FIT FOR FABRIC

Microsoft Fabric verstehen  

strukturiert entscheiden – smart migrieren

KOSTENFREIES ERSTGESPRÄCH
Laden eure Power BI-Reports langsam oder Refreshes dauern zu lange?
Ja: Fabric kann Datenhaltung und Verarbeitung stärker entkoppeln und Modelle wiederverwenden – das erleichtert Performance-Optimierung und Skalierung.

Nein: Heute kein Problem. Aber mit steigender Datenmenge und mehr Nutzern kann es kippen. Fabric bietet euch einen Skalierungspfad, wenn’s soweit ist.
Nutzt ihr mehrere Tools für ETL/ML/Automation (ADF, Databricks, Power Automate, Scripts)?
Ja: Fabric kann Datenintegration, Aufbereitung und BI in einer Plattform bündeln. Das reduziert Tool-Brüche und Übergaben.

Nein: Schlank ist gut, aber ein einheitliches Tooling spart später Aufwand. Fabric kann auch schrittweise und nur dort eingeführt werden, wo es Mehrwert bringt.
Fehlt euch eine zentrale, wiederverwendbare Datenbasis?
Ja: OneLake plus geteilte Datenmodelle (Semantic Models) unterstützen eine „Single Source of Truth“ und reduzieren doppelte Logik und Pflegeaufwand.

Nein: Sehr gut! Achtet nur darauf, dass Standards (Ownership, Namenskonventionen, Wiederverwendung) mitwachsen; damit es bei neuen Use Cases nicht auseinanderläuft
Werden Governance, Rechte & Compliance zunehmend komplex?

Ja: Fabric nutzt AAD-basierte Rollen und Berechtigungen auf Artefakt-Ebene und kann mit Purview zentraler unterstützt werden.


Nein: Auch kleine Teams profitieren von klaren Regeln. Ihr könnt mit leichten Policies starten und später gezielt ausbauen.

Braucht ihr Echtzeit- oder Event-getriebene Auswertungen/Alerts?

Ja: Mit Real-Time Intelligence/Activator lassen sich Events, Trigger und Alerts näher an den Daten umsetzen.


Nein: Kein Thema, aber Anforderungen kommen oft plötzlich (z. B. Operations, IoT, Fraud, Vertrieb). Fabric kann dann ohne Plattformwechsel nachziehen.

Überfordern euch viele Datenquellen/ETL-Strecken, sodass ihr immer weniger Überblick habt, wo Daten herkommen und was wovon abhängt?

Ja: Fabric kann eine zentralere Sicht auf Datenartefakte und Abhängigkeiten unterstützen (z. B. über Lineage/Metadaten) – so werden Impact-Analysen und Ursachenfindung schneller.


Nein: Sehr gut! Behaltet nur im Blick, dass mit jeder neuen Quelle und jedem neuen Dataset der Überblick kippen kann. Ein leichtgewichtiges Lineage-/Doku-Setup verhindert späteres „Daten-Spaghetti“.

Wollt ihr KI in Data/BI-Prozessen produktiv nutzen?

Ja: Copilot kann in Fabric bei DAX, Power Query, Pipelines und Dokumentation unterstützen (je nach Lizenz/Setup).


Nein: Völlig ok – aber wenn KI später relevant wird, ist ein sicherer Testpfad Gold wert, statt „mal eben“ im Live-System zu starten.

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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.

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