Copilot in Power BI und Fabric: Was KI der Business-Analytik bringt

Auf der Microsoft Build 2023 bat ein HR-Analyst Power BI in Alltagssprache darum, die Demografie der Belegschaft und Einstellungstrends anzuzeigen. Copilot analysierte das Datenmodell, stellte eine Berichtsseite zusammen und machte aus der nächsten Frage — zur Personalfluktuation — eine eigene Auswertung.

Damals war Copilot in Power BI nur in einer eingeschränkten Testphase verfügbar. 2026 erstellt und bearbeitet er bereits Berichte auf Basis von Textanfragen, hilft bei DAX, erzeugt Zusammenfassungen und beantwortet Fragen zu Daten in natürlicher Sprache.

Für Unternehmen ist die eigentliche Veränderung die Arbeitsweise mit BI: Ein Teil der Aufgaben lässt sich mit einer einfachen Frage an die Daten beginnen. Sehen wir uns an, wie Copilot Power BI funktioniert, was er kann und wo weiterhin ein Analyst gebraucht wird.

Was Copilot in Power BI und Microsoft Fabric ist

Power BI Copilot ist eine Sammlung generativer KI-Funktionen für die Arbeit mit Berichten und Daten in natürlicher Sprache. Er berücksichtigt Tabellen, Felder, Measures, Beziehungen und Metadaten des semantischen Modells — die Qualität des Ergebnisses hängt daher unmittelbar davon ab, wie gut dieses Modell vorbereitet ist.

In Power BI lassen sich die Möglichkeiten von Copilot grob in zwei Szenarien einteilen:

Copilot in Microsoft Fabric reicht weiter als Power BI und umfasst Data Engineering, Data Science, Data Warehouse, SQL Database und weitere Fabric-Komponenten. Unter anderem lässt sich SQL in natürlicher Sprache generieren, und in der Code-Umgebung kann Code erstellt und erklärt werden.

Für Unternehmen, die Power BI für Unternehmen gerade erst aufbauen, ist wichtig: Copilot behebt keine chaotischen Datenquellen, falschen Beziehungen oder unklaren KPIs. Er arbeitet auf einem bereits bestehenden Analysesystem auf.

Welche Aufgaben Copilot löst

Was Copilot in Power BI kann, zeigt sich am deutlichsten an konkreten Aufgaben: der Arbeit mit DAX, der Analyse von Berichten und dem Erstellen von Visualisierungen.

Generierung von DAX-Formeln und Measures

DAX bleibt eines der technischsten Elemente von Power BI: Schon ein gewohnter Umsatzvergleich zum Vorjahr erfordert den korrekten Umgang mit Kontext, Kalender und Measures.

Copilot erlaubt es, das gewünschte Ergebnis in Worten zu beschreiben und eine DAX-Abfrage zu erhalten — etwa für die Berechnung der jährlichen Wachstumsrate oder die Auswahl einer bestimmten Kundengruppe. Das Ergebnis lässt sich in der DAX Query View prüfen.

In der Webmodellierung kann Copilot außerdem DAX-Measures generieren und Änderungen am semantischen Modell vorschlagen.

Das beschleunigt Routineberechnungen, doch Formeln für finanzielle KPIs und das Management-Reporting müssen trotzdem geprüft werden. Mehr zur Berechnungslogik finden Sie in unserem Beitrag zu DAX-Formeln in Power BI.

Zusammenfassungen und Erklärungen von Berichten in natürlicher Sprache

Im Szenario natural language analytics kann eine Nutzerin oder ein Nutzer Copilot bitten, einen fertigen Bericht zu erklären, eine Zusammenfassung zu erstellen oder eine konkrete Frage zu den Daten zu beantworten.

Copilot kann den gesamten Bericht, eine einzelne Seite oder bestimmte Visuals auswerten. Die Antwort lässt sich zudem mit den Visuals abgleichen, auf denen sie beruht.

So kann eine Führungskraft etwa fragen, welche Kategorien im Zeitraum den größten Beitrag zum Umsatz geleistet haben, statt mehrere Visuals manuell zu vergleichen.

Visuals aus einer Textbeschreibung erstellen

Copilot für die Berichtserstellung ermöglicht es, die gewünschte Seite als Text zu beschreiben. Das System wählt Tabellen, Felder, Measures und Visualisierungstypen aus; das fertige Ergebnis lässt sich manuell oder über Copilot bearbeiten.

In Suchanfragen wird das oft Copilot für Dashboards genannt, tatsächlich erstellt Copilot in Power BI jedoch Berichtsseiten, die sich anschließend für den Aufbau eines Dashboards nutzen lassen.

Künstliche Intelligenz in Power BI verkürzt den Weg von der Idee zur ersten Berichtsversion — die Qualität des Ergebnisses hängt allerdings weiterhin vom Datenmodell und der Geschäftslogik ab.

Grenzen und Risiken der KI-Analytik

Die schwächste Stelle von Copilot ist der Kontext. Wenn das Modell mehrdeutige Measure-Namen, nicht beschriebene Geschäftsbegriffe oder eine unübersichtliche Tabellenstruktur enthält, kann KI in Power BI die Anfrage falsch interpretieren.

Microsoft weist darauf hin, dass die Antworten von Copilot nicht deterministisch sind: Dieselbe Anfrage kann leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern. Deshalb empfiehlt das Unternehmen, das semantische Modell auf KI vorzubereiten: es zu vereinfachen, Geschäftsbegriffe zu beschreiben und für kritische Fragen im Voraus geprüfte Antworten zu hinterlegen.

In der Praxis sehen die wichtigsten Einschränkungen so aus:

Generiertes DAX muss vor dem Einsatz geprüft werden. Copilot arbeitet innerhalb der Rechte der jeweiligen Nutzerin oder des jeweiligen Nutzers, und Unternehmensdaten werden laut Microsoft-Dokumentation nicht zum Training der Basismodelle verwendet.

Hinzu kommt ein technologischer Aspekt. 2026 ist ein Teil der Copilot-Funktionen in Power BI bereits allgemein verfügbar, während einzelne KI-Funktionen in Data Factory, Data Engineering, Data Science, Data Warehouse und Real-Time Intelligence in Fabric noch in der Vorschauphase sind. Vor der Einführung von Copilot in Microsoft Fabric sollte daher der Status genau jener Funktion geprüft werden, die das Unternehmen einsetzen möchte.

Ist die Wirtschaft in der Ukraine bereit für KI in BI

Das Interesse an KI in ukrainischen Unternehmen lässt sich kaum noch als experimentell bezeichnen. Von über 200 befragten ukrainischen Unternehmen setzen 93% bereits künstliche Intelligenz ein. Zu den häufigsten Einsatzbereichen zählen Daten- und Marktanalyse sowie Prognosen.

Für KI in der Business-Analytik ist die größte Herausforderung die Qualität der Unternehmensdaten und die Frage, ob sich KI-Schlussfolgerungen in Managemententscheidungen nutzen lassen. Bislang setzen ukrainische Unternehmen KI häufiger zur Automatisierung von Routine ein als für strategische Analytik und Entscheidungsunterstützung.

Genau hier verläuft die Grenze der Reife für generative AI in business intelligence. Für die Einführung von Copilot reicht es nicht, den Mitarbeitenden lediglich Zugang zu einem neuen Werkzeug zu geben. Es braucht eine Grundlage, mit der er sinnvoll arbeiten kann:

Für ein Unternehmen mit einem ausgereiften BI-System kann KI in Microsoft Fabric die nächste Entwicklungsstufe sein. Werden Daten dagegen noch immer manuell aus Excel-Dateien zusammengetragen, muss zuerst das Analysesystem selbst in Ordnung gebracht werden.

Microsoft entwickelt außerdem Werkzeuge zur Vorbereitung von Modellen auf KI: Datenschemata für KI, Geschäftsanweisungen und geprüfte Antworten. Für natural language analytics ist das entscheidend: Copilot muss nicht nur die Daten, sondern auch den Geschäftskontext richtig verstehen.

Wie IWIS KI-Werkzeuge in die Analytik von Kunden einführt

Wir beginnen die Einführung von KI in der Business-Analytik mit der Datenvorbereitung: der Analyse der Quellen, dem Beseitigen von Widersprüchen, der Abstimmung der KPIs und dem Aufbau des Analysemodells.

Für „Planeta Kino“ etwa hat das Team von IWIS ein Data Warehouse, eine Integration mit Google Analytics sowie eigene Prozesse zur Verarbeitung und Anreicherung von Informationen aufgebaut. Ein separater Forschungsbereich arbeitete mit Machine-Learning-Modellen für Prognosen und Segmentierung. Ein solches technologisches Fundament kann als Basis für den weiteren Einsatz generativer künstlicher Intelligenz dienen.

Bei der Einführung von Business-Analytik auf Basis von Power BI werden KI-Funktionen an ein bereits geprüftes Datenmodell angebunden. Je nach Aufgabenstellung können das sein:

KI-Funktionen sollten zunächst an einem messbaren Szenario getestet werden — etwa an der schnelleren Erstellung von Managementberichten oder an der Erläuterung von Dashboards für Führungskräfte.

So lässt sich der Nutzen künstlicher Intelligenz in Power BI bewerten, bevor sie auf das gesamte Unternehmen ausgerollt wird.