Microsoft Build 2026: Warum Agentic BI ohne lokale Wissensgovernance zum Risiko wird

Microsoft Build 2026 · Fort Mason Center, San Francisco · 2. Juni 2026 · 7 Min. Lesezeit · von DBI Analytics

Microsoft Build 2026 rückt KI-Agenten, den Fabric MCP Server, Microsoft IQ und agentische Unternehmens-Workflows in den Mittelpunkt. Doch ohne governance-fähiges Domänenwissen wird Agentic BI zum Risiko. Hier erfahren Sie, warum ABIS die Rolle des Gatekeepers übernimmt, um das properitäre Wissen von Unternehmen zu schützen.

Mit der Eröffnung der Microsoft Build 2026 im Fort Mason Center in San Francisco wird eine Botschaft unüberhörbar: KI-Agenten ziehen von der Demo in den produktiven Unternehmensalltag um.

Fabric Data Agents sind allgemein verfügbar, der Fabric MCP Server ist die Standardschnittstelle zwischen KI und governance-konformen Daten, und Microsoft Agent 365 ist die zentrale Steuerungsebene für Unternehmen. Die Ankündigung, die alles zusammenführt, ist Microsoft IQ – ein einheitliches Framework für Unternehmensintelligenz, das in der Keynote als die Schicht beschrieben wurde, die Modellfähigkeiten und Daten zusammenbringt, um den richtigen Kontext zu liefern.

Satya Nadellas zentrale These auf der Bühne: Der Engpass für KI im Unternehmen ist nicht mehr die Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern der Kontext – und der beginnt in der Datenebene. Genau dort setzt auch ABIS an, nur an einer entscheidend anderen Stelle als Microsoft.

Die Plattform ist bereit. Die Frage ist, ob Ihr Unternehmen es auch ist?

Dieser Artikel zeigt, was Microsoft Build 2026 über Agentic BI bestätigt, was Microsoft IQ und insbesondere Fabric IQ für KI-Agenten in der Business Intelligence bedeuten und warum lokale Governance von Domänenwissen – nicht Cloud-Speicherung – die fehlende Schicht ist, die DACH-Unternehmen klären müssen, bevor KI-Agenten auf ihre Daten zugreifen. Ein Agentic BI Governance Tool aus den Niederlanden bietet eine Alternative zu Microsoft IQ, eine sichere, skaliebare und lokale Lösung made in Europe namens ABIS.

01 — Von Dashboards, die wir lesen, zu Agenten, die handeln

Zwei Jahrzehnte lang war Business Intelligence eine "Read only" Applikation. Datenanalysten bauten Dashboards. Jemand öffnete sie. Jemand interpretierte sie. Jemand traf eine Entscheidung. Das Dashboard war nie der eigentliche Punkt – die Entscheidung war es. Dabei fehlt dem Unternehmen nur eine bessere Möglichkeit, die Lücke zwischen Daten und Handeln zu schließen.

Agentic BI verändert genau diese Brücke. KI Agenten können Analysen und Aktionen im Auftrag des Nutzers durchführen.

Die Idee ist einfach: KI-Agenten sitzen innerhalb des Analyseprozesses – nicht oben auf einem Dashboard, das darauf wartet, gelesen zu werden, sondern mitten im Workflow. Sie führen Analysen eigenständig aus, sobald der Nutzer sie anfordert. D

Das Dashboard wird neben einer Analyse, einer Benachrichtigung zu einer ausgelösten Aktion in einem anderen System.

Wie Microsoft es in der Keynote formulierte: Agenten speichern, rufen ab, schlussfolgern, handeln und lernen kontinuierlich – in einer fortlaufenden Schleife. Das ist der rote Faden der Keynote auf der Microsoft Build 2026.

02 — Die Datenebene wird für Agenten neu gebaut

Microsoft baut nicht nur neue Agenten, sondern die gesamte Datenebene darunter um. Bisher war die Datenarchitektur auf nutzerorientierte Anwendungen ausgelegt. Für Agenten, die rund um die Uhr abfragen und handeln, braucht es eine andere Grundlage.

Microsoft hat das mit einer ganzen Welle von Ankündigungen untermauert:

• Azure Cosmos DB wird als Speicher für das Agentengedächtnis positioniert – laut Keynote nutzt sogar ChatGPT diesen Dienst. Neu hinzu kamen ein Agent-Memory-Toolkit und semantisches Reranking (Preview).

• Azure HorizonDB , ein vollständig gemanagter, PostgreSQL-kompatibler Dienst, der von Grund auf für agentische Workloads neu gebaut wurde, ging in die Public Preview. Microsoft nennt Zonen-Redundanz mit automatischem Failover, bis zu 128 TB Speicher pro Cluster, Skalierung für leselastige Workloads und im internen Test bis zu 3-fachen Durchsatz gegenüber selbst-gemanagtem PostgreSQL – inklusive Vektorsuche und In-Database-Modellaufrufen.

• GPU-Beschleunigung für das Fabric Data Warehouse : Berechtigte Abfragen laufen ohne Query-Umschreibung auf NVIDIA-Hardware. Microsoft nennt bis zu 7-fache Performance-Gewinne; die zugrunde liegende Forschung (CoddSpeed) wurde auf der SIGMOD 2026 als Best Industry Paper ausgezeichnet.

• Fabric Real-Time Intelligence liefert die Observability-Traces für Agenten. Der Punkt für BI-Teams: Wenn Agenten Analysen on the fly anfordern, wird das Data Warehouse von einem Werkzeug für Menschen zu einer geschäftskritischen Komponente für Maschinen. Geschwindigkeit ist dann keine Komfortfrage mehr, sondern Voraussetzung dafür, dass ein Agent überhaupt handlungsfähig ist.

03 — Was FabCon und Microsoft Build 2026 über KI-Agenten bestätigen

Auf der FabCon 2026 im März hatte Microsoft die Fabric Data Agents in die allgemeine Verfügbarkeit überführt. Die Agenten agieren als virtuelle Analysten: Sie erkunden Daten, identifizieren Anomalien und erzeugen Insights ohne manuelle Anweisung. Auf derselben Veranstaltung kündigte Microsoft den Fabric MCP Server an – eine standardisierte Schnittstelle, über die jedes KI-System (nicht nur Microsofts eigenes) per natürlicher Sprache mit Fabric-Daten interagieren kann, ohne Governance-Richtlinien zu verletzen.

Auf der Microsoft Build 2026 ist der rote Faden derselbe: Agenten im produktiven Einsatz – nun untermauert durch eine einheitliche Intelligenz-Architektur und eine neu gebaute Datenebene.

Das Fazit ist eindeutig: Microsoft investiert auf Plattformebene genau in die Zukunft, die ABIS seit jeher beschreibt. Das sind gute Nachrichten. Doch genau das macht die nächste Frage umso dringlicher.

04 — Microsoft IQ: vier Säulen, nicht drei

Microsoft IQ ist die wichtigste architektonische Ankündigung der Build 2026. Es ist Microsofts Versuch, das einheitliche „Business Brain bzw. den echten digitalen Twin" zu bauen, das über allen Cloud- und Datenplattformen liegt – und fragmentierte Unternehmensinformationen in einen lebendigen, semantischen Graphen verwandelt, den sowohl Menschen als auch KI-Agenten verstehen.

Wichtig zur Einordnung: In der frühen Berichterstattung wurde Microsoft IQ oft auf drei Säulen verkürzt. Tatsächlich besteht das Framework aus vier miteinander verbundenen Schichten.

Web IQ ist das Echtzeit-Grounding nach außen. Statt sich auf statische Modellgewichte zu verlassen, gibt Web IQ den Agenten eine direkte Leitung zu frischen, verifizierbaren öffentlichen Webdaten – Web, News, Bilder, Video. Microsoft positioniert Web IQ als „neue Pareto-Front": höchste Grounding-Qualität, niedrigste Latenz, geringster Tokenverbrauch – und liefert relevante Passagen mit annähernd 2,5-facher Geschwindigkeit der nächstbesten Alternative. Web IQ ist modellagnostisch, MCP-nativ und steckt bereits hinter dem Grounding von Microsoft Copilot und ChatGPT.

Work IQ ist die Arbeitsplatz-Intelligenzschicht über Microsoft 365. Sie verbindet Agenten mit unstrukturierten Daten (E-Mails in Outlook, Chats und Transkripte in Teams, Dokumente in SharePoint über Microsoft Graph) und strukturierten Systemen (Dynamics 365 über Microsoft Dataverse). Statt rohen Text zu indexieren, baut Work IQ eine lebendige semantische Karte der Geschäftssignale – Projektgeschwindigkeit, Kollaborationsmuster, Workflow-Dringlichkeit. Architektonisch interessant für Entwickler: Work IQ kollabiert den gesamten Interaktionsraum in 10 generische, MCP-basierte Tools mit Progressive Disclosure, statt Agenten Hunderte datenspezifischer APIs beizubringen. Die Work IQ APIs werden am 16. Juni 2026 allgemein verfügbar.

Fabric IQ ist die Schicht, die für BI am wichtigsten ist. Sie verwandelt rohe, verstreute Unternehmensdaten in eine strukturierte Unternehmensontologie. Sie definiert zentrale Geschäftsbegriffe – Entitätstypen wie Warehouse , Products , Customers , Shipments – und die semantischen Beziehungen zwischen ihnen, gebunden an historische Daten im Lakehouse und an Echtzeit-Streams im Event House. Entscheidend: Microsoft baut Fabric IQ nicht auf der grünen Wiese, sondern setzt auf den Power-BI-Semantikmodellen auf, die heute schon von Millionen Kunden genutzt werden, und lässt Teams diese zu reichhaltigen Ontologien erweitern. Die explizite Ontologie gibt LLMs eine logische Landkarte an die Hand und soll Halluzinationen verhindern.

Foundry IQ verbindet alles. Es ermöglicht Retrieval-Planung über Unternehmenswissen und das Live-Web hinweg. Foundry-IQ-Wissensbasen vereinen Work IQ, Fabric IQ, File Search, Azure SQL und MCP hinter einem SLA-gestützten Retrieval-Endpunkt.

Der springende Punkt: Fabric IQ tut genau das, was ABIS tut – es baut eine semantische Schicht auf den Unternehmensdaten auf, damit KI-Agenten korrekt über den Geschäftskontext schlussfolgern. Es ist das deutlichste Wettbewerbssignal, das Microsoft je an den Markt für governance-fähige BI gesendet hat. Der Unterschied liegt darin, wo diese semantische Schicht lebt – und wer sie kontrolliert.

05 — Die neue zentrale Frage: Wer darf handeln?

„Zwei Jahrzehnte lang ging es bei Governance darum, wer was sehen darf. Sobald Agenten auf Daten handeln, lautet die Frage, wer auf ihnen handeln darf – und das ist ein anderes Kontrollproblem."

Berechtigungsmodelle, Row-Level Security, Sensitivity Labels – sie alle wurden um die Annahme herum gebaut, dass ein Mensch eine Information sieht und entscheidet, was damit geschieht.

Sobald ein Agent in der Mitte dieser Schleife sitzt, ändert sich die Frage. Es geht nicht mehr nur darum, wer diese Zahl sehen darf, sondern darum, wer auf dieser Zahl handeln darf. Und: Welcher Agent, mit wessen Befugnis, mit welchem Audit-Trail?

Microsofts eigene Demos zeigen, wie real das schon ist: In der Build-Keynote koordinierte der autonome Agent „Scout" eigenständig Terminkonflikte über mehrere Teams hinweg, verschob Meetings in Outlook und aktualisierte Tracking-Dokumente in SharePoint – mit eigener Unternehmensidentität, im Hintergrund. Das ist kein Dashboard mehr, das gelesen wird. Das ist ein Agent, der handelt.

Genau deshalb ist das ein deutlich schwierigeres Kontrollproblem. Und genau hier werden die meisten KI-Strategien in den nächsten zwei Jahren still und leise bei vielen Unternehmen scheitern.

06 — Microsoft Purview, Fabric IQ und die Governance-Lücke

Die Data Map von Purview verfolgt die Lineage über Azure, Power BI und Synapse hinweg – und über Apache-Atlas-Hooks und REST-APIs bis in Drittsysteme. Der Purview Data Catalog stellt eine teilbare Governance-Schicht bereit. DSPM for AI deckt Risiken durch sensible Daten in KI-Prompts und -Antworten auf. Der Fabric MCP Server öffnet diese governance-konforme Umgebung für jeden kompatiblen Agenten. Und Fabric IQ fügt eine semantische Ontologie-Schicht hinzu, die das Schlussfolgern von Agenten über Fabric-Daten deutlich zuverlässiger macht.

Es ist eine umfassende, cloud-native Intelligenz-Suite. Für Organisationen, deren Daten bereits in Microsofts Cloud liegen, ist sie eine starke Antwort doch die Abhänigigkeit zu einem Anbieter wird immer größer.

"Wissen muss besonders geschützt werden, viele Unternehmen werden vor der schwierigen Entscheidung stehen für sich zu bewerten welchen Weg sie gehen möchten." - David Chang

Die architektonische Realität

Doch Microsoft IQ – und insbesondere Fabric IQ – ist konstruktionsbedingt cloud-first. Die semantischen Ontologien, Entitätsgraphen und Protokolle des Agenten-Reasonings, die Fabric IQ erzeugt, liegen in Microsofts Tenant, nicht in Ihrem. Selbst wenn Purview lokale Datenquellen scannt, geschieht das über eine selbst-gehostete Integration Runtime, die Metadaten extrahiert und in die Microsoft Purview Data Map in der Cloud überträgt. Die Intelligenzschicht – der Katalog, die Lineage, die Ontologien, die Regeln – gehört zu Microsofts Infrastruktur.

Microsofts eigene Dokumentation räumt das ein: Power BI Copilot unterstützt aufgrund von Engpässen bei der GPU-Verfügbarkeit noch keine souveränen Clouds. DSGVO-sensible Workloads erfordern sorgfältige Planung darüber, wo Daten physisch liegen und wohin Metadaten reisen.

Microsoft positioniert die Work-IQ-Workspaces zwar explizit innerhalb der Microsoft-365-Tenant-Grenze – ein wichtiges Zugeständnis. Doch das ist Microsofts Tenant in Microsofts Cloud, nicht der lokale Rechner Ihres Mitarbeiters und nicht zwingend eine souveräne deutsche Infrastruktur.

ABIS vs. Microsoft Fabric IQ – Funktionsvergleich

Das ist keine Kritik an Microsoft. Es ist die Beschreibung einer architektonischen Realität. Cloud-first-Plattformen – Fabric IQ eingeschlossen – haben cloud-first-Kompromisse.

07 — Was ABIS anders macht

ABIS wurde für genau das Segment gebaut, in dem diese Kompromisse zum Dealbreaker werden. Die Architektur besteht aus drei Schichten:

Schicht 1 — Lineage-Wissensgraph mit Konnektoren

ABIS pflegt einen eigenen Lineage-Graphen, der die gesamte Toolchain verbindet – Power BI, Fabric, SAP, DATEV, LucaNet und die Dutzenden weiteren Systeme, die in einem realen DACH-Unternehmen auftauchen. Der Graph ist nicht an die Plattform eines einzelnen Anbieters gebunden, was bedeutet: Er funktioniert dort, wo das Unternehmen tatsächlich steht – nicht dort, wo es idealerweise stehen sollte.

Schicht 2 — Regel- und Governance-Schicht, team-teilbar

Auf dem Graphen sitzt eine konfigurierbare Regel- und Governance-Schicht. Teams definieren ihre eigenen Richtlinien – wer auf welche Daten handeln darf, unter welchen Bedingungen, mit welchen Audit-Anforderungen – und teilen diese Richtlinien intern, ohne die zugrunde liegenden Daten gegenüber externen Systemen offenzulegen.

Schicht 3 — Wissen auf dem Rechner des Mitarbeiters, on-premise

Das ist der strukturelle Unterschied. Die ABIS-Desktop-App hält das Governance-Wissen – die Regeln, die Lineage, das Agenten-Reasoning – auf dem lokalen Rechner des Nutzers. Daten, Metadaten und Agentenentscheidungen bleiben standardmäßig innerhalb der Grenze der Organisation.

Für regulierte Branchen ist das kein Feature. Es ist die einzige tragfähige Architektur.

08 — Der eigentliche Engpass: Domänenwissen

Der nächste BI-Vorsprung wird nicht daraus entstehen, noch mehr Daten in der Cloud zu speichern. Er wird daraus entstehen, die Bedeutung dieser Daten zu schützen.

Diesen Teil unterschätzen viele KI-Strategien noch. Bezeichnend ist, dass Microsoft auf der Build-Bühne selbst die Diagnose teilt: Jeder neue Agent startet bei null, lernt erneut, wie das Geschäft funktioniert, wo Daten liegen und welche Regeln gelten. Der Engpass ist nicht das Modell. Der Engpass ist der Kontext.

Die meisten Unternehmen scheitern nicht an fehlenden Daten. Sie scheitern, weil ihr wichtigstes Wissen nicht in einer sauberen, ganzheitlichen, maschinenlesbaren Struktur gespeichert ist.

Es lebt in:

• Power-BI-Measures

• Namenskonventionen

• alter Excel-Logik

• SAP-Extrakten

• Annahmen der Controller

• undokumentierten Geschäftsregeln

• dem Kopf der Person, die „schon immer gewusst hat, wie diese Zahl berechnet wird"

Cloud-Plattformen – Fabric IQ eingeschlossen – können semantische Ontologien für die Daten bauen, die sie sehen. Sie können Metadaten katalogisieren und Agenten mit governance-konformen Workspaces verbinden.

Aber sie verstehen nicht den vollständigen lokalen Geschäftskontext hinter den Zahlen. Sie wissen nicht, welche Excel-basierte Margenberechnung den SAP-Standard überschreibt. Sie wissen nicht, welches Power-BI-Measure veraltet ist, aber noch in drei Dashboards referenziert wird. Sie wissen nicht, was „Umsatz" im Kontext des Q3-Planungszyklus gegenüber dem handelsrechtlichen Abschluss bedeutet.

Genau hier wird ABIS zum Gatekeeper.

ABIS ist nicht einfach eine weitere Analyseschicht. Es schützt das Domänenwissen des Unternehmens, bevor ein KI-Agent schlussfolgern, antworten oder handeln darf. Es verbindet Lineage, Regeln, semantischen Kontext, Verantwortlichkeiten, Geschäftsdefinitionen und lokale Governance zu einer kontrollierten Struktur.

Ohne diesen Gatekeeper antwortet ein Agent vielleicht schnell – aber mit der falschen Definition von Umsatz, Marge, Forecast, Kunde oder Risiko. Und das ist gefährlicher als ein langsames Dashboard. Denn wenn KI den Unternehmenskontext falsch erfasst, sieht sie nicht falsch aus. Sie sieht selbstsicher aus.

09 — Warum lokales Wissen mehr zählt als Cloud-Speicherung

Die Zukunft der BI ist nicht einfach Cloud vs. On-Premise. Die eigentliche Frage lautet: Wo lebt das Wissen, das der KI sagt, was die Daten tatsächlich bedeuten?

Fabric IQ beantwortet diese Frage innerhalb des Microsoft-Tenants. Es ist eine echte semantische Schicht – besser als rohe Purview-Kataloge – aber es bleibt eine cloud-residente Antwort. Wenn dieses Wissen fragmentiert, undokumentiert oder dort nur teilweise abgebildet ist, dann arbeitet der Agent auf einer unvollständigen Landkarte. Er sieht vielleicht Tabellen, Spalten, Lineage und Entitätsdefinitionen – aber ihm fehlt weiterhin die Geschäftslogik, die die Antwort vertrauenswürdig macht.

Für DACH-Unternehmen ist das entscheidend. Lokales Domänenwissen ist oft das eigentliche geistige Eigentum:

• wie KPIs definiert sind

• welchen Reports vertraut wird

• welche Measures veraltet sind

• welche Geschäftsregeln die Standardlogik überschreiben

• welche Systeme maßgeblich sind

• welche Ausnahmen in der Praxis zählen

ABIS schützt dieses Wissen lokal und strukturell. Es wird zur Kontrollschicht zwischen dem Unternehmen und der agentischen KI-Welle – Microsoft IQ eingeschlossen. Nicht, weil Microsoft falsch liegt. Sondern weil Microsoft die Plattform baut. ABIS schützt den unternehmensspezifischen Kontext, der die Plattform sicher nutzbar macht.

10 — Das Fazit

Kein LLM gleicht fehlende Datenqualität aus. Kein Agent gleicht fehlende Governance aus. Und keine Cloud-Ontologie – nicht einmal Fabric IQ – ersetzt das lokale Domänenwissen, das das Geschäft tatsächlich erklärt.

Microsoft Build 2026 und FabCon bestätigen die Richtung: Agenten ziehen in den produktiven Einsatz ein. Fabric Data Agents sind allgemein verfügbar, der Fabric MCP Server verbindet KI mit governance-konformen Daten, eine ganze Datenebene wird für Agenten neu gebaut (HorizonDB, Cosmos DB, GPU-Fabric), und Microsoft IQ – mit Web IQ, Work IQ, Fabric IQ und Foundry IQ – ist Microsofts neue einheitliche Intelligenz-Architektur.

Das bestätigt die These von ABIS. Aber es macht das Risiko auch klarer.

Die Unternehmen, die mit Agentic BI gewinnen, werden nicht jene sein, die als Erste ein LLM an die meisten Daten anschließen. Es werden jene sein, die die Bedeutung ihrer Daten kontrollieren, bevor Agenten anfangen, auf ihnen zu handeln.

Die richtige Antwort je Segment

Die agentische Zukunft ist da. Die fehlende Schicht ist nicht nur Daten-Governance. Es ist geschütztes Domänenwissen. Genau dafür wurde ABIS gebaut.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Agentic BI?

Agentic BI ist die nächste Stufe der Business Intelligence, bei der KI-Agenten innerhalb des Analyseprozesses sitzen und eigenständig Analysen ausführen, Insights erzeugen und Aktionen im Auftrag des Nutzers auslösen – statt darauf zu warten, dass ein Mensch ein Dashboard liest und entscheidet. Microsoft hat diese Richtung auf der FabCon 2026 mit der allgemeinen Verfügbarkeit der Fabric Data Agents bestätigt und auf der Build 2026 mit Microsoft IQ untermauert.

Aus wie vielen Säulen besteht Microsoft IQ?

Microsoft IQ besteht aus vier miteinander verbundenen Säulen: Web IQ (Echtzeit-Web-Grounding), Work IQ (Arbeitsplatzintelligenz über Microsoft 365), Fabric IQ (Daten- und Analyse-Ontologie) und Foundry IQ (Retrieval-Planung und Wissensbasen für Agenten). In Teilen der frühen Berichterstattung wurde das Framework auf drei Säulen verkürzt – Foundry IQ ist die vierte, verbindende Schicht.

Was hat Microsoft auf der Build 2026 zu KI-Agenten und Daten angekündigt?

Neben Microsoft IQ (GA über GitHub Copilot, Foundry und Copilot Studio) kündigte Microsoft eine für Agenten neu gebaute Datenebene an: Azure HorizonDB (PostgreSQL-kompatibel, Public Preview), ein GPU-beschleunigtes Fabric Data Warehouse (bis zu 7-fache Performance, Forschung „CoddSpeed" als Best Industry Paper auf der SIGMOD 2026 ausgezeichnet), Cosmos DB als Agentengedächtnis sowie Fabric Real-Time Intelligence für Observability. Die Work IQ APIs werden am 16. Juni 2026 allgemein verfügbar.

Was ist Fabric IQ und warum ist es für BI-Governance wichtig?

Fabric IQ ist die Daten- und Analyse-Intelligenzschicht innerhalb von Microsoft IQ. Es verwandelt rohe Unternehmensdaten in eine strukturierte Unternehmensontologie, indem es Entitätstypen (etwa Customers, Products, Warehouses) und die semantischen Beziehungen zwischen ihnen definiert – und baut dabei auf den heute schon genutzten Power-BI-Semantikmodellen auf. Es verknüpft diese Entitäten sowohl mit historischen Daten in einem Lakehouse als auch mit Echtzeit-Streams in einem Event House. Für die BI-Governance ist Fabric IQ bedeutsam, weil es dieselbe grundlegende semantische Strukturierung vornimmt wie ABIS – jedoch als cloud-nativer, im Microsoft-Tenant residenter Dienst. Organisationen mit strengen Anforderungen an Datenresidenz müssen prüfen, ob ihre semantische Wissensschicht in Microsofts Cloud liegen kann oder on-premise bleiben muss.

Was ist der Fabric MCP Server?

Der Fabric MCP Server ist Microsofts Implementierung des Model Context Protocol für Microsoft Fabric. Er stellt eine standardisierte Schnittstelle bereit, über die jeder KI-Agent – Microsofts eigener oder ein Drittanbieter – Datensätze entdecken, semantische Modelle verstehen und Abfragen gegen Fabric-Daten ausführen kann, während Governance-Richtlinien eingehalten werden. Er wurde auf der FabCon 2026 angekündigt.

Wie unterscheidet sich ABIS von Microsoft Fabric IQ?

Sowohl ABIS als auch Fabric IQ bauen eine semantische Schicht über Unternehmensdaten auf, damit KI-Agenten korrekt über den Geschäftskontext schlussfolgern. Der zentrale architektonische Unterschied liegt darin, wo diese Schicht lebt. Fabric IQ ist cloud-nativ: Der Entitätsgraph, die Ontologien und die semantischen Zuordnungen werden in Microsofts Cloud-Tenant gespeichert. ABIS hält den Lineage-Graphen, die Governance-Regeln und das Domänenwissen auf dem lokalen Rechner des Nutzers – eine Local-first-Architektur für DSGVO-regulierte DACH-Branchen, in denen Daten und Metadaten den Tenant nicht verlassen dürfen. ABIS ist außerdem herstellerübergreifend: Es deckt SAP, DATEV, LucaNet und Power BI in einem einzigen Graphen ab, statt eine Fabric-native Datenarchitektur vorauszusetzen.

Warum ist Local-first-Governance für DACH-Unternehmen wichtig?

Regulierte Branchen im DACH-Raum – Banken unter BaFin, Versicherer unter Solvency II, Pharma unter GxP, Versorger unter BNetzA – unterliegen harten Anforderungen an die Datenresidenz, die cloud-first-Governance-Plattformen nicht immer erfüllen können. Schrems II hat den rechtlichen Druck auf in US-Clouds residente Metadaten weiter erhöht. Für diese Branchen ist Local-first-Governance keine Präferenz, sondern oft die einzige tragfähige Architektur.

Was ist ein Domänen-Wissensgraph?

Ein Domänen-Wissensgraph erfasst nicht nur die Daten-Lineage, sondern die Geschäftsbedeutung hinter den Daten – wie KPIs definiert sind, welche Measures maßgeblich sind, welche Ausnahmen gelten und welche Geschäftsregeln die Standardlogik überschreiben. Dieser unternehmensspezifische Kontext ist das eigentliche geistige Eigentum, das darüber entscheidet, ob die Antwort eines KI-Agenten vertrauenswürdig ist.

Über ABIS

ABIS ist die Agentic-BI-Governance-Plattform von DBI Analytics. Sie bietet einen Lineage-Wissensgraphen mit Konnektoren über die gesamte Unternehmens-Toolchain, eine team-teilbare Regel- und Governance-Schicht sowie ein Local-first-Desktop-Deployment-Modell für DSGVO-regulierte Umgebungen. ABIS fungiert als Gatekeeper zwischen unternehmensspezifischer BI-Logik und der agentischen KI-Welle.

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