Microsoft Fabric und die zentrale Rolle von OneLake

In der heutigen datengetriebenen Welt kann das Verwalten und Verarbeiten von Daten über verschiedene Teams und Tools hinweg schnell kompliziert werden. Genau hier kommt Microsoft Fabric ins Spiel. Es zielt darauf ab, Daten-Workflows zu vereinfachen, indem Data Engineering, Data Science und Datenanalyse auf einer einzigen Plattform zusammengeführt werden. Anstatt zwischen mehreren Systemen und Tools wechseln zu müssen, ermöglicht Fabric Teams, Daten an einem Ort gemeinsam zu verwalten, zu bearbeiten und zu analysieren.
In diesem Blog schauen wir uns an, was Microsoft Fabric ist, welche Geschichte dahintersteckt und welche verschiedenen Funktionen bzw. «Experiences» die Plattform bietet. Ausserdem werfen wir einen genaueren Blick auf OneLake, das eine zentrale Rolle dabei spielt, wie Fabric Datenspeicherung und -verwaltung organisiert.

Was ist Microsoft Fabric?

Im Kern wurde Microsoft Fabric entwickelt, um zu vereinfachen, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und analysieren. Es vereint mehrere Microsoft-Tools wie Azure Synapse Analytics, Power BI und Azure Data Factory unter einem Dach und bietet damit eine umfassende Umgebung, in der Datenfachleute arbeiten können. Ob Sie Datenpipelines erstellen, Machine-Learning-Modelle entwickeln oder visuelle Berichte erstellen möchten – Fabric integriert all diese Aufgaben in einer einzigen Plattform.

Das Ziel ist dabei nicht nur Komfort, sondern auch eine höhere Effizienz: Datenprozesse sollen intuitiver und weniger fragmentiert werden. Da unterschiedliche Teams, von Data Engineers bis zu Datenanalysten, auf derselben Plattform arbeiten können, reduziert Microsoft Fabric Reibungsverluste und ermöglicht eine reibungslosere Zusammenarbeit.

unsere Microsoft Fabric Services

Die Geschichte von Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist kein komplett neu entwickeltes Produkt, sondern vielmehr eine Weiterentwicklung mehrerer bereits bestehender Tools und Plattformen. Vor der Einführung von Fabric im Jahr 2023 bot Microsoft verschiedene Produkte an, die häufig gemeinsam genutzt wurden, aber getrennt voneinander funktionierten. So wurde Azure Synapse Analytics beispielsweise häufig für grossskalige Datenverarbeitung verwendet, während Power BI für Business Intelligence und Datenvisualisierung zuständig war und Azure Data Factory Aufgaben der Datenintegration übernahm.

Diese Tools parallel zu verwalten konnte jedoch aufwendig sein, besonders wenn umfangreiche Datenpipelines oder Echtzeit-Reporting benötigt wurden.

Um diese Lücke zu schliessen, entwickelte Microsoft Fabric, das diese unterschiedlichen Fähigkeiten in einem einheitlichen System zusammenführt. Die Idee dahinter war, dass Unternehmen nicht mehr mehrere Dienste für datenbezogene Aufgaben kombinieren müssen, sondern eine einzige Plattform nutzen können, die den gesamten Daten-Workflow von Anfang bis Ende abdeckt.

«Experiences»

Zentrale Arbeitsbereiche in Microsoft Fabric

Fabric wurde entwickelt, um die Bedürfnisse verschiedener Datenrollen abzudecken. Daher bietet die Plattform unterschiedliche Experiences (Arbeitsbereiche), die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind.

Data Engineering

Data Engineers beschäftigen sich häufig mit dem Aufbau und der Wartung von Datenpipelines. Die Data-Engineering-Experience von Fabric stellt dafür die notwendigen Tools bereit und nutzt Komponenten aus Azure Data Factory, um diese Prozesse zu automatisieren. Dazu gehört auch die Unterstützung für grossskalige ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), wodurch Daten einfacher aufgenommen, bereinigt und für Analysen vorbereitet werden können.

Data Science

Für Data Scientists bietet die Plattform Werkzeuge zur Entwicklung und zum Training von Machine-Learning-Modellen innerhalb derselben Umgebung. Anstatt zwischen verschiedenen Plattformen wechseln zu müssen – etwa für Datenpipelines und Modelltraining – können Data Scientists in Fabric direkt mit Data Engineers zusammenarbeiten. Zudem integriert Fabric Azure Machine Learning und ermöglicht Zugriff auf vorgefertigte Modelle und Machine-Learning-Workflows.

Data Warehousing

Für Unternehmen, die grosse Datenmengen speichern müssen, enthält Fabric integrierte Data-Warehouse-Funktionen. Damit können strukturierte und unstrukturierte Daten gespeichert werden, sodass sie schnell für Analysen oder Berichte verfügbar sind.

Data Analytics

Eine der grossen Stärken von Microsoft Fabric ist die Integration von Power BI für Datenanalysen. Mit den Visualisierungstools von Power BI können Nutzer interaktive Dashboards, Berichte und Visualisierungen erstellen, die Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln. Da Power BI vollständig in Fabric integriert ist, können diese Berichte Daten direkt und in Echtzeit aus Datenpipelines und Data Lakes abrufen.

Real-Time Analytics

Ein besonders herausragendes Merkmal von Fabric ist die Unterstützung für Echtzeitanalysen. Viele Unternehmen, insbesondere in Branchen wie Einzelhandel, Finanzwesen oder Telekommunikation, sind auf Live-Daten angewiesen, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Mit Real-Time Analytics ermöglicht Fabric die Analyse von Streaming-Daten in dem Moment, in dem sie eintreffen, sodass Unternehmen sofort auf neue Erkenntnisse reagieren können.

OneLake

Die Rolle von OneLake in Microsoft Fabric

Ein zentrales Element der Architektur von Microsoft Fabric ist OneLake, das als einheitlicher Data Lake für die Speicherung und Verwaltung von Daten über die gesamte Plattform hinweg dient. OneLake zentralisiert die Datenspeicherung und reduziert damit den Bedarf für Unternehmen, mehrere voneinander getrennte Speichersysteme zu betreiben.

Warum OneLake wichtig ist

Zentrale Datenspeicherung:
Alle Daten in Microsoft Fabric werden in OneLake gespeichert. Nutzerinnen und Nutzer müssen sich dadurch nicht mehr mit fragmentierten Datenablagen oder inkonsistenten Datensätzen auseinandersetzen. Teams im gesamten Unternehmen können einfacher auf dieselben Daten zugreifen und damit arbeiten.

Einheitlicher Zugriff:
Von Data Engineers bis hin zu Business Analysts können unterschiedliche Rollen problemlos auf die in OneLake gespeicherten Daten zugreifen. Das fördert eine reibungslose Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg.

Kosteneffizienz:
Durch die Konsolidierung der Datenspeicherung in einem einzigen System lassen sich Kosten und Komplexität reduzieren, die beim Betrieb mehrerer Data Warehouses oder Data Lakes entstehen würden.

Die Fähigkeit von OneLake, die Datenspeicherung zu vereinfachen, ist ein zentraler Grund dafür, weshalb Microsoft Fabric über seine verschiedenen Funktionen hinweg ein so nahtloses und integriertes Nutzungserlebnis bieten kann.

Fazit

Microsoft Fabric wurde entwickelt, um ein zentrales Problem vieler Unternehmen zu lösen: das Management komplexer Daten‑Workflows, an denen unterschiedliche Teams und Tools beteiligt sind. Anstatt mehrere voneinander getrennte Plattformen für Data Engineering, Data Science und Analytics parallel zu betreiben, bietet Fabric eine einzige Plattform, auf der all diese Aufgaben an einem Ort zusammenlaufen.

Durch die Integration von Tools wie Power BI und Azure Data Factory sowie die zentrale Datenspeicherung über OneLake verfolgt Microsoft Fabric das Ziel, das Datenmanagement effizienter zu gestalten und Datensilos aufzubrechen.