Reporting, das mitdenkt. Wir migrieren Legacy Excel-, Tableau- und SSRS-Landschaften für Mittelstand und Konzerne in Deutschland, Österreich und der Schweiz nach Power BI & Microsoft Fabric KI-gestützt, dokumentiert und compliant in Tagen statt Monaten produktiv.
Wir bei DBI – Dynamic Business Intelligence sind überzeugt, dass unkonventionelles Denken, Neugier und Mut die KI-Transformation in Ihrer Abteilung beschleunigt. Mit Künstlicher Intelligenz lassen sich auch die anspruchsvollsten Herausforderungen in der Datenanalyse blitzschnell und erfolgreich meistern. Mit hauseigenem AI-Context-Management-System für Data Engineering haben wir unsere Berater erfolgreich auf produktive KI-Copilot-Workflows umgestellt. Damit ist unser Service-Niveau zu vergleichbaren Kosten mehr als verdoppelt. Das Team zeichnet sich durch ein offenes Mindset für neue Technologien aus, gemischt mit Bodenständigkeit und Kommunikation auf Augenhöhe.
Vom 30-Minuten-Erstgespräch bis zur produktiven Fabric-Architektur in wenigen Tagen. Flexible Module auf Ihren Use Case zugeschnitten. Mit ABIS als Data Lineage Tool um ihre Legacy Systeme schneller für die agentische Migration zu erfassen ein echter Game-Changer.
Strategische Begleitung, Datenmodellierung, DAX-Optimierung, Governance & Schulung. Senior-Architekten, keine Zwischenebenen.
Von Excel, SSRS, SAS, Crystal oder Tableau nach Power BI & Fabric. Mit Rollback-Option und Vorher-Nachher-Metriken.
ErfolgsgeschichtenAnthropic Claude & weitere LLMs strukturiert ans semantische Modell. Local-First, DSGVO-konform, volle Governance.
Tool entdeckenABIS-Agenten als Service: Dokumentation, DAX-Reviews, Compliance-Checks. Human-in-the-Loop, monatlich kündbar.
Service anfragenBootcamps, Championship-Stufen, PL-300- und DP-600-Vorbereitung. Auf reale Fachbereichsdaten zugeschnitten.
SchulungsangebotMit Festpreisangeboten für klare definierte Entwicklungsaufgaben können wir agil und kostensparender beraten und unterstützen. Durch ABIS KI-Agenten werden unseren professionellen BI-Engineering-Workflows automatisch dokumentiert und transparent kommuniziert.
Von Power BI Semantikmodellen und dem MCP Server arbeiten wir mit modernsten Werkzeugen agentisch: ABIS ist das Tool unserer Wahl, um die Data Lineage der Legacy-Systeme auszulesen und dem KI-Agent als Context-Graph für verbessertes Data Engineering zur Verfügung zu stellen.
Die typische Zielplattform unserer Reporting-Modernisierungen, besonders bei gewachsenen Excel-, SSRS- und SAP-Crystal-Reports-Landschaften. OneLake räumt mit verteilten Datenextrakten auf, Direct Lake liefert Berichte ohne separaten Import-Job. Was vorher in zehn Quellen zerfiel, wird zur prüfbaren Single Source of Truth.
Aktuell Mit dem Fabric April 2026 Update treibt Microsoft Direct Lake on OneLake, Mirroring und Copilot in Fabric weiter in Richtung General Availability (GA): Das Feature ist für alle Kunden weltweit freigegeben und wird voll unterstützt.
Microsoft Fabric Plattform-Übersicht auf Microsoft LearnMarktführer im Gartner Magic Quadrant for Analytics and BI Platforms und das Frontend, auf das wir die meisten Migrationen ausrichten. Vor jedem Agentic-Setup räumen wir die semantische Schicht auf: dokumentierte DAX-Measures, sauberes Datenmodell, rollenscharfe RLS. Erst auf dieser Basis liefern Claude und MCP konsistente Antworten.
Aktuell Mit der jüngsten Bestätigung als Leader im Gartner Magic Quadrant 2025 bleibt Power BI auch nach 18 Jahren Marktführerschaft das stabile Frontend, auf das wir unsere Migrationen ausrichten.
Power BI Updates Blog (Microsoft Fabric Community)Standard-Cloud-Umgebung, sobald On-Premises-SQL-Server, SSAS oder SSIS abgelöst werden sollen. Purview übernimmt Lineage und Sensitivity Labels, Managed Identities ersetzen hartcodierte Secrets aus alten Migrationsskripten. Unsere Agentic-Komponenten laufen über Azure Functions und Azure OpenAI – ohne Umweg über Drittsysteme.
Aktuell Mit Azure Accelerate for Databases und GPT-5.5 in Microsoft Foundry verschiebt sich der Cloud-Stack weiter Richtung KI-native Datenplattform – unsere Agent-Komponenten profitieren direkt davon, ohne den Tech-Stack zu wechseln.
ETL-Architektur für Azure-Datenplattformen – Azure Architecture CenterUnser bevorzugtes LLM für Agentic-Workflows auf semantischen BI-Modellen. Die Antwortqualität hängt direkt am Modell darunter: ohne dokumentierte Measures, saubere RLS und konsistente Namensgebung wird auch Claude unscharf. Auf einer geprüften Basis liefert er DAX, Modell-Doku und Ad-hoc-Analysen, die der Fachbereich übernimmt.
Aktuell Mit Opus 4.7, Sonnet 4.6 und Haiku 4.5 ist die Claude-Modellfamilie auf einem Stand, der Agentic-Workflows produktionsreif macht – wir wählen das Modell pro Schritt im MCP-Aufruf, statt uns auf eine einzige Größe festzulegen.
Claude Plattform & API – Einstieg (platform.claude.com)Offener Standard, über den LLMs am semantischen Power-BI-Modell andocken statt an Rohtabellen. Unser MCP-Server reicht jede Agent-Antwort durch die bestehenden RLS- und Access-Policies. Vor dem Roll-out prüfen wir das Modell auf Konsistenz – auch der beste Agent reproduziert nur, was im Fundament angelegt ist.
Aktuell MCP wird inzwischen von Claude, ChatGPT, Visual Studio Code und Cursor gleichermaßen unterstützt – eine Standardisierung, die unseren Power-BI-MCP-Server tool-übergreifend wiederverwendbar macht.
MCP Getting Started (modelcontextprotocol.io)In regulierten Pharma- und Industrieprojekten meist die Wahl, wenn ein großes On-Premises-DWH abgelöst werden soll. Unity Catalog hält Lineage und Zugriffsrechte zentral, Delta Live Tables erzwingen Quality Constraints im Code statt im Confluence-Eintrag. Power BI greift via Direct Lake darauf zu – GxP- und BAIT-konform.
Aktuell Mit der nächsten Genie-Generation (April 2026) liefert Databricks selbst eine Conversational-Analytics-Schicht – wir prüfen pro Kunde, ob Genie oder unser MCP-Server am Lakehouse das bessere Frontend ist.
Databricks Dokumentations-Hub (Azure, AWS, GCP – docs.databricks.com)Kommt ins Spiel, wenn ein Legacy-Warehouse aus der Microsoft-Welt herausgewachsen ist. Row Access Policies, Dynamic Data Masking und Time Travel halten den Bestand rollenscharf und reproduzierbar. BI-Modelle und Agenten greifen darauf zu, ohne PII versehentlich in eine Agent-Antwort zu spülen.
Aktuell Mit Snowpipe Streaming High-Performance und Cortex AI Guardrails in GA (April 2026) wird Snowflake real-time- und KI-fähig – beides Voraussetzungen, damit Agenten ohne Latenz und ohne Halluzinationsrisiko an Produktivdaten arbeiten.
Snowflake Docs: Snowpipe Streaming, Iceberg Tables, Cortex AIHält die Datenqualität rund um Migrationen operativ am Laufen. Power Automate steuert Report-Freigaben, Zugriffszertifizierungen und Migrationsabnahmen mit vollständigem Audit-Trail. Power Apps stellt die Frontends, in denen Fachbereiche Agentic-Ergebnisse reviewen – damit schließt sich der Qualitäts-Loop.
Aktuell Copilot Studio etabliert sich als unsere bevorzugte Low-Code-Schicht für Fachbereichs-Agenten – orchestriert über denselben MCP-Server, der auch das Power-BI-Modell bedient.
Power Apps, Automate & Copilot Studio im Power Platform HubDas Rückgrat unserer Migrations-Pipelines. Tableau- und Excel-Workbooks parsen wir automatisiert, ein eigener Schema-Diff vergleicht Quelle und Ziel, Great Expectations und Pytest verifizieren jeden Schritt. Auf derselben Codebasis laufen die MCP-Server und die Agentic-Funktionen in Azure und Fabric Notebooks.
Aktuell Auf Python 3.14 (aktuell 3.14.4) basieren unsere MCP-Server und Migrations-Pipelines – die neue Free-Threaded-Build-Linie ermöglicht echte Parallelität in Schema-Diffs und Validierungsläufen.
Python 3 Tutorial & Standard Library Reference (python.org)In den meisten Legacy-Migrationen der Ausgangspunkt: undokumentierte Stored Procedures, gewachsene Datentypen, organische Security-Rollen. Wir vereinheitlichen, was vereinheitlicht werden muss, und bilden bestehende Rollen auf Power-BI-RLS ab. Am Ende ersetzt eine semantische Schicht den SSRS-, SSAS- und SSIS-Wildwuchs.
Aktuell SQL Server 2025 bringt Vector Data Type, VECTOR_SEARCH und AI_GENERATE_EMBEDDINGS direkt in die Engine – On-Premises-Bestände werden damit erstmals KI-fähig, bevor sie überhaupt nach Fabric migriert sind.
SQL Server Integration Services (SSIS) Plattform-Doku auf Microsoft LearnPflicht, sobald BI- oder Fabric-Deployments Governance-Anforderungen erfüllen sollen. Über Azure DevOps, GitHub und die Fabric Git Integration sind Releases versioniert, PRs laufen durch Review, Rollbacks bleiben reproduzierbar. Auch jede Measure-Änderung, die ein MCP-Aufruf nutzt, ist damit im Repo nachvollziehbar.
Aktuell Mit Git 2.54 (April 2026) bleibt das offizielle Manual unsere Referenz – auch die Fabric Git Integration spricht denselben Porcelain-Dialekt, den wir in jedem Projekt-Setup verankern.
Offizielles git-Manual: Porcelain- und Plumbing-KommandosKlassisches Ausgangssystem unserer Tableau-zu-Power-BI-Projekte. Was wir dort fast immer finden: hunderte Calculated Fields ohne zentrale Definition – und entsprechend widersprüchliche Kennzahlen im Vorstand. Wir bauen Dashboards in Power BI nach, übersetzen Calcs in geprüfte DAX-Measures und etablieren Certified Datasets.
Aktuell Selbst Tableau geht inzwischen den Weg in den Microsoft-365-Kontext (Tableau App for Microsoft 365, März 2026) – eine Bestätigung, dass unsere Tableau-zu-Power-BI-Migrationen den richtigen Endzustand ansteuern.
Tableau Desktop Erste Schritte (Tableau Hilfe, Deutsch)Setzt Disziplin in Lakehouse-Migrationen durch, die sonst im Notebook-Wildwuchs enden. dbt-Tests prüfen Unique-, Not-Null- und Custom-Constraints automatisch, Versionierung und Column-Level-Lineage dokumentieren jeden Modellstand. Erst diese Basis macht Fabric- und Databricks-Modelle agentenfähig.
Aktuell Mit dbt Fusion Engine und der Annäherung an Fivetran rückt dbt vom reinen Transformations-Tool zur offenen Daten-Infrastruktur – Voraussetzung dafür, dass Lakehouse-Modelle in Fabric und Databricks agentenfähig bleiben.
dbt Developer Hub: Fusion Engine, Semantic Layer & TestsBegegnet uns vor allem in Controlling- und Pharma-Umgebungen. Verteilte Workflows laufen dort oft lokal, undokumentiert und ohne Versionierung – ein Befund, der im nächsten Audit verlässlich auftaucht. Wir überführen die Logik in versionierte Fabric-Pipelines mit zentraler Lineage und Quality Gates.
Aktuell KNIME selbst diskutiert inzwischen Agent-Credentials und Enterprise AI (KNIME Blog, April 2026) – exakt der Punkt, an dem unkontrollierte lokale Workflows in den nächsten Audit laufen, wenn sie nicht in Fabric überführt werden.
KNIME Community Hub – Workflows teilen & entdecken (hub.knime.com)Mit Abstand das häufigste Quellsystem unserer Migrationen – und meistens auch die größte Datenqualitäts-Baustelle. Divergierende Versionen, manuelle Formeln, kein Validierungs-Layer: Schatten-IT in Reinform. Wir überführen sie in Power-BI-Modelle mit Certified Datasets, Validierungsregeln und RLS, bevor Claude darauf antwortet.
Aktuell Auch wenn Microsoft Copilot in Excel monatlich erweitert (Stand April 2026), bleibt Excel als Reporting-Endpunkt strukturell limitiert – wir migrieren die Logik in Power-BI-Modelle, bevor Claude darauf antwortet.
Excel-Funktionen, PivotTables & Copilot in Excel (Microsoft Support)Migrationsziel für Legacy-Applikationsdaten und zugleich Backend unserer eigenen Agentic-Komponenten. Constraints und Schema-Validierung halten die Datenqualität direkt auf Datenbankebene oben. Via OneLake Shortcut, RLS-Policies und dbt-Lineage entsteht daraus eine prüfbare Quelle in Fabric.
Aktuell Mit dem PostgreSQL 18.3 Release (Februar 2026) und nativen Logical-Replication-Verbesserungen läuft auch unser Agent-Backend auf einem stabilen LTS-Pfad – Constraints und RLS-Policies bleiben die Datenqualitäts-Linie.
PostgreSQL 18 Handbuch auf postgresql.orgErst die Problemdefinition geradeziehen, dann iterativ mit dem ABIS KI-Kontextmanager migrieren. Die Zahlen darunter haben wir aus den jeweiligen Projektabschlüssen übernommen, nicht aus einem Pitch-Deck.
Energy / OEM
Manuelle Excel-Planung über mehrere Standorte hinweg blockierte das Controlling, Forecasts waren bei Veröffentlichung bereits veraltet.
Renewable Energy
Verteilte Excel-Reports verhinderten einen einheitlichen Blick auf Produktion und Vertrieb, das Controlling verlor Tage pro Monat in manueller Konsolidierung.
Migration nach Microsoft Fabric mit dem ABIS Data Lineage Tool bedeutet für uns: Weniger Overhead, mehr Präzision und mehr Zeit für die Analyse und Strategie in der Beratung für Sie.
Wir starten meistens mit einem schmalen Proof of Concept, der gezielt eine bekannte Schmerzstelle adressiert. Über solche Quick Wins im Reporting entsteht im Haus die Bereitschaft, die größeren Themen anzugehen, dann sind Data Analytics, Microsoft Fabric und Agentic BI nicht mehr abstrakt, sondern liegen messbar auf dem Tisch.
Verifiziert
Als zertifizierter Microsoft Solutions Partner Data & AI setzt DBI auf hohe Maßstäbe in Power BI, Microsoft Fabric und Azure Cloud Lösungen.
Die Zusammenarbeit mit DBI hat unsere Power BI Migration von Vertriebsreports in Excel nach Microsoft Fabric mit Databricks deutlich beschleunigt. Die professionelle Umsetzung übertraf unsere Erwartungen und ermöglichte eine nahtlose Skalierung unserer BI-Landschaft im laufenden Betrieb.
Ein Management-Dashboard in Power BI auf Basis des internen ERPs ermöglichte die monatliche Steuerung aller Marketingressourcen. Durch die automatisierten Datenpipelines von DBI verwalte ich alle Ressourcen zentral über ein einziges Power BI Dashboard und kommuniziere effizienter mit dem Vorstand.
Mit der umgesetzten Lösung kann auf eine Vielzahl aktueller Projektdaten zugegriffen werden. So verbinden wir Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen und setzen darüber ein ganzheitliches Projekt-Reporting auf, das fundiertere Entscheidungen ermöglicht.
Die Differenz entsteht nicht durch gekürzten Leistungsumfang oder Junior-Besetzung. Bestandsaufnahme, Dokumentation und Regressionstests übernehmen Agenten; Architektur und Abnahme bleiben bei Senior-Beratern.
Time & Material oder Fixpreis pro Liefereinheit unter agilem Werkvertrag. Was den Rahmen hält: Der Aufwand wird aus gezählten Objekten abgeleitet, nicht geschätzt.
Preis und Lieferzeit stehen vor dem Kickoff fest — auch bei knappen Terminen im Quartalsabschluss.
| Leistung | Festpreis | Lieferzeit |
|---|---|---|
| Excel-zu-Power-BI Dashboard | ab 2.076 € | 24 h |
| Tableau → Power BI (1 Seite) | 4.410 € | 2 Werktage |
| Tableau → Power BI (3 Seiten) | 9.900 € | 5 Werktage |
| Microsoft Fabric Migration | auf Anfrage | individuell |
Marktübliche DACH-Tagessätze liegen bei 800–1.800 €. Wir rechnen stattdessen in Liefereinheiten: Dokumentation, Reviews und Tests sind eingerechnet und kommen nicht als Change Request nach.
Andere Anbieter stellen für einen vergleichbaren Analyse-Workshop rund 5.000 € in Rechnung. Bei uns übernehmen ABIS-Agenten die Fleißarbeit: Sie lesen die Metadaten Ihrer Umgebung aus und zählen Berichte, Datenquellen und Abhängigkeiten, statt sie zu schätzen. Für Ihre Entscheidungen bleiben zwei Termine mit einem Berater.
Ihr Projekt, unser Wissen in ABIS lokal gespeichert als Agent-Know-How: Finance, Controlling, Operations und IT — von der ersten Anforderung über Datenqualität und Compliance bis zum Aufbau eigener Kompetenz im Haus. Relevanter Kontext über das gesamte Projekt hinweg gebündelt. Sie übernehmen das Wissen für ihren Copilot später.
Live-Demos, Use Cases und technische Inhalte — für Teams, die Power BI und Fabric in der Praxis einsetzen.
Semantic Layer, Knowledge Graph, Context Layer: Was davon in Microsoft Fabric wirklich existiert (2026) Alle reden über den Context Layer. Doch die wenigsten Organisationen können sagen, welche Spalte hinter einer einzelnen Kennzahl steckt. Forrester nennt diese fehlende Schicht den „Context Layer” und erklärt sie zur nächsten Evolutionsstufe der KI im Unternehmen. Allerdings verdeckt der Begriff […]
Automatisierte Data Lineage in Power BI und Microsoft Fabric: Der vollständige Leitfaden Eine Spalte im Data Warehouse wird umbenannt — und drei Wochen später fällt auf, dass ein Vorstands-Dashboard seither die falsche Kennzahl ausweist. Niemand hatte auf dem Schirm, dass genau diese Spalte über vier Measure-Ebenen bis in ein KPI-Visual auf Seite 3 durchschlägt. Automatisierte […]
Open-Source-Lizenz-Compliance mit Knowledge Graphs: So macht ABIS Lizenzrisiken sichtbar und auditfähig Kurzantwort: Open-Source-Lizenz-Compliance scheitert selten an der Erkennung einzelner Lizenzen, sondern am fehlenden Kontext. Ein Knowledge Graph verbindet Dateien, Komponenten, Lizenzen und Scan-Ergebnisse zu einem abfragbaren Modell. Im hier dokumentierten Use Case (Notepad++-Projekt, modelliert in ABIS) wurden so 469 fehlende Lizenzangaben zugeordnet, 291 unklare Review-Fälle […]
Das teuerste Problem bei der Neueinführung von KI Agenten für Datenanalysen ist nicht die Technologie, es sind widersprüchlich und oft undokumentiere Geschäftsprozesse, die häufig als schlechte Datenqualität wahrgenommen werden und die KI halluzinieren lassen. Wir lösen das in dem wir ABIS als Data Lineage Tool einsetzen um Kontext über das gesamte Projekt zu schaffen.
Wir zeigen euch konkret, wo KI-gestützte Workflows in der Datenqualität, Migrationsgeschwindigkeit und Data Governance Stunden sparen, um nachhaltige Insights statt nur weitere Powerpoint-Folien zu liefern.
