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Microsoft Fabric war bisher eine Datenplattform. Seit November 2025 wird daraus eine Intelligenzplattform. Der Name: Fabric IQ.

Das klingt nach dem nächsten Marketing-Begriff. Ist es aber nicht. Hinter Fabric IQ steckt ein Konzept, das grundlegend verändert, wie Unternehmen mit ihren Daten arbeiten — und das bestehende Power-BI-Investitionen deutlich aufwertet.

Was ist Fabric IQ?

Fabric IQ wurde auf der Microsoft Ignite 2025 vorgestellt und befindet sich aktuell in der Public Preview. Im Kern geht es um eine einfache, aber weitreichende Idee:

Daten bekommen Bedeutung.

Bisher lag in OneLake eine Sammlung von Tabellen, Spalten und Beziehungen. Menschen konnten daraus Berichte bauen, weil sie wussten, was “Kunde”, “Auftrag” oder “Lieferant” bedeutet. Aber ein KI-System? Das sah nur Zeilen und Spalten.

Fabric IQ löst dieses Problem durch eine neue Schicht: die Ontologie.

Was ist die Fabric-Ontologie?

Die Ontologie ist ein semantisches Modell, das Geschäftsobjekte, ihre Eigenschaften und ihre Beziehungen in einer gemeinsamen Struktur abbildet. Nicht technisch, sondern fachlich:

• Entity Types beschreiben Geschäftsobjekte: Kunde, Produkt, Auftrag, Lieferant, Maschine
• Properties sind die Eigenschaften: Name, Umsatz, Region, Lieferstatus
• Relationships definieren Zusammenhänge: Kunde → bestellt → Produkt. Lieferant → beliefert → Lager. Maschine → produziert → Artikel.
• Rules legen Geschäftsregeln fest: Ein A-Kunde hat einen Jahresumsatz über 500.000 €. Eine kritische Lieferverzögerung liegt bei mehr als 48 Stunden.

Der entscheidende Unterschied zu einem klassischen Data Warehouse: In einem DWH stecken diese Beziehungen implizit in JOIN-Logiken und Tabellenstrukturen. In der Ontologie sind sie explizit, abfragbar und für KI-Systeme verständlich.

Kein neues Datenmodell — eine Erweiterung

Wichtig für alle, die bereits in Power BI investiert haben: Die Ontologie ersetzt keine bestehenden semantischen Modelle. Im Gegenteil — sie kann direkt aus vorhandenen Power-BI-Modellen generiert werden.

Wer heute ein sauberes Power-BI-Semantikmodell hat, bringt bereits die Grundlage mit. Die Ontologie erweitert dieses Modell um Kontext, den bisher nur Menschen im Kopf hatten: Geschäftsregeln, Zusammenhänge über Fachbereiche hinweg und Zieldefinitionen.

Warum ist das für den Mittelstand relevant?

Die ehrliche Antwort: Heute noch nicht produktiv einsetzbar — Fabric IQ ist in der Preview. Aber strategisch ist es das wichtigste Fabric-Thema für 2026. Aus drei Gründen:

1. Ihre Power-BI-Modelle werden zum KI-Fundament

Jedes Unternehmen, das heute saubere semantische Modelle in Power BI betreibt, baut — ohne es zu wissen — das Fundament für KI-gestützte Analysen. Wenn Fabric IQ in die GA-Phase geht, werden diese Modelle zur Basis für Data Agents und Operations Agents.

Das bedeutet: Investitionen in Datenmodellierung zahlen sich doppelt aus. Einmal für die heutige Berichterstattung. Und ein zweites Mal als Wissensquelle für KI-Systeme.

2. Data Agents: Fachbereiche fragen, Daten antworten

Data Agents sind KI-gestützte Assistenten, die Geschäftsfragen in natürlicher Sprache beantworten. Sie generieren im Hintergrund automatisch SQL-, KQL- oder DAX-Abfragen — ohne dass der Nutzer die technische Datenstruktur kennen muss.

Ein Controller fragt: “Welche Produktgruppe hat im Q3 die höchste Marge bei gleichzeitig sinkenden Stückzahlen?” Der Data Agent versteht dank der Ontologie, was “Produktgruppe”, “Marge” und “Stückzahl” im Kontext des Unternehmens bedeuten — und liefert eine präzise Antwort.

Das ist kein generativer Chatbot, der plausibel klingt. Sondern ein System, das auf Ihren echten Unternehmensdaten arbeitet, mit Ihren Definitionen.

3. Operations Agents: Vom Bericht zur automatischen Reaktion

Operations Agents gehen einen Schritt weiter. Sie überwachen Echtzeitdaten und reagieren selbstständig auf definierte Geschäftsereignisse. Der Zyklus: Beobachten → Analysieren → Entscheiden → Handeln — kontinuierlich und in Echtzeit.

Beispiel Fertigung: Ein Temperatursensor in der Kühlkette meldet einen kritischen Wert. Der Operations Agent versteht dank der Ontologie nicht nur “Temperatur ist hoch”, sondern die gesamte Kausalkette: Welche Chargen sind betroffen? Welche Kundenaufträge hängen daran? Welche Lieferzusagen stehen auf dem Spiel? Er schickt dem zuständigen Schichtleiter über Teams eine Nachricht mit Kontext, Bewertung und empfohlener Maßnahme. Der Schichtleiter bestätigt — oder der Agent handelt autonom, wenn die Regel das erlaubt.

Beispiel Logistik: Echtzeitdaten zeigen eine Verkehrsstörung auf einer Lieferroute. Der Agent kennt die betroffenen Aufträge, die Zeitfenster der Kunden und die Alternativrouten — und schlägt eine Umplanung vor, bevor der Disponent den Stau auf dem Bildschirm sieht.

Beispiel Controlling: Eine Kostenstelle überschreitet 90% des Quartalsbudgets bereits im zweiten Monat. Der Agent erkennt das Muster, prüft gegen die historische Entwicklung und informiert den verantwortlichen Bereichsleiter — inklusive der drei größten Kostentreiber und einer Prognose für den Quartalsabschluss.

Der entscheidende Punkt: Microsofts Ansatz sieht einen Human-in-the-Loop vor. Agents empfehlen, Menschen entscheiden. Erst wenn das Vertrauen gewachsen ist, werden einzelne Regeln für autonomes Handeln freigegeben. Kein Autopilot ohne Kontrolle.

Für den Mittelstand ist das besonders interessant: Weniger Personal für Routineüberwachung, schnellere Reaktion auf Abweichungen, weniger manuelle Eskalation — und das mit einem Sicherheitsnetz.

Was unterscheidet Fabric IQ von klassischer BI?

	Klassische BI	Fabric IQ
Datenverständnis	Mensch interpretiert Berichte	KI versteht Geschäftskontext
Semantik	Verteilt in Power-BI-Datasets	Zentral in einer Ontologie
Analyse	Rückblickend (Was ist passiert?)	Proaktiv (Was passiert gerade? Was tun?)
Nutzer	Analysten und Controller	Fachbereiche und KI-Agenten
Reaktion	Manuell nach Berichtsauswertung	Automatisch durch Operations Agents
Geschäftsregeln	Im Kopf der Mitarbeiter	Explizit in der Ontologie

Fabric IQ im Kontext: Drei IQ-Schichten von Microsoft

Fabric IQ ist kein isoliertes Feature. Microsoft baut parallel drei IQ-Schichten auf, die zusammen die Intelligenz-Infrastruktur des Unternehmens bilden:

• Fabric IQ — für Business Analytics und Operations auf strukturierten Unternehmensdaten in OneLake
• Work IQ — für Produktivität und Zusammenarbeit in Microsoft 365 (Meetings, Dokumente, E-Mails)
• Foundry IQ — für Enterprise Knowledge, also die Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten (Dokumente, SharePoint, Logs) über Azure AI Foundry

Für die BI-Welt ist vor allem die Verbindung von Fabric IQ und Foundry IQ relevant: Data Agents in Fabric können über Azure AI Foundry auch auf unstrukturierte Datenquellen zugreifen — Verträge, Protokolle, technische Dokumentation. Alles über eine einheitliche Governance gesteuert.

Das ist die Vision: Ein KI-Agent, der nicht nur Ihre Zahlen kennt, sondern auch Ihre Verträge, Ihre Prozessdokumentation und Ihre Qualitätshandbücher.

Was kostet das?

Fabric IQ läuft auf der bestehenden Fabric-Kapazität. Während der Preview-Phase entstehen keine zusätzlichen Lizenzkosten für die Ontologie selbst — nur die üblichen Verbrauchskosten für Compute und Storage in Fabric.

Microsoft hat angekündigt, dass in der ersten Jahreshälfte 2026 eigene Billing-Meter für die Ontologie eingeführt werden. Die Abrechnung erfolgt dann über Capacity Units (CU), wie bei allen Fabric-Workloads.

Für den Einstieg in Fabric selbst gilt weiterhin:

Einstiegspunkt	Monatliche Kosten (ca.)	Geeignet für
F2 (Pay-as-you-go)	ab 200 €/Monat	Pilotprojekte, kleine Teams
F4	ab 400 €/Monat	Erste produktive Workloads
F8	ab 960 €/Monat	Mittelgroße Analyseumgebungen
F64	ab 3.200 €/Monat	Ab hier: kostenfreier Report-Zugang für alle Mitarbeiter ohne Pro-Lizenz

Wer bereits Fabric nutzt, kann Fabric IQ in der Preview ohne Mehrkosten ausprobieren. Die Ontologie ist Teil der bestehenden Kapazität.

Ehrliche Einschätzung: Was wir unseren Kunden sagen würden

Fabric IQ ist eines der spannendsten Konzepte, die Microsoft in den letzten Jahren vorgestellt hat. Aber wir wären keine guten Berater, wenn wir nicht auch die Gegenseite beleuchten.

Preview heißt Preview

Fabric IQ hat kein GA-Datum. Microsoft hat “erste Jahreshälfte 2026” für die Billing-Meter angekündigt — das ist kein Releasetermin, sondern ein Abrechnungsstart. Erfahrungsgemäß bedeutet Preview bei Microsoft: Die Grundfunktionen stehen, aber APIs ändern sich, Features verschwinden oder werden umbenannt, und der Support ist eingeschränkt. Wer heute Produktivsysteme auf Fabric IQ baut, baut auf beweglichem Grund.

Eine Ontologie pflegt sich nicht von selbst

Die Idee klingt bestechend: Geschäftsobjekte einmal definieren, überall nutzen. Die Realität ist härter. Die meisten mittelständischen Unternehmen schaffen es kaum, ihre Power-BI-Modelle konsistent zu halten — unterschiedliche Definitionen von “Umsatz” in verschiedenen Abteilungen, verwaiste Berichte, undokumentierte Kennzahlen. Eine unternehmensweite Ontologie ist nochmal eine andere Liga.

Wer hier nicht bereit ist, in Governance und Datenpflege zu investieren, wird von der Ontologie keinen Nutzen haben. Im Gegenteil: Ein schlecht gepflegtes semantisches Modell, das von KI-Agenten als Wahrheit interpretiert wird, richtet mehr Schaden an als ein Excel-Sheet, bei dem jeder weiß, dass man es kritisch lesen muss.

Operations Agents klingen besser als sie (noch) sind

Die Demos sind beeindruckend. Ein Agent, der Lieferrouten optimiert, Budgetüberschreitungen erkennt und Schichtleiter informiert — das kauft jeder Geschäftsführer sofort. Aber die Voraussetzungen werden in den Keynotes gerne übersprungen:

• Stammdatenqualität: Ein Agent, der auf fehlerhaften Kundenstammdaten arbeitet, trifft fehlerhafte Entscheidungen. Schneller als ein Mensch. Mit mehr Selbstvertrauen.
• Echtzeitdaten-Infrastruktur: Operations Agents brauchen Eventstreams und KQL-Datenbanken. Die meisten Mittelständler haben heute Batch-Prozesse, die einmal täglich laufen.
• Regelwerk-Definition: “Der Agent entscheidet auf Basis von Geschäftsregeln” klingt einfach. Diese Regeln sauber zu formalisieren — inklusive Ausnahmen, Grenzfälle und Eskalationspfade — ist ein eigenes Projekt.

Das heißt nicht, dass Operations Agents keine Zukunft haben. Es heißt, dass der Weg dahin für die meisten Unternehmen länger ist, als die Marketing-Folien suggerieren.

Die Abhängigkeit wächst

Ontologie + Data Agents + Operations Agents + OneLake + Azure AI Foundry + Power BI + Microsoft 365 = maximale Microsoft-Bindung. Jede dieser Schichten vertieft die Abhängigkeit vom Ökosystem. Für Unternehmen, die bereits auf dem Microsoft-Stack arbeiten, ist das konsequent. Aber es sollte eine bewusste Entscheidung sein, keine schleichende.

Wer heute evaluiert, sollte auch die Frage stellen: Was passiert, wenn wir in drei Jahren Teile davon ersetzen wollen? Die Antwort ist Stand heute: schwierig bis unmöglich.

Unser Fazit zur Reife

Fabric IQ ist eine strategische Wette auf die richtige Richtung. Microsoft investiert massiv, die Architektur ist durchdacht, die Vision ist überzeugend. Aber zwischen Vision und Produktionsreife liegen — wie bei jedem Microsoft-Produkt der letzten Jahre — 12 bis 24 Monate, in denen sich vieles noch ändern wird.

Die richtige Haltung für den Mittelstand: Verstehen, vorbereiten, aber nicht überstürzen.

Was sollten Sie jetzt tun?

Fabric IQ ist in der Preview. Es wäre falsch, jetzt Produktivsysteme darauf umzustellen. Aber es wäre ebenso falsch, das Thema zu ignorieren. Unsere Empfehlung:

1. Semantische Modelle aufräumen. Wenn Ihre Power-BI-Modelle sauber strukturiert sind — konsistente Benennungen, klare Beziehungen, dokumentierte Kennzahlen — dann sind Sie vorbereitet. Falls nicht: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, das nachzuholen. Die Investition zahlt sich unabhängig von Fabric IQ aus.

2. Use Cases identifizieren. Wo in Ihrem Unternehmen werden heute Routineentscheidungen manuell getroffen, die auf klaren Regeln basieren? Lagerbestandsschwellen, Lieferverzögerungen, Budgetüberschreitungen — das sind die Kandidaten für Operations Agents.

3. Fabric-Einstieg prüfen. Wer noch nicht auf Fabric ist, sollte jetzt evaluieren. Nicht wegen Fabric IQ allein, sondern weil die Gesamtplattform — OneLake, Dataflows, Lakehouse, Power BI — das Fundament bildet, auf dem alles Weitere aufbaut.

Fazit

Microsoft baut Fabric zur Intelligenzplattform um. Fabric IQ mit der Ontologie ist der Schlüssel dazu. Für den Mittelstand bedeutet das: Wer heute in saubere Datenmodelle investiert, wird morgen KI-Agenten einsetzen können, die auf echtem Unternehmensverständnis basieren — nicht auf generischem Training.

Das ist kein Hype-Thema für Konzerne. Das ist die nächste Stufe für jedes Unternehmen, das seine Daten ernst nimmt.

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Häufig gestellte Fragen zu Fabric IQ und Ontologie

Was ist Fabric IQ?

Fabric IQ ist eine seit November 2025 verfügbare Erweiterung von Microsoft Fabric, die aus der Datenplattform eine Intelligenzplattform macht. Fabric IQ fügt eine semantische Schicht hinzu — die Ontologie — durch die KI-Agenten Geschäftsdaten nicht nur verarbeiten, sondern deren Bedeutung verstehen. Aktuell in der Public Preview.

Was ist eine Ontologie in Microsoft Fabric?

Die Ontologie definiert Geschäftskonzepte maschinenlesbar: Entity Types (Kunde, Produkt, Auftrag), Properties (Umsatz, Region, Status), Relationships (Kunde bestellt Produkt) und Rules (A-Kunde = Jahresumsatz über 500.000 EUR). Im Gegensatz zu klassischen Data-Warehouse-Modellen sind diese Zusammenhänge explizit abfragbar und für KI-Systeme verständlich.

Was sind Data Agents und Operations Agents?

Data Agents beantworten Geschäftsfragen in natürlicher Sprache und generieren automatisch SQL-, KQL- oder DAX-Abfragen auf Basis der Ontologie. Operations Agents gehen weiter: Sie überwachen Echtzeitdaten und reagieren selbstständig auf definierte Geschäftsereignisse — mit Human-in-the-Loop als Sicherheitsnetz.

Ist Fabric IQ produktionsreif?

Nein. Fabric IQ ist seit November 2025 in der Public Preview. Ein GA-Datum hat Microsoft nicht genannt. Eigene Billing-Meter für die Ontologie sind für die erste Jahreshälfte 2026 angekündigt. Für den Mittelstand empfehlen wir: Verstehen, vorbereiten, semantische Modelle aufräumen — aber noch keine Produktivsysteme darauf bauen.

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Über die Autoren: Thomas Körting (Marketing & Vertrieb) und Thomas Veit (Geschäftsführer) schreiben im Klartext-Blog über BI, Datenarchitektur und die Frage, warum der Mittelstand keine Angst vor neuer Technologie haben muss — aber Respekt.

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