Artificial Intelligence: und Power BI

Die Inhalte zeigen, wie Modelle in Reporting-Landschaften eingebettet werden. Artificial Intelligence liefert Scores, Labels und Schlagwörter; Power BI visualisiert Trends, Segmente und Qualität über Zeit. Im Mittelpunkt stehen stabile Datenflüsse, klare Metriken und nachvollziehbare Darstellung. Artificial Intelligence bleibt prüfbar: Versionen, Seeds und Schwellen werden dokumentiert, damit Ergebnisse reproduzierbar sind und Vergleichsbarkeiten gewahrt bleiben.

!Inhaltsübersicht
!1. Datenflüsse - Extraktion und Modellinput
!2. Artificial Intelligence - Feature- und Score-Erzeugung
!3. Visualisierung - Berichte und Kennzahlen
!4. Artificial Intelligence - Monitoring und Drift
!5. Betrieb - Governance und Übergaben

!1. Datenzufuhr und Struktur
*SQL/Files/APIs als Quellen anbinden und prüfen
*IDs, Zeitachsen, Segment-Definitionen konsistent führen
*Train/Validation/Test klar trennen

!2. Artificial Intelligence - Modellartefakte
*Scores, Wahrscheinlichkeiten, Label-Erklärungen bereitstellen
*TF-IDF/Embeddings dokumentieren und versionieren
*Schwellen festlegen und begründen

!3. Visual Analytics in Power BI
*Kennzahlen: Precision, Recall, F1, ROC-AUC darstellen
*Drilldowns für Segmente, Zeiträume, Datenqualität
*Berichte mit Fixierung von Seeds/Versionen nachvollziehbar halten

!4. Artificial Intelligence - Überwachung
*Drift-Indikatoren: Wortschatz, Klassenverteilung, Metriken
*Alerts, Datenschnitt-Checks, Retraining-Kriterien
*Vergleich gegen Baselines und Vorperioden

!5. Betrieb und Governance
*Datenherkunft, Modelle, Konfigurationen dokumentieren
*Schnittstellen zu Teams/Services definieren
*Change-Management und Audit-Trails führen