Wer heute eine moderne Datenplattform aufbaut, kommt an zwei Namen kaum vorbei: Microsoft Fabric und Databricks. Beide Plattformen versprechen eine einheitliche Grundlage für Datenintegration, Analytics und KI. Und doch unterscheiden sie sich fundamental in ihrer Architektur, ihrer Zielgruppe und ihrer Philosophie.
Die gute Nachricht vorab: Es geht nicht darum, eine Plattform zu gewinnen und die andere zu verlieren. Es geht darum, die richtige Wahl für Ihr Team, Ihre Daten und Ihre Ziele zu treffen.
Microsoft Fabric ist eine End-to-End-Plattform, die Daten-Engineering, Data Science, Business Intelligence und Echtzeit-Analytics in einem einzigen System vereint. Über Dataflow Gen2 lassen sich Datenpipelines ohne Code erstellen, die native Power-BI-Integration ermöglicht Near-Realtime-Analysen, und die Infrastruktur wird vollständig von Microsoft verwaltet.
Das Herzstück ist OneLake: ein einheitlicher, organisationsweiter Data Lake, auf den alle Fabric-Komponenten zugreifen. Keine Datenduplikation, keine Silos. Wer bereits im Microsoft-Ökosystem arbeitet, findet hier eine Plattform, die sich wie eine natürliche Erweiterung anfühlt.
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Databricks wurde 2013 von den ursprünglichen Erfindern von Apache Spark, Delta Lake und MLflow gegründet und gilt als weltweit erste und etablierteste Lakehouse-Plattform in der Cloud. Sie vereint die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes auf einer offenen, einheitlichen Plattform.
Databricks richtet sich an Datenteams mit tiefem technischem Know-how. Die Plattform gibt Ingenieuren volle Kontrolle: über Cluster, Pipelines, ML-Workflows und die Wahl des Cloud-Anbieters. AWS, Azure oder Google Cloud sind gleichwertige Optionen.
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Architektur und Betriebsmodell
Microsoft Fabric ist eine echte SaaS-Plattform. Es gibt keine Cluster zu provisionieren, keine Netzwerke manuell zu konfigurieren, Updates laufen automatisch im Hintergrund. Databricks hingegen ist ein PaaS-Angebot, das Ingenieuren volle Kontrolle über die Infrastruktur gibt, einschließlich Virtual Network Injection und gepinnter Laufzeitversionen für kritische Produktionspipelines.
Zielgruppe
Databricks wurde für Datenteams mit Coding-Expertise gebaut, die Python, SQL und Scala beherrschen. Microsoft Fabric wurde für alle gebaut: Analysten, Business-Anwender und technische Teams, die Einfachheit ohne Einbußen bei der Leistungsfähigkeit suchen.
Machine Learning und KI
Databricks ist für Machine Learning der Spezialist: natives MLflow für Experiment-Tracking, Modellverwaltung und Production-Serving, ein Feature Store für ML-ready Datensätze und tiefe Unterstützung für Custom-Modelle. Microsoft Fabric integriert Copilot nativ in die Plattform und bietet KI-gestützte Automatisierung für BI- und Analyseteams.
Multi-Cloud vs. Azure-nativ
Databricks läuft auf Azure, AWS und Google Cloud und eignet sich für Unternehmen, die Cloud-Flexibilität und offene Ökosysteme priorisieren. Microsoft Fabric ist Azure-nativ und bietet dort ein Plug-and-play-Erlebnis für Unternehmen, die auf den Microsoft-Stack standardisieren.
Governance
Beide Plattformen bieten ausgereifte Governance-Lösungen, aber auf unterschiedlichem Weg. Databricks Unity Catalog verwaltet Berechtigungen, Lineage und Discovery plattformübergreifend über alle Workspaces und Clouds hinweg. Microsoft Fabric nutzt OneLake als einheitliche Datenschicht und integriert Microsoft Purview für Governance im Microsoft-Ökosystem.
Microsoft Fabric empfiehlt sich, wenn:
Databricks empfiehlt sich, wenn:
Nein. Als of 2026 lassen sich Databricks und Microsoft Fabric in einer hybriden Architektur kombinieren: Databricks stellt Unity-Catalog-Metadaten über offene APIs bereit, und Fabric kann Databricks-Daten über Mirroring oder direkten Delta-Zugriff über OneLake integrieren, ohne Daten zu duplizieren.
Viele Unternehmen nutzen Databricks für komplexes Data Engineering und anspruchsvolle ML-Workloads und setzen Microsoft Fabric für BI, Reporting und den Self-Service-Zugang für Fachbereiche ein. Die Plattformen ergänzen sich dort, wo die eigenen Stärken am meisten zählen.
Wo Fabric führt, bei BI-Integration, verwalteter Infrastruktur und Low-Code-Funktionen, profitieren vor allem gemischte Teams aus Business-Analysten und Data Engineers. Wo Databricks führt, bei ML-Reife, Multi-Cloud und Open-Source-Portabilität, gewinnen Ingenieurdaten-Teams, die volle Kontrolle über ihre Umgebung brauchen.
Die Entscheidung fällt in der Regel nicht schwer, sobald klar ist, welches Anforderungsprofil das eigene Unternehmen beschreibt. Und häufig ist die Antwort nicht entweder-oder, sondern beides mit klarer Aufgabenteilung.
Sie möchten wissen, welche Plattform zu Ihrer Datenstrategie passt und wie der Einstieg konkret aussieht? Sprechen Sie uns an. Wir schauen gemeinsam hin.