Warum VertiPaq auch im KI-Zeitalter entscheidend bleibt
Wenn aktuell über die Zukunft von Power BI gesprochen wird, dominieren Themen wie:
- Copilot
- Fabric IQ
- Data Agents
- Operational Agents
- Generative KI
Gleichzeitig habe ich den Eindruck, dass ein fundamentales Thema zunehmend in den Hintergrund gerät:
VertiPaq
Manche Entwickler gewinnen sogar den Eindruck, dass klassische Datenmodellierung und VertiPaq-Optimierung künftig an Bedeutung verlieren. Schließlich übernimmt die KI immer mehr Aufgaben.
Oder?
Ich glaube, das es nur zum Teil passieren wird. Denn wenn ich nicht weiß, was optimiert werden soll, kann ich die KI nicht unterstützen oder anleiten.
KI ersetzt keine Datenplattform
Viele Menschen betrachten KI als eine intelligente Schicht, die direkt mit den Unternehmensdaten spricht.
Die Realität sieht anders aus.
Wenn ein Anwender Copilot eine Frage stellt, beispielsweise:
„Wie hat sich unser Umsatz im Vergleich zum Vorjahr entwickelt?“
Dann arbeitet die KI nicht losgelöst von der Datenplattform.
Im Hintergrund greifen die Systeme weiterhin auf folgende Artefakte zu:
- Semantic Models
- Measures
- Beziehungen
- DAX
- VertiPaq
Die KI formuliert die Antwort. Die Datenbasis liefert jedoch weiterhin das Semantic Model. Und die Performance dieser Abfragen wird maßgeblich durch VertiPaq beeinflusst.
Die Anzahl der Abfragen wird steigen
Früher bestand die typische Nutzung häufig aus:
- Bericht öffnen
- Visualisierung betrachten
- Bericht schließen
Mit KI verändert sich dieses Nutzungsverhalten grundlegend.
Ein Anwender stellt heute möglicherweise mehrere Folgefragen:
- Warum ist der Umsatz gesunken?
- Welche Regionen sind betroffen?
- Welche Produkte haben den größten Einfluss?
- Wie sieht die Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr aus?
Jede dieser Fragen erzeugt zusätzliche Abfragen auf dem Semantic Model.
Hinzu kommen:
- Data Agents
- Operational Agents
- Copilot-Funktionen
- Automatisierte Analysen
Die Anzahl der Modellabfragen wird dadurch eher steigen als sinken.
Und damit wächst auch die Bedeutung performanter Modelle.
Schlechte Modelle werden durch KI sichtbarer
Ein weiterer Punkt wird häufig unterschätzt.
KI verbessert keine schlechte Datenmodellierung. Sie macht deren Schwächen sichtbar.
Probleme wie:
- Hohe Kardinalitäten
- Unnötige Spalten
- Ineffiziente Beziehungen
- Schlecht optimierte Measures
- Überdimensionierte Modelle
existieren auch weiterhin.
Der Unterschied ist jedoch: Während früher vielleicht einzelne Berichte langsam waren, können sich diese Probleme nun direkt auf KI-Anfragen und KI-Kosten auswirken.
Je häufiger ein Modell genutzt wird, desto deutlicher werden seine Schwächen sichtbar.
DirectLake ersetzt VertiPaq nicht
Im Zusammenhang mit Microsoft Fabric höre ich oft die Aussage:
„Mit DirectLake wird VertiPaq doch weniger wichtig.“
Das halte ich für ein Missverständnis.
DirectLake verändert in erster Linie die Art der Datenbereitstellung. Es ersetzt jedoch nicht:
- Semantic Models
- DAX
- Datenmodellierung
- VertiPaq-Optimierung
Auch in modernen Fabric-Architekturen bleiben diese Komponenten entscheidend für die Benutzererfahrung.
Warum Speicheroptimierung weiterhin relevant bleibt
Die Stärke von VertiPaq liegt nicht nur in der Geschwindigkeit.
Die Komprimierungstechnologie sorgt auch dafür, dass große Datenmengen effizient verarbeitet werden können.
Themen wie:
- Kardinalitätsreduktion
- Datentypoptimierung
- Sternschema-Modellierung
- Spalteneliminierung
bleiben deshalb weiterhin wichtige Bestandteile professioneller Power BI Entwicklung.
Gerade in Enterprise-Umgebungen mit vielen Anwendern und zunehmender KI-Nutzung kann eine saubere VertiPaq-Optimierung erhebliche Auswirkungen auf Performance und Ressourcennutzung haben.
Die Rolle des Power BI Entwicklers verändert sich
Früher lag der Fokus häufig auf:
- Visualisierungen
- Berichtsdesign
- DAX
Heute kommen neue Themen hinzu:
- Fabric
- Git
- Governance
- KI
- Agenten
Die Grundlagen verschwinden dadurch jedoch nicht.
Im Gegenteil.
Je mehr intelligente Systeme auf ein Semantic Model zugreifen, desto wichtiger wird dessen Qualität.
Mein Fazit
Die aktuelle Diskussion rund um KI vermittelt manchmal den Eindruck, dass klassische Themen wie Datenmodellierung und VertiPaq an Bedeutung verlieren.
Aus meiner Sicht passiert genau das Gegenteil.
Während die Qualität von KI-Antworten zunehmend von Semantic Models, Metadaten und Geschäftslogik abhängt, wird die Geschwindigkeit und die damit verbundenen Kosten dieser Antworten weiterhin von der zugrunde liegenden Engine beeinflusst.
Und auch bei der Kostenfrage wird die VertiPaq-Engine eine große Rolle spielen, denn ein optimiertes Modell wird weniger Kosten verursachen als ein schlechtes Modell.
Und genau hier spielt VertiPaq eine zentrale Rolle.
Deshalb glaube ich:
Die Qualität der KI wird vom Semantic Model bestimmt.
Die Performance der KI wird maßgeblich vom VertiPaq-Modell beeinflusst.
Wer sich heute mit Copilot, Fabric IQ und Agenten beschäftigt, sollte die Grundlagen deshalb nicht aus den Augen verlieren.
Denn auch im KI-Zeitalter bleibt VertiPaq eines der wichtigsten Fundamente erfolgreicher Power BI Lösungen.
