Microsoft Fabric ist die standardmäßige Kurzwahl für Daten- und Analyseleiter geworden, die es leid sind, Lake, Warehouse, Orchestrierung, ML und BI mit brüchigem Klebstoff zusammenzufügen. Wenn Sie Ergebnisse für Finanzen, Betrieb oder kommerzielle Analysen verantworten, lautet die Frage nicht mehr „Was ist Fabric?“, sondern ob es besser zu Ihrem Betriebsmodell, Ihrer Governance-Position und Ihren Kosteneinschränkungen passt als Ihr aktueller Stack.

Dieser Artikel analysiert, wann Fabric eine gute Wahl ist, die Kompromisse im Vergleich zu gängigen Alternativen und was Sie überprüfen sollten, bevor Sie Kapazitäten binden.

Schnelle Antwort: Wählen Sie Microsoft Fabric, wenn Sie eine integrierte Lakehouse-, Warehouse- und BI-Plattform mit erstklassiger Governance, OneLake als einzige Datenbasis und Power BI-Leistung über Direct Lake wünschen. Es reduziert Tool-Vielfalt und Übergaben, beschleunigt die Bereitstellung mit einem einheitlichen UX- und Sicherheitsmodell und zentralisiert Kosten auf Kapazität. Wenn Sie bereits auf Power BI, Microsoft Entra ID (früher Azure AD) und Azure standardisiert haben, wird Fabric wahrscheinlich die Time-to-Value und das Gesamtrisiko senken.

Inhaltsverzeichnis

• Was Microsoft Fabric ist

• Wie es funktioniert (Architektur in einfachem Englisch)

• Wann Fabric sinnvoll ist

• Entscheidungsleitfaden: Fabric vs. gängige Alternativen

• Implementierungsleitfaden

• Leistung, Kapazität und Kosten

• Governance- und Sicherheitsüberlegungen

• Gängige Stolperfallen

• Häufig gestellte Fragen

• Glossar

• Abschluss

Was Microsoft Fabric ist

Microsoft Fabric ist eine End-to-End-Analyseplattform, die Daten-Engineering, Data Science, Echtzeitanalysen, Data Warehousing und Business Intelligence auf einer einzigen Software-as-a-Service-Schicht vereint. Es vereint OneLake (einen einzigen mandantenweiten Data Lake), Lakehouse und Warehouse-Workloads, Data Factory-Pipelines und Notebooks, Echtzeitintelligenz und Power BI für den Verbrauch – alles unter einer einzigen Verwaltungsebene und kapazitätsbasiert lizenziert.

Schlüsselkonzepte, die Ihnen früh begegnen werden:

• OneLake: Zentralspeicher für alle Fabric-Elemente unter Verwendung offener Formate (Delta/Parquet), mit Abkürzungen für virtualisierten Zugriff auf externe Quellen.

• Direct Lake für Power BI: Datensätze fragen Delta Lake-Dateien direkt ab, wodurch Importaktualisierungen entfallen und die Latenz ohne hohe DirectQuery-Kosten reduziert wird.

• Einheitliche Sicherheit und Governance: Fabric authentifiziert sich mit Microsoft Entra ID, unterstützt Elementberechtigungen und integriert sich mit Microsoft Purview (Purview-Hub) für Governance, Katalog und Abstammung unterstützter Elemente.

Wie es funktioniert (Architektur in einfachem Englisch)

Fabric läuft als SaaS-Schicht auf Azure, abstrahiert die Komplexität von Compute und Storage hinter Kapazitäten. Bereitstellung einer F-SKU Fabric-Kapazität und Zuweisung von Arbeitsbereichen für Fabric-Workloads (Pipelines, Spark, SQL-Endpunkte usw.). Power BI-Inhalte können auch auf P-SKU-Kapazitäten ausgeführt werden. Alle Workloads im Rahmen verbrauchen die gemeinsame Kapazität.

Daten befinden sich in OneLake. Lakehouses speichern Daten im Delta-Format; Warehouses bieten einen SQL-Endpunkt mit T-SQL-Semantik für strukturierte Workloads. Power BI-Semantikmodelle können Delta über Direct Lake lesen, wodurch regelmäßige Datenneuladungen vermieden werden; Modelle können in einigen Fällen auf DirectQuery zurückgreifen. Abkürzungen erlauben es Ihnen, externe Daten an Ort und Stelle zu referenzieren, wodurch Kopien reduziert werden.

Governance sitzt oben: zentrale Verwaltung für Regionen, Kapazitäten, Mandanteneinstellungen, Datenverlustprävention und Purview-Integration für Katalogisierung, Abstammung und Richtlinien. Git-Integration unterstützt Dev/Test/Prod-Branching für code-first Assets.

Wann Fabric sinnvoll ist

Fabric ist besonders geeignet, wenn Sie bereits auf Power BI angewiesen sind und den Semantik-/Aktualisierungsengpass beseitigen möchten; wenn Sie verschiedene Azure-Dienste (ADLS, Synapse, Data Factory, Databricks, Power BI) in einem Vertrag und einer Verwaltungsebene konsolidieren; wenn Finanzen und Betrieb vertrauenswürdige, verwaltete Metriken benötigen, mit kurzen Zyklen von Daten bis zur Entscheidung; wenn Sie eine fast unmittelbare Sichtbarkeit ohne komplexe Streaming-Infrastruktur benötigen; und wenn Sie offene Datenformate (Delta/Parquet) bevorzugen, um Vendor-Lock-in zu vermeiden oder mit bestehenden Spark/SQL-Tools zu interagieren.

Es ist möglicherweise weniger ideal, wenn Ihre ML-Plattform und MLOps stark auf nicht Microsoft-basierte Tools standardisiert sind und minimal Power BI verwenden; wenn Sie strenge private Konnektivitätskontrollen über die Standardoptionen hinaus benötigen – überprüfen Sie Trusted workspace access (GA), Fabric Private Link (Mandant GA; Arbeitsbereichsvorschau) und verwaltetes VNET für Spark (Vorschau); oder wenn Ihr Datenbestand klein, stabil und bereits kosteneffizient auf einem einzelnen Warehouse oder einem einfachen ELT + BI-Muster ist.

Entscheidungsleitfaden: Fabric vs. gängige Alternativen

Im Folgenden finden Sie einen pragmatischen Vergleich entlang typischer Entscheidungskriterien. Er ist richtungsweisend; Ihre Prioritäten variieren je nach Team, Prozess und Compliance.

Wenn Sie Power BI im großen Maßstab betreiben oder Ihre Analytik-Lieferkette verschlanken möchten, gewinnt Fabric in der Regel. Wenn Sie bereits massiv in nicht Microsoft BI- und ML-Stacks investiert haben, quantifizieren Sie die Kosten der Neupositionierung.

Implementierungsleitfaden

1. Zielergebnisse und Umfang festlegen

   Definieren Sie zwei oder drei Geschäftsergebnisse (zum Beispiel eine tägliche Margenüberbrückung oder OTIF im Betrieb) und was wahr sein muss, um ihnen zu vertrauen. Entscheiden Sie, ob Sie mit Lakehouse + Direct Lake oder Warehouse + Semantikmodell führen.

2. Kapazitäts- und Arbeitsbereichsstrategie

   Passen Sie eine anfängliche Kapazität für Entwicklung und eine kleinere für die Produktionsanlaufphase an. Ordnen Sie Arbeitsbereiche nach Domänen (Finanzen, Lieferketten, Handel) mit klarer Verantwortung für Eigentümer, Mitwirkende und Konsumenten zu. Sehen Sie sich Lizenzierungsübersicht an.

   Nutzen Sie die Fabric-Kapazität (F-SKU) für Fabric-Workloads; richten Sie Power BI-Arbeitsbereiche, die auf P-SKU angewiesen sind, entsprechend aus.

3. Dateneinbindung und Modellierung

   Etablieren Sie OneLake-Zonen (Landung, Bronze, Silber, Gold) mit Delta als Standard. Nutzen Sie Abkürzungen für Daten, die Sie nicht verschieben können. Wählen Sie entweder ein medaillion-basiertes Lakehouse mit kuratierten Tabellen oder ein Warehouse für stark strukturierte SQL-Anforderungen. Siehe Lakehouse-Übersicht und Warehouse-Übersicht.

4. Semantische Schicht und Verbrauch

   Für Power BI bevorzugen Sie Direct Lake, wo möglich. Kuratieren Sie dünne Berichte basierend auf verwalteten semantischen Modellen. Wenden Sie Zeilen- und Objektsicherheitsstufen konsequent an.

5. DevOps und Governance

   Aktivieren Sie die Git-Integration für Versionierung und Promotion-Flows. Registrieren Sie Assets in Purview, definieren Sie Dateninhaber und -betreuer und implementieren Sie Datenverlustpräventionsrichtlinien. Git-Integration Übersicht.

Leistung, Kapazität und Kosten

• Starten Sie mit der Kapazitätsbasislinie: Instrumentieren Sie Aktualisierungs- und Abfragedauern und überwachen Sie Kapazitätsmetriken, bevor Sie skalieren. Vermeiden Sie es, SKU's aufgrund einer lauten Arbeitslast zu wechseln.

• Optimieren Sie für Direct Lake: Partitionieren Sie große Delta-Tabellen nach Datum oder Geschäftsschlüsseln; komprimieren Sie kleine Dateien; pflegen Sie Z-Order/Clustering, um I/O zu reduzieren.

• Steuern Sie das Workload-Mix: Trennen Sie laute Engineering-Arbeitslasten von kritischen BI-Arbeitsbereichen. Nutzen Sie die Pause/Wiederaufnahme bei Fabric (F-SKU) Kapazitäten für Geschäftsaußerzeit en, wo zulässig.

• Reduzieren Sie Kopien: Verwenden Sie OneLake-Abkürzungen für den domänenübergreifenden Zugriff und eliminieren Sie redundante ETL-Ketten, die Speicher und Aktualisierungsfenster aufblähen.

Governance- und Sicherheitsüberlegungen

• Identität und Zugriff: Verwenden Sie Microsoft Entra-Gruppen und Arbeitsbereichsrollen; erzwingen Sie das Prinzip der minimalen Rechte. Bewahren Sie sensible Datensätze in speziellen Arbeitsbereichen mit klarer Verantwortlichkeit auf.

• Daten schützen: Wenden Sie RLS/OLS auf der semantischen Ebene an (RLS gilt für die Betrachterrolle im Dienst); verwenden Sie Sensitivitätskennzeichnungen und Purview DLP, wo es angebracht ist. Richten Sie sich nach den Purview-Richtlinien.

• Abstammung und Katalogisierung: Registrieren Sie Fabric-Elemente in Purview, kennzeichnen Sie Eigentümer, Kritikalität und Datenklassifizierungen. Überwachen Sie den Abstammungsnachweis von der Quelle bis zu den Berichten.

• Tenant- und Regionenstrategie: Standardisieren Sie frühzeitig Regionen. Konsolidieren Sie Kapazitäten zur Vereinfachung von Operationen, trennen Sie jedoch regulierte Workloads bei Bedarf.

• Änderungskontrolle: Verwenden Sie Git-basiertes CI/CD für code-first Assets; nehmen Sie Freigabelisten für Warehouse-Schemaänderungen und semantische Modelle an.

Gängige Stolperfallen

• Fabric nur als „nur Power BI“ betrachten und nicht in Datenmodellierung und Engineering-Standards investieren.

• Migrating „as-is“ von Legacy-Warehouses ohne Neugestaltung für Delta/Direct Lake-Semantik.

• Unterschätzte Governance; Purview und Eigenverantwortung überspringen und dann unter Druck auffüllen.

• Vermischung von schweren Spark-Jobs und Spitzen-BI in einer Kapazität, was zu unberechenbaren Latenzen führt.

• Ignorieren der Dateilayouts: Fragmentierung kleiner Dateien und fehlende Partitionierung beeinträchtigen die Leistung.

• Übermäßiger Aufbau von Orchestrierungen, wenn Data Factory-Pipelines oder ereignisgesteuerte Muster genügen würden.

• Keine Kostensicherungen: Sandboxes auf großen Kapazitäten ohne Pausenrichtlinien belassen.

Häufig gestellte Fragen

Benötigen wir sowohl ein Lakehouse als auch ein Warehouse in Fabric?

Nicht unbedingt. Viele Unternehmen beginnen mit einem Lakehouse (Delta) für die meisten Domänen und fügen ein Warehouse für stark strukturierte, SQL-gewichtete Finanz- oder Lieferketten-Workloads hinzu. Das Warehouse bietet vertraute T-SQL und verwaltete Schemata; das Lakehouse bringt Flexibilität und Skalierung für semistrukturierte Daten. Beide befinden sich auf OneLake und können dieselben semantischen Modelle speisen.

Wie unterscheidet sich Direct Lake von Import oder DirectQuery in Power BI?

Import kopiert Daten in VertiPaq und benötigt regelmäßige Aktualisierungen. DirectQuery fragt die Quelle ab, wobei Geschwindigkeit für Echtzeit-Zugriff eingetauscht wird. Direct Lake liest Delta-Dateien von OneLake mit VertiPaq-ähnlicher Ausführung, vermeidet regelmäßige Datenkopien und kann in bestimmten Situationen auf DirectQuery zurückgreifen.

Können wir einige Daten außerhalb von OneLake aufbewahren?

Ja. Abkürzungen ermöglichen die Referenzierung von Daten in externem Speicher (z. B. ADLS) ohne Kopieren, und Fabric kann externen Datenquellen über Pipelines oder Notebooks verbrauchen. Ziel ist es, die Duplikation zu reduzieren und gleichzeitig Governance und Abstammung über sowohl in-Lake als auch externe Daten zu bewahren.

Wie geht Fabric mit Echtzeit-Analysen um?

Der Echtzeitintelligenz-Workload nimmt Ereignisströme mit geringer Latenz auf und analysiert sie und kann kuratierte Daten in OneLake für nachgelagerte Modelle und Berichte ablegen. Im Vergleich zur Erstellung von benutzerdefinierten Streaming-Stacks vereinfacht es den Weg vom Streaming bis hin zu BI. Siehe hier.

Wie ist es mit Vendor-Lock-in?

Der Hauptspeicher von Fabric ist offen (Delta/Parquet) und zugänglich. Sie können mit Spark und anderen Engines interagieren und kuratierte Datensätze bei Bedarf exportieren. Die semantischen und Orchestrierungsschichten sind Microsoft-spezifisch, aber die Daten selbst bleiben portabel, was das meiste Lock-in-Risiko mindert.

Wie schätzen wir die Kapazität richtig ein?

Starten Sie mit einem Pilotprojekt auf einer bescheidenen Kapazität und messen Sie: gleichzeitige Benutzer, Spitzenabfragedauern, Aktualisierungs-/Ingestionzeitfenster und Spark-Job-Profile. Nutzen Sie Metriken, um vorhersehbar zu skalieren. Fabric-Lizenzierung und Kapazitätsanleitung ist hier. Vermeiden Sie es, sich zu stark zu engagieren, bevor Sie die Arbeitslastmuster verstehen.

Eignet sich Fabric für regulierte Branchen?

Fabric unterstützt Unternehmenssteuerungen einschließlich Datenresidenz (Heimatregion, Multi-Geo), Conditional Access/Entra ID, Sensibilitätskennzeichnungen, Purview DLP (GA) und private Konnektivitätsoptionen wie Trusted workspace access und Fabric Private Link. Validieren Sie diese gegen die Anforderungen Ihres Regulators.

Wie unterstützt Fabric CI/CD?

Die Git-Integration ermöglicht Versionskontrolle und Bereitstellungen für code-first Assets (Notebooks, Pipelines, SQL). Kombinieren Sie es mit einem Arbeitsbereichs-Promotionspatterns und automatisierten Validierungschecks für semantische Modelle. Dies bringt Standardsoftware-Engineeringpraktiken in die Analyse, ohne übermäßiges benutzerdefiniertes Tooling.

Schlussbemerkungen

Wenn Fabric zu Ihrer Strategie passt – integriert, verwaltet und schnell von Daten zur Entscheidung – ist der nächste kluge Schritt ein zielgerichtetes Pilotprojekt, das an ein oder zwei messbare Geschäftsergebnisse geknüpft ist. CaseWhen hilft Daten- und Finanzleitern, diese Reise abzusichern: Kapazitätsdimensionierung, Architekturpatten (Lakehouse vs. Warehouse), Direct Lake-Bereitschaft und Governance-Einrichtung. Wenn Sie eine prägnante Bereitschaftsbewertung oder einen zweiwöchigen Accelerator wünschen, um den Wert zu beweisen, kontaktieren Sie uns.

Glossar

• Microsoft Fabric: Microsofts End-to-End-Analytics-SaaS-Plattform, die Daten-Engineering, Warehousing, Data Science, Echtzeit und BI abdeckt.

• OneLake: Mandantenweiter Data Lake für Fabric-Assets, der Daten in offenen Delta/Parquet-Formaten speichert.

• Lakehouse: Fabric-Workload, das einen Data Lake mit verwalteten Tabellen und einem SQL-Endpunkt über Delta kombiniert.

• Warehouse: Eine relationale, T-SQL-zentrierte Arbeitslast von Fabric für strukturierte Analysen mit verwaltetem Compute.

• Direct Lake: Power BI-Modus, der Delta-Dateien in OneLake mit VertiPaq-ähnlicher Ausführung abfragt, regelmäßige Datenneuladungen vermeidet und möglicherweise auf DirectQuery zurückgreift.

• Kapazität: Die Compute-Allokation (F/P SKU), die Fabric-Arbeitsbereiche und -Workloads antreibt.

• Abkürzung: Ein virtueller Zeiger in OneLake zu externen Daten, der Zugriff vor Ort ohne Kopieren ermöglicht.

• Purview: Microsofts Daten-Governance- und Katalogdienst, der sich mit Fabric für Abstammungsnachweis und Richtlinien integriert.

• Semantisches Modell: Das kuratierte, verwaltete Datenmodell, das von BI-Berichten verwendet wird, einschließlich Metriken und Sicherheitsvorkehrungen.

• Medaillion-Architektur: Schichtstruktur (Bronze/Silber/Gold) zur Organisation von Datenqualität und -bereitschaft in einem Lakehouse.

• Microsoft Entra ID: Microsofts Identitätsplattform (früher Azure AD), verwendet zur Authentifizierung und Autorisierung in Fabric.

• Echtzeit-Intelligenz: Fabric-Workload zur Erfassung und Analyse von Streaming/Ereignisdaten.