Fabric Beratung Österreich: Microsoft Fabric richtig einführen
Wir bauen mit dir eine Microsoft Fabric Datenplattform, die Reporting in Power BI stabil macht, Datenintegration sauber löst und Governance von Anfang an mitdenkt.
- Roadmap statt Tool-Bauchgefühl
- Lakehouse, Warehouse, ETL/ELT integriert
- Planbar starten, später sauber skalieren
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Wenn eure BI nur „irgendwie“ läuft, wird Fabric zur Nebelkerze
Viele Teams kommen zu uns, weil Reporting, Datenmodelle und Datenintegration über Jahre gewachsen sind: Excel-Pflaster, wackelige Refreshes, unterschiedliche KPI-Definitionen und ein Bauchgefühl bei Kosten und Capacity.
Microsoft Fabric ist dann nicht automatisch die Lösung. Ohne saubere Architektur, Governance und klare Use Cases wird aus der Datenplattform schnell eine teure Plattform ohne Wirkung.
Warum DatenPioniere für Fabric in Österreich?
Wir sind 100% Microsoft-Partnerfokus: Microsoft Fabric, Power BI und Copilot – keine Tool-Wiese. Ergebnis: eine Plattform, die funktioniert und von deinem Team betrieben werden kann.
Festpreis dort, wo Scope klar ist
Wir schneiden Use Cases sauber zu. Wenn der Scope steht, liefern wir häufig zum Festpreis – für Budget- und Planungssicherheit in der Beratung und Implementierung.
Polarstern-Methodik statt Aktionismus
Strategie/Governance, Architektur, Visualisierung und Kultur. So wird Fabric zur belastbaren Datenplattform – nicht zum Lizenzthema.
Microsoft Kompetenz mit Proof
Microsoft Data & AI Azure Solutions Partner, alle Mitarbeitenden Microsoft-zertifiziert – plus Erfahrung aus 95+ Kundenprojekten.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich eine Microsoft Fabric Beratung?
Für Unternehmen in Österreich, die ihre BI-Plattform professionalisieren wollen: weg von manueller Datenpflege, hin zu einer einheitlichen Datenbasis mit klarer Governance.
Typische Auslöser: mehrere Quellsysteme (ERP/CRM/Files), wachsende Reporting-Anforderungen, Wunsch nach Lakehouse/Warehouse, oder eine geplante Migration – z. B. von bestehenden Data-Warehouse-Lösungen oder verteilten Power-BI-Datasets.
Was steckt im Paket?
Von der ersten Orientierung bis zur produktiven Datenplattform – strukturiert, messbar, pragmatisch.
Zielbild & Roadmap
Wir definieren Purpose, Use Cases, Anforderungen und ROI-Logik. Ergebnis: eine umsetzbare Roadmap für Plattform, Datenintegration, Modelle und Reporting.
Architektur: Lakehouse, Warehouse, zentrale Datenablage
Wir designen die passende Fabric-Architektur: zentrale Datenablage, Lakehouse oder Data Warehouse, Workspaces, Direct Lake und klare Trennungen zwischen Dev/Test/Prod.
ETL/ELT & Datenpipelines
Aufbau von Ladeprozessen mit Data Factory, Data Pipelines, Notebooks (bei Bedarf) und sauberen Schnittstellen. Fokus: stabil, nachvollziehbar, betreibbar.
Governance, Security & Compliance
Rollen, Berechtigungen, Naming, Semantische Modelle, Lineage und Betriebsprozesse. Optional mit Microsoft Purview – damit KI, Analytics und Self-Service kontrolliert wachsen.
Willst du klären, ob Fabric bei euch wirklich Sinn ergibt?
- Use Cases priorisieren und Scope abstecken
- Kapazität, Kosten und Risiko greifbar machen
- Roadmap für Aufbau und Implementierung
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Fabric-Cases, wie wir sie umsetzen.
Konzernnaher Händler: zentrale Datenbasis in Fabric
Ausgangslage
- Reporting verteilt über viele Power-BI-Workspaces
- Widersprüchliche KPI-Modelle und doppelte Datenimporte
- Unklare Datenintegration aus ERP, CRM und Files
- Governance fehlte: Ownership, Rollen, Freigaben
Ergebnis
- Microsoft Fabric Plattform mit zentralem Datenzielbild umgesetzt
- Lakehouse/Warehouse-Struktur nach Medallion-Architektur
- Standardisierte Semantische Modelle für Power BI
- Purview-basierte Governance-Regeln für skalierbares Wachstum
Industriegruppe: Migration auf Fabric mit klaren Ladeprozessen
Ausgangslage
- Legacy Data Warehouse mit hohem Engineering-Aufwand
- Viele BI-Reports ohne einheitliche Datenmodelle
- Keine klare Capacity-Planung, Angst vor Kosten
- Ad-hoc-Auswertungen blockiert durch lange Wege
Ergebnis
- Migration der Datenintegration auf Fabric Data Factory
- Transparente ETL/ELT-Pipelines inkl. Monitoring
- Power BI via Direct Lake für schnelle Analytics
- Copilot-gestützte Ad-hoc-Analyse auf governter Datenbasis
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen – damit aus „Fabric ausprobieren“ ein tragfähiger Weg wird.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases, Datenquellen, Zielgruppen für Reporting und eure Rahmenbedingungen (Security, Compliance, Azure-Setup). Danach steht eine erste Hypothese: Wo bringt Fabric ROI – und wo reicht Power BI allein?
Setup
Wir entwerfen Architektur und Governance: zentrale Datenablage, Workspaces, Bronze-Silver-Gold (Medallion-Architektur), Data Warehouse/Lakehouse-Entscheidung, Datenintegration mit Data Factory sowie erste Semantische Modelle.
Training
Wir gehen End-to-End: Implementierung der wichtigsten Pipelines, Modelle und Reports. Parallel befähigen wir dein Team in Betrieb, Deployment-Routine und sauberer Weiterentwicklung – damit die Plattform nicht an Einzelpersonen hängt.
Skalierung
Wir erweitern die Datenplattform schrittweise: weitere Datenprodukte, bessere Ladeprozesse, optional Real-Time Intelligence für Echtzeit-Use-Cases und – wenn sinnvoll – Copilot für Analytics und KI-gestützte Auswertungen.
Was sich mit einer sauberen Fabric-Plattform verändert
Du bekommst weniger Reibung im Alltag und mehr Steuerbarkeit – technisch und organisatorisch.
- BI-Reports mit unterschiedlichen Datenständen und Definitionen
- Datenintegration als Excel- und Skript-Stückwerk
- Unklare Ownership für Modelle und KPIs
- Governance wird erst nach Problemen begonnen
- Kostenangst wegen nicht greifbarer Capacity
- Einheitliche Datenbasis in Microsoft Fabric
- Saubere ETL/ELT-Pipelines mit Data Factory
- Klare Datenmodelle für Power BI und Analytics
- Governance: Rollen, Standards, Freigabeprozesse
- Skalierung nach Roadmap statt Big-Bang-Migration
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preise: Einstieg mit klarer Wirkung – statt Plattform auf Verdacht
Die Pakete sind so geschnitten, dass du Risiko reduzierst und zuerst die wichtigsten Cases lieferst.
- Use Cases, Anforderungen, ROI-Logik
- Architektur-Entscheid: Lakehouse vs. Warehouse
- Governance-Grundlagen und Rollenbild
- Umsetzungsplan inkl. Aufwandsspannen
- Workspace-Setup und Standards
- Datenintegration mit Data Factory Pipelines
- Semantische Modelle + Power BI Reporting
- Übergabe, Betriebskonzept, Enablement
- Mehrere Domains, Datenprodukte, Migration
- Medallion-Architektur: Bronze-Silver-Gold
- Security/Compliance, optional mit Purview
- Skalierung, Monitoring, Roadmap-Backlog
Willst du klären, ob Fabric bei euch wirklich Sinn ergibt?
- Use Cases priorisieren und Scope abstecken
- Kapazität, Kosten und Risiko greifbar machen
- Roadmap für Aufbau und Implementierung
Häufige Fragen
Brauchen wir für Microsoft Fabric zwingend schon Power BI Premium?
Nein. Fabric und Power BI hängen zusammen, aber Lizenz- und Capacity-Fragen klären wir sauber entlang eurer Anforderungen: Anzahl Nutzer, Refresh-Frequenz, Datenvolumen, Echtzeit-Use-Cases und Governance. Ziel ist eine wirtschaftliche Lösung – nicht „größer ist besser“.
Wie läuft eine Migration nach Fabric ab, ohne dass alles neu gebaut werden muss?
Wir planen die Migration als Roadmap: zuerst ein Leuchtturm-Case, dann schrittweise weitere Reports, Datenmodelle und Datenintegration. So minimierst du Projektrisiko und vermeidest Big-Bang. Entscheidend ist, früh die Zielarchitektur (Lakehouse/Warehouse/zentrale Datenablage) und klare Ownership für Modelle festzulegen.
Wie stellt ihr Governance, Sicherheit und Compliance in Fabric sicher?
Governance ist Teil des Aufbaus: Workspaces, Rollen/Berechtigungen, Namenskonventionen, Freigabeprozesse, Datenklassifizierung und – wenn passend – Microsoft Purview für Lineage und Richtlinien. So bleibt die Datenplattform kontrollierbar, auch wenn mehr Teams Analytics und KI nutzen.
Wie oft sollte man eine Fabric Beratung einplanen?
Das hängt von euren Use Cases, Datenquellen und dem gewünschten Tempo ab. Häufig starten Teams mit einem kompakten Workshop und einer Roadmap und gehen danach in eine schrittweise Umsetzung (z. B. Leuchtturm-Case, dann Ausbau). Im Erstgespräch klären wir gemeinsam Umfang, Rollen und einen realistischen Plan.