Microsoft Fabric, das vom ersten Tag an liefert .
Wenn Azure und Microsoft 365 gesetzt sind, ist Fabric der schnellste Weg zu verlässlichen Zahlen: OneLake, Power BI und Copilot in einer Plattform – von uns sauber aufgesetzt statt zusammengeklickt.
- 6
- Wochen bis zum ersten Report
- 300+
- Data- & AI-Projekte
- 1
- Plattform statt fünf Tools
- 100 %
- Governance ab Tag eins
Eine SaaS-Plattform für Daten, BI und Copilot
Fabric bündelt Data Factory, Lakehouse, Warehouse, Real-Time Intelligence und Power BI in einem Dienst. Der Start geht schnell – die Fallstricke liegen in Kapazitäten, Governance und Modellierung.
OneLake als gemeinsame Ablage
Alle Workloads arbeiten auf denselben Delta-Tabellen. Keine Kopien, keine Exporte, keine Abweichungen zwischen Abteilungen.
Power BI direkt integriert
Direct Lake liefert Berichte in Sekunden auf großen Modellen – ohne nächtliche Importläufe und ohne Datenduplikate.
Schneller Start ohne Plattform-Team
Kein Cluster-Management, kein eigenes Betriebsteam. Ihr startet mit den Azure-Verträgen und Identitäten, die ihr schon habt.
Copilot auf geprüften Daten
Fragen in natürlicher Sprache funktionieren dann, wenn das Semantikmodell sauber ist – genau daran arbeiten wir zuerst.
Was wir für dich in Fabric aufbauen
Fabric ist schnell aktiviert und genauso schnell unübersichtlich. Wir bringen Struktur in Kapazitäten, Domänen, Datenmodelle und Berechtigungen.
Tenant- & Kapazitätsdesign
Die Grundordnung, die später über Kosten und Performance entscheidet.
- Domänen, Workspaces und Namenskonventionen
- Kapazitätsgrößen, Bursting und Auto-Pause
- Deployment-Pipelines für Dev, Test und Prod
- Tenant-Einstellungen und Rollenkonzept
Data Factory & Ingestion
Verlässliche Datenflüsse aus deinen Quellsystemen statt manuell gepflegter Exporte.
- Konnektoren für SAP, Dynamics, Salesforce und Dateien
- Mirroring aus SQL, Cosmos DB und Snowflake
- Inkrementelle Ladestrecken mit Fehlerbehandlung
- Orchestrierung, Monitoring und Alerting
Lakehouse & Warehouse
Ein Medallion-Modell in OneLake, das fachlich verständlich bleibt.
- Bronze, Silber, Gold mit klaren Verantwortlichkeiten
- Notebooks und T-SQL sinnvoll kombiniert
- Datenqualitätsprüfungen und Historisierung
- Dokumentierte Kennzahlen als Single Source of Truth
Power BI & Self-Service
Berichte, die schnell sind und denen das Management vertraut.
- Direct-Lake-Semantikmodelle statt Import-Wildwuchs
- Zertifizierte Datensets für den Fachbereich
- Row-Level-Security und Freigabeprozesse
- Report-Design nach eurer Corporate Identity
Real-Time & KI
Von Ereignisdaten bis Copilot – ohne die Plattform zu verlassen.
- Real-Time Intelligence für Event- und IoT-Daten
- Alerting über Data Activator
- AI Skills und Copilot auf geprüften Modellen
- Prognosen und Anomalieerkennung in Fabric
Governance & Betrieb
Purview, Kostenkontrolle und ein Betrieb, der ohne Heldentaten funktioniert.
- Microsoft Purview: Katalog, Lineage, Sensitivitätslabels
- Kapazitäts-Monitoring und Kostenreporting
- Governance-Regeln für Self-Service-Workspaces
- Schulung und Enablement deiner Fachbereiche
Warum Unternehmen ihre Fabric-Einführung mit uns machen
Wir sind Microsoft-Partner und begleiten Fabric-Einführungen von der Kapazitätsentscheidung bis zum eingespielten Self-Service-Betrieb.
- Wir kennen die Fabric-Fallstricke: falsch dimensionierte Kapazitäten, Workspace-Wildwuchs und Import-Modelle, die Direct Lake ausbremsen.
- Data Engineering und Power BI aus einem Team – Modell und Bericht werden gemeinsam gedacht, nicht nacheinander.
- Migrationserfahrung aus Azure Synapse, SSAS, SSIS und klassischen SQL-DWHs.
- Enablement statt Abhängigkeit: Eure Fachbereiche arbeiten am Ende selbstständig in geprüften Leitplanken.
Typische Fabric-Projekte aus unserer Praxis
Vom Excel-Chaos zum Management-Cockpit
Vertriebs-, Finanz- und Logistikdaten laufen in OneLake zusammen, das Management-Dashboard ist morgens um sieben aktuell.
Monatsabschluss ohne Excel-Nachtschicht
Synapse-Migration ohne Betriebsunterbrechung
Bestehende Pipelines und Modelle werden schrittweise nach Fabric überführt, Kennzahlen laufen im Parallelbetrieb gegeneinander.
Umstieg ohne Reporting-Ausfall
Self-Service mit Leitplanken
Zertifizierte Datensets, klare Workspace-Struktur und Schulungen – Fachbereiche bauen eigene Berichte ohne IT-Ticket.
Auswertungen in Stunden statt Wochen
Von der Kapazitätsentscheidung zum produktiven Self-Service
Assessment & Zielbild
Quellen, Lizenzen, Reportinglandschaft und Skills im Blick – inklusive Kapazitätsempfehlung und Business Case.
Tenant-Setup & Governance
Domänen, Workspaces, Rechte, Deployment-Pipelines und Purview-Anbindung stehen produktionsreif.
Erstes Datenprodukt live
Eine Domäne von der Quelle bis zum Direct-Lake-Bericht – im echten Betrieb mit echten Nutzern.
Ausrollen & befähigen
Weitere Fachbereiche, Copilot-Szenarien und Schulungen bis zum eigenständigen Betrieb.
Große Datenmengen, Streaming oder anspruchsvolles ML?
Dann ist Databricks häufig die tragfähigere Wahl. Wir arbeiten in beiden Plattformen und entscheiden anhand deiner Workloads.
Häufige Fragen
Welche Fabric-Kapazität brauchen wir?+
Das hängt von Datenvolumen, Nutzerzahl und Aktualisierungsfrequenz ab. Wir empfehlen einen Startwert, messen im Betrieb nach und passen an – meist beginnt man kleiner, als der Lizenzrechner vorschlägt.
Lohnt sich der Umstieg von Azure Synapse?+
In den meisten Fällen ja, weil Fabric Weiterentwicklung und Integration bündelt. Wir migrieren schrittweise, mit Parallelbetrieb und Kennzahlenabgleich statt Big Bang.
Können unsere Fachbereiche selbst Berichte bauen?+
Genau darauf zielen wir ab. Wir liefern zertifizierte Datensets, eine klare Workspace-Struktur und Schulungen, damit Self-Service nicht im Wildwuchs endet.
Bleiben unsere Daten in Europa?+
Ja. Kapazitäten und OneLake lassen sich in europäischen Regionen betreiben, Sensitivitätslabels und Purview-Richtlinien setzen wir standardmäßig mit auf.
45 Minuten Klartext zu deiner Fabric-Einführung.
Wir schauen auf deine Reportinglandschaft, empfehlen eine Kapazität und zeigen, wie das erste Datenprodukt in wenigen Wochen live geht.
- Ergebnis: Zielbild, Kapazitätsempfehlung und Aufwandsschätzung
- Ehrliche Einschätzung, ob Fabric oder Databricks besser passt
- Kostenfrei und unverbindlich