FIT FOR FABRIC
Microsoft Fabric verstehen
strukturiert entscheiden – smart migrieren
Alles auf einen Blick: Das ist Microsoft Fabric
Microsoft Fabric Dataflows Gen2 –
Transformationen dort, wo sie hingehören
Daten aufzubereiten bedeutet oft: große Datenmengen bewegen, Rechenressourcen blockieren und lange warten. Mit Dataflows Gen2 ändert sich das – Transformationen laufen direkt in der Quelle, dank Query Folding ohne unnötige Kopien.
Über eine visuelle, No-Code-Oberfläche filterst, kombinierst und modellierst Du Daten genau so, wie Du sie für die Analyse brauchst. Änderungen sind transparent, wiederverwendbar und zentral dokumentiert.
Ob als einmaliger Prozess oder als wiederkehrende Routine: Dataflows Gen2 bringen saubere, aktuelle Daten ins Lakehouse – und das effizienter als je zuvor.
Microsoft Fabric Lineage –
Transparenz vom Ursprung bis zum Report
Wer nutzt welche Daten? Was passiert, wenn sich ein Feld ändert? Ohne Übersicht ist das schwer zu beantworten – und Änderungen werden zum Risiko. Fabric Lineage löst genau dieses Problem.
Die visuelle End-to-End-Datenherkunft zeigt den kompletten Fluss: von der Quelle über Transformationen bis zu Berichten. Jeder Knoten ist interaktiv und bietet direkten Zugriff auf Metadaten, Abhängigkeiten und Auswirkungen.
So gewinnst du volle Transparenz, reduzierst Risiken und kannst Änderungen sicher planen – ohne Rätselraten.
Microsoft Fabric Notebooks –
Analyse und Code in einem Flow
Zwischen Datenvorbereitung, Analyse und Visualisierung springen zu müssen, kostet Zeit und Fokus. Fabric Notebooks vereinen alles in einer flexiblen Arbeitsumgebung.
Mit Python, Spark oder SQL analysierst Du Daten direkt im Lakehouse, erstellst Modelle oder bereitest Datensätze auf. Ergebnisse erscheinen sofort – als Tabelle, Chart oder interaktive Visualisierung.
Von der ersten Idee bis zum fertigen Datensatz: Notebooks machen Data Science und Engineering nahtlos, reproduzierbar und teamfähig.
Microsoft Fabric Pipelines –
Automatisieren statt klicken
Viele Analyseschritte sind wiederkehrend: Daten laden, bereinigen, anreichern, Reports aktualisieren. Fabric Pipelines machen daraus einen stabilen, automatisierten Prozess.
Per Drag-and-Drop kombinierst Du Dataflows, Notebooks, Data Movement oder Refreshes zu einem Workflow – manuell startbar, zeitgesteuert oder ereignisbasiert. Jeder Schritt ist transparent, jeder Lauf nachvollziehbar.
So werden einmalige Aufgaben zu zuverlässigen Prozessen, die ohne manuelles Eingreifen laufen – und Dein Team behält den Fokus auf die Analyse.
Microsoft Fabric Direct Lake –
Echtzeitgefühl bei großen Daten
Warten, bis ein Import fertig ist? Das war einmal. Direct Lake bringt Delta-Tabellen aus dem OneLake direkt ins Power BI-Modell – ohne zusätzliche Kopien oder Speicherverbrauch.
Berichte laden in Sekunden, auch bei Millionen von Zeilen. Änderungen in den Daten sind sofort im Report sichtbar, ohne nächtliche Refresh-Jobs.
So kombinierst Du die Geschwindigkeit von In-Memory-Analysen mit der Einfachheit eines zentralen Speichers – und bringst Deine Dashboards auf ein neues Level.
Microsoft Fabric Power BI Reports –
Vom Datensatz zur Story
Daten erzählen nur dann eine Geschichte, wenn sie verständlich aufbereitet sind. Power BI in Fabric macht aus Datensätzen aussagekräftige Berichte – interaktiv, visuell und für alle verständlich.
Mit einem breiten Satz an Visuals, Filtern und KPIs baust du Dashboards, die Entscheidungen stützen. Jede Interaktion ist schnell, jede Änderung sofort sichtbar – ob im Browser oder mobil.
So wird aus Datenarbeit Business Value, den Dein Team direkt nutzen kann.
Microsoft Fabric OneLake Shortcuts –
Daten nutzen, wo sie sind
Daten müssen oft erst kopiert werden, bevor man sie analysieren kann – das kostet Zeit und Speicher. OneLake Shortcuts machen Schluss damit.
Sie binden externe Speicher wie AWS S3 oder Azure Data Lake direkt an den OneLake an – ohne physische Kopie, sofort verfügbar für Lakehouse, SQL Endpoint und Power BI.
So reduzierst Du Silos, vermeidest Doppelhaltung und machst externe Daten nahtlos zu einem Teil deiner Fabric-Analysen.