Data Lakehouse Entwicklung mit Microsoft Fabric
Ein modernes Data Lakehouse vereint die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur und Performance eines Data Warehouses. Mit Microsoft Fabric entwickeln wir skalierbare und erweiterbare Architekturen, die strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten und für Analysen bereitstellen.
Unsere Lösungen basieren auf einer klaren technischen Architektur, die Datenintegration, Transformation, Governance und Analyse unter einem Dach vereint. So entsteht eine konsistente Plattform für alle datengetriebenen Anwendungen im Unternehmen.
Unsere Leistungen
- Konzeption und Implementierung von Lakehouse-Architekturen mit Microsoft Fabric OneLake
- Entwicklung von Data-Warehouse-Strukturen mit Synapse Data Warehouse
- Aufbau von Delta Tables, Parquet-Dateien und SQL Endpoints
- Orchestrierung von ETL-/ELT-Prozessen mit Data Factory Pipelines
- Automatisierung und Überwachung mit Fabric Dataflow Gen2
- Python- und SQL-basierte Transformationen im Notebooks-Umfeld
Services
Microsoft Fabric ist eine integrierte Analytics-Plattform, die sämtliche Daten- und Analysefunktionen in einer gemeinsamen Umgebung vereint. Sie kombiniert Data Engineering, Data Warehousing, Data Science und Business Intelligence in einer Cloud-basierten Lösung.
Durch die enge Integration von OneLake, Synapse, Data Factory, Power BI und Machine Learning ermöglicht Fabric eine durchgängige Datenverarbeitung – von der Datenerfassung über Transformation und Speicherung bis hin zu Analyse und Reporting.
Für Entwicklungsteams bietet Fabric eine einheitliche Arbeitsumgebung mit Git-Integration, Notebooks, Delta Tables und SQL-Endpunkten. So lassen sich skalierbare, wiederverwendbare und automatisierte Data-Analytics-Lösungen effizient umsetzen.
Lakehouse-Architektur
Eine Microsoft Fabric Lakehouse-Architektur kombiniert die Offenheit und Skalierbarkeit eines Data Lakes mit den strukturierten Analysefunktionen eines Data Warehouses.
Sie ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten in einem gemeinsamen Format (z. B. Delta Tables).
Analysen, Machine-Learning-Modelle und BI-Abfragen greifen auf dieselbe konsistente Datenbasis zu – ohne redundante Datensilos.
Data Warehouse
Das Data Warehouse ist die relationale, analytische Datenbankkomponente von Microsoft Fabric.
Es erlaubt das Speichern, Modellieren und Abfragen großer strukturierter Datenmengen mit SQL.
Dank Cloud-nativer Architektur lassen sich Ressourcen flexibel skalieren, Ladeprozesse automatisieren und Daten in Echtzeit für Analysen bereitstellen.
Data Factory und Pipelines
Microsoft Data Factory ist der Integrations- und Orchestrierungsdienst innerhalb von Fabric.
Mit sogenannten Pipelines werden Datenflüsse zwischen Quellen und Zielen definiert, ausgeführt und überwacht.
Sie steuern ETL-/ELT-Prozesse, automatisieren Ladeabläufe und ermöglichen komplexe Abhängigkeiten, Zeitpläne und Fehlerbehandlungen in Datenworkflows.
Fabric Dataflow Gen2
Fabric Dataflow Gen2 ist die neue Generation der Power Query-basierten Datenaufbereitung in Microsoft Fabric.
Sie ermöglicht die Extraktion, Transformation und Speicherung von Daten in OneLake – vollständig integriert in Data Factory.
Dataflows Gen2 können für wiederverwendbare Transformationen genutzt, in Pipelines eingebunden und direkt in Power BI-Datasets integriert werden.
Häufig gestellte Fragen zu Data Lakehouse Entwicklung mit Microsoft Fabric
In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.
Wann ist ein Data Lakehouse sinnvoll?
Ein Lakehouse-Ansatz eignet sich, wenn strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam verarbeitet werden sollen und mehrere analytische Workloads (Reporting, Data Science, SQL-Analysen) auf derselben Datenbasis arbeiten.
Welche Rolle spielt die OneLake Data Plattform?
Die OneLake Data Plattform ist die zentrale Speicherschicht innerhalb der Data Lakehouse Entwicklung mit Microsoft Fabric. Sie stellt sicher, dass Daten konsistent gespeichert und von verschiedenen Diensten gemeinsam genutzt werden können.
Wie werden ETL- und ELT-Prozesse mit Microsoft Fabric umgesetzt?
ETL ELT mit Microsoft Fabric erfolgt über Data Factory Pipelines sowie Notebook-basierte Transformationen mit Python oder SQL. ETL transformiert Daten vor dem Laden, ELT nach dem Laden in das Zielsystem. Beide Ansätze lassen sich innerhalb der Fabric-Architektur orchestrieren und überwachen.
Welche Funktion übernimmt das Synapse Data Warehouse in Fabric?
Das Synapse Data Warehouse Fabric ist die relationale Analysekomponente innerhalb der Plattform. Es ermöglicht die strukturierte Modellierung großer Datenmengen mit SQL und stellt performante Abfragen für Reporting- und Analysezwecke bereit.