Microsoft Fabric richtig einführen.
Fabric bringt Lakehouse, Pipelines und Power BI auf eine Plattform. Wir führen es so ein, dass Datenmodelle und Berichte auch in zwei Jahren noch wartbar sind – zertifiziert, mit Projekterfahrung aus Mittelstand und Konzern.
Wann Fabric die richtige Wahl ist.
Power-BI-Team im Microsoft-Umfeld
Microsoft 365, Entra ID und Power BI sind gesetzt, das Team kennt Power Query und DAX. Fabric ergänzt Lakehouse, Pipelines und OneLake ohne Bruch in der Werkzeugwelt.
Reporting aus Excel und Access
Monatsberichte aus Exportdateien, Makros und Kopien. Fabric löst das durch nachvollziehbare Ladeprozesse und ein Datenmodell ab, das alle Berichte speist.
Gewachsene Data-Factory- und Synapse-Strecken
Viele Pipelines, wenig Überblick. Wir konsolidieren in Fabric, dokumentieren und schulen das Team, das die Plattform danach betreibt.
Und wann eher Databricks? Bei komplexen Engineering-Workloads, mehreren Clouds oder vielen Teams auf großen Datenmengen – mehr dazu unter Databricks-Beratung. Oft ist auch die Kombination richtig.
Wobei wir mit Microsoft Fabric helfen.
Einführung und Struktur
Workspaces, Kapazitäten, Domänen und Berechtigungen so anlegen, dass sie mit dem Unternehmen wachsen.
- Workspace- und Domänenkonzept
- Kapazitätsplanung und Kostenrahmen
- Berechtigungen und Freigabeprozesse
Lakehouse und Warehouse
OneLake als gemeinsamer Speicher, Delta-Tabellen in Medallion-Struktur, Warehouse dort, wo SQL-Teams arbeiten.
- Bronze, Silver, Gold in Fabric
- Historisierung und Merge-Logik
- Shortcuts statt Kopien
Pipelines und Orchestrierung
Ladeprozesse mit Data Factory in Fabric, Notebooks und Dataflows – mit Zeitplänen, Abhängigkeiten und Fehlerbehandlung.
- Anbindung von ERP, CRM, Dateien und APIs
- Orchestrierung und Monitoring
- Wiederanlauf ohne Handarbeit
Power BI und Direct Lake
Semantische Modelle direkt auf dem Lakehouse, ohne Import-Kopien, mit klaren Kennzahlendefinitionen.
- Semantic Models und Berichtsarchitektur
- Direct Lake, wo es trägt – Import, wo nötig
- Kennzahlen einmal definiert, überall gleich
Datenqualität und Governance
Regeln und Tests in den Ladeprozessen, Dokumentation, die Fachbereiche lesen können.
- Qualitätsregeln und Prüfungen
- Dokumentation von Quellen und Kennzahlen
- Verantwortlichkeiten je Domäne
Migration und Enablement
Von Excel, Azure Data Factory oder Synapse nach Fabric – und Schulung des Teams, das die Plattform danach betreibt.
- Bestandsaufnahme und Migrationsplan
- Strukturierte Schulungen für Entwickler und Fachbereiche
- Übergabe mit Dokumentation
Zertifiziert für Fabric und Azure.
Zwei Microsoft-Zertifizierungen
- Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate (DP-600)
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203)
Für Hybrid-Szenarien
- Databricks-Partner (Partnerstufe Bronze)
- Databricks Certified Data Engineer Professional und zwei weitere Databricks-Zertifizierungen
Alle Nachweise mit exakten Bezeichnungen stehen auf der Seite Über uns.
Fabric in drei Projekten.
Fabric statt Excel-Reporting
ETL-Pipelines in Microsoft Fabric mit Datenmodellierung und Orchestrierung, Konsolidierung heterogener Quellen, Ladeprozesse über Lakehouse- und Warehouse-Komponenten, Datenqualität und Governance.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Microsoft Fabric: Lakehouse, Warehouse, Pipelines
- Power BI
Cloud-Migration mit Enablement
Unterstützung bei Migration und Neukonzeption der Datenverarbeitung, strukturierte Schulung zu Azure Data Factory, Data Flows, Logic Apps und Azure DevOps, Beantwortung von Architektur- und Umsetzungsfragen.
- Rolle: Berater, Data Engineer
- Microsoft Fabric, Azure Data Factory
- Logic Apps, Azure DevOps
Redesign als Data Mesh
Analyse der bestehenden Datenprozesse und Infrastruktur, Konzeption und Umsetzung einer Data-Mesh-Architektur mit Databricks und Fabric, Abstimmung von Domänenschnitten mit den Fachbereichen.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Azure, Databricks, Microsoft Fabric
- Data Mesh
Kundennamen nennen wir nicht. Alle Projekte finden Sie auf der Seite Über uns.
Fabric und Databricks zusammen.
Delta-Tabellen sind die gemeinsame Basis: Databricks übernimmt das Engineering, Fabric mit OneLake und Power BI das Reporting – ohne doppelte Datenhaltung. In einem Windenergie-Konzern haben wir beide Plattformen in einer Data-Mesh-Architektur kombiniert.
So beginnt die Zusammenarbeit.
Erstgespräch
30 Minuten: Welche Berichte brauchen Sie, woher kommen die Daten, wer arbeitet damit? Danach wissen beide Seiten, ob Fabric passt.
Zielbild und Plan
Workspace-Struktur, Datenmodell und Migrationsplan mit Alternativen, Risiken und Kosten – Sie entscheiden auf Basis von Fakten.
Umsetzung mit Ihrem Team
Aufbau in Etappen, erste Berichte früh produktiv, Schulung nebenbei. Code, Dokumentation und Wissen gehören Ihnen.
Häufige Fragen zu Microsoft Fabric
Brauchen wir Fabric, wenn wir Power BI schon haben?
Nicht zwingend. Wenn Ihre Berichte aus wenigen, sauberen Quellen kommen, reicht Power BI mit Import oft aus. Fabric lohnt sich, sobald Ladeprozesse, Historisierung und mehrere Datenquellen dazukommen – dann ersetzt es Excel-Vorstufen, Skripte und Kopien durch eine Plattform.
Können wir unser Excel-Reporting ablösen?
Ja. Wir nehmen die bestehenden Berichte als Vorlage, bauen die Ladeprozesse und ein Datenmodell in Fabric und stellen die Berichte in Power BI nach. Die Fachbereiche prüfen parallel, bis die Zahlen übereinstimmen. So haben wir es für ein Lebensmittel-Franchise umgesetzt.
Microsoft Fabric oder Databricks?
Fabric ist meist der schnellere Einstieg für Power-BI-orientierte Teams im Microsoft-Umfeld, Databricks die robustere Wahl für komplexe Engineering-Workloads und mehrere Clouds. Wir prüfen beides für Ihren Fall – auch die Kombination.
Migrieren Sie Azure Data Factory oder Synapse nach Fabric?
Ja. Wir nehmen die bestehenden Pipelines auf, konsolidieren sie in Fabric und schulen Ihr Team dabei. Bei einem Messdienstleister haben wir Migration und Neukonzeption der Datenverarbeitung mit strukturierten Schulungen zu Data Factory, Data Flows, Logic Apps und Azure DevOps begleitet.
Was kostet Microsoft Fabric?
Fabric wird von Microsoft als Kapazität lizenziert; die passende Größe hängt von Datenmenge, Aktualisierungsfrequenz und Nutzerzahl ab. Wir helfen bei der Dimensionierung. Unsere Beratung rechnen wir nach Aufwand ab, den Satz kennen Sie vorab.
Arbeiten Sie mit unserem internen Team?
Ja, bevorzugt. Wir bauen gemeinsam auf, dokumentieren und übergeben, damit Ihr Team die Plattform ohne uns weiterentwickeln kann. Auf Wunsch übernehmen wir auch die Projektverantwortung.
Erstgespräch
Reden wir über Ihr Reporting.
30 Minuten, um zu klären, ob Fabric der richtige Weg ist und was zuerst ansteht.