Der richtige Start in Ihre Fabric-Journey: Erkenntnisse aus #FIAD26

Was ist Microsoft Fabric?

Vereinfacht gesagt ist Microsoft Fabric eine einheitliche Datenplattform. Sie ermöglicht es Organisationen, Daten in einer einzigen Umgebung zu erfassen, zu transformieren, zu modellieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen – vom Rohdatensatz bis hin zu Reporting und fortgeschrittener Analyse.

Statt mehrere Tools und Dienste miteinander zu verbinden, vereint Fabric den gesamten Datenlebenszyklus in einer Plattform.

Doch wie sich während der Session schnell zeigte, ist die Technologie selbst selten die größte Herausforderung.

Warum Governance zuerst kommt – nicht später

Eine der klarsten Botschaften des Tages war:

Governance darf nicht erst nachträglich geregelt werden.

Die Plattform bietet umfangreiche Funktionen für Sicherheit, Integration und Transparenz. Dennoch ersetzt keine Technologie eine klare Struktur.

Wie einer unserer Experten es formulierte:
„Governance ist das Fundament. Alles andere wird darauf aufgebaut.“

Zwei Fragen hören wir von Kunden besonders häufig:

• Wie sollten wir Fabric organisatorisch strukturieren?

• Wie sollten Workspaces aufgebaut sein?

Diese Fragen sind weniger technischer Natur als vielmehr Fragen der Organisationsstruktur.

Sollten Workspaces nach Abteilungen organisiert werden? Nach Daten-Domänen? Nach Projekten?
Wer ist verantwortlich?
Wie werden Namenskonventionen eingehalten?
Wie verhindert man doppelte Datenstrukturen?

Es gibt keine universelle Antwort. Die richtige Struktur hängt davon ab, wie Ihr Unternehmen arbeitet. Doch Organisationen, die diese Fragen zugunsten eines schnellen Starts ignorieren, schaffen häufig die Grundlage für spätere Komplexität.

Die erfolgreichsten Fabric-Projekte sind diejenigen, die ihre Leitplanken früh definieren.

Bevor Daten migriert werden, sollten sie verstanden werden

Ein weiterer zentraler Punkt war die Vorbereitung der Datenbasis.

Bevor Daten migriert oder transformiert werden, sollten Organisationen ihre bestehende Datenlandschaft genau analysieren:

• Wo liegen die Datenquellen?

• Wer ist für sie verantwortlich?

• Wie hoch ist die Datenqualität?

• Wie werden die Daten aktuell genutzt?

Das klingt selbstverständlich, wird in der Praxis jedoch oft überhastet angegangen.

Fabric bietet leistungsstarke Möglichkeiten, Daten durch verschiedene Ebenen zu bewegen – von der Erfassung über Transformation bis hin zu kuratierten Datenmodellen und Reporting. Gleichzeitig schafft die Plattform Transparenz über diesen gesamten Prozess.

Doch eines bleibt unverändert:

Die Qualität der Ergebnisse hängt immer von der Qualität der Daten ab, die in die Plattform gelangen.

Die Rolle von KI

Auch das Thema Künstliche Intelligenz spielte während der Veranstaltung eine große Rolle.

Viele Organisationen stehen unter Druck, ihre KI-Initiativen schneller voranzubringen. Häufig entsteht dabei der Eindruck, dass man lediglich KI-Systeme oder Agenten auf bestehende Daten anwenden muss, um sofort Mehrwert zu schaffen.

Technisch gesehen ist das möglich. KI kann auf Daten zugreifen und Antworten generieren.

Doch wenn Datenstruktur, Kontext oder Qualität fehlen, spiegeln die Ergebnisse genau diese Schwächen wider.

Hier entwickelt sich die Rolle von Fabric weiter. Die Plattform ist nicht nur eine Datenlösung, sondern zunehmend eine Grundlage für KI-gestützte Organisationen. Sie sorgt dafür, dass Daten strukturiert, kontrolliert und für intelligente Systeme nutzbar aufbereitet werden.

Organisationen, die KI wirklich strategisch nutzen möchten, müssen deshalb Datenvorbereitung als zentrale Aufgabe betrachten – nicht als nachgelagerten Schritt.

Fabric schafft echten geschäftlichen Mehrwert

Ein praktischer Vorteil, der im Workshop besonders hervorgehoben wurde, ist das einheitliche Speichermodell von Fabric.

Viele Unternehmen arbeiten mit isolierten Datenstrukturen in einzelnen Abteilungen. Berichte entstehen getrennt voneinander und Kennzahlen unterscheiden sich teilweise leicht.

Durch die Konsolidierung der Daten in einer gemeinsamen, governance-gesteuerten Umgebung können Organisationen diese Silos aufbrechen.

Führungskräfte erhalten damit Zugang zu integrierten Einblicken über das gesamte Unternehmen hinweg, statt auf verzögerte oder fragmentierte Informationen aus einzelnen Bereichen warten zu müssen.

Der Wechsel von isoliertem Reporting zu gemeinsamer Datentransparenz ist häufig der Punkt, an dem der eigentliche geschäftliche Mehrwert entsteht.

Fabric ist nicht nur für Datenexpert:innen

Ein weiteres Missverständnis betrifft die Zugänglichkeit der Plattform.

Fabric kann komplexe Workflows für Data Engineers unterstützen – mit Notebooks, Pipelines und fortgeschrittener Modellierung. Gleichzeitig ermöglicht es auch einfachere Anwendungsfälle.

Wenn beispielsweise jemand mit einer Tabelle arbeitet und daraus Erkenntnisse gewinnen möchte, kann dies ebenfalls innerhalb der Plattform erfolgen.

Man muss also kein hochspezialisierter Datenexperte sein, um mit Fabric Mehrwert zu schaffen.

Gleichzeitig kann die Plattform ganze Teams von Data Engineers unterstützen, wenn dies erforderlich ist.

Diese Flexibilität ist eine ihrer größten Stärken. Doch auch hier gilt: Zugänglichkeit braucht klare Governance, damit Skalierung nicht zu unkontrollierter Komplexität führt.

Zentrale Erkenntnisse

Für Organisationen am Beginn ihrer Fabric-Journey lassen sich einige klare Empfehlungen ableiten:

• Governance-Strukturen frühzeitig definieren

• Die bestehende Datenlandschaft analysieren, bevor Migrationen beginnen

• Workspace-Strukturen an der Organisationsstruktur ausrichten

• Verantwortlichkeiten klar festlegen

• Datenqualität konsequent priorisieren

• Wenn KI Teil der Strategie ist, sicherstellen, dass die Datenbasis dafür bereit ist

Fabric live erleben

Über eine Plattform zu lesen ist hilfreich – sie selbst zu erleben ist jedoch etwas anderes.

Hands-on Sessions ermöglichen es Teilnehmer:innen, den gesamten Datenfluss zu verstehen: von der Datenaufnahme bis zum Reporting. Sie können Governance-Fragen direkt diskutieren und Erfahrungen von Organisationen hören, die Fabric bereits implementieren.

Am Ende des Tages wissen die Teilnehmenden nicht nur, was Fabric kann, sondern auch, was es organisatorisch erfordert.

Für einige bestätigt sich, dass sie auf dem richtigen Weg sind. Für andere wird deutlich, welche internen Voraussetzungen zuerst geschaffen werden müssen.

Beides sind wertvolle Erkenntnisse.

Fazit

Die wichtigste Erkenntnis des Tages hatte weniger mit Features zu tun als mit Grundlagen.

Wenn Organisationen diese Grundlagen richtig aufbauen, wird Fabric zu einem starken Enabler für bessere Entscheidungen und zukünftige KI-Fähigkeiten.

Wer diese Grundlagen jedoch überspringt, schafft Komplexität – und die ist später deutlich schwieriger aufzulösen.