Microsoft Fabric: Eine All-in-One-Datenlösung mit KI-Unterstützung

Microsoft Fabric ist eine SaaS-Datenplattform, die Datenintegration, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Echtzeitanalyse und Business Intelligence in einer einzigen Umgebung zusammenführt. Alle Komponenten arbeiten auf OneLake, einem gemeinsamen Speicher im offenen Delta-Parquet-Format. Microsoft hat Fabric 2023 eingeführt.

Genau das bietet Microsoft Fabric.

Was ist Microsoft Fabric?

Logo Microsoft Fabric

 

Microsoft Fabric in einem Satz  

Microsoft Fabric ist eine All-in-One-Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, das Potential ihrer Daten voll auszuschöpfen. Dabei stehen auch KI, respektive Machine Learning Features, zur Verfügung, um aus den Daten tiefergreifende Erkenntnisse gewinnen zu können.

Die End-to-End-Plattform bietet Datenintegration, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Echtzeitanalysen und Business Intelligence – alles Cloud-basiert auf einer Data Lake-zentrierten SaaS-Lösung.  

Wie sich Fabric von Power BI und Azure Synapse unterscheidet

Power BI ist eine von mehreren Workloads innerhalb von Microsoft Fabric und bleibt auch eigenständig nutzbar. Wer heute Power BI einsetzt, nutzt damit noch kein Fabric.

Azure Synapse Analytics deckt einen Teil dessen ab, was Fabric heute leistet — allerdings als Sammlung einzeln zu konfigurierender Azure-Dienste. Fabric fasst diese Fähigkeiten zu einem SaaS-Angebot zusammen: gemeinsamer Speicher, gemeinsame Governance, gemeinsame Kapazität. Für neue Vorhaben ist Fabric der Weg, den Microsoft vorzeichnet.

Aus welchen Komponenten besteht Microsoft Fabric?

Komponenten Microsoft Fabric | Informatec

 

Microsoft Fabric bündelt mehrere Workloads auf einem gemeinsamen Fundament. Alle greifen auf denselben Speicher zu und teilen sich dieselbe Kapazität, Governance und Berechtigungslogik.

  • OneLake - das Fundament

    OneLake ist der zentrale Data Lake, auf dem alle Fabric-Workloads arbeiten. Er basiert auf Azure Data Lake Storage Gen2 und speichert Daten im offenen Delta-Parquet-Format. Jede Organisation hat genau einen OneLake — Daten werden einmal abgelegt und von allen Workloads gelesen, statt für jedes Werkzeug kopiert zu werden. Über Shortcuts lassen sich zusätzlich Daten aus anderen Speicherorten einbinden, ohne sie zu verschieben.

  • Power BI

    Power BI dient zur Analyse und Visualisierung von Unternehmensdaten.

    Damit können interaktive Berichte, Dashboards und Datenmodelle erstellt und innerhalb einer Organisation bereitgestellt werden. KI- und Copilot-Funktionen unterstützen zusätzlich bei der Analyse.

  • Databases

    Databases stellt operative und transaktionale Datenbanken innerhalb von Microsoft Fabric bereit.

    Dazu gehören unter anderem SQL Database und Cosmos DB. Daten aus diesen Systemen können direkt mit den analytischen Funktionen von Fabric verbunden werden.

  • Data Factory

    Data Factory ist die Datenintegrationsschicht: Daten aufnehmen, aufbereiten und transformieren. Über 200 native Konnektoren und die aus Excel und Power BI bekannte Power-Query-Oberfläche senken die Einstiegshürde deutlich.

  • Branchenlösungen

    Fabric enthält branchenspezifische Datenlösungen, die auf typische Anforderungen einzelner Branchen zugeschnitten sind - etwa vorkonfigurierte Datenmodelle und Verarbeitungsstrecken für das Gesundheitswesen oder den Handel.

  • Real-Time Intelligence

    Real-Time Intelligence verarbeitet Daten, während sie entstehen: IoT-Sensordaten, Anwendungslogs, Klickströme. Die Workload deckt Aufnahme, Abfrage, Visualisierung und automatisierte Reaktionen auf definierte Ereignisse ab. Die frühere Workload Real-Time Analytics und der Data Activator sind hierin aufgegangen.

  • Data Engineering

    Data Engineering dient zur Verarbeitung und Aufbereitung großer Datenmengen.

    Data Engineers können Daten beispielsweise mit Apache Spark, Python, SQL und Notebooks transformieren und für weitere Analysen vorbereiten.

  • Data Science

    Data Science stellt Werkzeuge für Machine Learning, KI und erweiterte Datenanalysen bereit.

    Mit Python, Spark und Notebooks können Daten untersucht sowie Machine-Learning-Modelle entwickelt, getestet und eingesetzt werden.

  • Data Warehouse

    Data Warehouse dient zur Speicherung und Analyse strukturierter Daten.

    Die Daten können mit bekannten SQL-Abfragen verarbeitet und beispielsweise für Berichte, Analysen und Power BI bereitgestellt werden. 

  • Fabric IQ

    Fabric IQ vereinheitlicht die fachliche Semantik über Daten, Modelle und Systeme hinweg. Dazu gehören Ontologie-Elemente, Fabric Graph, Datenagenten, Operations-Agenten und semantische Modelle. Die Workload befindet sich in der Vorschauphase und sollte in produktiven Vorhaben mit entsprechender Vorsicht eingeplant werden.

  • Copilot

    Copilot ist kein eigener Workload, sondern ein plattformweiter Dienst: KI-Unterstützung, die in die einzelnen Fabric-Workloads eingebettet ist — etwa zum Erzeugen von Abfragen, Transformationen oder Berichtsinhalten in natürlicher Sprache.

Welche Vorteile bietet Microsoft Fabric?

  • VorteilWas das konkret bedeutetBesonders relevant für
    Eine Plattform statt vieler WerkzeugeDatenintegration, Speicherung, Analyse und Reporting in einer Umgebung, ohne Schnittstellen zwischen getrennten ProduktenOrganisationen mit gewachsener, fragmentierter BI-Landschaft
    OneLake als gemeinsamer SpeicherDaten liegen einmal im offenen Delta-Parquet-Format und werden von allen Workloads gelesen, statt kopiert zu werdenTeams, die heute mehrfach dieselben Daten vorhalten
    SaaS statt InfrastrukturKeine Server, keine Cluster-Verwaltung; Kapazität wird gebucht, nicht betriebenTeams ohne dediziertes Plattform-Engineering
    Enge Power-BI-IntegrationBerichte greifen direkt auf die Daten in OneLake zuBestehende Power-BI-Landschaften
    Durchgängige GovernanceBerechtigungen, Datenherkunft und Klassifizierung gelten plattformweitRegulierte Branchen, Gesundheitswesen, öffentliche Hand
    Grundlage für KI-AnwendungenAufbereitete, dokumentierte Daten als Basis für Copilot, RAG und Machine LearningOrganisationen mit konkreten KI-Vorhaben

Einführung in Microsoft Fabric

Microsoft Fabric im Vergleich

Fabric, Databricks und Snowflake lösen ähnliche Probleme mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Die Wahl hängt weniger von der Technologie ab als davon, welche Kompetenzen im Haus vorhanden sind und wo die Daten heute liegen.

  •  Microsoft FabricDatabricksSnowflakeAzure Synapse
    ModellSaaS, integrierte SuiteLakehouse-Plattform, PaaSCloud Data WarehouseSammlung von Azure-Diensten
    SpeicherOneLake, Delta ParquetDelta Lakeproprietär, offene Formate unterstütztAzure Data Lake Storage
    LizenzmodellKapazität (F-SKU)Verbrauch (DBU)Verbrauch (Credits)pro Dienst
    BI-IntegrationPower BI nativ enthaltenüber Drittanbieterüber DrittanbieterPower BI-Anbindung
    StärkeIntegration, niedrige Einstiegshürde, Microsoft-ÖkosystemData Engineering und ML bei sehr grossen DatenmengenData Sharing, Cloud-Neutralitätbestehende Azure-Landschaften
    Einstiegshürdeniedrighochmittelmittel bis hoch
    Typischer AnlassKonsolidierung einer gewachsenen BI-LandschaftML-Plattform für Data-Science-Teamsplattformübergreifendes Data Warehousebestehende Synapse-Nutzung

Was kostet Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric wird kapazitätsbasiert lizenziert. Sie buchen eine Kapazität mit einer festgelegten Rechenleistung, die von allen Workloads gemeinsam genutzt wird - nicht pro Nutzer und nicht pro Dienst.

  • Das Kapazitätsmodell (F-SKUs)

    Fabric-Kapazitäten heissen F-SKUs und sind nach ihrer Grösse benannt: F2, F4, F8 und so weiter bis F2048. Sie lassen sich als Pay-as-you-go buchen - stundenweise abgerechnet und jederzeit pausierbar - oder als reservierte Kapazität mit Laufzeitrabatt. Dazu kommen die Speicherkosten für OneLake sowie, je nach Nutzungsart, Power-BI-Nutzerlizenzen.

    Die aktuellen Preise veröffentlicht Microsoft in der offiziellen Preisübersicht. Sie unterscheiden sich je nach Azure-Region.

  • Was eine Capacity Unit ist

    Eine Capacity Unit (CU) ist die Recheneinheit, in der die Leistung einer Fabric-Kapazität gemessen wird. Die SKU-Bezeichnung nennt die Anzahl: F2 stellt zwei Capacity Units bereit, F64 entsprechend 64. Alle Workloads einer Umgebung teilen sich diese Kapazität - eine rechenintensive Datenaufbereitung kann deshalb die Berichte ausbremsen, wenn die Kapazität zu knapp bemessen ist.

  • Kostentreiber, die Unternehmen unterschätzen

    Drei Punkte verursachen in der Praxis die meisten Überraschungen:

    Die Kapazitätsdimensionierung. Zu klein gewählt bremst sie, zu gross gewählt kostet sie dauerhaft. Ohne Lasttest im Proof of Concept ist die Schätzung Glückssache.

    Ungenutzt laufende Kapazitäten. Pay-as-you-go-Kapazitäten kosten auch dann, wenn nichts läuft - sofern sie nicht pausiert werden. Ein Automatismus für Nacht- und Wochenendbetrieb amortisiert sich schnell.

    Power-BI-Lizenzen. Ab einer bestimmten Kapazitätsgrösse können Berichte auch von Nutzern ohne eigene Pro-Lizenz konsumiert werden. Unterhalb dieser Schwelle bleiben die Nutzerlizenzen erforderlich - das verschiebt die Wirtschaftlichkeitsrechnung erheblich.

Für wen eignet sich Microsoft Fabric - und für wen nicht?

  • Fabric passt gut, wenn:

    • Ihre Datenaufbereitung heute über mehrere getrennte Werkzeuge läuft und Sie konsolidieren wollen
    • Power BI bereits im Einsatz ist und die Datenaufbereitung dahinter unübersichtlich geworden ist
    • Ihre Organisation im Microsoft-Ökosystem arbeitet (Entra ID, Microsoft 365, Azure)
    • Sie eine Datengrundlage für KI-Anwendungen brauchen, aber kein eigenes Plattform-Engineering-Team haben
    • Governance und Nachvollziehbarkeit plattformweit gelten sollen

  • Fabric passt weniger gut, wenn:

    • Sie bewusst cloudneutral bleiben oder Multi-Cloud-Strategien verfolgen
    • Ihr Schwerpunkt auf sehr grossen Machine-Learning-Workloads liegt, für die spezialisierte Plattformen mehr Kontrolle bieten
    • Ihre Datenmengen und Anforderungen so klein sind, dass eine einzelne Datenbank mit Power BI genügt
    • regulatorische Vorgaben eine Datenhaltung ausserhalb der verfügbaren Fabric-Regionen erfordern

Wie starte ich mit Microsoft Fabric?

Für einen ersten Eindruck genügt die kostenlose Testversion von Microsoft: Sie stellt eine Testkapazität bereit, mit der sich die Workloads ohne Kostenrisiko ausprobieren lassen.

Für eine produktive Einführung ist die Reihenfolge eine andere. Bewährt hat sich, mit einer Bestandsaufnahme der bestehenden Datenlandschaft zu beginnen, daraus eine Zielarchitektur abzuleiten und zunächst einen einzigen Business Case als MVP umzusetzen - bevor die Plattform breit ausgerollt wird. Dieses Vorgehen hält Risiko und Anfangsinvestition klein und liefert früh ein belastbares Ergebnis.

Microsoft Fabric Beratung und Implementierung

Häufige Fragen zu Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist eine SaaS-Analyseplattform, die den gesamten Datenworkflow abdeckt - von der Datenaufnahme über Transformation und Echtzeitverarbeitung bis zu Analyse und Reporting. Alle Workloads arbeiten auf einem gemeinsamen Compute- und Speichermodell, mit OneLake als zentralem Data Lake im offenen Delta-Parquet-Format. Microsoft hat Fabric 2023 eingeführt.

Nein. Power BI ist eine von mehreren Workloads innerhalb von Microsoft Fabric. Fabric umfasst zusätzlich Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Intelligence, Databases und Fabric IQ. Power BI bleibt weiterhin auch eigenständig nutzbar - wer heute Power BI einsetzt, nutzt damit noch kein Fabric.

Mehr zu Microsoft Power BI

Nicht zwingend. Fabric lohnt sich, wenn Datenaufbereitung, Speicherung und Analyse heute über mehrere getrennte Werkzeuge laufen und Sie diese Landschaft konsolidieren wollen. Wer Power BI ausschliesslich für Reporting auf bereits aufbereiteten Datenquellen nutzt, kann ohne Fabric weiterarbeiten. Der Nutzen entsteht mit der Komplexität dahinter, nicht mit der Anzahl der Berichte.

Microsoft Fabric ist ein eigenständiges SaaS-Angebot mit eigenem Portal, wird aber über Azure-Kapazitäten abgerechnet und integriert sich eng mit Azure-Diensten wie Azure Machine Learning und Microsoft Purview. Technisch baut OneLake auf Azure Data Lake Storage Gen2 auf. Fabric ist damit kein Azure-Dienst im klassischen Sinn, aber fest im Azure-Ökosystem verankert.

Microsoft Fabric wird kapazitätsbasiert lizenziert, nicht pro Nutzer. Sie buchen eine Kapazität (F-SKU) mit festgelegter Rechenleistung, die sich alle Workloads teilen - wahlweise als Pay-as-you-go mit stundenweiser Abrechnung und der Möglichkeit zu pausieren, oder als reservierte Kapazität mit Laufzeitrabatt. Dazu kommen Speicherkosten für OneLake und, je nach Nutzungsart, Power-BI-Lizenzen. Die aktuellen Preise veröffentlicht Microsoft in seiner offiziellen Preisübersicht.

Microsoft stellt eine kostenlose Testversion mit einer 60-Tage-Testkapazität bereit, mit der sich die Fabric-Workloads ohne Kostenrisiko ausprobieren lassen. Für den produktiven Einsatz ist eine kostenpflichtige Kapazität erforderlich. Wer bereits Power BI nutzt, kann Berichte weiterhin über die bestehenden Power-BI-Lizenzen konsumieren - die übrigen Fabric-Workloads setzen jedoch eine Kapazität voraus.

Eine Capacity Unit (CU) ist die Recheneinheit, in der die Leistung einer Fabric-Kapazität gemessen wird. Die SKU-Bezeichnung nennt die Anzahl: F2 stellt zwei Capacity Units bereit, F64 entsprechend 64. Alle Workloads einer Umgebung teilen sich diese Kapazität  - eine rechenintensive Datenaufbereitung kann deshalb Berichte ausbremsen, wenn die Kapazität zu knapp bemessen ist.

Fabric enthält einen Data Lake, ist aber deutlich mehr als das. Die Speicherebene heisst OneLake, basiert auf Azure Data Lake Storage Gen2 und nutzt das offene Delta-Parquet-Format. Darüber liegen die Analyse-Workloads von der Datenintegration bis zur Visualisierung. Jede Organisation hat genau einen OneLake - Daten werden einmal abgelegt und von allen Workloads gelesen.

Fabric ist eine integrierte SaaS-Suite mit nativer Power-BI-Anbindung und niedriger Einstiegshürde, lizenziert über Kapazitäten. Databricks ist stärker auf Data Engineering und Machine Learning bei sehr grossen Datenmengen ausgerichtet und wird nach Verbrauch abgerechnet. Snowflake positioniert sich cloudneutral als Data-Warehouse-Plattform mit ausgeprägtem Data Sharing. Die Wahl hängt in der Praxis weniger von der Technologie ab als von den im Haus vorhandenen Kompetenzen.

Über die Data Factory in Microsoft Fabric stehen Konnektoren für SAP HANA, SAP BW und SAP-Tabellen zur Verfügung. Bei hohen Datenvolumen oder wenn nur Änderungen übertragen werden sollen, kommen häufig zusätzliche Werkzeuge zum Einsatz. Welcher Weg passt, hängt von SAP-Version, Lizenzierung und der geforderten Aktualisierungsfrequenz ab.

Mehr zu SAP Beratung

Microsoft hat Fabric im Mai 2023 vorgestellt und im November 2023 allgemein verfügbar gemacht. Seitdem entwickelt Microsoft die Plattform laufend weiter: Workloads werden ergänzt, umbenannt oder zusammengeführt. Jüngere Beispiele sind die neue Workload Fabric IQ sowie die Zusammenführung von Real-Time Analytics und Data Activator zu Real-Time Intelligence.

Microsoft bietet zwei rollenbasierte Fabric-Zertifizierungen an: DP-600 zum Fabric Analytics Engineer Associate mit Schwerpunkt auf Semantikmodellen, Datenaufbereitung und Analyse, sowie DP-700 zum Fabric Data Engineer Associate mit Schwerpunkt auf Datenintegration und -verarbeitung. Informatec ist Microsoft Certified Training Partner und führt Schulungen mit zertifizierten Trainern durch.

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Der Data Activator existiert nicht mehr als eigenständige Komponente. Seine Funktionen  - das Überwachen von Datenströmen und das automatische Auslösen von Aktionen bei definierten Bedingungen - sind in die Workload Real-Time Intelligence übergegangen. Ebenso wurde die frühere Workload Real-Time Analytics in Real-Time Intelligence umbenannt.

Aktualisiert: 01.09.2026