Conversational BI im Vergleich: Databricks Genie vs. Microsoft Fabric Data Agent

Bei Conversational BI handelt es sich um Systeme, die Fragen in natürlicher Sprache in Datenabfragen übersetzen können. Die Ergebnisse können dabei in Form von Texten, Grafiken oder Tabellen geliefert werden, ohne dass SQL- oder DAX-Kenntnisse nötig sind. In unserem Leistungstest mit dem Adventure-Works-Datensatz lag Genie, mit 21 von 24 Punkten, am weitesten vorne (Stand: Q3/2026). Vor allem bei komplexen Analysen, Visualisierungen und Monitoring konnte Genie punkten, während Power BI Copilot den geringsten Aufwand hatte.

Die Frage danach, ob Databricks Genie oder Microsoft Fabric besser für die Datenanalyse per Chat ist, begegnet uns aktuell in fast jedem Erstgespräch zum Thema Self-Service Analytics. Während in den meisten Vergleichen zu dem Thema nur die Funktionen aufgelistet werden, wollten wir herausfinden, wie gut die Werkzeuge Geschäftsfragen beantworten können.

Als Databricks Silver und Microsoft Fabric Featured Partner haben wir dazu einen eigenen, kontrollierten Vergleich aufgesetzt und versucht, das Ergebnis so neutral wie möglich darzustellen. Das zeigen die Ergebnisse:

Was ist Conversational BI und worum geht es im Vergleich? 

Conversational BI ist ein KI-gestützter Datenanalyse-Ansatz, der Fragen von natürlicher Sprache in analytische Abfragen übersetzt und anschließend das Ergebnis in Form von Tabellen, Texten, Grafiken oder Abfragecodes liefert.

Das Ziel dabei: Fachabteilungen können ihre Daten ohne das Beherrschen von SQL, DAX oder KQL abfragen. Anfragen an das Datenteam und lange Wartezeiten auf einen bestimmten Bericht sollen dadurch wegfallen.

Conversational BI ist dabei klar zu Entwickler-Assistenten abzugrenzen. Während Conversational BI vor allem auf fachliche Geschäftsfragen ausgerichtet ist, fokussieren sich Entwickler-Assistenten eher auf die technische Entwicklung, zum Beispiel beim Schreiben von Programmcode, Pipelines oder Notebooks. Im Microsoft-Umfeld gehören Power BI Copilot und der Fabric Data Agent zur Conversational BI, bei Databricks ist es Genie.

Entscheidend für die Qualität ist dabei weniger die Chat-Oberfläche selbst, sondern die darunterliegende Wissensschicht. Dazu gehören Geschäftsdefinitionen, Beispielabfragen, Berechtigungen und semantische Informationen. Genau deshalb haben wir nicht nur die Antworten verglichen, sondern auch Konfiguration, Transparenz, Überwachung und Kosten.

Die drei Lösungen kurz vorgestellt 

Insgesamt haben wir drei Werkzeuge getestet, die verschiedene Ansätze verfolgen. Wichtig zu wissen: Power BI Copilot ist kein eigenständiges, konfigurierbares Conversational-BI-Werkzeug, sondern eine KI-Schicht, die auf bestehenden semantic models, reports, oder data agents aufgesetzt sein kann. Fabric Data Agent und Databricks Genie können hingegen eigenständig konfiguriert werden und gehören somit zur gleichen Kategorie.

Power BI / Fabric Copilot ist der Self-Service-Einstieg. Er nutzt für Datenfragen das vorhandene Semantic Model, also die bereits in Power BI definierte Geschäftslogik aus Kennzahlen und Beziehungen. Eine eigene Konfiguration gibt es nicht, gesteuert wird nur indirekt über das Datenmodell.

Fabric Data Agent ist ein eigenständiges, konfigurierbares Werkzeug innerhalb von Microsoft Fabric. Er lässt sich über Instructions (Anweisungen) und Beispielabfragen steuern und kann auf bis zu fünf Datenquellen gleichzeitig zugreifen. Optional kann ein Code Interpreter ergänzt werden, der Python ausführt und damit zusätzliche Berechnungen und Grafiken erstellt.

Databricks Genie ist die Conversational-BI-Lösung von Databricks. Das zentrale Element ist der Genie Agents, ein konfigurierbarer Arbeitsbereich. Genie bietet die umfangreichsten Einstellmöglichkeiten der drei Lösungen und kennt sogar zwei Modi. Einerseits einen Chat Mode für direkte Abfragen und andererseits einen Agent Mode, der komplexe Fragen in mehrere Schritte zerlegt und ausführliche Analyseberichte erstellt.

Die wichtigsten Vergleiche halten wir in der folgenden Tabelle für Sie fest:

Databricks Genie vs. Microsoft Data Agent: Die Architektur im Vergleich 

Der grundlegende Unterschied liegt nicht in einzelnen Funktionen, sondern im Aufbau der Wissensschicht und im Grad der Kontrolle, den Sie darüber haben.

In der folgenden Grafik sind Databricks Genie und die beiden Microsoft Tools im Vergleich zu sehen. Besonders gut können dabei Genie und Data Agent verglichen werden, da sie im Gegensatz zu Power BI/Fabric Pilot eigenständige, konfigurierbare Conversational-BI-Artefakte sind. Power BI/Fabric Copilot hingegen ist eine KI-Schicht, die bspw. an bestehende semantic models anknüpft und somit eine andere Produktkategorie.

Power BI / Fabric Copilot: schlank, aber abhängig vom Datenmodell

Copilot setzt direkt auf das Semantic Model auf. Die gesamte Geschäftslogik, wie beispielsweise Kennzahlen, Beziehungen und Beschreibungen, stammt aus diesem Modell. Das bedeutet zwar wenig Aufwand, aber gleichzeitig eine starke Abhängigkeit, da die Antwortqualität unmittelbar davon abhängt, wie gut das Datenmodell gepflegt ist.

Fabric Data Agent: konfigurierbar und quellenübergreifend

Der Data Agent erweitert diesen Ansatz. Er baut seine Antworten aus der Benutzerfrage, Schema-Informationen, Anweisungen und Beispielabfragen zusammen und wählt selbst die passende Abfragesprache (SQL, DAX oder KQL). Ein Semantic Model ist nicht zwingend nötig, da er auch direkt auf einzelne Tabellen mehrerer Quellen zugreifen kann.

Databricks Genie: stark kuratiert über Unity Catalog

Genie verfolgt einen anderen Weg. Statt eines zentralen Semantic Models wird ein Genie Space aufgebaut, der mit Anweisungen, Beispiel-SQL, einem Wissensspeicher und einer Funktion zum Abgleich von Fachbegriffen (Entity Matching) ausgestattet wird. Die Daten liegen im Unity Catalog, der sowohl Berechtigungen als auch Sicherheitsregeln durchsetzt. Dieser Ansatz erfordert zwar mehr Vorarbeit, liefert aber die meiste Kontrolle.

Unser Benchmark: So haben wir getestet 

Damit der Vergleich fair ist, haben wir alle drei Lösungen auf demselben Datenbestand und mit denselben Fragen getestet. Es handelt sich dabei um Informationen, die kein allgemeiner Funktionsvergleich liefern kann.

Als Datengrundlage diente das öffentliche Adventure-Works-Datenset von Kaggle mit rund 60.000 Verkaufsdatensätzen. Wir haben für alle drei Lösungen ein identisches Stern-Schema aufgebaut, also eine Faktentabelle und fünf Dimensionstabellen (u.a. Produkt, Region, Reseller und Salesperson). Bei Microsoft entstand daraus ein Semantic Model, bei Databricks eine Metric View. In beiden Fällen haben wir dieselben Geschäftskennzahlen definiert, etwa Umsatz, Gewinn, Gewinnmarge und Bestellanzahl, und in beiden Fällen festgelegt, dass das Geschäftsjahr am 4. Januar beginnt.

Wir haben bewusst auf Beispielabfragen verzichtet, weil diese für Semantic-Model-basierte Data Agents nicht unterstützt werden und es zudem unfair wäre, dieselben Abfragen zu hinterlegen, die später als Testfragen dienen. Bewertet haben wir entlang von acht Dimensionen: Antwortqualität, Analysefähigkeit, Detailtiefe, Visualisierung, Transparenz, Einrichtungsaufwand, Konfigurierbarkeit und Überwachung.

Die zehn Testfragen reichten von einfachen Kennzahlen („Was ist der Gesamtumsatz?“) über Folgefragen und Zeitvergleiche bis zu offenen Analysefragen wie „Welche Produktkategorien wachsen am schnellsten?“ und „Welche Faktoren scheinen das Umsatzwachstum voranzutreiben?“.

Die Ergebnisse im Detail 

Einfache Fragen: alle drei liefern korrekt

Bei den Standardfragen gab es kaum Unterschiede in der fachlichen Korrektheit. Umsatz, Umsatz nach Region und Umsatz nach Produktkategorie wurden von allen drei Lösungen richtig beantwortet. Auch einfache Folgefragen wie „Und nur für 2018?“ wurden korrekt auf die vorherige Frage bezogen. Der Unterschied lag eher in der Darstellung. Während Copilot und Data Agent kurz und direkt antworteten, ergänzte Genie häufiger eine passende Grafik und zusätzlichen Kontext.

Die Geschäftsjahr-Frage trennt die Lösungen

Aufschlussreich war die Frage nach dem Geschäftsjahr, das in unserer Konfiguration am 4. Januar beginnt. Genie berechnete das Geschäftsjahr korrekt. Copilot hatte keine entsprechende Anweisung hinterlegt, verstand die Vorgabe aber aus der Frage selbst und antwortete ebenfalls richtig. Der Data Agent dagegen ging fälschlicherweise davon aus, dass das Geschäftsjahr bereits in den Daten abgebildet sei und lieferte ein falsches Ergebnis.

Komplexe Analysefragen: hier zeigt sich der Abstand

Die größten Unterschiede traten bei anspruchsvollen Fragen auf. Bei „Welche Produktkategorien wachsen am schnellsten?“ und „Welche Faktoren treiben das Umsatzwachstum?“ stieß Copilot an seine Grenzen, der teils angab, keine statistischen Analysen durchführen zu können. Der Data Agent beantwortete diese Fragen meist korrekt, blieb aber bei kompakten Textantworten. Genie im Agent Mode lieferte die umfangreichsten Ergebnisse und erstellte teilweise vollständige Analyseberichte mit Tabellen, Grafiken und erläuternden Texten. Bei einer Frage zur Umsatzentwicklung über die Geschäftsjahre brachte allerdings auch Genie im Agent Mode die Definition des Geschäftsjahres durcheinander und antwortete falsch.

Visualisierungen und Nachvollziehbarkeit

Vor allem was die Grafiken angeht, war Genie mit den meisten und insgesamt hilfreichsten Visualisierungen am stärksten. Copilot erstellte zwar ebenfalls Grafiken, diese waren jedoch nicht immer aussagekräftig. Der Data Agent lieferte überwiegend Text, konnte mit aktiviertem Code Interpreter aber zusätzliche Auswertungen und Diagramme erstellen. Bei der Nachvollziehbarkeit waren alle drei stark: Jede Lösung zeigt den erzeugten Abfragecode, also SQL oder DAX. Genie erlaubt dabei zusätzlich, die SQL-Abfrage direkt einzusehen und zu bearbeiten.

Expertentipp von Laurenz, CTO bei Datasolut:

Ein häufiger Irrtum, den wir in Erstgesprächen erleben ist, dass Teams glauben, die Qualität von Conversational BI würde vor allem vom gewählten Werkzeug abhängen, obwohl die vorbereitete Wissensschicht (gepflegte Kennzahlen, klare Definitionen und saubere Beziehungen) entscheidend ist. Am besten investieren Sie zuerst hier, bevor Sie sich auf ein Produkt festlegen.

Was kosten die drei Lösungen? 

Kurz vorab; ein unabhängig geprüfter und reproduzierbarer Preisvergleich zwischen den Lösungen existiert nicht. Hinzu kommt, dass beide Anwender ihre Modelle anpassen können. Trotzdem möchten wir einige Angaben als Orientierung zur Verfügung stellen, die aber keine belastbare Budgetgrundlage darstellen sollen.

Power BI Copilot und Fabric Data Agent werden über die vorhandene Fabric-Kapazität abgerechnet. Die Voraussetzung stellt dabei eine bezahlte Kapazität ab der Stufe F2 oder eine Power BI Premium-Kapazität dar. Eine separate Lizenz für Copilot oder den Data Agent gibt es nicht, weil die Nutzung Kapazitätseinheiten der bestehenden Umgebung verbraucht. Außerdem sollte beachtet werden, dass eine hohe Copilot-Nutzung Kapazität reduzieren kann, die sonst für andere Fabric-Aufgaben zur Verfügung steht.

Databricks Genie wechselt ab Juli 2026 auf ein nutzungsbasiertes Modell. Jeder Nutzer erhält hier zunächst ein monatliches kostenloses Kontingent. Wird dieses überschritten, wird nach Verbrauch abgerechnet. Die Kosten für die eigentliche Rechenleistung, etwa das SQL Warehouse, kommen dann separat hinzu.

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Wann welche Lösung? Die Entscheidungshilfe 

Aus dem Benchmark und unserer Projekterfahrung ergeben sich klare Empfehlungen. Es gibt keine pauschal beste Lösung, aber für jede Ausgangslage eine sinnvollste.

Kurz zusammengefasst: Copilot ist der schnellste Einstieg, der Data Agent der flexibelste Microsoft-Ansatz und Genie die leistungsfähigste Conversational-BI-Lösung in unserem Benchmark.

Fazit

Unser Gesamturteil aus dem Benchmark ist eindeutig. Während Databricks Genie besonders bei komplexen Analysen, Visualisierungen und Überwachung die höchste Antwortqualität liefert, ist der Fabric Data Agent der beste Kompromiss aus Funktionsumfang und Aufwand, und Power BI Copilot der schnellste Einstieg.

Dieses Urteil gilt allerdings nicht uneingeschränkt, denn wer bereits tief im Microsoft-Umfeld arbeitet, fährt mit dem Data Agent oft besser als mit der aufwändigeren Genie-Einrichtung. Welche Lösung für Sie die richtige ist, hängt vor allem von Ihrer bestehenden Datenplattform ab. Genau das klären wir gerne mit Ihnen im Erstgespräch.

Vinzent Wuttke

Geschäftsführer

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Häufig gestellte Fragen zu Conversational BI