Viele Unternehmen stehen vor der gleichen Herausforderung. Die KI-Ära ist in aller Munde und der Druck schnell sichtbare Ergebnisse im Bereich Künstlicher Intelligenz zu liefern, steigt. Gleichzeitig verfügen viele der Organisationen über eine Datenlandschaft, die historisch gewachsen, fragmentiert, inkonsistent und schwer zu steuern ist – und damit keine Grundlage für einen ganzheitlichen KI-Einsatz liefert. In unseren Projekten zeigt sich immer wieder, dass beides untrennbar miteinander verbunden ist. Ohne eine konsistente Datenbasis bleiben KI-Initiativen im Pilotstadium stecken, weil die notwendigen Daten nicht zur Verfügung stehen oder Arbeitsergebnisse nicht belastbar sind.
Diese Herausforderungen zeigen sich im Alltag sehr konkret. Daten liegen in ERP, CRM, Fachsystemen oder auch Excel-Dateien verteilt, Governance ist häufig unklar und Verantwortlichkeiten sind nicht eindeutig geregelt. Das führt zu hohem manuellem Aufwand und eingeschränkter Transparenz. Eine zentrale Datenplattform wird dadurch zu einer strategischen Notwendigkeit. Sie ermöglicht nicht nur einen zielgerichteten Datenaustausch und bessere Analysen, sondern bildet auch das Fundament für jede KI-Strategie.
Technische Implementierung ist zu kurz gedacht – Aspekte einer erfolgreichen Plattformeinführung
In der Praxis zeigt sich jedoch, dass eine erfolgreiche Einführung mehr erfordert als die technische Aktivierung im Portal. Eine zukunftsfähige Datenplattform entsteht erst dann, wenn Strategie, Architektur, Organisation und Datenkultur gemeinsam weiterentwickelt werden. Hier beginnt also die eigentliche Transformation. Wer eine Datenplattform wirksam nutzen möchte, muss Verantwortlichkeiten, Arbeitsweisen und Entscheidungsprozesse weiterentwickeln. Das betrifft nicht nur die IT, sondern ebenso die Fachbereiche und das Management.
In unseren Projekten zeigt sich immer wieder ein ähnliches Muster. Ohne ein gemeinsames Zielbild fehlt die Orientierung. Ohne Governance und klare Rollen entstehen Unsicherheiten rund um Datenverantwortlichkeit. Ohne ein abgestimmtes Operating Model entwickeln Bereiche eigene Lösungen. Und ohne aktives Change Management wird die Plattform zwar bereitgestellt, aber nicht konsequent genutzt. Die Einführung einer zentralen Datenplattform wie Microsoft Fabric ist damit weniger eine technische Implementierung als eine organisatorische Weiterentwicklung. Erfolgreich wird sie also dann, wenn Unternehmen Strategie, Architektur und Datenkultur gemeinsam betrachten.
Exkurs: Was ist Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric ist eine cloudbasierte Data- und Analytics-Plattform, die zentrale Workloads wie Data Engineering, Data Warehousing, Real-Time Analytics, Data Science und Business Intelligence in einer Umgebung bündelt. Herzstück ist OneLake als gemeinsamer Datenspeicher, auf den alle Workloads zugreifen. Dadurch entsteht eine Plattform, auf der Daten konsistent verwaltet, gesichert und bereitgestellt werden können, ohne dass verschiedene Einzellösungen miteinander kombiniert werden müssen.
Die tiefe Integration in das Microsoft-Ökosystem, die Zero-ETL Möglichkeiten für die Datennutzung von Umsystem, die Anbindung an Identity- und Governance-Services sowie erste KI-Funktionen machen Fabric zu einem wichtigen Baustein für moderne Daten- und KI-Strategien.
Sechs Schritte für eine erfolgreiche Einführung
Damit eine Datenplattform volle Wirkung entfalten kann, braucht es ein strukturiertes Vorgehen. Aus unseren Projekten wissen wir, welche Aktivitäten entscheidend für den Erfolg sind:
1. Zielbild und Datenstrategie definieren
Der Startpunkt jeder erfolgreichen Einführung ist ein gemeinsames Zielbild. Es beschreibt, welchen konkreten Nutzen die Datenplattform stiften soll. Typische Ziele sind konsistentere Reports, Self-Service-Analytics, eine stabilere Entscheidungsbasis oder die Vorbereitung auf KI-Anwendungsfälle.
In der Praxis fehlt diese Klarheit häufig. Teams starten mit Technologie, bevor die Richtung feststeht. Deshalb ist es wichtig, dass Management und Fachbereiche das Zielbild gemeinsam tragen und priorisieren.
2. Architektur und Governance aufsetzen
Auf Basis des Zielbilds wird definiert, wie die künftige Datenarchitektur aussieht. Datenquellen und Domänen müssen strukturiert, Datenverarbeitung sinnvoll aufgebaut und Datenmodelle konsistent gestaltet werden.
Ein häufiger Stolperstein ist die Governance. Verantwortlichkeiten, Begriffsdefinitionen und Zugriffsrechte werden oft zu spät geklärt. Ein klarer Governance-Rahmen schafft dagegen Vertrauen in die Daten, macht Verantwortlichkeiten sichtbar und verhindert spätere Konflikte.
3. Plattform-Enablement und technische Basis schaffen
Erst nach der konzeptionellen Arbeit rückt die Technologie in den Vordergrund. Die Datenplattform wird eingerichtet, Kapazitäten geplant und Datenzugriff und Sicherheit im Vorgehen integriert.
In Projekten beobachten wir, dass Diskussionen an dieser Stelle schnell einseitig werden und sich auf technische Details fokussieren. Erfolgreich sind Teams, die Standards und wiederverwendbare Muster entwickeln und frühzeitig alle relevanten Rollen befähigen. Schulungen, Guidelines und eine Community sorgen dafür, dass Teams die Plattform richtig nutzen können.
4. Use Cases priorisieren und iterativ umsetzen
Statt die gesamte Datenlandschaft auf einmal zu migrieren, hat sich ein iteratives Vorgehen bewährt. Dabei werden konkrete Use Cases priorisiert und in überschaubaren Abschnitten umgesetzt.
Was häufig schiefgeht: Use Cases werden zu breit definiert oder es werden mehrere Ziele gleichzeitig verfolgt. Besser ist es, mit klar abgegrenzten Szenarien zu starten, die greifbaren Mehrwert schaffen. Ein erstes Leuchtturmprojekt hilft, Vertrauen aufzubauen und liefert Erkenntnisse, die in die nächsten Wellen einfließen.
5. Operating Model und Center of Excellence etablieren
Damit die Datenplattform langfristig Wirkung entfaltet, braucht es ein stabiles Operating Model. Es klärt, wer die Plattform betreibt, wer Datenbereiche verantwortet, wie Anforderungen priorisiert werden und wie Standards weiterentwickelt werden.
In vielen Organisationen entsteht ohne dieses Modell schnell Schatten-IT. Ein Center of Excellence hilft, Leitplanken zu setzen, Best Practices zu dokumentieren und Fachbereiche beim Onboarding zu unterstützen.
6. Adoption und Datenkultur fördern
Technologie allein verändert noch keinen Umgang mit Daten. Entscheidend ist, wie die Menschen im Unternehmen arbeiten. Schulungen, interne Kommunikation und fachbereichsnahe Unterstützung sorgen dafür, dass die Datenplattform im Alltag ankommt.
Wenn Teams erleben, dass sie schneller und fundierter entscheiden können, steigt die Akzeptanz. Langfristig entsteht so eine gelebte Datenkultur, die über die reine Einführung hinausgeht.
Fazit: Plattformen als Enabler für Daten- und KI-Strategien
Datenplattformen bieten eine starke technische Basis, um Datensilos aufzulösen, Governance zu verankern und eine gemeinsame Datennutzung aufzubauen. Entscheidend ist jedoch die Art der Einführung. Wer dieses Projekt als strategische Initiative versteht und Zielbild, Architektur, Organisation und Datenkultur gemeinsam weiterentwickelt, schafft die Grundlage für echten und nachhaltigen Mehrwert.
Gleichzeitig bildet eine solche Plattform den Ausgangspunkt für KI-Szenarien. Erst wenn Daten konsistent, auffindbar und sicher verfügbar sind, lassen sich Anwendungen wie KI-gestützte Assistenten oder Agenten wirksam und skalierbar umsetzen.
Unternehmen, die den Aufbau einer zentralen Datenplattform konsequent verfolgen, verbessern damit nicht nur ihre heutige Reporting- und Analysewelt. Sie schaffen auch das Fundament für die nächste Entwicklungsstufe ihrer Daten- und KI-Strategie.
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