Machine Learning mit Microsoft Fabric

Data Science und Machine Learning gehören heute zu den zentralen Bausteinen moderner datengetriebener Unternehmen. Immer größere Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen müssen integriert, aufbereitet, analysiert und operationalisiert werden – möglichst effizient, skalierbar und nahtlos in bestehende Prozesse eingebettet.

Microsoft Fabric bietet hierfür eine moderne End-to-End-Datenplattform, die Analyse-, Data-Engineering- und BI-Workloads unter einer einheitlichen Oberfläche zusammenführt. Für Data Scientists entsteht damit eine Umgebung, in der Datenaufbereitung, Modellierung, maschinelles Lernen und Bereitstellung von Analysen nahtlos ineinandergreifen.

Comeli analysiert Daten mit Lupe – Symbol für Machine Learning mit Microsoft Fabric und Data-Science-Analysen

Warum Machine Learning mit Microsoft Fabric?

  • Eine Plattform statt Insellösungen – Datenintegration, Analyse und Reporting an einem Ort
  • Skalierbarkeit ohne Infrastrukturaufwand
  • Nahtlose Power-BI-Integration für unmittelbare Visualisierung
  • Modernes Data Lakehouse-Konzept passend für klassische DWH- und Data-Science-Workloads
  • Schnelle Ergebnisse durch vereinheitlichte Tools und automatisierte Pipelines

Dienstleistungen

Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Möglichkeiten von Data Mining und Machine Learning im Microsoft-Ökosystem voll auszuschöpfen. Unsere Services umfassen:

Skizziertes Analyse-Diagramm mit zwei Datenreihen – Visualisierung von Data Science mit Microsoft Fabric und Modellvergleichen

Beratung & Konzeption

  • Entwicklung einer Data-Mining-Strategie auf Basis Ihrer Geschäftsprozesse
  • Auswahl geeigneter Algorithmen und Modellierungsverfahren
  • Architekturberatung für Fabric-Implementierungen (OneLake, Domains, Workspaces)

Datenintegration & Data Engineering

  • Aufbau von Pipelines in Fabric Data Factory
  • ETL/ELT-Automatisierung in Fabric Dataflows oder Spark-Notebooks
  • Harmonisierung, Bereinigung und Anreicherung großer Datenbestände

Modellierung & Machine Learning

  • Entwicklung von Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Prognosemodellen
  • Feature Engineering mit Spark, Python, R und SQL
  • Training, Evaluation und Tuning in Fabric-Notebooks oder ML-Bibliotheken

Operationalisierung & Bereitstellung

  • Veröffentlichung von Modellen in Power BI, APIs oder Echtzeit-Szenarien
  • Überwachung und Lifecycle-Management von Machine-Learning-Modellen
  • Aufbau von CI/CD-Prozessen für Data-Science-Projekte

Technische Möglichkeiten von Microsoft Fabric im Bereich Data Science & Data Mining

Comeli mit Krawatte als Symbolfigur für professionelle Daten- und Analytics-Beratung.

Microsoft Fabric verbindet Data Engineering, Data Science und Business Intelligence unter einer gemeinsamen Architektur. Für Data-Science- und Data-Mining-Anwendungen bietet die Plattform eine Vielzahl moderner Werkzeuge und Funktionen.

Unified Data Lake – OneLake

  • Speicherung aller Daten in einer einheitlichen Delta-Lake-Architektur
  • Direkte Nutzung in Spark, SQL, Power BI und Echtzeit-Analysen
  • Versionierung, Time Travel und ACID-Transaktionen

Lakehouse

  • Kombination aus Data Lake und Data Warehouse
  • Tabellenbasierte Arbeitsweise für Data Scientists
  • Nutzung von Parquet + Delta für große Datenmengen

Notebooks (Python, R, Scala, SQL)

  • Voll integrierte Notebook-Umgebung
  • Zugriff auf OneLake-Daten ohne manuelle Verbindungen
  • Verwendung aller bekannten Bibliotheken: pandas, scikit-learn, statsmodels, spark.ml, tidyverse, etc.

Spark Compute

  • Hochskalierbare verteilte Rechenengine
  • Ideal für Feature Engineering, iterative ML-Modelle und große Datenvolumina
  • Batch- und Streaming-Verarbeitung

Fabric Machine Learning (ML-Flows)

  • Training, Tracking und Versionierung von Modellen
  • Modellverwaltung mit MLOps-Konzepten
  • Integration in Power BI, Azure ML und externe Systeme

Nahtlose Integration in Power BI

  • Direktes Einbetten von ML-Ergebnissen in Dashboards
  • R- und Python-Visuals zur interaktiven Analyse
  • Zugriff auf Fabric-Modelle in Echtzeit

Häufig gestellte Fragen zu Machine Learning 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.

Comeli lehnt sich an ein ‚FAQ‘-Schild und beantwortet Fragen zu Machine Learning mit Microsoft Fabric.

Für welche Anwendungsfälle eignet sich Microsoft Fabric im Bereich Data Science?

Fabric eignet sich für Klassifikation, Regression, Clustering, Prognosemodelle sowie Data-Mining-Szenarien mit grossen, heterogenen Datenbeständen in Lakehouse-Architekturen.

Wie unterscheidet sich Microsoft Fabric von isolierten ML-Umgebungen?

Im Gegensatz zu separaten Tools vereint Fabric Datenintegration, Data Engineering, Modellierung und BI in einer Plattform. Dadurch entfallen Systembrüche und komplexe Schnittstellen.

Wie unterstützt Fabric Lakehouse Machine Learning bei grossen Datenmengen?

Fabric Lakehouse Machine Learning nutzt das Lakehouse-Konzept (Delta/Parquet, Spark, SQL) für skalierbare Datenverarbeitung, Feature Engineering und Training von ML-Modellen direkt auf den Daten in OneLake.

Was bedeutet MLOps in Microsoft Fabric im Kontext von ML-Flows?

MLOps in Microsoft Fabric bezieht sich auf Training, Tracking, Versionierung und Modellverwaltung (z. B. über Fabric Machine Learning / ML-Flows) sowie auf Lifecycle-Management bis zur Bereitstellung.

Wie gelingt Data Science mit Microsoft Fabric bis in Power BI?

Data Science mit Microsoft Fabric kann Ergebnisse nahtlos in Power BI bereitstellen – etwa durch Einbettung von ML-Ergebnissen in Dashboards oder über R-/Python-Visuals für interaktive Analysen.