In der Datenanalyse und -integration ist die Wahl der passenden Plattform von großer Bedeutung. Klassische Werkzeuge haben sich über die Jahre als verlässliche Lösungen etabliert, doch angesichts der zunehmenden Komplexität der Datenlandschaften stoßen sie häufig an ihre Grenzen. Hier kommt Microsoft Fabric ins Spiel – eine moderne, ganzheitliche Plattform, die die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten arbeiten, grundlegend verändert. Doch was macht Microsoft Fabric anders als herkömmliche Werkzeuge? Wir werfen einen genaueren Blick darauf.
Was ist Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric ist eine umfassende End-to-End-Daten- und Analyseplattform, die speziell für Unternehmen entwickelt wurde, die eine einheitliche Lösung benötigen. Die Plattform umfasst zahlreiche Funktionen, darunter Datenverschiebung, Verarbeitung, Ingestion, Transformation, Echtzeit-Ereignis Routing und Berichterstellung.
Microsoft Fabric bietet diverse Features, die zur Verbesserung der Produktivität, Datenverwaltung und KI-Integration entwickelt wurden. Dazu gehören rollenspezifische Workloads, ein einheitlicher Data Lake namens OneLake, Copilot-Unterstützung, Integration in Microsoft 365 und erweiterte KI- und maschinelle Lernfunktionen durch Azure AI Foundry.
Die Plattform basiert auf einem SaaS-Modell (Software as a Service) und integriert sowohl neue als auch bestehende Komponenten aus Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und weiteren Diensten in eine einzige Umgebung. Microsoft Fabric bietet zudem eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenspeichern und Services, um eine umfassende Daten- und Analyseplattform bereitzustellen. Dazu zählen Azure Databricks, Snowflake, Tableau, sowie weitere Services wie AWS S3.
Traditionelle Tools
Unter traditionellen Tools verstehen wir Softwarelösungen wie Microsoft SQL Server, Oracle-Datenbanken und lokale Datenbanken. Dazu gehören auch On-Premises-Server, Entwicklungsumgebungen wie Eclipse oder Visual Studio und Backup-Lösungen wie Veritas und Tape-Systeme. Diese Systeme wurden über Jahre optimiert und bieten robuste Funktionen. Sie unterstützen spezifische Anwendungsfälle, haben jedoch auch ihre Grenzen. Oft können sie den heutigen Anforderungen an Skalierbarkeit und Agilität nicht gerecht werden. Sie erfordern erhebliche Investitionen in Hardware und IT-Ressourcen und verlangen manuelle Konfiguration und Wartung.
Vergleich: Microsoft Fabric vs. Traditionelle Tools
1. Einheitlichkeit vs. Vielfältigkeit
Microsoft Fabric: Mit Microsoft Fabric erhalten Unternehmen eine einheitliche Plattform, die alle Daten- und Analysetools unter einem Dach vereint. Die nahtlose Integration der verschiedenen Dienste sorgt dafür, dass der Wechsel zwischen verschiedenen Tools und Datenquellen weitgehend entfällt. Fabric bietet eine einheitliche Umgebung, die Aufgaben abdeckt, für die zuvor mehrere unterschiedliche Lösungen erforderlich waren. Es basiert auf bewährten Technologien wie Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und Power BI. Alle Daten werden in einem zentralen Data Lake gespeichert, wodurch Silos beseitigt und Daten leicht zugänglich gemacht werden.
Traditionelle Tools: Viele klassische Tools sind auf spezifische Aufgaben spezialisiert, wie ETL-Prozesse (z.B. Informatica), Datenbanken (z.B. Microsoft SQL Server, Oracle), BI-Tools (z.B. Tableau) oder Data Warehouses (z.B. Teradata). Diese fragmentierte Struktur führt oft zu Datensilos, die ineffiziente Arbeitsprozesse und redundante Datenhaltung zur Folge haben.
2. Self-Service optimiert vs. IT-zentriert
Microsoft Fabric: Fabric wurde so konzipiert, dass es sowohl für technische als auch für nicht-technische Nutzer:innen zugänglich ist. Tools wie Power BI, die Bestandteil von Fabric sind, ermöglichen Self-Service-Analytics, wodurch Fachbereiche eigenständig arbeiten können. Die Integration mit Microsoft 365 erleichtert die Nutzung für alle Anwender:innen im Unternehmen.
Traditionelle Tools: Viele klassische Systeme sind komplex und erfordern oft umfangreiche IT-Ressourcen sowie tiefgehende Fachkenntnisse für die Einrichtung und Wartung. Dies beschränkt ihre Nutzung häufig auf Dateningenieur:innen und IT-Teams und schränkt gleichzeitig die Agilität und die Fähigkeit der Fachanwender:innen ein, selbstständig zu arbeiten.
3. Cloud-native Flexibilität vs. Lokale Systemabhängigkeit
Microsoft Fabric: Als Cloud-native Plattform ist Fabric für die moderne IT-Infrastruktur optimiert. Gleichzeitig bietet es hybride Möglichkeiten, um On-Premises-Datenquellen nahtlos einzubinden. Dadurch profitieren Unternehmen von der Flexibilität der Cloud, ohne bestehende Systeme komplett aufgeben zu müssen. Die SaaS-Lösung ermöglicht zudem eine einfache und selbstständige Nutzung durch wiederkehrende Arbeitsmuster.
Traditionelle Tools: Viele traditionelle Tools basieren auf lokal installierten Systemen oder erfordern aufwendige Hybridumgebungen, um Cloud- und On-Premises-Daten zu verbinden. Das führt oft zu hohen Kosten für Wartung und Skalierung.
4. Governance vs. Datenfragmentierung
Microsoft Fabric: Fabric setzt auf integrierte Governance- und Sicherheitsfunktionen. Von der Datenquelle bis zur Analyse bleibt alles überwachbar und kontrollierbar. Mit nativer Integration von Microsoft Purview wird die Einhaltung von Richtlinien vereinfacht. Alle Daten werden zentral in einem OneLake gespeichert und in einem einheitlichen Open Data Format abgespeichert, um eine saubere und konsistente Nutzung zu gewährleisten.
Traditionelle Tools: Das Management von Datenflüssen über mehrere Tools hinweg und die Speicherung in unterschiedlichen Formaten und Systemen erschweren Transparenz, Kontrolle sowie die Konsolidierung und Analyse. Dies stellt eine besondere Herausforderung für die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und die Datensicherheit dar.
5. KI-Unterstützung vs. Manuelle Prozesse
Microsoft Fabric: Mit integriertem Zugriff auf KI-Modelle von Microsoft und nativer Integration mit Tools wie Azure OpenAI bietet Fabric modernste Analysefähigkeiten. Automatisierung und intelligente Empfehlungen erleichtern zudem die Arbeit für Analyst:innen und Dateningenieur:innen. KI-Mechanismen und Large Language Models vereinfachen Arbeitsprozesse und maximieren den Nutzen aus Unternehmensdaten.
Traditionelle Tools: Traditionelle Tools bieten meist grundlegende Analysefunktionen, während erweiterte KI-gestützte Analysen separate Anwendungen oder benutzerdefinierte Entwicklungen erfordern. Darüber hinaus erfordern ältere Tools oft manuelle Dateneingabe und -verarbeitung, was zeitaufwendig und fehleranfällig sein kann.
6. Kosten- und Zeitersparnis vs. Lizenz- und Wartungskosten
Microsoft Fabric: Durch die Konsolidierung von Funktionen in einer Plattform können Unternehmen nicht nur Kosten sparen, sondern auch schneller Ergebnisse erzielen. Die einfache Skalierbarkeit der Cloud ermöglicht es, Projekte flexibel an den Bedarf anzupassen. Zudem bietet Fabric granulares Ressourcenmanagement und transparente Einzelabrechnungen für jede Lösung. Studien
zeigen, dass Microsoft Fabric die Produktivität im Datenengineering um 25% steigert und einen ROI von 379% über drei Jahre erzielt. Dies resultiert aus der Reduzierung der Komplexität und der Effizienzsteigerung durch die Konsolidierung mehrerer Tools in einer Umgebung.
Traditionelle Tools: Die Nutzung mehrerer spezialisierter Tools führt oft zu Lizenzkosten, hohen Wartungsaufwänden und einem erheblichen Bedarf an Integration. Diese Fragmentierung erhöht den Aufwand und die Komplexität bei der Implementierung und Verwaltung von Datenpipelines, was wiederum die Zeit und Kosten in die Höhe treibt.
Zum Beispiel können die Gesamtkosten für eine Kombination aus verschiedenen spezialisierten Tools (z. B. Tool 1, Tool 2 und Tool 3) schnell 8.000 bis 10.000 € pro Monat betragen, einschließlich Lizenzgebühren, Wartung und Integrationsaufwand. Im direkten Vergleich kostet die Nutzung von Microsoft Fabric für ein mittelständisches Unternehmen in einem typischen Szenario etwa 5.000 € pro Monat.*
*Bitte beachten Sie, dass die hier dargestellten Kostenangaben und Szenarien situationsabhängig sind und nicht als absolute Werte betrachtet werden sollten. Die tatsächlichen Kosten und Aufwände können je nach spezifischen Anforderungen und Gegebenheiten stark variieren. Die oben genannten Werte dienen lediglich als Beispiele und können in unterschiedlichen Kontexten abweichen.
Fazit
Microsoft Fabric stellt eine transformative Lösung dar, die Unternehmen dabei unterstützt, die Herausforderungen moderner Datenlandschaften zu meistern. Im Vergleich zu traditionellen Tools bietet Fabric eine einheitliche, cloud-native Plattform, die die Datenverarbeitung und -analyse erheblich vereinfacht und automatisiert. Mit integrierter KI-Unterstützung, Self-Service-Analytics und robusten Governance-Funktionen ermöglicht Fabric eine effizientere, flexiblere und sicherere Handhabung von Daten. Während traditionelle Tools nach wie vor ihre Stärken haben, bieten sie oft nicht ausreichend Skalierbarkeit und Innovation und erfordern zudem einen hohen Wartungs- und Administrationsaufwand. Unternehmen, die ihre Datenstrategien zukunftssicher gestalten möchten, finden in Microsoft Fabric eine attraktive und lohnende Alternative.
Ein Tag, ein Tool, unendliche Möglichkeiten.
Wenn Sie neugierig sind, wie Microsoft Fabric Ihr Unternehmen unterstützen kann, laden wir Sie herzlich zu unserem Fabric Analyst in a Day Workshop ein. In diesem eintägigen Workshop lernen Sie praxisnah, wie Sie Ihre Daten in einem Tool konsolidieren, analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Nutzen Sie den ersten Schritt in eine zukunftssichere Datenwelt - effizient, intuitiv und sicher. Erfahren Sie Hier Mehr.