunächst einen dialogbasierten Zugang zu freigegebenen Daten. Für operative Handlungen verbinden wir sie bei Bedarf mit kontrollierten Automatisierungen, User Data Functions, Power Automate oder geeigneten Zielsystemen.

  • Ja. MintBridge nutzt statistische Modelle, AutoML und individuell entwickelte Machine-Learning-Modelle. Die Aussagekraft hängt von Datenhistorie, Datenqualität und dem gewählten Modell ab.

  • Microsoft Fabric IQ und Ontologien modellieren Geschäftskontext über Datenquellen hinweg und machen ihn für Menschen, Copilots und Agents nutzbar. Microsoft führt diese Funktionen derzeit als Preview. MintBridge setzt sie gezielt in Pilot- und Innovationsvorhaben ein.

  • Wir setzen die Lösung in der Microsoft-365- beziehungsweise Microsoft-Cloud-Umgebung des Kunden um. Für Microsoft Fabric und Microsoft Power BI verwenden wir die vom Kunden gewählte beziehungsweise in seiner Umgebung vorgegebene Region. Wo angebundene Dienste oder optionale KI-Funktionen Daten ausserhalb dieser Region verarbeiten würden, zeigen wir transparent, was wohin fliesst.

  • Die laufenden Kosten hängen unter anderem von benötigter Kapazität, Nutzung, Lizenzen für Microsoft Power BI und eingesetzten Funktionen ab. Microsoft-Plattform- und Lizenzkosten werden getrennt von einmaligen Umsetzungsleistungen betrachtet.

Welche Technologie unterstützt Ihre Entscheidung?

Im Erstgespräch klären wir, welche Informationen benötigt werden, wo die relevanten Daten liegen und welche technologische Grundlage zu Ihrer Ausgangslage passt. Dabei beginnen wir nicht mit einer möglichst grossen Plattformarchitektur, sondern mit der Entscheidung oder Reportingaufgabe, die besser unterstützt werden soll.

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