Microsoft Fabric - Booste deine Datenanalyse

Was du über Microsofts All-in-One-Analyseplattform wissen musst

Microsoft Fabric hat die Branche ordentlich aufgemischt. Microsoft-Chef Satya Nadella bezeichnete den Coup seines Unternehmens als "the biggest launch of a data product from Microsoft since the launch of SQL Server". Damit hat er nicht übertrieben. Wir erklären dir, warum Microsoft Fabric auch deine tägliche Datenanalyse nachhaltig verändert.

Denn egal, ob du Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist bist oder zu den Business-Usern zählst: Microsoft Fabric bringt dich, dein Data Team und sämtliche Mitarbeitenden in deinem Unternehmen noch näher zusammen, wenn ihr mit euren Daten arbeitet. Das Stichwort lautet Kollaboration. Denn es war tatsächlich noch nie so simpel, sämtliche Daten an einem einzigen Ort, also einer Single Source of Truth, zu versammeln und einfachen, vor allem intuitiven, Zugriff auf diese zu erhalten. Dieser Artikel klärt deine wichtigsten Fragen zu Microsoft Fabric und verschafft dir einen soliden Überblick über Aufbau, Funktionsweise und aktuelle Entwicklungen.

Was genau ist eigentlich Microsoft Fabric?

In der offiziellen Dokumentation heißt es: "Microsoft Fabric ist eine All-in-One-Analyselösung für Unternehmen, die alles von der Datenbewegung bis hin zu Data Science, Echtzeit-Analysen und Business Intelligence abdeckt." Alle Daten- und Analyseprodukte sind in einem Produkt und einem Data Lake vereint: OneLake. Fabric wird als SaaS-Dienst für alle Arten von Daten-, Analyse- und BI-Funktionen implementiert, darunter: Datenintegration, Business Intelligence, Synapse-Datentechnik, Data Warehousing, Data Science und Real-Time Analytics. Die Plattform bietet umfassende Analysefunktionen, die für die nahtlose Zusammenarbeit entwickelt wurden. Jede Anwendung ist auf eine bestimmte Persona und eine bestimmte Aufgabe zugeschnitten.
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Warum hat Microsoft Fabric die Branche aufgemischt?

Die Begeisterung, die Fabric seit seinem Launch ausgelöst hat, ist nach wie vor spürbar – und mittlerweile durch den produktiven Einsatz in zahlreichen Unternehmen bestätigt. Die gesamte Data Journey, von der Sammlung und Speicherung der Daten über die Transformation bis hin zur Analyse geschieht auf einer einzigen SaaS-Plattform und auf Basis des Data Lakes OneLake. Sämtliche Anwender arbeiten auf derselben Datenbasis und speichern ihre Datenstände als Parquet-Delta-Dateien, nutzen dieselben Daten also unabhängig voneinander für ihre jeweiligen Aufgaben in der Data Journey, ob Data Engineer, Data Analyst oder Consumer der Berichte. Die Anwendung ist intuitiv. Sämtliche Mitarbeitende eines Unternehmens können hier nicht nur involviert werden, sondern kollaborativ zusammenarbeiten – ohne technische Hürden, ohne organisatorische Trennlinien.

Auf welcher Grundlage baut Microsoft Fabric auf?

Azure Synapse und Power BI rücken in Microsoft Fabric noch näher zusammen. Nutzer von Power BI werden sich in Fabric schnell eingewöhnen. Denn die SaaS-Grundlage, auf der Fabric aufbaut, ist der Power BI-Dienst. Fabric-Arbeitsbereiche verhalten sich wie Power BI-Arbeitsbereiche, aber mit mehr verfügbaren Elementtypen. Die Navigation funktioniert genauso wie in Power BI. Mit Fabric-Elementen und Fabric-Arbeitsbereichen können Nutzende genauso zusammenarbeiten und sie gemeinsam nutzen wie mit Power BI. Neue Fabric-Workloads verwenden das kapazitätsbasierte Berechnungsmodell von Power BI Premium. Auch die Fabric-Verwaltung funktioniert wie die Power BI-Verwaltung. Das Fabric-Verwaltungsportal ist die Weiterentwicklung des Power BI-Verwaltungsportals.

Die Fabric-Workloads sind die Weiterentwicklung bestehender Azure-Datendienste. Dazu gehören die etablierten PaaS-Dienste Azure Synapse, Azure Data Factory und Azure Data Explorer. Sie alle laufen nun auf der gemeinsamen SaaS-Basis von Fabric. User, die bereits mit diesen Diensten vertraut sind, kommen mit den Funktionen in Fabric sofort gut klar. Die Arbeit mit Pipelines und Notebooks oder SQL- und KQL-Abfragen funktioniert in Fabric genauso, nur in neuem Kontext.

Was ist OneLake?

OneLake ist ein einzelner, einheitlicher, logischer Data Lake für die gesamte Organisation. Er erinnert an OneDrive. Auch OneLake wird automatisch mit jedem Microsoft Fabric-Mandanten bereitgestellt und ist so konzipiert, dass er der einzige Ort für alle Analysedaten eines Unternehmens ist. Wo Daten vorher vielleicht über verschiedene Services und mithilfe separater Analyse-Tools hin und her bewegt wurden, liegen sie in Fabric allesamt in OneLake. OneLake ist sozusagen das Herz von Fabric.

OneLake ist auf ADLS Gen2 aufgebaut. User können jeden Dateityp speichern und dieselben APIs verwenden, die sie für die Verbindung mit ADLS Gen2 benutzen. Alle Daten können jederzeit dort verwendet werden, wo und in welcher Form sie benötigt werden. Die Daten werden nur einmal aufgenommen und gespeichert. Anwender greifen also auf die zentralen Daten zu, bearbeiten sie beispielsweise im Warehouse mit SQL oder analysieren sie als Tabellendatensatz in Power BI, während die Veränderungen an den Daten in der weiteren Verarbeitung als separate Parquet-Delta-Dateien gespeichert werden. Storage und Compute sind getrennt. Ein riesiger Pluspunkt für Microsoft Fabric, da damit die Geschwindigkeit in der Weiterverarbeitung enorm gesteigert und die Handhabung großer Datensätze um ein Vielfaches vereinfacht wird, insbesondere, wenn wir an die Verarbeitung von Real-Time-Daten denken.

Darüber hinaus ermöglichen OneLake-Shortcuts die logische Einbindung externer Datenquellen wie Amazon S3 oder Google Cloud, ohne diese physisch nach OneLake migrieren zu müssen. Und mit dem Mirroring-Feature können Daten aus externen Datenbanken wie Azure SQL, Cosmos DB oder Snowflake automatisch in OneLake gespiegelt werden – stets aktuell und ohne manuelle Datenpipelines.

Kann ich Microsoft Fabric für KI-Anwendungen nutzen?

Fabric ist vollumfänglich mit dem Azure OpenAI Service verbunden. Mit Copilot verwenden User ihre natürliche Sprache, erstellen damit Datenflüsse und Daten-Pipelines, Code oder generieren sogar ganze Funktionen. Auch KI-Modelle lassen sich hier erstellen oder Ergebnisse visualisieren. Copilot ist mittlerweile in mehreren Fabric-Workloads verfügbar und unterstützt bei der Erstellung von Berichten, bei der Fehlersuche in Notebooks und bei der Generierung von DAX- und SQL-Abfragen.

Was ist Direct Lake – und warum ist es ein Game Changer?

Direct Lake ist ein Speichermodus für Power BI-Semantikmodelle in Fabric. Anstatt Daten zu importieren oder per DirectQuery live abzufragen, liest Direct Lake die Delta-Parquet-Dateien direkt aus OneLake. Das Ergebnis: Die Performance eines Import-Modells kombiniert mit der Aktualität von DirectQuery – ohne Datenkopiervorgänge und ohne die typischen Latenzen bei Abfragen. Direct Lake funktioniert inzwischen auch mit Mirrored Databases und SQL-Datenbanken in Fabric und kann direkt in Power BI Desktop konfiguriert werden.

Wer kann mit Microsoft Fabric arbeiten?

Alle. Data Scientists, Data Engineers, BI Experts, Business User, du und ich. Bislang arbeitete jeder Anwender mit seinen eigenen Tools und Kenntnissen, mit jeweils eigenen Stärken und Schwächen. Damit erforderten die meisten Projekte einen erheblichen Integrationsaufwand, damit der Output der jeweiligen Tools und die Verknüpfung der Ergebnisse untereinander in der gesamten Wertschöpfungskette funktionieren. Fehler waren hier vorprogrammiert, zudem waren enorme Abstimmungsprozesse notwendig und es mussten Kompromisse eingegangen werden.

In Microsoft Fabric arbeiten alle zusammen, und zwar auf einer einzigen Datenbasis. Jeder Anwender nutzt Datensätze für seine Zwecke und kombiniert sie mit den Attributen, die wichtig für seinen jeweiligen Kontext sind. Alle arbeiten nativ mit denselben Daten in OneLake zusammen. Das schafft Mehrwerte, denn niemand muss sich mehr mit der Erstellung von Integrationen auseinandersetzen, damit unterschiedliche Tools zusammenarbeiten können. Jeder Anwender, jedes Team kann seine eigenen Arbeitsbereiche erstellen und bei Bedarf mit anderen teilen. Daten des einen Arbeitsbereichs können in den anderen integriert werden und umgekehrt. Daten werden einfach einmal in OneLake gespeichert und können im weiteren Analytics-Prozess ohne Duplizierung so oft wie gewünscht verwendet werden.

Was hat sich seit dem Launch getan?

Seit der allgemeinen Verfügbarkeit hat Microsoft Fabric kontinuierlich an Reife gewonnen. Einige der wichtigsten Neuerungen im Überblick:

• Direct Lake Mode: Ein neuer Speichermodus, der die Performance von Import-Modellen mit der Aktualität von DirectQuery vereint – direkt aus OneLake, ohne Datenkopien.
• Mirroring: Automatische Spiegelung externer Datenbanken (Azure SQL, Cosmos DB, Snowflake u.a.) nach OneLake, ohne manuelle Pipelines.
• Fabric Databases: Native Datenbankunterstützung direkt in Fabric, die den Einstieg für Teams mit SQL-Hintergrund erleichtert.
• Copilot-Integration: KI-gestützte Unterstützung in mehreren Workloads – von der Report-Erstellung in Power BI bis zur Code-Generierung in Notebooks.
• Data Activator: Eventbasierte Automatisierung, die auf Datenänderungen reagiert und Aktionen auslöst.
• Infrastruktur und Kapazitätsplanung: Ein transparentes, kapazitätsbasiertes Preismodell (Capacity Units), das alle Workloads über einen gemeinsamen Ressourcenpool abrechnet.
• Governance und Sicherheit: Tiefere Integration mit Microsoft Purview für durchgängige Data Governance, Lineage und Compliance.

Brauche ich Microsoft Fabric?

Der Hype war berechtigt – und hat sich bestätigt. Anwender forderten seit Jahren genau solch eine Plattform, die eine nahtlose Data Journey abbilden lässt, von der Integration von Daten bis hin zum Dashboarding. Microsoft Fabric liefert genau das aus einer Hand. Kein Drittanbieter ist mehr notwendig.

Unser Rat: Orientiert euch am Namen Fabric. Braucht ihr für eure Pipelines eine riesige Fabrik oder reicht es aus, eine Manufaktur zu sein? Prüft, ob das technologische Angebot für euren Use Case sinnvoll ist. Startet mit den Basics, testet die Plattform und skaliert schrittweise. Fabric hat sich als Game Changer etabliert – und Microsoft entwickelt die Plattform in einem beeindruckenden Tempo weiter. Wer heute einsteigt, investiert in eine zukunftssichere Dateninfrastruktur.