Datenintegration mit Microsoft Fabric
Daten sind das Fundament jeder Analyse. Doch erst wenn Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, bereinigt und strukturiert werden, entsteht ein echtes Gesamtbild.
Microsoft Fabric bietet mit seiner modernen Plattform eine integrierte Umgebung, um Daten aus Cloud-, On-Premises- und externen Systemen zentral zusammenzuführen – schnell, sicher und skalierbar.
Unsere Lösungen verbinden Business Intelligence, Analytics und Data Science zu einem ganzheitlichen Datenökosystem. Dabei kombinieren wir visuelle Werkzeuge mit flexiblen Code-basierten Ansätzen – genau so, wie es zu Ihrem Unternehmen passt.
- Konzeption und Implementierung von Integrationsprozessen in Microsoft Fabric
- Entwicklung und Automatisierung von Data Factory Pipelines
- Spark-basierte Datenverarbeitung mit Python oder R
- Aufbau skalierbarer Dataflows zwischen Data Lakehouse, Warehouse und Reporting
- Workshops und Schulungen für Data Engineers und Analyste
Data Factory
Mit Data Factory in Microsoft Fabric lassen sich Datenflüsse einfach und übersichtlich gestalten.
Die Drag-&-Drop-Oberfläche ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen – etwa SQL-Datenbanken, Cloud-Speichern oder Web-APIs – zu verbinden, zu transformieren und automatisch zu laden.
Highlights:
- Intuitive Low-Code-Oberfläche für Datenpipelines
- Unterstützung zahlreicher Konnektoren (SQL Server, Azure, SAP, Oracle u. v. m.)
- Automatisierte Workflows für Lade- und Bereinigungsprozesse
- Überwachung und Logging direkt in der Fabric-Umgebung
Python / Spark
Für komplexere Szenarien bietet Microsoft Fabric eine vollständig integrierte Spark-Umgebung.
Dateningenieure und Data Scientists können hier mit Python, SQL, R oder Scala arbeiten, um individuelle Integrations- und Transformationsprozesse zu entwickeln.
Highlights:
- Nutzung von Apache Spark direkt in Fabric Notebooks
- Unterstützung von Python-Bibliotheken (z. B. pandas, pyspark, numpy)
- Direkter Zugriff auf OneLake-Daten – ohne Duplikate
- Kombination von automatisierten Pipelines und Code-Transformationen