Ohne stabile Datenbasis keine erfolgreiche KI – das zeigt der aktuelle TDWI-Bericht.
Neue Branchenanalysen vom Juni 2026 belegen: Unternehmen, die mit Künstlicher Intelligenz und Advanced Analytics erfolgreich sein wollen, müssen zuerst ihre Datenarchitektur in den Griff bekommen. Laut dem TDWI Blueprint Report 2026 betrachten 95 Prozent der besonders erfolgreichen Organisationen eine solide Datenbasis als Grundvoraussetzung für KI-Projekte. Für 58 Prozent dieser Firmen ist sie sogar eine absolute Notwendigkeit.
Die Bausteine erfolgreicher Datenumgebungen
Die Studie identifiziert klare Gemeinsamkeiten bei Unternehmen mit hoher KI-Reife. Rund 66 Prozent setzen auf eine einheitliche Datenplattform, 60 Prozent nutzen domänenspezifische semantische Modelle. Der Trend ist eindeutig: Immer mehr Betriebe integrieren unstrukturierte Daten – darunter Dokumente und Chat-Protokolle – und richten ihre Infrastruktur auf konkrete KI-Anwendungen wie Dokumentenverarbeitung oder Wissensassistenten aus.
Star Schema bleibt Goldstandard für Power BI
Im Bereich Business Intelligence hat sich das Star Schema als architektonischer Standard für Power BI etabliert. Dieses Modell besteht aus einer zentralen Faktentabelle mit quantitativen Kennzahlen, umgeben von Dimensionstabellen, die den Kontext liefern. Der Vorteil: Die VertiPaq-Engine arbeitet damit besonders effizient.
Branchenexperten raten dringend davon ab, Tabellen in Power Query physisch zusammenzuführen. Stattdessen sollten Beziehungen genutzt werden, um dynamische Filterfähigkeiten zu erhalten. Die wichtigsten Best Practices im Überblick:
- Kardinalität managen: Eins-zu-viele-Beziehungen sind erste Wahl, da sie eine effiziente Filterweitergabe ermöglichen. Für viele-zu-viele-Verbindungen empfehlen Experten den Einsatz von Brückentabellen.
- Filter optimieren: Einseitige Kreuzfilterung verhindert Performance-Einbußen und zirkuläre Abhängigkeiten.
- Technische Ordnung halten: Fremdschlüssel gehören aus der Berichtsansicht ausgeblendet. Integer-basierte Surrogatschlüssel beschleunigen Joins, und dedizierte Datumstabellen sind für Zeitintelligenz-Berechnungen unverzichtbar.
Während Unternehmen ihre Datenarchitektur für KI optimieren, müssen auch die rechtlichen Rahmenbedingungen in der IT- und Rechtsabteilung frühzeitig Beachtung finden. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden bietet einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Fristen des EU AI Acts. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt erklärt
Schneeflocken-Schemata, die Dimensionstabellen weiter normalisieren, kommen zwar in Einzelfällen vor. Die technischen Berichte zeigen jedoch: Sie mindern meist die Berichtsleistung im Vergleich zum schlankeren Star Schema.
KI baut semantische Modelle in Sekunden
Die semantische Modellierung macht einen großen Sprung nach vorne. In einer aktuellen Fachdiskussion Ende Juni präsentierten Experten KI-Agenten, die semantische Modelle auf Unternehmensniveau in weniger als einer Minute erstellen können.
Microsoft Fabric hat ebenfalls Neues zu bieten: OneLake Security ist jetzt allgemein verfügbar, ebenso wie Composite Models. Diese erlauben die Kombination von Direct-Lake-Faktentabellen mit importierten Dimensionen – ein Kompromiss zwischen Echtzeit-Datenzugriff und Performance. Tools wie Tabular Editor (gegründet 2019) unterstützen zudem große Deployment-Projekte durch reine Metadaten-Bearbeitung und Bulk-Änderungen über verschiedene Plattformen hinweg.
Graph-Analyse spart Millionen bei der Betrugsbekämpfung
Die praktische Anwendung fortschrittlicher Modellierung zeigt sich besonders in der Betrugsbekämpfung. Das Finanzunternehmen Curve setzte im Jahr 2025 auf graphbasierte Abfragen, um versteckte Betrugsnetzwerke aufzudecken. Das Ergebnis: geschätzte 12 Millionen Euro Ersparnis bei einer Trefferquote von 72 Prozent. Die Technologie durchforstet Milliarden von Verbindungen, um verdächtige Muster zu identifizieren.
Neben der technischen Modellierung stellt die EU-KI-Verordnung Unternehmen vor neue Herausforderungen bei der Risikodokumentation und Qualitätssicherung. Erfahren Sie in diesem kostenlosen Report, welche KI-Systeme als Hochrisiko gelten und was Verantwortliche jetzt konkret tun müssen. Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko – und was müssen Unternehmen jetzt konkret tun?
Auch im Open-Source-Bereich tut sich etwas. Für PostgreSQL gibt es einen Prototypen mit Graph-Abfragefähigkeiten. Ein umfangreiches Patch-Update im Januar 2026 implementiert Multi-Pattern-Matching und zyklische Pfadmuster innerhalb relationaler Tabellen.
Weiterbildung für Power BI-Profis
Wer seine Fähigkeiten auf den neuesten Stand bringen möchte, hat dazu bald Gelegenheit. Die SFCC Continuing Education bietet einen Online-Power-BI-Kurs für Fortgeschrittene an – vom 6. bis 31. Juli 2026. Die Teilnahmegebühr beträgt 195 Euro. Der Lehrplan umfasst Power-Query-ETL-Prozesse, DAX-Zeitintelligenz und fortgeschrittene Beziehungsmodellierung.
