Eine Plattformstrategie beginnt mit Verantwortlichkeiten – nicht mit Produktlogos.
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Dynamics 365 und Power Apps führen operative Kunden- und Fachprozesse auf Dataverse.
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Fabric verbindet analytische Daten über OneLake, Data Factory, Engineering, Warehouse, Real-Time Intelligence und Power BI.
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Microsoft Foundry trägt individuelle KI-Anwendungen und Agenten mit Modellen, Werkzeugen, Evaluation, Identität und Observability.
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Die Semantik und Prozessverantwortung zwischen diesen Ebenen entscheidet, ob aus Daten tatsächlich bessere Arbeit und Agenten entstehen.
Dynamics 365 und Dataverse führen den Arbeitsprozess.
Accounts, Leads, Opportunities, Cases, Work Orders, Journeys und individuelle Fachobjekte gehören dorthin, wo Mitarbeitende den operativen Prozess ausführen. Dataverse liefert Datenmodell, Rollen, Geschäftslogik, APIs und ALM für Dynamics 365 und Power Apps.
Das Ziel ist nicht, jede Information in Dataverse zu kopieren. Operative Datensätze, Transaktionen und Entscheidungen brauchen klare führende Systeme. Analysehistorien, große Telemetrieströme oder externe Daten werden bewusst in die analytische Ebene übergeben.
- Dynamics 365: standardisierte Customer- und Service-Prozesse
- Power Apps: individuelle Fachprozesse
- Dataverse: operative Daten, Security und Geschäftslogik
- Power Automate: ereignis- und workflowbasierte Automatisierung
Fabric organisiert Daten über Workloads hinweg – mit OneLake als gemeinsamer Basis.
Microsoft Fabric bündelt Data Factory, Data Engineering, Data Science, Real-Time Intelligence, Data Warehouse, Datenbanken und Power BI in einer SaaS-Plattform. OneLake bildet den mandantenweiten logischen Datenspeicher, über den Workloads Daten gemeinsam nutzen können.
Für den Mittelstand ist die wichtigste Designfrage nicht Lakehouse oder Warehouse. Sie lautet: Welche Datenprodukte und Kennzahlen benötigen welche Entscheidungen, wie aktuell müssen sie sein und wer verantwortet Qualität, Zugriff und Kosten?
- Ingestion und Orchestrierung mit Data Factory
- Lakehouse oder Warehouse passend zum Team und Workload
- Real-Time Intelligence für Ereignisse und Telemetrie
- Semantische Modelle und Power BI für verständliche Kennzahlen
- Purview-basierte Governance und OneLake Catalog
Foundry macht aus Daten und Modellen kontrollierte KI-Anwendungen.
Microsoft Foundry bündelt Modelle, Agenten und Werkzeuge mit RBAC, Netzwerk, Evaluation, Tracing und Monitoring. Ein Agent kombiniert Modell, Anweisungen und Werkzeuge und kann Informationen nicht nur formulieren, sondern kontrollierte Aktionen in Systemen ausführen.
Foundry ersetzt weder den operativen Prozess noch die Datenverantwortung. Es orchestriert KI-Fähigkeiten über den passenden Daten- und Anwendungsschichten. Deshalb müssen Agent-Tools klein, eindeutig berechtigt und beobachtbar sein.
- Modellkatalog und austauschbare Modelle
- Prompt-Agenten oder gehostete Agenten
- Tools, MCP und kontrollierte Funktionen
- Evaluation, Tracing und Application Insights
- Entra Identity, RBAC und Netzwerkgrenzen
Agentische Funktionen ändern die Roadmap – aber nicht die Architekturdisziplin.
Die Dynamics-365-Release-Wave 1 für 2026 legt einen starken Schwerpunkt auf Copilot und Agenten. Customer Insights – Journeys beschreibt agentische, adaptive Kundeninteraktionen über Marketing, Sales und Service; weitere Anwendungen ergänzen agentspezifische Assistenz und Automatisierung.
Release-Pläne sind kein Implementierungsplan. Neue Funktionen müssen nach Verfügbarkeit, Region, Lizenz, Datenschutz, Prozesswirkung und Betriebsreife bewertet werden. Eine modulare Architektur erlaubt, neue Agentenfähigkeiten zu testen, ohne den Kernprozess jedes Mal neu zu bauen.
- Release-Plan quartalsweise gegen die Produkt-Roadmap prüfen
- Preview klar von produktionsreifen Funktionen trennen
- Agenten zuerst in begrenzten Aufgaben und Rollen einsetzen
- Business-KPI, Qualitätsmaß und Fallback vor Aktivierung definieren
Ist Ihre Microsoft-Plattform sauber geschnitten?
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Welche Systeme führen welche Daten?
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Wo endet der operative und beginnt der analytische Prozess?
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Gibt es benannte Datenprodukte und Owner?
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Sind semantische Modelle und KPIs vereinheitlicht?
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Welche Agent-Tools dürfen welche Aktionen ausführen?
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Wie werden ALM, Security und Kosten gesteuert?
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Wie fließen neue Release-Wave-Funktionen in die Roadmap?
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