Data Management wird immer wichtiger, vor allem in Zeiten von KI. Daher ist Microsoft einen innovativen Weg gegangen und hat mit Microsoft Fabric eine allumfassende Data & Analytics Plattform entwickelt. Unser Experte Hans Lindner (Senior System Specialist bei der novaCapta) erläutert in unserem Blogbeitrag die Funktionsweise inkl. Features und beleuchtet, welche Vorteile Microsoft Fabric hat bzw. wann sich der Einsatz lohnt – und konkrete Tipps für den Einstieg hat er auch noch im Gepäck!
Überblick: Funktionsweise und Vorteile von Microsoft Fabric
In unseren Videos erläutern wir Microsofts All-in-One Data & Analytics Plattform im Detail
Wie funktioniert Microsoft Fabric?
Daten sind das neue Gold für Unternehmen, in Zeiten von KI gilt das umso mehr – daher verwundert es nicht, dass es verschiedenste Anbieter und Tools in den Bereichen Data Management und Data Science gibt. Oftmals decken diese einzelne, spezialisierte Bereiche wie Data Engineering, Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Science oder Datenvisualisierung ab.
Microsoft setzt mit Fabric dagegen auf eine All-in-One Plattform, die die gesamte Data Journey – also von der Datenerfassung über die Datenverarbeitung bis hin zu Analyse und Reporting – an einem Ort abbildet. Unser Experte Hans erklärt im Video, wie Microsoft Fabric folgende Aufgabentypen abdeckt:
- Data Factory für Pipelines und Dataflows
- Data Engineering
- Data Science
- Data Warehouse
- Analysen (Power BI)
- Realtime Analytics
One Lake als zentrale Datenbasis
Damit dies ohne Kompatibilitätsprobleme funktioniert, setzt Microsoft Fabric auf One Lake: einen zentralen Ablageort für alle Daten, basierend auf einem offenen Datenformat. One Lake stellt die Daten für jede:n direkt und transparent zur Verfügung, ohne diese vorher duplizieren zu müssen. Diese Verschmelzung ermöglicht es zudem, dass alle relevanten Mitarbeitenden – von Code Entwickler:innen über No Code/Low Code Developer bis hin zu Power BI Developern – auf einer Plattform zusammenarbeiten können.
KI und Microsoft Fabric: Wie beeinflussen sie sich?
Zwischen der Data Plattform Microsoft Fabric und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz besteht folgende Wechselwirkung:
One Lake als Grundbaustein für KI
One Lake bildet die Quelle aller KI-Anwendungen, auf die KI direkt zugreifen kann, ohne dass Daten verschoben werden müssen. Außerdem ist die Integration in Azure Open AI bereits vorhanden, denn der Service lässt sich problemlos mit Microsoft Fabric verbinden.
KI-Funktionen in Fabric
Natürlich sind auch KI-Komponenten in Microsoft Fabric selbst integriert, denn für alle sechs Aufgabentypen gibt es einen eigenen Copilot. Darüber hinaus können Sie individuelle Copilots für spezielle Anforderungen entwickeln.
Welche Vorteile hat Microsoft Fabric?
In unserem zweiten Video erklärt unser Experte Hans, welche Vorteile der All-in-One-Ansatz von Microsoft Fabric Unternehmen bietet:
- Die einheitliche Architektur und Infrastruktur ermöglicht ein einfacheres Aufsetzen und Verwalten sowie eine bessere Kosteneffizienz
- Durch die freie Skalierbarkeit sowohl über sechs verschiedene Aufgabentypen hinweg als auch bzgl. Lizenzen ist Microsoft Fabric auch für mittelständische und kleinere Unternehmen geeignet
- Microsoft Fabric setzt auf One Lake als zentralen Ablageort für alle Daten (egal ob strukturiert oder unstrukturiert) aus verschiedensten Systemen
- Microsoft Fabric erleichtert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Mitarbeitenden, die unterschiedliche Rollen ausfüllen und verschiedene Entwicklertypen darstellen (z.B. Citizen Developer und Procode Developer)
Für welche Unternehmen lohnt sich Microsoft Fabric?
Der konkrete Einsatz von Microsoft Fabric hängt immer von den individuellen Bedürfnissen eines Unternehmens ab – durch die flexible Skalierbarkeit lassen sich hierbei viele Wünsche und Anforderungen erfüllen. Dennoch lohnt sich Microsoft Fabric vor allem für die zwei folgenden Szenarien:
Auf dem Weg in die Cloud
Für Unternehmen, die noch nicht in der Cloud sind und On-Prem über sehr heterogene Systeme und Architekturen im Bereich Data Management verfügen, empfiehlt sich die Nutzung von Microsoft Fabric – denn ein cloudbasiertes All-in-One Data Tool ist natürlich viel einfacher zu handhaben als eine hochkomplexe Architektur verschiedener Anbieter und Tools.
Wunsch nach Einheitlichkeit
Die meisten Unternehmen setzen auf verschiedene Tools und Architekturen. Dies erschwert u.a. die Zusammenarbeit und hat oft Datensilos oder Datenverlust zur Folge. Dank der Zentralisierung verschiedener Aufgabentypen an einem Ort eignet sich Microsoft Fabric hervorragend für Unternehmen, die ihr Data Management vereinheitlichen wollen.
Wie gelingt der Start mit Microsoft Fabric?
Unser Tipp: Planung ist alles! Es ist nicht schwer, Microsoft Fabric technologisch auszurollen, aber ob dies dann letztendlich auch zum Erfolg führt, ist eine andere Frage. Wir empfehlen, nicht alle Fabric Features auf einmal auszurollen, sondern mit folgenden vier Schritten zu beginnen:
Ziele setzen
Was will ich erreichen?
Überblick
Welche Daten benötige ich?
Vereinigung
Daten zusammenführen
Analyse
Erste Analysen fahren
Im Verlaufe des Projekts können Sie dann jederzeit zusäzliche Aufgabentypen hinzunehmen, KI einsetzen und weitere Systeme anbinden.
Darüber hinaus ist es wichtig, den Umstieg oder die Einführung auf Microsoft Fabric als unternehmensweiten Transformationsprozess zu betrachten: Alle Mitarbeitenden, vor allem die konkret Beteiligten, müssen von Beginn an im Projekt mitgenommen und transparent informiert werden; zudem sind entsprechende Schulungen der Teammitglieder wichtig, um das Potential der Lösung nachhaltig auszuschöpfen.
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Unser Experte
Hans Lindner ist seit 2018 bei der novaCapta als Senior System Specialist in der Business Unit Applications & Data tätig. Seine Schwerpunkte liegen dabei in den Themenbereichen Business Intelligence, Big Data und Data Science/Management/Analytics mit Fokus auf Microsoft Technologien wie Azure, SQL, Power BI und Microsoft Fabric. Seine Expertise speist sich aus fast 20 Jahren Berufserfahrung im Bereich IT-Consulting, in denen er in verschiedenste Projekte involviert war - immer mit dem Ziel, Daten für Unternehmen verfügbar und nutzbar zu machen und dadurch Erkenntnisse und den größtmöglichen Mehrwert aus diesen herauszuholen.
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