Microsoft Dataverse

Schnell und sicher in Ihre Cloud

Microsoft Dataverse

Sie nutzen Microsoft 365 („Office 365“) im Abonnement? Dann verfügen Sie bereits über eine sichere und wartungsfreie Cloud-Architektur.

Zusammenfassend und technisch ausgedrückt: Microsoft Dataverse ist eine relationale Low Code Datenbank in der Cloud für die Microsoft Power Platform und weitere Applikationen wie Microsoft Access. Was bedeutet das?

Cloud-Datenbank: Sie brauchen sich um nichts kümmern

Dataverse läuft 100% in der Cloud. Daher brauchen Sie eine Internetverbindung um Dataverse zu nutzen.

Dataverse ist sicher, zuverlässig und skalierbar. Skalierbar bedeutet: Dataverse wächst automatisch mit Ihren Anforderungen, mit der Zahl der Benutzer Ihres Systems, mit der Datenmenge und im Endeffekt mit der Größe Ihres Unternehmens.

  • Sie brauchen Dataverse nicht zu installieren, es ist schon da.
  • Der laufende Betrieb wird von Microsoft sichergestellt. Sie brauchen sich nicht darum zu kümmern. Sie brauchen keinen Server überwachen, keine Updates machen und keine Datensicherungen. Das geschieht alles automatisch.
  • Sie und Ihr Unternehmen erfüllen hinsichtlich Datenhaltung automatisch die hohen gesetzlichen Anforderungen an Datensicherheit und Datenschutz.

Erfolgreiche Strukturen -eingebaut und anpassbar

Dataverse ist nicht nur eine Datenablage, sondern ermöglicht Ihnen auch, Ihre Geschäftsprozesse abzubilden und deren Einhaltung zu gewährleisten.

Technisch formuliert werden die Daten in Tabellen und Spalten organisiert, etwa wie in Microsoft Excel. Im Unterschied zu Excel besteht Dataverse aber aus vielen Tabellen mit unterschiedlichen Daten (z.B. Tabellen für Kontakte, Produkte, Bestellungen, Marketingaktionen, Vertriebsaktivitäten, Zeitbedarfe usw.).

Die Strukturen in Dataverse bilden in Tabellen und Beziehungen die Geschäftsprozesse und aber auch die Geschäftsregeln Ihres Unternehmens ab.

Sie können zum Beispiel definieren:

  • Welche Daten für Ihr Unternehmen wichtig sind und eingegeben werden müssen
  • Welche Daten optional sind und eingegeben werden können
  • Sie können Regeln definieren, zum Beispiel:
    • Wenn eine Bestellung Produkte aus einer bestimmten Gruppe enthält, dann muss eine bestimmte Person diese Bestellung freigeben

In den meisten Datenbanksystemen (z.B. Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle) müssen die Datenstrukturen vollständig aufgebaut werden. Mit einem Sprichwort ausgedrückt: Das Rad muss für jedes Unternehmen neu erfunden werden.

Demgegenüber sind in Dataverse die grundsätzlichen Strukturen für erfolgreiche Unternehmen bereits vorhanden.

  • Sie nutzen Strukturen, die bereits von erfolgreichen Unternehmen angewendet werden und beflügeln so den Erfolg Ihres Unternehmens
  • Kosteneinsparungen durch kürzere Entwicklungszeiten bei der Datenmodellierung

Um die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen, bietet Dataverse die Möglichkeit, die vorgegebenen Strukturen zu verändern, sowie komplett eigene Strukturen zu erstellen.

Dataverse nutzen: Apps / Verbindungen / Connectoren

Betrachtet man Dataverse isoliert von anderen Softwareanwendungen wie Excel, Word, Access oder Web-Apps, liegt der Nutzen zunächst einmal darin, dass Sie sich die darin enthaltenen Daten anschauen und analysieren können.

Seine großen Stärken offenbart Dataverse im Zusammenspiel mit anderen Software-Applikationen. Diese können zur Dateneingabe, zum Datenabruf und zur Datenanalyse genutzt werden.

Damit eine App mit Dataverse genutzt werden kann, ist eine Verbindung zwischen Dataverse und der App nötig. Es existieren Verbindungsmöglichkeiten („Connectoren“) zu allen möglichen Apps und Datenquellen wie Microsoft ExcelAccess, MySQL, Microsoft SQL Server, SAP, SalesForce, zu CSV-Dateien und vielen anderen. Insgesamt gibt es fast 600 Verbindungsmöglichkeiten, die in Dataverse schon vorhanden sind.

Sollten Sie eine Verbindung benötigen, die noch nicht in Dataverse vorhanden ist, lässt sich diese programmieren. Solche benutzerdefinierten Schnittstellen bzw. Verbindungen sind also ebenfalls möglich.

Abschließend sei noch erwähnt, dass Dataverse von Microsoft Dynamics 365 genutzt wird. Alle Daten aus Microsoft Dynamics stehen daher auch in Dataverse zur Verfügung.

Anwendungsbeispiel Dataverse: Ordnung statt Excel-Chaos

Die meisten Unternehmen befinden sich hinsichtlich Digitalisierung und Automatisierung auf der Entwicklungsstufe 1 von drei möglichen:

In Unternehmen der Entwicklungsstufe 1 liegen fast alle Informationen in digitalisierter Form vor, viele in Excel-Listen, die von verschiedenen Personen gepflegt werden. Nun müssen Sie als Entscheidungsträger täglich oder sogar häufiger Entscheidungen treffen um den Erfolg des Unternehmens zu gewährleisten. Damit diese Entscheidungen richtig sind, müssen Sie vorher ein Daten analysieren. Sie benötigen Auswertungen als Basis von Entscheidungen.

Ihr Entscheidungsprozess ist geprägt durch die Schritte Informationssuche, Analyse und EntscheidungIn diesem Szenario verbringen Sie 80% der Zeit damit, sich die Daten zusammen zu suchen. Sie schauen auf dem Netzlaufwerk, rufen Personen an, fragen nach: Wo ist dies, wo ist das, sind die aktuellen Zahlen schon drin?

Durch die langwierigen Suchprozesse verzögern sich Analyse und Entscheidungsfindung. Am Ende sitzen Sie nach Büroschluss alleine da und machen Überstunden. Wenn Sie Pech haben, benötigen Sie dann noch Daten aus einem Buchhaltungssystem oder aus der Fertigung. Die zuständigen Personen sind aber längst im Feierabend. Sie können das aber noch retten, wenn Sie am nächsten Tag ganz früh kommen.

Es gibt einfachekostengünstige und wirksame Lösungenum aus diesem Chaos herauszukommen. Diese lassen sich schrittweise realisieren. Sie müssen nicht alles auf einmal machen.

Der erste und wichtigste Schritt ist, dass Sie EINE Datenbasis für alle relevanten Informationen schaffen. Das ist Dataverse. Sie müssen sich nur dafür entscheiden, Sie müssen es nicht einmal installieren.

  1. Sie entscheiden sich für Dataverse als Datenbasis

Bei den nächsten Schritten gibt es verschiedene Herangehensweisen. Klar ist aber, dass die relevanten Daten nicht mehr nur in Excel, sondern auch in Dataverse existieren müssen.

  1. Diejenigen Excel-Listen, die für Sie wichtige Daten enthalten, werden mit Dataverse verknüpft
  2. Gegebenenfalls werden weitere Applikationen mit Dataverse verknüpft

Wenn an einer verknüpften Excel-Datei Änderungen vorgenommen werden, werden diese von nun an automatisch in Dataverse übernommen. Manuelle Datenaktualisierungen entfallen.

Analysen und Berichte, die Ihnen als Grundlage Ihrer geschäftlichen Entscheidungen dienen, erstellen Sie fortan mit Power BI.

Dataverse High End: Künstliche Intelligenz (KI)

Dataverse wird ebenfalls mit den KI-Funktionen der Microsoft Cloud eingesetzt. Diese Funktionen stellen Ihnen vorgefertigte Funktionen zur Verfügung, die mit Künstlicher Intelligenz funktionieren. Diese haben einen Bezug zu Dokumenten, Texten, strukturierten Daten und Bildern.

Mit Hilfe der KI Funktionen lässt sich Ihre Buchhaltung und Ihr Kundenservice automatisieren, Sie brauchen die Adressen von Visitenkarten nicht mehr tippen, sondern lesen diese einfach ein. Bei Identitätschecks lesen Sie die Informationen aus dem Personalausweis oder Reisepass ebenfalls automatisch ein.

Anwendungsbeispiele für Ihr Unternehmen:

  • Informationen aus Rechnungen extrahieren (für die Buchhaltungsautomatisierung)
  • Informationen aus Quittungen extrahieren (Buchhaltungsautomatisierung)
  • Text aus Fotos und PDF-Dokumenten extrahieren (OCR)
  • Informationen aus Personalausweisen und Reisepässen auslesen
  • Informationen aus Visitenkarten auslesen
  • Benutzerdefinierte Informationen aus Dokumenten extrahieren
  • Positive, negative oder neutrale Stimmung von Texten erkennen
  • Kundenfeedback in vordefinierte Kategorien klassifizieren
  • Schlüsselelemente aus Text extrahieren und in vordefinierte Kategorien klassifizieren
  • Relevanteste Wörter und Ausdrücke aus Text extrahieren
  • Vorherrschende Sprache eines Textdokumentes erkennen
  • Mehr als 90 Sprachen erkennen und übersetzen
  • Text in benutzerdefinierte Kategorien einordnen
  • Zukünftige Ergebnisse aus historischen Daten vorhersagen
  • Benutzerdefinierte Objekte in Bildern erkennen
  • Bilder anhand ihres Inhalts klassifizieren