Microsoft Fabric Data Governance: Grundlagen und Praxis

Von Mirko Peters · 2026-02-11 · Aktualisiert 2026-07-25

Erfahren Sie, wie Sie mit Microsoft Fabric eine Data Governance aufbauen, die klare Verantwortlichkeiten, sicheren Zugriff, Lineage, Qualitätsprüfungen und vertrauenswürdige Datenprodukte umfasst.

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Data Governance sorgt dafür, dass die Daten Ihrer Organisation nutzbar, sicher und compliant bleiben. Man kann sie als das Regelwerk betrachten, das verhindert, dass aus allem ein unübersichtliches Durcheinander wird. Mit Microsoft Fabric ist Data Governance kein nachträglich aufgesetztes Add-on, sondern fester Bestandteil der Plattform. Da Unternehmen immer mehr Daten nutzen und die Regulierung strenger wird, können Sie es sich nicht leisten, improvisiert mit Ihren Daten umzugehen.

Dieser Artikel zeigt, wie solide Governance innerhalb der einheitlichen Analyseplattform Microsoft Fabric aussieht und warum sie sowohl für die IT als auch für die Fachbereiche wichtig ist. Wir gehen auf die Prinzipien ein, die der Governance in Fabric zugrunde liegen, auf die zentralen Komponenten wie Katalogisierung und Sicherheit sowie auf Wege, Datenschutz und Compliance dauerhaft zu gewährleisten. Sie erhalten praxisnahe Tipps, klare Definitionen und konkrete Schritte, um Daten zu schützen und Ihre Prozesse im Griff zu behalten.

Für eine eher zwanglose Auseinandersetzung mit dem Thema empfehle ich den Podcast Microsoft Fabric Data Governance. Weitere Strategien finden Sie auf der Seite Microsoft Fabric Best Practices.

Data Governance in Microsoft Fabric verstehen

Wenn Sie im Microsoft-Umfeld arbeiten, lohnt es sich zu wissen, wie Data Governance in die Welt von Fabric passt. Im Kern geht es bei Governance darum, Erwartungen und Schutzmaßnahmen für Ihre Daten festzulegen: Wer darf darauf zugreifen, wie werden sie genutzt, wo liegen sie und wie lange werden sie aufbewahrt? In Fabric baut Governance auf bewährten Regeln auf, berücksichtigt aber heutige Anforderungen wie Analysen in der Cloud, hybride Betriebsmodelle und umfangreiche Compliance-Pflichten.

Microsoft Fabric ist mehr als ein weiteres Data Warehouse oder Data Lake. Es bietet eine integrierte Grundlage für Ihre gesamten Analyse-, BI- und KI-Anforderungen. Governance muss sich wie ein roter Faden durch diese Plattform ziehen und Sicherheit, Compliance, Lineage und den Lebenszyklus der Daten an einer zentralen Stelle abdecken. Zu den besonderen Funktionen gehören einheitliche Zugriffssteuerung über alle Workloads hinweg, integrierte Aktivitätsprüfung, automatisierte Datenklassifizierung und leistungsfähige Werkzeuge für Katalogisierung und Metadaten.

Gute Governance in Fabric bedeutet, Flexibilität für Ihre Analysten mit den Kontrollen in Einklang zu bringen, die Revision und Sicherheitsteams verlangen. Dazu gehören auffindbare Datenbestände, klare Transparenz über die Nutzung und automatisch durchgesetzte Richtlinien, alles über dieselbe Oberfläche verwaltet. Sie müssen nicht raten, wer auf vertrauliche Berichte zugegriffen hat oder wohin Ihre Daten nach der Verarbeitung gelangt sind. Einen Überblick, wie diese Analysekomponenten zusammenspielen, bietet die Übersicht zu Microsoft Fabric Analytics.

Am Ende steht Daten, die nicht nur geschützt und nachvollziehbar sind, sondern auch vertrauenswürdig. Nutzer können Erkenntnisse gewinnen, ohne Governance-Alarme auszulösen, und Compliance-Verantwortliche können ruhig schlafen.

Zentrale Komponenten der Data Governance in Microsoft Fabric

Microsoft Fabric stützt sich auf einige grundlegende Konzepte, damit Data Governance in Ihrer Organisation konkret und praktikabel wird. Statt isolierter Werkzeuge, die um Ihre Aufmerksamkeit konkurrieren, führt Fabric Datenkatalogisierung, Zugriffssicherheit und Datenlineage unter einem gemeinsamen Dach zusammen. So entsteht ein ganzheitlicher Ansatz für den gesamten Lebenszyklus der Daten.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass Sie stets wissen, welche Daten Sie haben, wer sie nutzt und welche Änderungen es im Verlauf gab. Diese Kernelemente dienen nicht nur der Erfüllung von Prüfanforderungen. Sie sind entscheidend, damit Analysen über Teams hinweg reibungslos und sicher laufen. Mit Metadatenverwaltung, detaillierten Sicherheitskontrollen und transparenter Nachverfolgung des Datenwegs geht es bei Governance ebenso sehr darum, Nutzer zu befähigen, wie darum, Zugriffe abzusichern.

Die folgenden Abschnitte erläutern, wie der Datenkatalog von Fabric Datenbestände organisiert und dokumentiert, wie Sie Daten über klare Zugriffsmodelle absichern und wie Sie jeden Schritt der Datenverarbeitung nachvollziehen und verstehen können. Wenn Sie diese Komponenten verstehen, wird deutlich, warum die Architektur von Fabric so aufgebaut ist und wie das Governance-Modell die Grundlage für eine verlässliche, skalierbare Datenverwaltung schafft.

Datenkatalog und Metadatenverwaltung in Fabric

Der Datenkatalog von Fabric ist die zentrale Anlaufstelle Ihrer Organisation für Daten: ein einziger Ort, an dem Datensätze registriert, beschrieben und miteinander verknüpft werden. Diese Zentralisierung macht es Nutzern leicht, vertrauenswürdige Daten zu finden, ohne auf implizites Wissen angewiesen zu sein oder Excel-Tabellen hinterherzujagen.

Bei den Metadaten in Fabric dreht sich alles um Kontext. Automatisches Taggen, Suche und Lineage-Werkzeuge sind bereits integriert. Das erhöht die Transparenz und macht die Compliance-Berichterstattung deutlich einfacher. Betrachten Sie den Katalog als laufendes Logbuch, in dem jede Tabelle, jede Pipeline und jede Aktualisierung erfasst wird. Weitere Details zu Katalog- und Metadatenstrategien finden Sie auf dieser Seite zum Katalog- und Metadatenmanagement in Fabric.

Daten absichern und Zugriffssteuerungen verwalten

Wenn es um Sicherheit geht, nimmt Microsoft Fabric das ernst: Berechtigungen, rollenbasierter Zugriff und Vertraulichkeitsbezeichnungen sind von Anfang an integriert. Sie legen genau fest, wer bestimmte Datasets anzeigen, bearbeiten oder freigeben darf, und halten so unerwünschte Zugriffe und Fehler fern.

Zugriffssteuerungen lassen sich problemlos über Teams und Projekte hinweg skalieren. Das Konfigurieren von Richtlinien ist keine Raketenwissenschaft: Fabric führt Sie zu empfohlenen Konfigurationen und macht den Prozess unkompliziert. Weiterführende Hinweise zur Sicherheit finden Sie auf der Seite zu Fabric-Sicherheit und Zugriffssteuerungen sowie unter Sensible Daten in Fabric schützen.

Datenherkunft und Provenienz in Fabric

Die Datenherkunft (Data Lineage) in Microsoft Fabric beantwortet die klassische Frage: „Woher stammt das, und was ist damit passiert?“ Sie verfolgt jeden Schritt, den ein Dataset durchläuft, von der Rohdatenaufnahme bis zu den fertigen Berichten, und bietet so volle Transparenz und Kontrolle.

Provenienz-Werkzeuge erleichtern Compliance-Prüfungen und Fehlersuche erheblich, da sie die Historie der Daten auf einen Blick zeigen. Ob Sie einen Fehler untersuchen oder die Nachvollziehbarkeit gegenüber Aufsichtsbehörden belegen müssen: Die Lineage-Darstellung sorgt dafür, dass alles nachvollziehbar bleibt. Praxisnahe Lineage-Methoden finden Sie in den Hinweisen zu Katalog und Metadaten.

Datenschutz- und Compliance-Funktionen in Fabric

Datenschutz und die Erfüllung von Compliance-Anforderungen stehen in Microsoft Fabric im Mittelpunkt. Vorgaben wie DSGVO oder HIPAA sind nicht optional, und Verstöße wirken nicht gut. Fabric enthält Datenschutz- und Compliance-Funktionen, mit denen Sie Datenregeln automatisch durchsetzen, die Weitergabe sensibler Daten einschränken und jede Aktion mit minimalem Aufwand protokollieren können.

Die Compliance-Werkzeuge von Fabric unterstützen Organisationen bei allem, von Aufbewahrungsplänen bis zu Zugriffsüberprüfungen. Automatisierte Richtliniendurchsetzung, Kennzeichnung und Berichterstattung bedeuten, dass Sie nicht ein ganzes Heer von Prüfern benötigen, das jede Datenbewegung überwacht. Sie bleiben den Vorgaben voraus, weil die Durchsetzung Teil des täglichen Workflows ist und kein nachträglicher Zusatz.

Die nächsten Teile behandeln, wie Sie Richtlinien einrichten und Auditierung überwachen, und wie Sie sicherstellen, dass Sie nicht nur DSGVO und HIPAA entsprechen, sondern auch für jede neue Abkürzung gerüstet sind. Proaktive Dokumentation und Automatisierung sind hier der Schlüssel zur Nachhaltigkeit, besonders in weitverzweigten Hybridumgebungen. Wenn Sie untersuchen, wie Datenschutz mit KI- und Copilot-Szenarien zusammenhängt, gehen die aktuellen Podcast-Diskussionen bei M365 FM ebenfalls auf die unternehmensstrategischen Aspekte ein.

Datenrichtlinien umsetzen und Auditierung einrichten

• Automatische Verhinderung von Datenverlust: Richten Sie Richtlinien ein, die riskante Aktivitäten markieren oder blockieren und so Datenlecks verhindern, bevor sie entstehen.
• Einheitliche Datenkennzeichnung: Versehen Sie sensible oder regulierte Daten mit Bezeichnungen. Dadurch lassen sie sich einfach finden, filtern und auswerten.
• Zentrale Überwachungsprotokolle: Nutzen Sie die integrierten Überwachungsprotokolle, um nachzuvollziehen, wer wichtige Datasets aufgerufen oder geändert hat. So unterstützen Sie die Verantwortlichkeit und reagieren schnell auf Vorfälle.
• Werkzeuge zur Richtliniendurchsetzung: Microsoft stellt Dashboards und Benachrichtigungen bereit, mit denen Sie Richtlinien durchsetzen und Probleme schnell erkennen.

DSGVO-Konformität und branchenübliche Standards sicherstellen

• Automatisierte Compliance-Berichte: Erstellen Sie Berichte, die sich direkt auf DSGVO, HIPAA und andere regulatorische Anforderungen abbilden lassen.
• Integrierte Steuerung des Datenstandorts: Legen Sie fest, wo sensible Daten gespeichert und verarbeitet werden, um lokale Vorgaben zu erfüllen.
• Standardisiertes Einwilligungsmanagement: Nutzen Sie individuelle oder standardmäßige Einwilligungsrahmen, um Berechtigungen zur Datennutzung zu erfassen und durchzusetzen.
• Regelmäßige Aktualisierung der Dokumentation: Halten Sie Compliance-Dokumente und Workflows aktuell, damit Audits weniger belastend sind.

Datenqualität und Lebenszyklusmanagement

Wenn Sie Analysen vertrauen möchten, reichen Zäune und Regeln allein nicht aus. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten sauber, aktuell und von der Erstellung bis zur Löschung korrekt behandelt werden. Microsoft Fabric geht über reine Speicherung hinaus und bietet Werkzeuge, um Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu validieren, zu überwachen und zu verwalten.

Dieser Fokus bietet Ihnen technische Kontrollen und Automatisierung, um fehlerhafte Daten zu erkennen, bevor sie sich ausbreiten. Gleichzeitig macht Fabric die Archivierung und die sichere Löschung zu einem routinemäßigen Bestandteil des Betriebs statt zu einer Feuerwehrübung. Manuelle Prüfung und Korrektur sind weiterhin nötig, doch dank der Checklisten und automatisierten Warnmeldungen von Fabric ist der Prozess deutlich weniger mühsam.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie genauer, wie Sie Qualitätsprüfungen aktivieren, Auffälligkeiten erkennen sowie Aufbewahrung und Bereinigung umsetzen, und zwar alles im Rahmen des Governance-Frameworks von Fabric. Weitere Informationen finden Sie unter Fabric Data Lifecycle Management, und Ansätze zur Qualitätsüberwachung finden Sie unter Microsoft Fabric Data Quality.

Automatisierte Überwachung der Datenqualität in Fabric

• Validierungsregeln: Richten Sie automatisierte Prüfungen ein, damit nur korrekte, vollständige Daten die Pipelines durchlaufen.
• Profiling und Anomalieerkennung: Nutzen Sie die integrierten Profiling-Tools, um ungewöhnliche Muster oder Probleme zu erkennen, bevor sie Auswirkungen auf Analysen haben.
• Warnmeldungen und Dashboards: Behalten Sie die Datenqualität mithilfe von Warnmeldungen, Dashboards und schnell umsetzbaren Qualitätskennzahlen im Blick.

Strategien für Datenaufbewahrung, Archivierung und Löschung

• Aufbewahrungsplanung: Legen Sie fest, wie lange verschiedene Datentypen aufbewahrt werden müssen, um geschäftliche oder gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
• Revisionssichere Archivierung: Verschieben Sie selten genutzte Daten in sicheren, manipulationssicheren Speicher, ohne die Reaktionszeit zu verlieren.
• Automatisierte Löschung: Nutzen Sie richtlinienbasierte Automatisierung, um Daten nach Ablauf ihrer Aufbewahrungsfrist sicher zu löschen. So verringern Sie regulatorische Risiken und senken die Speicherkosten.

Data Governance in Microsoft Fabric operativ umsetzen

Governance-Prinzipien in die Praxis zu übertragen, ist für die meisten Organisationen die größte Herausforderung. Mit Fabric bleibt es jedoch nicht bei Absichtserklärungen. Hier geht es darum, Governance im täglichen Betrieb zu verankern und nicht erst zur Auditzeit. Sie werden auf alles stoßen, von internem Widerstand bis zu technischen Wachstumsschmerzen. Deshalb machen Strategie und die Unterstützung der Stakeholder einen großen Unterschied.

Fabric empfiehlt, Frameworks aufzubauen, die Rollen klar zuweisen, regelmäßige Überwachung einrichten und Governance in den Regelbetrieb integrieren. Ob Sie es mit Schatten-IT zu tun haben oder Fabric mit Microsoft 365 und Power Platform verbinden: Ziel ist eine einheitliche Durchsetzung von Richtlinien, und zwar über Cloud- und On-Premises-Ressourcen hinweg. Weitere Ansätze zur Zusammenarbeit finden Sie unter Fabric Collaboration Workflows.

Die folgenden Abschnitte behandeln Best Practices für Planung, die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und die Erfolgsmessung sowie die Integration in das gesamte Microsoft-Ökosystem. So stellen Sie sicher, dass Ihr Governance-Modell nicht nur auf dem Papier überzeugt, sondern auch in der Praxis funktioniert. Für eine breitere Herangehensweise kann auch Enterprise Data Governance Strategy hilfreiche Anregungen liefern.

Best Practices für den Aufbau eines Fabric-Governance-Frameworks

• Mit der Planung beginnen: Definieren Sie Ihre Ziele, Anforderungen und Lücken, bevor Sie Frameworks einführen.
• Rollen klar zuweisen: Legen Sie Verantwortlichkeiten für Dateninhaber, Administratoren und Benutzer fest.
• Plattformen übergreifend integrieren: Verbinden Sie Fabric mit Microsoft 365, Azure und verwandten Tools, um die Durchsetzung zu vereinheitlichen.
• Messen und anpassen: Behalten Sie zentrale Kennzahlen im Blick und passen Sie Richtlinien an, basierend auf dem, was funktioniert.

Fabric-Governance-Integration mit M365 und Power Platform

• Föderierte Richtliniendurchsetzung: Erweitern Sie Governance-Richtlinien von Fabric einheitlich auf Ressourcen in Microsoft 365 und Power Platform.
• Workflows für die Datenfreigabe: Ermöglichen Sie sichere, governance-konforme Datenfreigaben zwischen Teams über vertraute Microsoft-Tools.
• Szenarien für die Zusammenarbeit: Stimmen Sie sich plattformübergreifend ab, um Datennutzung und Datenherkunft nahtlos nachzuverfolgen. Weitere Informationen finden Sie im M365 Data Governance Hub und in praxisnahen Fabric-Workflows zur Zusammenarbeit.

Häufige Governance-Herausforderungen in Fabric und wie Sie sie meistern

Kein Datengovernance-Plan übersteht den Praxistest unbeschadet. Fast jedes Team stößt mit Microsoft Fabric auf das eine oder andere Hindernis. Manchmal geht es darum, komplexe Berechtigungen in den Griff zu bekommen, manchmal darum, Menschen zu überzeugen, die lieber beim alten Vorgehen bleiben. Die Risiken sind hoch, egal ob Sie Lücken in hybriden Umgebungen schließen oder die Compliance mit begrenzten Ressourcen sicherstellen müssen.

Der zentralisierte Ansatz von Fabric adressiert viele dieser Schwachstellen bereits standardmäßig, doch Stolpersteine sind trotzdem häufig. Möglicherweise stoßen Sie auf Widerstand gegen neue Prozesse, auf Unklarheit darüber, wer wofür verantwortlich ist, oder auf Grenzfälle, in denen Richtlinien durchrutschen. Deshalb sind Fehlerbehebung und kreative Anpassungen entscheidend für stetigen Fortschritt und eine erfolgreiche Einführung.

Im nächsten Abschnitt finden Sie eine Übersicht praktischer Lösungsansätze zur Fehlerbehebung sowie Tipps aus der Praxis, die auf der Microsoft-Dokumentation und auf Erfahrungen von Menschen basieren, die diesen Weg bereits gegangen sind. Wenn Sie immer wieder auf frustrierende Fehler stoßen oder typische Probleme vergleichen möchten, werfen Sie einen Blick auf Fabric-Fehler und häufige Probleme und für Designherausforderungen auf Microsoft Fabric Data Architectures.

Fehlerbehebung bei Governance-Problemen in Fabric

• Stolperfallen bei Berechtigungen: Überprüfen und passen Sie Berechtigungen regelmäßig an, um versehentliche Sperren oder unbeabsichtigt offene Zugriffe zu beheben.
• Lücken bei der Durchsetzung von Richtlinien: Nutzen Sie Dashboards und Warnmeldungen, um Schlupflöcher bei der Durchsetzung von Datenrichtlinien zu erkennen und zu schließen.
• Blinde Flecken im Überwachungsprotokoll: Stellen Sie sicher, dass die Überwachung überall aktiviert ist, und prüfen Sie die Protokolle regelmäßig auf Auffälligkeiten.
• Eskalationswege: Legen Sie klare Meldewege für Probleme fest, damit nichts hängen bleibt oder ignoriert wird.

Ressourcen zur Vertiefung Ihres Wissens über Microsoft Fabric Governance

Es lohnt sich, zu wissen, wo Sie suchen müssen, besonders wenn Microsoft Fabric Data Governance im Mittelpunkt Ihrer Arbeit steht. Beginnen Sie mit dem Fabric Community Resource Hub. Er bietet zahlreiche Tools, Blogs und Beiträge direkt von Menschen, die Fabric täglich nutzen und weiterentwickeln.

Wenn Sie unterwegs lernen oder Erfahrungsberichte von Expertinnen und Experten hören möchten, empfehlen wir den Podcast Microsoft Fabric Data Governance. Außerdem bleiben Sie auf dem Laufenden und treffen andere, die sich für Fabric begeistern, bei Lernveranstaltungen der Community, etwa in der Veranstaltungsreihe Microsoft Fabric Event Series.

Bewährte Methoden für Microsoft Fabric Data Governance

Eine wirksame Microsoft Fabric Data Governance beginnt mit wenigen vereinbarten Standards, die Teams immer wieder anwenden können. Ziel ist nicht, Analysten oder Engineers auszubremsen. Vertrauenswürdige Daten sollen leichter zu finden, zu verstehen und zu nutzen sein als unkontrollierte Alternativen.

Beginnen Sie mit den Datenprodukten, die bereits wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Legen Sie für jedes davon den verantwortlichen Fachverantwortlichen, den technischen Verantwortlichen, die maßgebliche Quelle, die vorgesehenen Nutzer und die Qualitätserwartungen fest. So erhalten Teams eine praktische Grundlage für Zugriffsprüfungen, Incident-Response, die Zertifizierung von Berichten und künftige KI-Anwendungsfälle.

• Klare Verantwortlichkeiten festlegen: Benennen Sie einen Fachverantwortlichen für Definitionen und zulässige Nutzung sowie einen technischen Verantwortlichen für Implementierung, Zugriffsdesign, Aktualisierungen und den laufenden Betrieb.
• Experimente von vertrauenswürdigen Produktivdaten trennen: Geben Sie Teams Raum zum Erkunden und kennzeichnen Sie klar, welche Lakehouses, Warehouses, semantischen Modelle und Berichte für die breite Nutzung freigegeben sind.
• Die maßgebliche Quelle dokumentieren: Beschreiben Sie, welche vorgelagerte Quelle, welcher Transformationspfad und welche fachliche Definition einer wichtigen Kennzahl zugrunde liegen. So vermeiden Sie, dass konkurrierende Berichte mit unterschiedlichen Annahmen arbeiten.
• Zugriffe im Rahmen des normalen Betriebs überprüfen: Nutzen Sie Gruppen und das Prinzip der minimalen Berechtigungen statt breiter, dauerhafter Zugriffe auf Arbeitsbereiche.
• Qualität sichtbar machen: Definieren Sie Aktualität, Vollständigkeit, Gültigkeit und Abstimmungserwartungen für die wichtigsten Datenprodukte.

Wie Microsoft Fabric Data Governance vertrauenswürdige Analysen unterstützt

Vertrauenswürdige Analysen hängen von mehr ab als einer erfolgreichen Aktualisierung. Ein Bericht braucht eine klare Definition, eine verbindliche Verantwortlichkeit, eine bekannte Quelle, angemessene Zugriffsrechte und eine Möglichkeit, unerwartete Ergebnisse zu untersuchen. Microsoft Fabric Data Governance verknüpft diese Entscheidungen, damit Data Engineering, BI, Sicherheit und Fachbereiche auf demselben Verständnis aufbauen können.

Ändert sich beispielsweise ein Finanzbericht unerwartet, helfen Herkunftsnachweise (Lineage) und Verantwortlichkeiten dem Team festzustellen, ob die Ursache eine Änderung im Quellsystem, ein Problem in der Pipeline, eine Modellierungsentscheidung oder ein Berichtsfilter ist. Dieser Kontext verkürzt die Fehlersuche und gibt Entscheidungsträgern eine klarere Grundlage für Handlungen auf Basis der Daten.

Um die breitere Plattform zu verstehen, die diese Kontrollen unterstützen, hören Sie sich Microsoft Fabric – Simply Explained an. Für die Perspektive des gemeinsam genutzten Speichers erklärt Microsoft Fabric OneLake – Simply Explained, warum die Reduzierung unnötiger Datenkopien sowohl für Governance als auch für Analysen wichtig ist.

Häufige Fragen zur Data Governance in Microsoft Fabric

Was ist der erste Schritt in der Data Governance von Microsoft Fabric?

Beginnen Sie damit, die geschäftskritischen Datenprodukte zu identifizieren, auf die sich die Anwender bereits verlassen. Benennen Sie einen verantwortlichen Fachverantwortlichen und einen technischen Verantwortlichen, dokumentieren Sie die genehmigte Quelle der Wahrheit und legen Sie grundlegende Erwartungen an Zugriff und Qualität fest, bevor Sie die Governance breiter ausweiten.

Gilt die Data Governance von Microsoft Fabric auch für Power BI-Semantikmodelle?

Ja. Semantikmodelle und die darauf aufbauenden Berichte sind der Ort, an dem viele Anwender geschäftliche Daten nutzen. Beziehen Sie sie in die Diskussionen zu Verantwortlichkeiten, Klassifizierung, Zugriff, Freigabe, Herkunftsnachverfolgung und Qualität ein, anstatt nur Speicher und Pipelines zu steuern.

Wie hilft die Data Governance von Microsoft Fabric bei Copilot und KI?

KI-gestützte Analysen sind zuverlässiger, wenn die zugrunde liegenden Daten dokumentiert, gesteuert, aktuell und nur für die richtigen Personen zugänglich sind. Governance liefert die Verantwortlichkeiten, Zugriffskontrollen, Qualitätskontexte und die Herkunftsnachverfolgung, die nötig sind, um KI-gestützte Erkenntnisse verantwortungsvoll zu prüfen.

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