Laptop auf einem Schreibtisch mit OneNote und verbunden mit zwei externen Monitoren mit Excel und Power BI.

Data & AI

Nutze deine Daten und erstelle intelligente Anwendungen

Data Analytics und künstliche Intelligenz – erstelle Apps der nächsten Generation

Die Menge der Daten, die von Systemen, Webseiten oder Geräten generiert werden, ist in den letzten Jahren deutlich gestiegen. Daher werden völlig neue Technologien, Rollen und Strategien benötigt, um diese Daten bestmöglich zu verarbeiten und zu analysieren. Im nächsten Schritt kannst du die Daten für KI- und Machine Learning-Lösungen nutzen, um diese zu trainieren und zu verbessern. Informiere dich auf dieser Seite rund um die verschiedenen Azure-Dienste für Analytics und künstliche Intelligenz.

Analytics im großen Maßstab – hol das Beste aus deinen Daten heraus

Durch die Verknüpfung verteilter Daten aus den verschiedensten Quellen erhältst du wertvolle Insights, die wiederum für Innovationen genutzt werden können. Die Verbindung dieser Daten sind entscheidend, damit du oder auch eine Maschine bzw. künstliche Intelligenz schnelle, präzise, vertrauenswürdige und kontextbezogene Entscheidungen treffen und dabei eine große Zahl von Faktoren, Interessengruppen und Datenquellen berücksichtigen können. Aber wie lässt sich die immer größer werden Zahl von Daten zusammenführen, aufbereiten und analysieren? Auf Microsoft Azure findest du hierfür verschiedene Services, die dich dabei unterstützen.

Azure Analysis Services

Analyse-Engine-as-a-Service – visualisiere und analysiere deine Daten, ohne die Infrastruktur dafür bereitstellen zu müssen.

Azure Data Factory

Vollständig verwalteter, serverloser Datenintegrationsdienst – bringe Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, erstelle ETL- und ELT-Prozesse und gewinne wertvolle Insights.

Azure Databricks

Moderne Analytics-Architekturen, Data Science und Machine Learning in einem Dienst – entwickle eigene KI-Lösungen auf Basis von Apache Spark-basierten Analysen.

Azure Data Explorer

Verwalteter Datenanalysedienst für Echtzeitanalysen großer Datenmengen – erstelle wertvolle Analysen aus den Daten deiner Anwendungen, Webseiten oder IoT-Geräte.

Azure HDInsight

Open-Source-Analysen auf Unternehmensniveau – stelle cloudbasierte Hadoop-, Spark-, R Server-, HBase- und Storm-Cluster einfach bereit.

Azure Stream Analytics

Serverlose Echtzeitanalysen von Cloud bis Edge – erstelle mit nur wenigen Klicks eine umfangreiche Streaming-Pipeline, auch komplexe Szenarien.

Azure Synapse Analytics

Unbegrenzter Analysedienst, der Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Analysen kombiniert – erfasse, untersuche, transformiere und verwalte deine Daten.

Data Lake Analytics

Verteilter Analysedienst zur vereinfachten Analyse von Big Data – entwickle Programme zu einer parallelen Datentransformation und -verarbeitung über Petabytes von Daten und führe diese aus.

Event Hubs

Empfangen von Telemetriedaten von Millionen von Geräten – streame unzählige Ereignisse pro Sekunde aus einer beliebigen Quelle, um dynamische Datenpipelines zu erstellen.

Microsoft Purview

Verwaltung, Schutz und Management für deine Daten – sorge für eine einheitliche Daten-Governance für deinen kompletten Datenbestand.

Künstliche Intelligenz – mehr Möglichkeiten dank Azure AI

KI-Lösungen und -Funktionen zu entwickeln, kann eine große Herausforderung sein. Das gilt insbesondere dann, wenn diese für ein Unternehmen skalierbar sein sollen. Zum einen muss die technologische Umsetzung realisiert werden, zum anderen müssen aber auch Punkte wie Sicherheit und Verantwortung berücksichtig werden. Um deine Anwendungen intelligenter gestalten zu können, stellt dir Microsoft über Microsoft Azure eine Vielzahl von fertigen KI-Features zur Verfügung, die du für deine Anforderungen anpassen kannst. Die KI-Dienste von Microsoft Azure teilen sich in zwei Gruppen: Azure Cognitive Services und Azure Applied AI Services.

Azure Cognitive Services

Die Azure Cognitive Services stellen KI-Funktionen für Developer zur Verfügung und decken eine Vielzahl von Anwendungsfällen ab. Du benötigst nur einen API-Aufruf, um deine Anwendung um intelligente Features zu erweitern. Hierfür stehen dir verschiedene Dienste zur Verfügung, die sich in vier Kategorien aufteilen lassen:

Spracheingabe
  • Spracherkennung: Übertrage gesprochene Sprache in lesbaren, durchsuchbaren Text.
  • Text-to-Speech: Verwandle Text in lebensechte Sprache.
  • Sprachübersetzung: Integriere Echtzeit-Übersetzungen in deine Apps.
  • Sprechererkennung: Identifiziere und überprüfe sprechende Personen mithilfe von Audiodaten.
Sprache
  • Entitätserkennung: Identifiziere häufig verwendete und fachspezifische Begriffe.
  • Empfindungsanalyse: Erkenne automatisiert Stimmungen und Meinungen in Texten.
  • Beantworten von Fragen: Entwickle eine Konversationsebene mit Fragen und Antworten zu deinen Daten.
  • Language Understanding: Erstelle Apps, Bots und IoT-Lösungen, die natürliche Sprache verstehen.
  • Übersetzer: Lasse mehr als 100 unterstützte Sprachen und Dialekte erkennen und übersetzen.
Bildanalyse
  • Custom Vision: Passe die Bilderkennung an deine Anforderungen an.
  • Gesichtserkennungs-API: Erkenne und identifiziere Personen in Bildern.
  • Maschinelles Sehen: Analysiere den Inhalt von Bildern und Videos.
Entscheidungsfindung
  • Anomalieerkennung: Erkenne potenzielle Probleme bereits im Vorfeld.
  • Content Moderator: Erkenne potenziell anstößige oder unerwünschte Inhalte.
  • Personalisierung: Entwickle umfassende, personalisierte Oberflächen für jeden Benutzenden.

Azure Applied AI Services

Die Azure Applied AI Services helfen dir, deine Geschäftsprozesse zu modernisieren – ohne dass du über Machine Learning-Kenntnisse verfügen musst. Sie kombinieren die Azure Cognitive Services, aufgabenspezifische KI und Geschäftslogik zu sofort einsetzbaren KI-Diensten für häufige Geschäftsprozesse. Du kannst beispielsweise die Dokumentenverarbeitung automatisieren, den Kundenservice verbessern oder Ursachen für Anomalien herausfinden.

Azure Applied AI Services
  • Azure Bot Service: Erstelle Bots und verbinde sie kanalübergreifend.
  • Azure-Formularerkennung: Mache aus Dokumenten schnell und kostengünstig nutzbare Daten.
  • Azure Cognitive Search: Integriere die KI-gestützte Cloudsuche in deine mobilen Apps und Webseiten.
  • Azure Metrics Advisor: Überwache Metriken und diagnostiziere Probleme proaktiv.
  • Azure Video Indexer: Extrahiere aussagekräftige Erkenntnisse mithilfe einer Medien-KI ganz einfach aus Audio- und Videodateien.
  • Azure Immersive Reader: Unterstütze Benutzende beim Lesen und Verstehen von Texten.

Machine Learning – Lernen durch Training

Was ist Machine Learning (ML)? Grob gesagt, versteht man darunter die Verwendung mathematischer Datenmodelle, die einem Rechner helfen, ohne direkte Anweisungen zu lernen. ML ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu identifizieren. Mit zunehmender Datenmenge und Erfahrung lassen sich immer genauere Ergebnisse erzielen. Durch die große Anpassungsfähigkeit eignet sich ML für verschiedene Szenarien, beispielsweise um Werte oder Kategorien vorherzusagen, Strukturen zu erkennen oder ungewöhnliche Vorkommnisse zu identifizieren.

Mehr Informationen

Mit den passenden Tools zum eigenen Machine Learning-Modell

Wenn du erfolgreiche Machine Learning-Modelle erstellen willst, sind in den meisten Fällen die folgenden vier Schritte notwendig:

  • Schritt 1: Daten erfassen und vorbereiten
  • Schritt 2: Modell trainieren (Trainingssatz und Testsatz)
  • Schritt 3: Modell validieren
  • Schritt 4: Ergebnisse interpretieren

Auf Microsoft Azure findest du den passenden Cloud-Dienst, der dich bei diesen Aufgaben unterstützt: Azure Machine Learning. Dieser ermöglicht es dir, qualitativ hochwertige ML-Modelle schnell und zuverlässig zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Der KI-Dienst nutzt branchenführendes Machine Learning Operations (MLOps), bietet Open-Source-Interoperabilität und jede Menge integrierte Tools. Zusammengefasst bietet dir Azure Machine Learning folgendes:

  • Schnelle Modellentwicklung und schnelles Modelltraining auf Basis integrierter Tools und Unterstützung für Open-Source-Framework und -Bibliotheken
  • Modellentwicklung für eine verantwortungsvolle KI inklusive integrierter Fairness und Erklärbarkeit
  • Schnelle und einfache Bereitstellung, Verwaltung und Freigabe von ML-Modellen für eine arbeitsbereichsübergreifende Zusammenarbeit und MLOps
  • Integrierte Governance, Sicherheit und Compliance für die Ausführung von Workloads für maschinelles Lernen überall

Azure Developer Community Hub

Azure für Developer - gehe auf unser GitHub Repository und klick dich unsere umfangreiche Azure-Ressourcensammlung. Hier findest du alles, was das Entwickler*innenherz begehrt, auch zu den Themen KI, Data Science, Analytics und Machine Learning.

Eine Frau sitzt auf einer Coch mit einem Tablet auf dem Schoß.

News

Aktuelles zum Thema Data & AI

Zur News Übersicht

AzureArtificial IntelligenceCoding

Azure AI Agent Service: Autonome KI-Agenten für mehr Produktivität

25. Nov 2024 - Microsoft bringt mit dem Azure AI Agent Service ein neues Toolset, das Developern ermöglicht, KI-Agenten sicher, flexibel und effizient zu erstellen.

.NETApp & Data ModernizationArtificial Intelligence

Die wichtigsten News der Kalenderwoche 47/2024: Die Highlights der Microsoft Ignite 2024

22. Nov 2024 - Was hat sich in der vergangenen Woche auf der Microsoft Ignite 2024 getan? Was waren die wichtigsten Ankündigungen? Unser TechWiese-Team hat jede Menge Links für dich zusammengestellt.

App & Data ModernizationArtificial IntelligenceAzure

Microsoft Ignite 2024: Die wichtigsten Ankündigungen der Keynote

20. Nov 2024

Artificial IntelligenceAzureCloud Native

Die wichtigsten News der Kalenderwoche 46/2024: .NET 9, GitHub und mehr

15. Nov 2024

.NETArtificial IntelligenceCoding

.NET 9 ist da: Das sind die wichtigsten Neuerungen

13. Nov 2024

App & Data ModernizationArtificial IntelligenceAzure

Microsoft Azure Tech Week: In 5 Schritten fit für KI

12. Nov 2024

Eine Frau sitzt an ihrem Arbeitsplatz und und spricht mit einer Kollegin.

Events

Kommende Events zum Thema Data & AI

Zum Event-Katalog

27. November

From Prototype to Production: Building Scalable & Intelligent Apps with Azure Inferen

In this session, we'll explore how to harness Azure AI Studio to develop intelligent applications, moving from local LLM prototypes to full-scale production solutions. Learn how to enhance complexity, robustness, scalability, explainability, and security in your AI projects—while minimizing friction.

28. November

Microsoft Power Platform - Copilot Studio in a Day

Copilot Studio in a Day (CSIAD) ist für Einsteiger, es wird gezeigt, wie man mit Gesprächsassistenten der nächsten Generation schnell und in großem Maßstab auf Kunden- und Mitarbeiteranfragen reagieren kann. Ganz gleich, ob als Business-Expert*innen oder IT-Entwickler*innen. Mit Microsoft Copilot Studio lernen Sie schnell und an einem einzigen Tag Copiloten zu entwickeln. In Copilot Studio in a Day (CSIAD) werden Sie mit Copilot durch praktische, schrittweise Laborübungen, für unterschiedliche Szenarien und Anwendungsfälle geführt.

28. November

Microsoft Power Platform - Fabric Analyst in a Day

28. November

Microsoft Ignite Data & AI Deep Dive

28. November

Exploring AI Agents with AutoGen in .NET

2. Dezember

Microsoft Azure Virtual Training Day: Data Fundamentals

Bau dein Wissen aus – passende Ressourcen für jedes Skill-Level

Du willst intelligente Funktionen in deinen Anwendungen nutzen? Du interessierst dich für die Analytics-, KI- und Machine Learning-Dienste von Microsoft Azure? Mit unseren E-Books, Tutorials und vielen weiteren Inhalten kannst du dein Wissen weiter ausbauen!

Alle LevelBlog

Das ist neu bei DirectML

Zu DirectML wurden auf der Microsoft Build einige spannende Ankündigungen gemacht, informiere dich in diesem Blogbeitrag, was vorgestellt wurde.

FortgeschrittenTutorial

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Aktivierung von Microsoft Fabric für das Microsoft 365 Developer-Konto

Informiere dich, wie du dir ein Microsoft 365 Developer-Konto einrichten kannst, um Microsoft Fabric zu nutzen.

FortgeschrittenTutorial

Microsoft Fabric Guided Tour

Daten sind für Unternehmen auf der ganzen Welt der Schlüssel zum Erfolg, aber die Aufbereitung dieser Daten zu verwertbaren Erkenntnissen kann eine äußerst technische und zeitaufwändige Sache sein. Dieses Tutorial zeigt, wie Microsoft Fabric dir dabei helfen kann.

BeginnerBlog

Aufnahme, Umwandlung und Weiterleitung von Echtzeit-Ereignissen mit Microsoft Fabric Event Streams

Du kannst jetzt Echtzeit-Ereignisse aufnehmen, erfassen, umwandeln und an verschiedene Ziele in Microsoft Fabric weiterleiten, und zwar ohne Code, indem du Microsoft Fabric Event Streams verwendest.

Alle LevelBlog

Microsoft OneLake in Fabric, das OneDrive für Daten

OneLake ist ein kompletter, umfassender, sofort einsatzbereiter unternehmensweiter Data Lake, der als SaaS-Service bereitgestellt wird.

Alle LevelBlog

Administration, Security and Governance in Microsoft Fabric

Microsoft Fabric bietet eine einheitliche intelligente Datengrundlage für alle Analyse-Workloads und integriert Power BI, Data Factory und Synapse, um Kunden eine einfach zu verwaltende, moderne Analyselösung zu bieten.

BeginnerBlog

Synapse Real-Time Analytics in Microsoft Fabric

Der Wandel in der Datennutzung wurde durch Big Data, Streaming Data Ingestion und indexierte, stichwortbasierte Suche vorangetrieben, Synapse Real-Time Analytics in Microsoft Fabric bietet hier Unterstützung.

BeginnerBlog

Mit Data Activator Aktionen aus deinen Daten ableiten

Data Activator ist eine No-Code-Umgebung in Microsoft Fabric, die es Business-Analyst*innen ermöglicht, Aktionen automatisch aus ihren Daten zu ziehen.

Weiterführende Ressourcen zum Thema Data & AI

Noch mehr zum Thema Datenanalyse und künstliche Intelligenz findest du auf diesen Seiten – klick dich durch jede Menge Blogbeiträge und Artikel, lass dich von den Erfahrungen renommierter Unternehmen inspirieren und hol dir auf Produkt- und Technologieseiten tiefergehende Informationen.

Microsoft Developer folgen
  • Facebook
  • Twitter
Microsoft IT Pro folgen
  • Facebook
Zurück nach oben