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Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist die integrierte Data- und AI-Plattform von Microsoft. Sie bündelt Data Lake, Data Warehouse, Data Engineering, BI und KI in einer einzigen Umgebung. Für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem der pragmatische Weg zu moderner Datenplattform.

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7

Workloads
Data Engineering, Warehouse, BI, KI

4

Kernkonzepte
OneLake, Lakehouse, Delta Lake, Copilot

4

Vorteile
Integration, Copilot, Governance, SaaS

Warum Microsoft Fabric für den Mittelstand relevant ist

Fabric bringt zusammen, was bisher in vielen einzelnen Microsoft-Produkten verstreut war. Für Unternehmen mit Microsoft-Fokus wird die Datenlandschaft einfacher — eine Plattform, eine Oberfläche, ein Sicherheitsmodell.
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Ein Ökosystem für alles

Data Lake, Warehouse, BI und KI — alles in einer SaaS-Plattform. Weniger Systembruch.

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OneLake als Standard

Zentraler Data Lake für die ganze Organisation — kein Datensilo mehr.

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Copilot überall

KI-Assistenten in allen Workloads — Analytics, Data Engineering, BI.

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SaaS-Betrieb

Keine Infrastruktur betreiben — Microsoft übernimmt Skalierung und Wartung.

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Power-BI-Integration

Nahtlose Verbindung mit dem Marktführer in Business Intelligence.

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Governance-Framework

Zentrale Steuerung von Sicherheit, Zugriffen und Compliance.

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric ist die vereinheitlichte Data- und AI-Plattform, die Microsoft 2023 vorgestellt und 2024 zur allgemeinen Verfügbarkeit gebracht hat. Sie kombiniert Data Engineering, Data Warehousing, Real-Time Analytics, Data Science, Business Intelligence und generative KI in einer SaaS-Plattform.

Kernkonzepte: OneLake (zentraler Data Lake für alle Workloads), Lakehouse-Architektur (Data Lake mit Data-Warehouse-Fähigkeiten), Delta Lake (offenes Speicherformat), Direct Lake Mode (schnelle Analysen direkt auf Lake-Daten), Copilot (KI-Assistenten in allen Workloads).

Fabric umfasst sieben Workloads: Data Factory (ETL/ELT), Data Engineering (Spark, Notebooks), Data Warehouse (SQL-basiert), Real-Time Intelligence (Streaming), Data Science (ML mit Notebooks), Power BI (Visualisierung), Databases (SQL DB in Fabric).

Für den Mittelstand mit Microsoft-Fokus (Azure, Microsoft 365, Power BI) ist Fabric der natürliche nächste Schritt. Statt Einzelprodukte zu integrieren, bekommt man eine Plattform — mit weniger Komplexität und schnellerer Wertschöpfung.

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Fabric-Konzepte im Detail

Diese acht Konzepte prägen den Fabric-Einsatz:

OneLake

Zentraler Data Lake der Organisation. Ein Speicher für alle Workloads.

Lakehouse

Kombiniert Data Lake und Data Warehouse. Datenformate offen (Delta Lake).

Direct Lake Mode

Power BI liest direkt aus OneLake — ohne Import. Schnell und immer aktuell.

Data Factory

ETL/ELT für Fabric. Über 200 Quellen und Ziele unterstützt.

Copilot in Fabric

KI-Assistenten in Data Engineering, BI, Data Science. Boost der Produktivität.

Semantic Models

Wiederverwendbare Datenmodelle für konsistente Analysen.

Real-Time Intelligence

Streaming-Analysen und Alarme in Echtzeit — für operative Prozesse.

Fabric Capacity

Rechen-Kapazität, die Workloads gemeinsam nutzen — kosteneffizient.

Best Practices für Microsoft Fabric

Diese sechs Prinzipien haben sich bewährt:

  • Klein starten: Erst ein Fachbereich, ein Use Case — dann ausbauen. Nicht Big Bang.
  • Governance früh aufsetzen: Data Domains, Rollen, Zertifizierung — bevor Wildwuchs entsteht.
  • Direct Lake bevorzugen: Wo möglich Direct Lake Mode nutzen — spart Import und Zeit.
  • Capacity überwachen: Kapazität kann Engpass werden — Monitoring von Anfang.
  • Copilot bewusst nutzen: Spart Zeit, aber Ergebnisse prüfen — nicht blind übernehmen.
  • Migration schrittweise: Bestehende Power BI oder Azure Data Factory schrittweise übernehmen.
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Workload 1

Data Engineering

Spark, Notebooks, Pipelines. Für Data Engineers und ML-Teams.

Engineering

Workload 2

Data Warehouse

SQL-basiert, mit Semantic Layer. Für Analysten und BI-Entwickler.

Warehouse

Workload 3

Power BI

Visualisierung und Reporting. Für Business Nutzer.

Visualisierung

Häufige Fehler bei Fabric-Einführung

Diese Fallstricke sehen wir häufig:

  • Zu große Capacity gekauft: Ohne Bedarfsschätzung — teure Auslastungsprobleme.
  • Governance zu spät: Wildwuchs an Workspaces und Modellen — nicht mehr steuerbar.
  • Alles neu bauen: Bestehende Assets ignorieren — verschwendete Ressourcen.
  • Copilot ohne Prüfung: Ergebnisse werden ungeprüft übernommen — Datenqualität leidet.
  • Kompetenz fehlt: Fabric ist neu — ohne Schulung bleibt Nutzung an der Oberfläche.

Fabric vs. Databricks vs. Synapse

Drei Datenplattformen im Vergleich:

  • Fabric: SaaS aus einer Hand von Microsoft. Integriert BI und KI. Für Microsoft-Ökosystem ideal.
  • Databricks: Open-Source-basiert, cloudübergreifend. Stark in Data Engineering und ML.
  • Synapse: Microsofts Vorgänger-Plattform. Wird durch Fabric abgelöst — Migration empfohlen.
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Häufige Fragen zu Microsoft Fabric

Microsoft Fabric mit prodot einführen

In einem kostenlosen Erstgespräch analysieren wir Ihre Datenlandschaft und skizzieren einen Fabric-Fahrplan — pragmatisch und wirtschaftlich.

Als KI-Partner für den Mittelstand bauen wir Fabric-Setups praktisch — mit Governance, KI-Anbindung und Schulung für Ihre Fachbereiche.

Was wir dazu anbieten

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