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Microsoft Fabric

All-in-One-Analyselösung

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric ist eine All-in-One-Analyselösung von Microsoft, die verschiedene Analysekomponenten und -dienste in einer SaaS-basierten Plattform integriert. Ziel ist es, die Analyseanforderungen von Unternehmen zu vereinfachen und eine nahtlose Benutzererfahrung zu bieten. Ein zentrales Element von Microsoft Fabric ist der Data Lake, der als OneLake bezeichnet wird. Er bietet einen einheitlichen Speicherort für alle Organisationsdaten, eliminiert Daten-Silos und bietet eine zentrale Verwaltung und Governance. Über eine Verknüpfungsfunktion ist es nicht erforderlich, vorhandene Daten zu migrieren oder zu verschieben (dezentrales Data-Mesh-Konzept). Microsoft Fabric befindet sich derzeit (Stand: Sommer 2023) in der Vorschauphase.

Die Hauptvorteile von Microsoft Fabric

Mit Microsoft Fabric müssen Unternehmen nicht mehr verschiedene Dienste von verschiedenen Anbietern zusammenstellen. Stattdessen können sie auf eine integrierte Plattform zugreifen, die ihre Analyseanforderungen vereinfacht und eine nahtlose Benutzererfahrung ermöglicht – ganz ohne Medienbrüche und auch ohne tiefgreifende IT-Kenntnisse. Microsoft Fabric bietet eine umfassende Suite von Diensten, darunter Data Lake, Datentechnik, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Analytics und Business Intelligence. Hierzu integriert die Lösung vorhandene Komponenten wie Power BI, Azure Synapse und Azure Data Explorer.

Darüber hinaus ermöglicht Microsoft Fabric eine besonders einfache Integration, Verwaltung und Governance von Daten und Diensten. Zudem können Entwickler leicht auf alle Assets zugreifen und diese wiederverwenden. Allgemein kann man sagen, dass Microsoft Fabric es den Nutzern ermöglicht, sich auf ihre eigentliche Aufgabe zu konzentrieren, ohne sich um die zugrundeliegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Über die dezentrale Verknüpfung per One Lake ist außerdem der Aufbau einer unternehmensweiten Datenökonomie möglich.

Die Hauptfunktionen von Microsoft Fabric

Als All-in-One-Lösung ermöglicht Microsoft Fabric die Erledigung einer ganzen Reihe an Daten- und Analyseaufgaben. Hierzu gehören:

  • Datentechnik: Spark-Plattform für Data Engineers, umfangreiche Datentransformationen und „Demokratisierung“ von Daten durch Lakehouse
  • Data Warehouse: Branchenführende SQL-Leistung und -Skalierung, vollständige Trennung von Compute und Speicher
  • Data Science: Erstellung, Bereitstellung und Operationalisierung von Machine Learning-Modellen, Integration mit Azure Machine Learning
  • Echtzeitanalyse: Optimiert für die Analyse von Beobachtungsdaten aus verschiedenen Quellen, Engine für die Analyse von Beobachtungsdaten
  • Business Intelligence (Power BI): Weltweit führende Business-Intelligence-Plattform für schnellen und intuitiven Zugriff auf alle Daten in Fabric
  • Data Lake (OneLake): Einheitlicher Speicherort für alle Organisationsdaten, eliminiert Daten-Silos, zentrale Verwaltung und Governance
Der Aufbau Von Microsoft Fabric

Der Aufbau von Microsoft Fabric (Quelle: Microsoft)

Die Einsatzbereiche von Microsoft Fabric

Microsoft Fabric eignet sich für Unternehmen, die umfangreiche Datenanalysen durchführen und hierbei eine zentrale Plattform für Business Intelligence und Datenvisualisierung suchen. Zudem lassen sich mit Microsoft Fabric die Datenverschiebung, das Data Warehousing und Real-Time Analytics optimieren.

Die Nutzer-Zielgruppen von Microsoft Fabric

  • Data Engineering-Teams, die umfangreiche Datentransformationen durchführen und Daten „demokratisieren“ möchten.
  • Data Science-Teams, die Machine Learning-Modelle erstellen, bereitstellen und operationalisieren möchten.
  • Business Intelligence-Teams und Führungskräfte/Fachbereichsverantwortliche, die schnell auf Daten zugreifen und bessere Entscheidungen treffen möchten.
  • IT-Teams, die eine integrierte Plattform für Datenverwaltung und -governance benötigen.

Da sich Microsoft Fabric aktuell noch in der Beta-Phase befindet, ist mit einer kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen zu rechnen. Ein Kurz-Review der Beta-Version finden Sie in unserem Blogbeitrag.

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Sebastian Müller

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