FIT FOR FABRIC
Microsoft Fabric verstehen
strukturiert entscheiden – smart migrieren
Wie weit bist du mit Microsoft Fabric?
Ob du gerade erst startest oder deine bestehende Fabric-Umgebung gezielt weiterentwickeln möchtest: Unsere Pakete bieten den passenden Einstieg und den nächsten sinnvollen Ausbauschritt. Immer inklusive Coaching-Ansatz für nachhaltige Ergebnisse.
Starter
Für alle, die mit Microsoft Fabric schnell und strukturiert loslegen und zügig erste greifbare Ergebnisse erzielen möchten.
Für alle, die Microsoft Fabric bereits nutzen und ihre Umgebung gezielt in Richtung Struktur, Security, Performance oder Data Science weiterentwickeln möchten.
Basic
Schneller Proof, ob Fabric bei euch passt
Ziel:
Lauffähiger Fabric-POC inkl. erstem Report und validierten Kennzahlen als Grundlage für weitere Use Cases.
Scope:
1 App
1 Datenquelle
1 einfaches Datenmodell
1 Report (bis 2 Seiten)
Hinweis: Keine vollständige Produktivsetzung.
Intermediate
Solide Startbasis mit mehr Scope
Ziel:
Ein umgesetzter Use Case inkl. wiederverwendbarer Struktur, Datenbasis und Report als Grundlage für weitere Anwendungen.
Scope:
1 App
bis zu 2 Datenquellen
1 Report (bis 5 Seiten)
Hinweis: Keine umfassende Governance-/Security-Einführung.
Custom: Auf Anfrage
Skalierbarer Einstieg für mehrere Teams
Ziel:
Individuelles Fabric-Setup inkl. abgestimmtem Scope, Architektur und Aufwandsschätzung.
Scope:
Nach Bedarf (z. B. mehrere Apps, komplexe Datenlandschaften oder organisatorische Strukturen).
Hinweis: Keine umfassende Governance-/Security-Einführung.
Health Check - Infrastruktur
Infrastruktur aufräumen & standardisieren
Ziel:
Dokumentierte IST-Aufnahme der Infrastruktur mit konkreten Handlungsempfehlungen – plus Umsetzung.
Scope:
Bis zu 2 Arbeitsbereiche (inkl. Struktur/Artefakte) und bis zu 2 Pipelines/Dataflows als Standard-Setup.
Hinweis: Keine Analyse oder Optimierung einzelner Apps/Reports oder vollständige Neu-Architektur der gesamten Datenlandschaft.
Health Check - Application
Reports analysieren & Potenziale identifizieren
Ziel:
Dokumentierte IST-Aufnahme der Reports mit konkreten Handlungsempfehlungen zur Performance- und Modelloptimierung sowie Aufwandsschätzung für mögliche Verbesserungen.
Scope:
Analyse von bis zu 2 Reports inkl. Review von Datenmodell, DAX, Visualisierung und Interaktionen (Backend, Frontend).
Hinweis: Keine Umsetzung der Handlungsempfehlungen.
Security
Governance sauber aufsetzen
Ziel:
Rollen-/Zugriffskonzept inkl. Umsetzung der Berechtigungen für Teams und Datenprodukte.
Scope:
Bis zu 2 Workspaces inkl. Rollenmodell + Berechtigungen für bis zu 3 Nutzergruppen/Rollen (z. B. Admin/Builder/Viewer).
Hinweis: Keine unternehmensweite Identity-/Entra-Strukturierung oder komplette Purview/Compliance-Einführung.
Data Science
KI-Use Case mit erstem Output erstellen
Ziel:
Ein validierter KI-Prototyp (z. B. Forecast oder Klassifikation) als Entscheidungsgrundlage für den Fachbereich und Basis für eine mögliche Produktivsetzung.
Scope:
1 definierter KI-Use Case inkl. Integration ins Reporting/BI.
Hinweis: Keine vollständige Produktivsetzung.
Nicht alles gefunden?
Kein Problem: Neben den Paketen beraten wir euch auch zu individuellen Anforderungen und ergänzen bei Bedarf passende Bausteine.
• Power BI Training → zu unseren Trainings
• Migration bestehender BI-Lösungen (z. B. Qlik, Tableau, SSRS → Fabric)
• Copilot / AI-Readiness & Umsetzungsideen
• Weitere Bausteine nach Bedarf (individuell kombinierbar)
Das vorliegende Angebot basiert auf den zum Zeitpunkt der Angebotserstellung verfügbaren Informationen sowie den vom Auftraggeber bereitgestellten Anforderungen und Angaben zur Systemlandschaft.
Der angebotene Festpreis steht unter dem Vorbehalt einer fachlichen und technischen Prüfung der Detailanforderungen, der bestehenden Systemumgebung sowie relevanter Schnittstellen und Abhängigkeiten vor Beauftragung.
Ergeben sich im Rahmen der Prüfung wesentliche Abweichungen von den zugrunde gelegten Annahmen oder zusätzlicher Aufwand, behält sich der Auftragnehmer vor, die Leistungen nicht zu dem genannten Festpreis zu erbringen. In diesem Fall wird dem Auftraggeber ein angepasstes bzw. gesondertes Angebot auf Basis der geprüften Rahmenbedingungen unterbreitet.
Für die Leistungserbringung nach Beauftragung ist erforderlich, dass die für die Umsetzung notwendigen Zugänge, Zugriffe, Informationen, Freigaben und Ansprechpartner seitens des Auftraggebers rechtzeitig bereitgestellt werden.
Alles auf einen Blick: Das ist Microsoft Fabric
Microsoft Fabric Dataflows Gen2 –
Transformationen dort, wo sie hingehören
Daten aufzubereiten bedeutet oft: große Datenmengen bewegen, Rechenressourcen blockieren und lange warten. Mit Dataflows Gen2 ändert sich das – Transformationen laufen direkt in der Quelle, dank Query Folding ohne unnötige Kopien.
Über eine visuelle, No-Code-Oberfläche filterst, kombinierst und modellierst Du Daten genau so, wie Du sie für die Analyse brauchst. Änderungen sind transparent, wiederverwendbar und zentral dokumentiert.
Ob als einmaliger Prozess oder als wiederkehrende Routine: Dataflows Gen2 bringen saubere, aktuelle Daten ins Lakehouse – und das effizienter als je zuvor.
Microsoft Fabric Lineage –
Transparenz vom Ursprung bis zum Report
Wer nutzt welche Daten? Was passiert, wenn sich ein Feld ändert? Ohne Übersicht ist das schwer zu beantworten – und Änderungen werden zum Risiko. Fabric Lineage löst genau dieses Problem.
Die visuelle End-to-End-Datenherkunft zeigt den kompletten Fluss: von der Quelle über Transformationen bis zu Berichten. Jeder Knoten ist interaktiv und bietet direkten Zugriff auf Metadaten, Abhängigkeiten und Auswirkungen.
So gewinnst du volle Transparenz, reduzierst Risiken und kannst Änderungen sicher planen – ohne Rätselraten.
Microsoft Fabric Notebooks –
Analyse und Code in einem Flow
Zwischen Datenvorbereitung, Analyse und Visualisierung springen zu müssen, kostet Zeit und Fokus. Fabric Notebooks vereinen alles in einer flexiblen Arbeitsumgebung.
Mit Python, Spark oder SQL analysierst Du Daten direkt im Lakehouse, erstellst Modelle oder bereitest Datensätze auf. Ergebnisse erscheinen sofort – als Tabelle, Chart oder interaktive Visualisierung.
Von der ersten Idee bis zum fertigen Datensatz: Notebooks machen Data Science und Engineering nahtlos, reproduzierbar und teamfähig.
Microsoft Fabric Pipelines –
Automatisieren statt klicken
Viele Analyseschritte sind wiederkehrend: Daten laden, bereinigen, anreichern, Reports aktualisieren. Fabric Pipelines machen daraus einen stabilen, automatisierten Prozess.
Per Drag-and-Drop kombinierst Du Dataflows, Notebooks, Data Movement oder Refreshes zu einem Workflow – manuell startbar, zeitgesteuert oder ereignisbasiert. Jeder Schritt ist transparent, jeder Lauf nachvollziehbar.
So werden einmalige Aufgaben zu zuverlässigen Prozessen, die ohne manuelles Eingreifen laufen – und Dein Team behält den Fokus auf die Analyse.
Microsoft Fabric Direct Lake –
Echtzeitgefühl bei großen Daten
Warten, bis ein Import fertig ist? Das war einmal. Direct Lake bringt Delta-Tabellen aus dem OneLake direkt ins Power BI-Modell – ohne zusätzliche Kopien oder Speicherverbrauch.
Berichte laden in Sekunden, auch bei Millionen von Zeilen. Änderungen in den Daten sind sofort im Report sichtbar, ohne nächtliche Refresh-Jobs.
So kombinierst Du die Geschwindigkeit von In-Memory-Analysen mit der Einfachheit eines zentralen Speichers – und bringst Deine Dashboards auf ein neues Level.
Microsoft Fabric Power BI Reports –
Vom Datensatz zur Story
Daten erzählen nur dann eine Geschichte, wenn sie verständlich aufbereitet sind. Power BI in Fabric macht aus Datensätzen aussagekräftige Berichte – interaktiv, visuell und für alle verständlich.
Mit einem breiten Satz an Visuals, Filtern und KPIs baust du Dashboards, die Entscheidungen stützen. Jede Interaktion ist schnell, jede Änderung sofort sichtbar – ob im Browser oder mobil.
So wird aus Datenarbeit Business Value, den Dein Team direkt nutzen kann.
Microsoft Fabric OneLake Shortcuts –
Daten nutzen, wo sie sind
Daten müssen oft erst kopiert werden, bevor man sie analysieren kann – das kostet Zeit und Speicher. OneLake Shortcuts machen Schluss damit.
Sie binden externe Speicher wie AWS S3 oder Azure Data Lake direkt an den OneLake an – ohne physische Kopie, sofort verfügbar für Lakehouse, SQL Endpoint und Power BI.
So reduzierst Du Silos, vermeidest Doppelhaltung und machst externe Daten nahtlos zu einem Teil deiner Fabric-Analysen.