Data Warehousing mit Microsoft Fabric
Mit Microsoft Fabric beginnt eine neue Ära des Data Warehousing. Die Plattform vereint Datenintegration, Data Engineering, Data Science, Reporting und Governance in einer einheitlichen Cloud-Umgebung – vollständig verwaltet, hoch skalierbar und tief in Power BI integriert.
Während klassische Data Warehouses häufig getrennte Systeme für ETL, Speicherung und Analyse benötigen, bringt Microsoft Fabric alles zusammen:
Alle Daten liegen zentral im OneLake, Microsofts universellem Datenspeicher, und können direkt von verschiedenen Workloads genutzt werden – ohne aufwändige Datenbewegungen oder Duplikate. Unternehmen profitieren so von einer einheitlichen Datenarchitektur, die Transparenz, Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit miteinander verbindet.
Einsatzszenarien
- Modernisierung bestehender SQL Server Data Warehouses
- Aufbau zentraler Cloud-Datenplattformen für BI, Reporting und Advanced Analytics
- Regulatorische Analysen und Risikoreporting in Banken und Versicherungen
- Kundensegmentierung und Verkaufsanalysen im Handel und E-Commerce
- IoT-Datenanalyse und Prozessoptimierung in Logistik und Industrie
- Datenkollaboration über Unternehmensgrenzen hinweg mittels OneLake Sharing
Architektur und Prinzipien
OneLake – das zentrale Datenfundament
OneLake fungiert als unternehmensweiter Datenspeicher – vergleichbar mit einem OneDrive für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Es speichert strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten im offenen Delta-Parquet-Format.
Workloads – spezialisierte Dienste innerhalb von Fabric
Alle Workloads greifen direkt auf die Daten im OneLake zu:
- Data Factory (Datenintegration und Pipelines)
- Data Engineering (Spark-Notebooks, Transformationen)
- Data Warehouse (SQL-basiertes DWH)
- Data Science (ML-Modelle in Python und R)
- Power BI (Reporting und Visualisierung)
- Data Activator (Echtzeitüberwachung und Trigger)
Da alle Komponenten auf derselben Speicherbasis arbeiten, entfallen redundante Datenkopien, Exporte oder Synchronisationsmechanismen.
Fähigkeiten
Die folgenden Punkte geben einen Überblick über zentrale technische Fähigkeiten und Funktionen der Plattform im Kontext von Datenhaltung, Verarbeitung und Analyse. Ziel ist eine Architektur, in der unterschiedliche analytische Anforderungen konsistent umgesetzt werden können – von der Datenintegration über Transformationen bis zur Bereitstellung für Reporting und Fachbereiche.
- Cloud-native Data-Warehouse-Architektur mit automatischer Skalierung
- Zentrale Datenhaltung im OneLake – offen, versionsfähig und sicher
- SQL-basierte Warehouses für strukturierte Datenanalysen
- Lakehouses für flexible Big-Data-Verarbeitung mit Spark
- Data Factory-Pipelines für ETL/ELT-Prozesse und Automatisierungen
- Direkte Integration mit Power BI – keine Zwischenschichten nötig
- Unterstützung von Python, Spark, R, T-SQL und DAX
- Rollenbasierte Sicherheit (RBAC) über Microsoft Entra ID
- Versionierung, Governance und Überwachung über Workspaces
- Nahtlose Verbindung zu On-Prem-Systemen und Azure SQL Servern
Services
Als Partner für moderne Datenlösungen unterstützen wir Unternehmen dabei, das Potenzial von Microsoft Fabric optimal zu nutzen – von der ersten Architekturidee bis zum produktiven Einsatz.
Architektur & Strategie
- Analyse der bestehenden Datenlandschaft
- Planung hybrider oder Cloud-nativer Fabric-Architekturen
- Aufbau von OneLake-Strukturen, Workspaces und Berechtigungen
- Governance- und Sicherheitskonzepte für Datenhaltung und Zugriff
Entwicklung & Implementierung
- Aufbau von Fabric Data Warehouses und Lakehouses
- Implementierung von ETL-/ELT-Prozessen mit Data Factory und Spark
- Migration bestehender SQL Server Data Warehouses in die Cloud
- Entwicklung von semantischen Modellen für Power BI
- Integration externer Quellen (SQL, Oracle, SAP, REST, Parquet, JSON usw.)
Analyse & Reporting
- Verbindung von Fabric Warehouses mit Power BI Datasets
- Aufbau von Self-Service-Analysen und Dashboards
- Einrichtung von Direct Lake Modus für maximale Performance
Coaching & Betrieb
- Schulung und Coaching für Data Engineers, BI-Entwickler und Analysten
- Monitoring, Kostenoptimierung und Betriebsunterstützung
- Einführung von DevOps- und CI/CD-Prozessen für Fabric
Häufig gestellte Fragen zu MS 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.
Wie unterscheidet sich MS Fabric von einem klassischen Data Warehouse?
Klassische Data-Warehouse-Architekturen bestehen häufig aus getrennten Systemen für ETL, Speicherung und Reporting. MS Fabric integriert diese Komponenten in einer Plattform, wodurch Datenbewegungen reduziert und Governance vereinfacht werden.
Ist MS Fabric für bestehende SQL Server Data Warehouses geeignet?
Ja. Bestehende SQL Server Data Warehouses können modernisiert und in MS Fabric migriert werden, um von Cloud-Skalierung und integrierten Analytics-Funktionen zu profitieren.
Welche Rolle spielt OneLake in MS Fabric?
OneLake ist der zentrale Datenspeicher innerhalb von MS Fabric. Alle Workloads greifen auf denselben Datenbestand zu, was Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Governance unterstützt.
Unterstützt MS Fabric hybride Architekturen?
MS Fabric ermöglicht die Anbindung von On-Prem-Systemen sowie Azure SQL Servern und kann in hybride Datenlandschaften integriert werden.