FAQ und was Sie in diesem Beitrag erwartet
Warum Plattformen klassische Analytics-Stacks ablösen
Warum werden Entscheidungen trotz immer mehr Daten oft nicht einfacher?
In vielen Unternehmen ist über Jahre eine komplexe Analytics-Landschaft aus verschiedenen Tools für Datenintegration, Data Warehousing, BI und KI entstanden. Dadurch wächst zwar die Datenmenge, aber nicht automatisch die Klarheit für Entscheidungen.
Was unterscheidet eine Analytics-Plattform von einer klassischen Tool-Landschaft?
Während klassische Analytics-Stacks aus mehreren spezialisierten Tools bestehen, verfolgt eine Plattform einen integrierten Ansatz: Datenbasis, Governance, Analyse und KI arbeiten auf einer gemeinsamen Architektur.
Welche Rolle spielt Microsoft Fabric in diesem Plattformansatz?
Microsoft Fabric soll Datenintegration, Analytics, BI und KI stärker zusammenführen. Mit einer gemeinsamen Datenbasis wie OneLake und integrierten Workloads nutzen Business-User, Analyst:innen und Data Engineers dieselbe Plattform.
Warum wird eine gemeinsame Datenbasis für KI immer wichtiger?
KI-Systeme benötigen konsistente Daten und klar definierte Geschäftsbegriffe. Wenn Daten aus unterschiedlichen Systemen stammen und Kennzahlen verschieden interpretiert werden, entstehen widersprüchliche Ergebnisse.
Ist Microsoft Fabric eher ein Tool oder ein neues Analytics-Betriebsmodell?
Der Ansatz zielt weniger auf ein einzelnes Tool als auf eine neue Organisation von Analytics. Daten, Governance, semantische Modelle und Analysefunktionen nutzen eine gemeinsame Grundlage.
Wenn nur die Daten wachsen
In vielen Organisationen ist über Jahre eine typische Analytics-Landschaft entstanden: Datenintegration hier, Data Warehouse dort, dazu BI-Tools, KI-Experimente und diverse Speziallösungen. Jedes dieser Systeme erfüllt eine wichtige Aufgabe. Zusammen entsteht jedoch oft eine Architektur mit vielen Übergängen und Abhängigkeiten.
In der Praxis führt das dazu, dass zentrale Kennzahlen in verschiedenen Versionen existieren, Daten mehrfach kopiert werden und Fachbereiche, Analytics-Teams und IT regelmäßig abstimmen müssen, welche Zahlen eigentlich gelten. Governance greift in solchen Umgebungen häufig erst nachträglich ein und versucht dann, entstandene Inkonsistenzen wieder einzufangen. Daten sind also reichlich vorhanden, aber der Weg zur belastbaren Entscheidung bleibt erstaunlich kompliziert.
Abbildung 1: Microsoft betont die bereichsübergreifende Zusammenarbeit von Fabric
Die Grenzen des klassischen Analytics-Stacks
Der klassische Analytics-Stack ist historisch gewachsen. Neue Anforderungen wurden meist mit zusätzlichen Tools beantwortet. Über die Zeit entsteht so eine Landschaft aus spezialisierten Systemen, die jeweils ihre Aufgabe erfüllen, aber nicht unbedingt aufeinander abgestimmt sind. Das zeigt sich besonders dann, wenn Daten zwischen verschiedenen Systemen bewegt werden müssen oder Geschäftslogiken mehrfach implementiert sind.
Kennzahlen entstehen dann in unterschiedlichen Reports mit leicht abweichender Bedeutung. Governance wird zur nachträglichen Kontrollinstanz, statt von Anfang an Bestandteil der Architektur zu sein. Mit generativer KI verschärft sich diese Situation zusätzlich. KI kann nur so gut arbeiten wie die Datenbasis, auf die sie zugreift. Wenn Begriffe, Kennzahlen und Datenkontexte uneinheitlich sind, skaliert KI nicht Erkenntnis, sondern Inkonsistenz.
Abbildung 2: Während klassische Analytics-Stacks aus spezialisierten Einzelwerkzeugen bestehen, organisiert eine integrierte Analytics-Plattform Daten, Governance, Nutzung und KI als gemeinsames Betriebsmodell
Plattform statt Tool-Portfolio
Der Ansatz von Microsoft Fabric ist deshalb ein anderer. Ziel ist nicht, ein weiteres Tool in den bestehenden Stack einzubauen, sondern die Architektur grundlegend zu vereinfachen. Daten, Analytics, BI und KI sollen nicht mehr als getrennte Werkzeuge betrieben werden, sondern als zusammenhängende Plattform. Im Zentrum steht dabei eine gemeinsame Datenbasis, auf die unterschiedliche Workloads zugreifen können, ohne ständig neue Datenkopien anzulegen. Gleichzeitig werden Governance-Regeln, semantische Modelle und analytische Workloads enger miteinander verzahnt. Komponenten wie OneLake dienen dabei als zentrale Grundlage für Datenzugriff und Analyse. Der Fokus verschiebt sich damit vom einzelnen Tool hin zu einem konsistenten Betriebsmodell für Analytics.
Abbildung 3: Microsoft Fabric vereint verschiedene Analytics- und Daten-Workloads auf einer gemeinsamen Plattform
Warum KI diese Entwicklung beschleunigt
Mit dem Aufkommen generativer KI wird diese Architekturfrage noch wichtiger. KI braucht nicht nur Daten, sondern Kontext: klare Begriffe, konsistente Modelle und eine stabile Governance.
Fragmentierte Analytics-Landschaften ohne gemeinsame Datenbasis stoßen hier schnell an Grenzen. Plattformansätze versuchen deshalb, Daten, Semantik, Nutzung und KI enger miteinander zu verzahnen.
Fazit: Das Problem sind nicht zu wenige Tools
Microsoft Fabric ist weniger ein neues Analytics-Werkzeug als ein Versuch, gewachsene Brüche in Datenlandschaften zu reduzieren. Der eigentliche Mehrwert entsteht demnach nicht durch einzelne Funktionen, sondern durch eine gemeinsame Grundlage für Daten, Begriffe, Governance und Nutzung.
Abbildung 4: Gemeinsame Daten- und Semantikschicht als Grundlage für Self-Service, Copilot und KI-gestützte Analysen
Besonders dort, wo viele Tools, unterschiedliche Kennzahlen und steigende KI-Ambitionen aufeinandertreffen, kann ein Plattformansatz helfen, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen schneller vorzubereiten. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur „Welches Tool nutzen wir?“, sondern „Wie organisieren wir Analytics als dauerhaft funktionierendes System?“.
Hierzu werfen wir in Teil zwei der Blogreihe einen Blick auf die praktische Seite dieses Ansatzes, das heißt: Wie verändert die Plattform die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Analytics-Teams und IT?
Sie wollen direkt herausfinden, ob der Einsatz von Microsoft Fabric in Ihrem Unternehmen grundsätzlich sinnvoll ist? Hier geht es zu unserer Checkliste: https://www.pmone.com/wissen/whitepaper/checkliste-microsoft-fabric/
