BI mit KI fragen.
Wie zuverlässig sind die Antworten?

Kann man Daten mit KI abfragen, ohne SQL zu können?

Ja, mehrere Werkzeuge übersetzen Fragen in natürlicher Sprache selbst in Abfragen, in Power BI als DAX, in Genie, Cortex Analyst und dem Fabric data agent als SQL. Sie brauchen dafür kein SQL, aber ein beschriebenes Datenmodell, sonst deutet die KI die Daten laut Microsoft falsch. Prüfen Sie die Antworten mit Testfragen, deren Ergebnis Sie kennen, und lassen Sie sich Formel und Filter anzeigen, sofern das Werkzeug das kann (Herstellerangaben, Stand 02.11.2026).

Was ist Text-to-SQL?

Text-to-SQL ist die Übersetzung einer Frage in natürlicher Sprache in eine SQL-Abfrage, die auf Tabellen eines Warehouse läuft. Genie, Cortex Analyst und der Fabric data agent arbeiten so. Fehlerquellen sind falsche Verknüpfungen, Filter und Formeln, die ein Mensch im Bericht sofort sähe. Auf dem Benchmark BIRD erreicht das beste gelistete System 83,40 Prozent Ausführungsgenauigkeit im Testsatz gegenüber 92,96 bei Menschen (Stand 02.11.2026). Beispiel-SQL und Semantic Views helfen, ersetzen aber keinen Test auf Ihrem Modell.

Was passiert mit Power BI Q&A?

Das klassische Power BI Q&A endet laut Microsoft im Februar 2027, die Dokumentation empfiehlt stattdessen Copilot für Power BI (Microsoft Learn, Seite vom 22.05.2026, abgerufen am 02.11.2026). Copilot braucht eine bezahlte Fabric-Kapazität ab F2 oder Premium ab P1 und nutzt dieselbe Q&A-Engine, weshalb Q&A am Modell eingeschaltet sein muss. Planen Sie den Umstieg rechtzeitig und testen Sie deutsche Fragen. Kosten der Kapazität: Microsoft Fabric Kosten.

Kann ich Power BI Copilot auf Deutsch fragen?

Offiziell unterstützt ist für Datenfragen in Power BI Copilot nur Englisch, Mehrsprachigkeit ist laut Microsoft nicht offiziell unterstützt, auch wenn Anfragen in anderen Sprachen gelegentlich passende Antworten liefern (Microsoft Learn, Seite vom 10.09.2026). Der Fabric data agent unterstützt derzeit ebenfalls keine anderen Sprachen als Englisch. Testen Sie deutsche Fragen deshalb mit Ihrem Testkatalog, bevor Sie Fachbereichen Zusagen machen, und prüfen Sie den Stand vor der Einführung erneut.

Wie zuverlässig sind KI-Antworten auf Geschäftszahlen?

Das hängt vom Modell und von der Frage ab: Ohne Vorbereitung liefert Copilot laut Microsoft oft allgemeine oder ungenaue Ergebnisse, und Microsoft nennt KI-Verhalten nicht deterministisch. Eine feste Genauigkeit nennt kein Hersteller; Snowflake macht laut Doku keine formale Genauigkeitsangabe. Messen Sie die Zuverlässigkeit selbst mit einem Testkatalog aus 12 bis 30 Fragen mit bekannten Zahlen, mehrfach gestellt, und geben Sie nur Fragen frei, die bestanden werden.

Wie prüfe ich, ob die Zahl der KI stimmt?

Vergleichen Sie die Antwort mit einem Sollwert aus einem freigegebenen Bericht und lassen Sie die Herkunft anzeigen. Power BI zeigt unter „How Copilot arrived at this“ Felder, Measures und Filter, mit Fabric IQ zusätzlich die DAX-Abfrage und die Datentabelle. Sigma lässt die generierte Abfrage einsehen und bis zur Tabelle zurückverfolgen. Zeigt ein Werkzeug die Herkunft nicht, bleibt nur der Vergleich mit dem Bericht (Herstellerangaben, Stand 02.11.2026).

Braucht man einen Semantic Layer, um Daten mit KI zu befragen?

Technisch nicht immer, praktisch ja, wenn die Antworten vergleichbar und von verschiedenen Personen reproduzierbar sein sollen. Snowflake empfiehlt Semantic Views, Databricks Beispiel-SQL und Metric Views, Microsoft ein beschriebenes Semantikmodell mit geprüften Measures, und Veezoo arbeitet über einen Knowledge Graph mit Kennzahlendefinitionen. Ohne diese Schicht deutet die KI Spalten je Frage neu. Aufbau und Werkzeuge beschreibt die Seite Semantic Layer.

Sieht die KI Daten, die ich nicht sehen darf?

Sie sollte nicht, und die Hersteller binden die Abfragen an die Rechte der fragenden Person: Der Fabric data agent nutzt die Zugriffsrechte der Person, Genie wertet Unity-Catalog-Rechte je Endnutzer aus, Sigma beachtet Warehouse-Rechte inklusive Zeilenebene und Spaltenmaskierung. Das ist die Herstellerangabe, kein Nachweis. Testen Sie dennoch mit zwei Rollen, ob eine Person Zahlen erhält, die sie nicht sehen darf. Schalter in Microsoft-Umgebungen erklärt Copilot in Power BI Datenschutz.

Gehen meine Daten an ein Sprachmodell außerhalb der EU?

Das hängt von Werkzeug und Region ab. Copilot in Power BI ist außerhalb der EU- oder US-Datengrenze aus, bis der Admin die Verarbeitung außerhalb der Region erlaubt. Qlik Answers im agentischen Modus verlangt ein Opt-in zur regionübergreifenden Inferenz, bei Tableau Server gehen alle Anfragen direkt an den eigenen LLM-Anbieter. Fragen Sie jeden Anbieter schriftlich nach Region, Weitergabe an das Sprachmodell und Unterauftragnehmern. Verträge und Regionen vertieft BI EU-Hosting.

Was kostet es, BI mit KI zu fragen?

Die Kosten stehen vor allem in der Lizenz und Kapazität: Copilot braucht eine Kapazität ab F2 oder Premium ab P1, Tableau Agent steckt in Tableau Next ab 40 € je Nutzer und Monat, Qlik Cloud Analytics startet bei 300 USD je Monat, ThoughtSpot Pro bei 50 USD je Nutzer und Monat mit 25 Spotter-Abfragen. Genie ist für Endnutzer laut Databricks bis 31.01.2027 kostenlos, Cortex Analyst rechnet je Nachricht ab. Hinzu kommt der Prüfaufwand, im Rechenbeispiel rund 10.400 € im ersten Jahr.

Kann die KI Prognosen und Warum-Fragen beantworten?

Eingeschränkt. Copilot kann laut Microsoft derzeit keine Fragen beantworten, die neue Erkenntnisse erzeugen, etwa Anomalieerkennung, Prognosen oder Einflussfaktoren. Cortex Analyst ist auf Fragen begrenzt, die sich mit SQL lösen lassen. Für Prognosen sind eigene Funktionen oder Modelle nötig, mehr unter Predictive Analytics in BI. Prüfen Sie im Testkatalog, ob die KI solche Fragen ablehnt oder die Antwort als Prognose kennzeichnet.

Ersetzt Chat mit Daten die Dashboards?

Nein, es ergänzt sie und ersetzt sie nicht. Der Chat beantwortet Einzelfragen und Folgefragen, ein Dashboard zeigt wiederkehrende Kennzahlen mit einheitlicher Definition für viele Nutzer. Der Copilot-Bereich in Power BI ist an einen geöffneten Bericht gebunden und fasst ihn zusammen. Gute Dashboards liefern zudem die Sollwerte für Testfragen. Wie Sie Dashboards mit KI bauen und Wildwuchs vermeiden, beschreibt KI Dashboards in BI.