Fabric Beratung Schweiz: Microsoft Fabric, die Datenplattform, die liefert
Wir bauen mit dir eine zentrale Microsoft-Fabric-Datenplattform in Azure – von Strategie und Architektur bis Data Engineering, Data Warehouse und Power BI-Dashboards.
- Klare Roadmap statt Tool-Bauchladen
- OneLake, Lakehouse, Warehouse sauber aufgesetzt
- Governance, Security und Betrieb mitgedacht
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Wenn Analytics im Alltag scheitert, liegt’s selten am Dashboard
Viele Teams starten mit BI und merken schnell: Ohne tragfähige Datenplattform wird es ein Dauerprojekt aus Excel-Extrakten, manueller Datenintegration und widersprüchlichen Reports.
Microsoft Fabric kann das lösen – aber nur, wenn Strategie, Architektur, Integration und Governance zusammenpassen. Genau dafür sind wir da.
Warum DatenPioniere für deine Microsoft Fabric Beratung?
Weil wir nicht nur implementieren, sondern dich über eine klare Route zum produktiven Betrieb führen – mit Fokus auf Analytics, BI und sichere KI-/AI-Readiness im Microsoft-Ökosystem.
Struktur statt Trial-and-Error
Du bekommst eine Roadmap mit Phasen, Bausteinen und klaren Entscheidungen: Lakehouse vs. Data Warehouse, Data Engineering-Setup, Datenbasis, Security und Betriebsmodell.
100% Microsoft – end-to-end
Microsoft Fabric, Power BI, Copilot, Microsoft Entra und optional Purview: keine Fremdtools, keine „end end“-Brüche. Integration direkt im Microsoft-Stack – von der Quelle bis ins Dashboard.
Erfahrung aus vielen Einführungen
95+ erfolgreiche Kunden, 15+ Microsoft-Fabric-Einführungen und 80+ Power-BI-Einführungen: du profitierst von Patterns, die in Projekten funktionieren – nicht nur auf Folien.
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 Fabric Beratung in der Schweiz?
Für Unternehmen, die eine zentrale Datenplattform aufbauen oder modernisieren wollen – und dabei Planungssicherheit für Architektur, Engineering und Governance brauchen.
Typisch: mehrere Quellsysteme (ERP/CRM/Files), hoher Aufwand in Datenintegration, fehlende Datenbasis für konsistente Analytics, und der Wunsch nach skalierbaren Power-BI-Dashboards statt Excel.
Was steckt im Paket?
Klare Leistungsbausteine für deine Microsoft-Fabric-Plattform
Strategie & Zielbild
Use-Case-Schnitt, Priorisierung, Rollenmodell, Plattform-Entscheidungen (Cloud, Umgebung, Kapazitäten) und eine umsetzbare Roadmap – als Grundlage für sichere Entscheidungen.
Architektur: OneLake, Lakehouse & Warehouse
Zielarchitektur mit OneLake, Delta Lake / Lakehouse und Data Warehouse: Datenzonen, Direct Lake Mode, Naming/Workspace-Konzept und ideale Grundlage für BI und Analytics.
Data Engineering & Datenintegration
Aufbau von Pipelines, Datenintegration und Engineering-Standards: Ingestion, Transformation, Tests, Monitoring – damit deine Datenbasis stabil läuft und nicht von Einzelpersonen abhängt.
Governance, Security & Enablement
Governance mit Microsoft Entra (Berechtigungen), optional Microsoft Purview (Katalog/Lineage), sowie Enablement für Fachbereich und IT – damit Nutzung, Prozesse und Betrieb skalierbar werden.
Hol dir in 30 Minuten Klarheit: passt Fabric zu eurem Setup?
- Architektur-Schnellcheck inkl. Risiken
- Nächste Schritte als 4-Phasen-Plan
- Grobe Budget-Spanne passend zu Scope
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (Strategie → Architektur → Engineering → BI).
Holding-Reporting mit zentraler Datenplattform in Fabric
Ausgangslage
- Insellösungen und manuelle Datenintegration
- Unklare Datenbasis, widersprüchliche Reports
- Kein Datenkatalog, wenig Governance
- Power BI Dashboards schwer skalierbar
Ergebnis
- OneLake-Architektur mit Lakehouse und Warehouse
- Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold) etabliert
- Power BI Dashboards aus einer zentralen Quelle
- Governance-Prozesse mit Purview eingeführt
Near-Echtzeit Analytics für Operations & Vertrieb
Ausgangslage
- Dashboards mit verzögerten Aktualisierungen
- Viele Quellen, Integration direkt im Report
- Unklare Architektur für Streaming/Echtzeit
- KI/AI-Nutzung ohne belastbare Datenbasis
Ergebnis
- Real-Time Intelligence / Streaming sauber angebunden
- Data Engineering-Pipelines stabil produktiv gesetzt
- Power BI Reports konsistent und wiederverwendbar
- Copilot für Ad-hoc Analytics kontrolliert eingeführt
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen bis zur produktiven Fabric-Plattform – klar, pragmatisch, skalierbar.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Anforderungen, vorhandene Umgebung (Tenant/Azure, Microsoft Entra), Datenquellen und BI-Bedarf. Ergebnis: klarer Scope und sinnvolle Einstiegs-Use-Cases.
Setup
Wir entwerfen Architektur und setzen das Fundament um: OneLake, Delta Lake / Lakehouse, Data Warehouse, Datenzonen, Datenintegration, Security und Governance-Basics.
Training
Wir bringen eure Teams an den Start: Standards für Engineering und Analytics, Guidelines für Power BI, Rollen und Prozesse. Ziel: ihr könnt die Plattform selbst nutzen und weiterentwickeln.
Skalierung
Wir skalieren Use Cases und professionalisieren Betrieb: Monitoring, CI/CD & Deployment Pipelines (wo passend), Qualitätschecks, Performance-Optimierung und saubere Betriebsübergabe.
Von Daten-Fragmenten zur steuerbaren Analytics-Plattform
So verändert sich eure BI- und Datenarbeit, wenn Microsoft Fabric als zentrale Datenplattform sauber steht.
- Reports hängen an manueller Datenintegration
- Unklare Datenbasis, wenig Vertrauen in Zahlen
- Architektur wächst „nebenbei“ in Projekten
- Governance wird erst bei Problemen diskutiert
- Echtzeit/Streaming bleibt ein Experiment
- Zentrale Datenplattform in Microsoft Fabric
- Konsistente Modelle für BI und Analytics
- Lakehouse/Warehouse Architektur dokumentiert
- Microsoft Entra Rollen, optional Purview Governance
- Real-Time Intelligence/Streaming kontrolliert nutzbar
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.
Transparente Pakete: budgetierbar statt Bauchgefühl
Die genaue Spanne hängt von Datenquellen, Integrationsaufwand, Governance und dem ersten produktiven Use Case ab.
- Scope & Zielbild für Fabric
- Architektur-Skizze OneLake/Lakehouse
- Governance-Basics mit Entra
- Plan für ersten Power BI Use Case
- Lakehouse + Warehouse Grundsetup
- Datenintegration und Engineering-Standards
- Medallion (Bronze/Silver/Gold) umgesetzt
- Power BI Dashboards aus zentraler Datenbasis
- Mehrere Quellen/Domain-Use-Cases integriert
- Governance mit Purview (optional) erweitert
- Real-Time Intelligence/Streaming Use Case
- Betriebsmodell, Monitoring, Übergabe
Hol dir in 30 Minuten Klarheit: passt Fabric zu eurem Setup?
- Architektur-Schnellcheck inkl. Risiken
- Nächste Schritte als 4-Phasen-Plan
- Grobe Budget-Spanne passend zu Scope
Häufige Fragen
Was meint ihr mit „Fabric Beratung“ konkret?
Fabric Beratung bedeutet bei uns: Strategie, Architektur, Implementierung und Enablement für Microsoft Fabric – inklusive Data Engineering, Datenintegration, Data Warehouse/Lakehouse, Governance (Microsoft Entra, optional Purview) und einem konkreten Analytics-Anwendungsfall in Power BI.
Brauchen wir zwingend Power BI, wenn wir Microsoft Fabric nutzen?
Nein – aber in der Praxis ist Power BI oft der schnellste Weg, um Nutzen sichtbar zu machen (Dashboards, Standard-Reports). Fabric kann auch als Plattform für Data Science und AI genutzt werden. Wir starten meist mit einem BI-Use-Case, weil er messbar und schnell reviewbar ist.
Könnt ihr auch Echtzeit-Analytics umsetzen?
Ja, wenn der Use Case es wirklich braucht. In Fabric gibt es dafür Real-Time Intelligence / Streaming. Wir klären im Erstgespräch, ob „Echtzeit“ fachlich nötig ist oder ob ein planbarer Refresh die bessere, stabilere Lösung ist.
Wie reduziert ihr Risiko und schützt unser Budget?
Wir schneiden den Einstieg bewusst klein: klarer Scope, definierte Anforderungen, ein erstes produktives Ergebnis. So entsteht Planungssicherheit, bevor ihr die Plattform breit ausrollt. Und: Wir arbeiten ausschließlich im Microsoft-Stack – keine versteckte Tool-Kette, die später Integration und Betrieb verteuert.