Fabric vs. Snowflake: Welche Datenplattform passt zu Dir

Microsoft Fabric und Snowflake sind zwei führende Cloud-Datenplattformen, die Unternehmen bei der Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten unterstützen. Während Snowflake sich als spezialisiertes Data-Warehouse etabliert hat, positioniert sich Fabric als integrierte End-to-End-Lösung im Microsoft-Ökosystem. Beide Plattformen haben ihre Stärken – die richtige Wahl hängt von deinen spezifischen Anforderungen, deiner bestehenden IT-Infrastruktur und deiner Strategie für Analytics und KI ab.

Als IT-Leiter wirst du mit der Frage konfrontiert, welche Plattform langfristig die beste Investition für dein Unternehmen ist. Die Entscheidung hat Auswirkungen auf Kosten, Komplexität, Integration mit bestehenden Systemen und die Geschwindigkeit, mit der deine Fachbereiche mit Daten arbeiten können. Ein Fabric Snowflake Vergleich hilft dir, diese Entscheidung strukturiert zu treffen – ohne dich in technischen Details zu verlaufen.

Wir zeigen dir die praktischen Unterschiede und helfen dir einzuschätzen, welche Plattform zu deinem Unternehmen passt.

Architektur und Integration: Wieviel Aufwand steckt in der Verwaltung?

Snowflake funktioniert als spezialisiertes Data-Warehouse. Das bedeutet: Du benötigst zusätzliche Tools für Datenintegration, Business Intelligence und Data Science. Jedes Tool muss separiert konfiguriert, gepflegt und integriert werden – das kostet Zeit und Personalressourcen.

Fabric dagegen ist eine durchgehend integrierte Plattform. Datenintegration, Speicherung, Engineering, Analytics und Visualisierung erfolgen aus einer Hand. Für dein Team bedeutet das weniger Schnittstellen, weniger Fehlerquellen und deutlich weniger Administrationslast. Wenn dein Unternehmen bereits auf Microsoft 365, Azure und anderen Microsoft-Lösungen läuft, profitierst du zusätzlich von nahtloser Integration – Single Sign-On, einheitliche Governance mit Microsoft Purview, direkte Anbindung an deine bestehenden Datenquellen.

Datenzugang für alle – nicht nur für Techniker

Ein zentrales Problem in vielen Unternehmen: Fachbereiche warten Wochen auf IT-gesteuerte Reports oder müssen komplexe SQL-Abfragen formulieren. Das bremst Innovation und bindet Ressourcen.

Fabric adressiert das durch OneLake – eine zentrale Datenschicht, auf die alle zugreifen, ohne dass Daten dupliziert oder manuell synchronisiert werden müssen. Für deine Controller, deine Vertriebsleitung oder dein Controlling bedeutet das: Sie greifen direkt auf bereinigte Daten zu und erstellen ihre Reports in Power BI, Excel oder anderen Werkzeugen – ohne IT-Umweg. Deine Analyst:innen können Daten klonen, ohne dass Speicherplatz verbraucht wird, und schneller experimentieren.

Snowflake bietet ähnliche Funktionen mit Data Marketplace und Secure Data Sharing – das ist solide, erfordert aber mehr manuelle Orchestrierung und Setup durch deine IT-Teams.

Kosten und Betriebsmodell: Was zahlst du wirklich?

Snowflake rechnet nach Credits ab – verbrauchte Rechenleistung. Das klingt fair, führt aber oft zu Überraschungen: Lange laufende Abfragen, ineffiziente Joins oder hohe Datenbewegung können die Rechnung schnell in die Höhe treiben. Die Credit-Preisgestaltung ist durchsichtig, aber unkontrollierbar.

Fabric nutzt ein Kapazitätsmodell. Du buchst einen Pool an Rechenleistung (ähnlich einem Abonnement), und alle Features nutzen diesen Pool. Der Vorteil: Deine Kosten sind kalkulierbar und vorhersehbar. Du kannst eine Capacity in wenigen Minuten bereitstellen und skalieren – ideal, wenn deine Anforderungen wachsen oder saisonal schwanken.

KI und moderne Analysen: Wohin geht die Reise?

Snowflake entwickelt sich in Richtung KI-Plattform und bietet SQL-basierte Assistenten (Snowflake Intelligence). Das ist praktisch für Standard-Szenarien.

Fabric integriert von Anfang an generative KI: Power BI Copilot ermöglicht es deinen Anwendern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofort interaktive Dashboards zu erhalten. Für IT-Teams bedeutet das: Du kannst Selbstservice-Analytics im großen Stil ermöglichen, ohne dass jede Anfrage manuell bearbeitet werden muss. Zusätzlich ist die Integration mit Azure OpenAI eingebaut – für eigene KI-Anwendungsfälle.

Offenheit und Flexibilität: Locking-in-Gefahr?

Snowflake arbeitet mit proprietären Formaten und eigenen Datentypen – wenn du die Plattform verlassen möchtest, ist Migration komplex. Databricks und Fabric setzen auf offene Standards wie Delta Lake, was dir mehr Flexibilität gibt und Migrationen in Zukunft erleichtert.

Für deine Strategie bedeutet das: Mit Fabric und seinen Open-Format-Fähigkeiten bindest du dich weniger an eine einzelne Plattform. Das reduziert langfristig das Risiko.

Wann macht externe Unterstützung Sinn?

Ein Fabric Snowflake Vergleich ist schnell gezogen – die richtige Implementierung ist komplexer. Die Architekturentscheidung beeinflusst deine gesamte Data-Governance, die Integration mit Legacy-Systemen und die Adoption durch deine Fachbereiche. Fehler in dieser Phase kosten später Zeit und Geld.

Professionelle Unterstützung lohnt sich, wenn du:

Wenn du ohne externe Begleitung vorgehst, besteht das Risiko, dass du später in teuren Migrationen steckst, die Plattform nicht optimal konfigurierst oder eine Lösung wählst, die nicht zu deinen tatsächlichen Anforderungen passt.

Fazit: Die richtige Wahl für deine IT-Strategie

Wähle Snowflake, wenn du ein stabiles, wartungsarmes Data-Warehouse suchst und deine BI-Anforderungen klar definiert sind. Die Plattform ist bewährt und zuverlässig – erfordert aber ein zusätzliches Tool-Ökosystem.

Wähle Fabric, wenn du im Microsoft-Umfeld zu Hause bist, eine integrierte Lösung bevorzugst und deine Fachbereiche schnell selbstständig mit Daten arbeiten sollen – ohne dabei IT-Komplexität zu opfern. Das Kapazitätsmodell gibt dir auch finanzielle Planungssicherheit.

In vielen unserer Projekte sehen wir: Der entscheidende Erfolgsfaktor ist nicht die Technologie, sondern die richtige Architektur und Governance von Anfang an. Unternehmen, die hier solide starten, sparen sich später erhebliche Umstrukturierungen.

Wie wir dich unterstützen

Wir begleiten IT-Leiter bei dieser Entscheidung durch strukturierte Workshops, technische Proof-of-Concepts und klare Architekturempfehlungen – basierend auf deinen spezifischen Anforderungen, nicht auf Verkaufsargumenten. Ob eine detaillierte Feasibility Study, ein halbtägiger Decision Workshop oder ein Proof-of-Concept mit realen Daten: Wir helfen dir, fundiert zu entscheiden und die Implementierung sauber zu starten.

Hast du Fragen zu diesem Vergleich oder möchtest du klären, welche Plattform zu deinem Unternehmen passt? Sprich uns an – wir unterstützen dich gerne.