Fabric Migration Unterstützung
Wir planen und steuern eure Migration von einer verteilten Azure-Synapse/ADF-Landschaft nach Microsoft Fabric – mit sauberer Reihenfolge, klaren Abhängigkeiten und stabilem Reporting.
- Reihenfolge für Objekte und Quellen
- Notebooks, Pipelines, DWH sauber überführen
- Reporting stabil während der Migration
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Wenn du ohne Plan migrierst, zahlst du doppelt
Synapse, Azure Data Factory, Azure SQL und Power-BI-Dataflows laufen oft nebeneinander her. Wenn dann die Power BI Premium-Kapazität ausläuft und F-SKUs im Raum stehen, wird aus „wir schauen mal“ schnell ein Risiko für Betrieb und Budget.
Die größten Stolpersteine sind nicht die Tools – sondern Reihenfolge, Abhängigkeiten und die Frage, wie ihr Dedicated SQL Pool, Spark-Notebooks, Pipelines und Dataflows sinnvoll in Fabric abbildet, ohne dass Controlling-Berichte ausfallen.
Migration ist kein Big Bang
Du brauchst eine Route, die Technik und Betrieb zusammenbringt – sonst entstehen Parallelwelten, Zahlenabweichungen und unnötige Störungen.
Abhängigkeiten werden unterschätzt
Pipelines, Notebooks, Tabellen und Reports hängen zusammen. Ohne Abhängigkeitsbild migrierst du „irgendwas“ – und wunderst dich über kaputte Ladeprozesse oder leere Modelle.
Dedicated SQL Pool ist kein Copy/Paste
Ein Data Warehouse im Dedicated SQL Pool (inkl. großem Datenvolumen) braucht ein klares Zielbild in Fabric: Lakehouse/Warehouse, Ladepfade und klare Regeln für die Übergangszeit.
Das Reporting muss weiterlaufen
Controlling erwartet stabile Zahlen. Wenn du nicht aktiv Plan/Ist prüfst (alte vs. neue Plattform), riskierst du Diskussionen über KPIs statt Fortschritt in der Migration.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen sich Fabric Migration Unterstützung lohnt
Für Teams, die heute auf Azure Synapse (Dedicated SQL Pool + Spark), Azure Data Factory, Azure SQL Database und Power-BI-Dataflows verteilt arbeiten und jetzt strukturiert nach Microsoft Fabric wechseln wollen.
Besonders, wenn nur wenige Personen Synapse im Detail kennen, Fabric intern noch neu ist und der Betrieb (Ladeprozesse und Reports) während der Umstellung stabil bleiben muss.
Was steckt im Paket?
Damit du nicht im Nebel losläufst – sondern Etappe für Etappe migrierst.
Migrationsplan nach Quellen & Objektarten
Wir strukturieren eure Landschaft nach Quellsystem (Synapse, Data Factory, Azure SQL, Dataflows) und Objektart (Pipeline, Notebook, Tabelle, Bericht) und leiten daraus eine sinnvolle Reihenfolge ab.
Zielbild für DWH, Pipelines & Notebooks
Wir übersetzen Dedicated SQL Pool und Spark-Notebooks in ein Fabric-Zielbild (z.B. Lakehouse/Warehouse, Dataflow Gen2, Copy job, Eventhouse wo passend) inklusive Übergangsvarianten.
Abhängigkeiten, Governance & Betrieb
Wir dokumentieren Abhängigkeiten, kritische Datenflüsse und Verantwortlichkeiten. Optional mit Microsoft Purview für Datenkatalog/Lineage, wenn ihr Governance direkt mitziehen wollt.
Controlling-sichere Abweichungsprüfung
Wir definieren Checks, wie ihr Kennzahlen zwischen alter und neuer Plattform vergleicht, und bauen ein Migrations-Reporting (Plan vs. Ist) für die wöchentliche Steuerung.
Willst du in Fabric starten, ohne dass das Reporting wackelt?
- Klarer Plan für Reihenfolge und Abhängigkeiten
- Zielbild für DWH, Pipelines, Notebooks
- Checks für Zahlen- und Betriebsstabilität
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen und Ergebnisse
Handelsunternehmen migriert Synapse-DWH nach Fabric
Ausgangslage
- Dedicated SQL Pool als zentrales DWH
- Azure Data Factory mit vielen Ladepfaden
- Power BI Premium-Kapazität lief aus
- Unklare Reihenfolge, viele Objekt-Abhängigkeiten
Ergebnis
- Migrations-Roadmap nach Quellsystem und Objektart
- Fabric-Zielbild für Warehouse/Lakehouse definiert
- Plan/Ist-Steuerung mit Migrations-Dashboard
- Lineage & Verantwortlichkeiten über Purview geklärt
Produktionsgruppe überführt Pipelines und Notebooks
Ausgangslage
- Spark-Notebooks für Transformationen im Einsatz
- Dataflows und Modelle eng ans Reporting gekoppelt
- Hoher Druck: Berichte dürfen nicht ausfallen
- Fabric-Know-how intern noch nicht vorhanden
Ergebnis
- Etappierung: zuerst Datenbasis, dann Semantik
- Ablösung kritischer Dataflows durch stabile Pfade
- Abweichungschecks für Kern-KPIs etabliert
- Übergangsbetrieb klar definiert und überwacht
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen, damit du sicher am Ziel ankommst – ohne unnötige Schleifen.
Erstgespräch
Wir klären eure Ausgangslage (Synapse/ADF/Azure SQL/Power BI), Ziele, Zeitdruck (Kapazität) und die kritischen Reports. Ergebnis: klarer Scope und die wichtigsten Risiken.
Setup
Wir inventarisieren Objekte und Abhängigkeiten (Pipelines, Notebooks, Dataflows, Tabellen, Berichte), definieren das Fabric-Zielbild und erstellen die Reihenfolge inkl. Übergangsarchitektur.
Training
Wir befähigen euer Team entlang der Migration: wie ihr Dataflow Gen2/Copy job nutzt, wie ihr Notebooks sauber überführt und wie ihr Plan/Ist sowie Abweichungen prüft.
Skalierung
Wir begleiten die Umsetzung in Wellen: Monitoring von Ladeprozessen, Vergleich alter vs. neuer Zahlen, Kapazitätsblick und saubere Übergabe in den Betrieb.
Von verteilten Services zu einer klaren Migrationsroute
Du behältst Kontrolle über Reihenfolge, Risiken und Betrieb – statt alles gleichzeitig anfassen zu müssen.
- Synapse, ADF, Azure SQL, Dataflows parallel
- Unklare Abhängigkeiten zwischen Objekten
- Diskussionen über KPI-Abweichungen
- Wenige Schlüsselpersonen mit Detailwissen
- Risiko von Reporting-Ausfällen
- Migration nach Wellen und klarer Reihenfolge
- Zielbild für DWH, Pipelines, Notebooks
- Abweichungschecks gegen alte Plattform
- Transparente Steuerung Plan vs. Ist
- Stabiler Betrieb während der Umstellung
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.
Pakete für planbare Fabric-Migration
Du bekommst ein klares Vorgehen, transparente Etappen und eine Migration, die den Betrieb ernst nimmt.
- Kickoff & Zielbild grob abstecken
- Inventar der Kernobjekte aufsetzen
- Risiken & Abhängigkeiten grob markieren
- Nächste Schritte als 2–3 Etappen
- Strukturierte Inventarisierung & Abhängigkeiten
- Fabric-Zielbild für DWH & Pipelines
- Migrationsreihenfolge je Quelle/Objektart
- Plan/Ist- & Abweichungschecks definiert
- Umsetzung & Qualitätssicherung je Welle
- Monitoring für Ladeprozesse & Reporting
- Kapazitätsblick und Betriebsübergang
- Optional: Governance-Setup mit Purview
Willst du in Fabric starten, ohne dass das Reporting wackelt?
- Klarer Plan für Reihenfolge und Abhängigkeiten
- Zielbild für DWH, Pipelines, Notebooks
- Checks für Zahlen- und Betriebsstabilität
Häufige Fragen
Können Berichte während der Migration weiterlaufen?
Ja, wenn du bewusst mit Übergangsbetrieb arbeitest: klare Reihenfolge, definierte Abweichungschecks (alt vs. neu) und eine Steuerung, die kritische Berichte priorisiert. Genau darauf ist die Unterstützung ausgelegt.
Was passiert mit unserem Dedicated SQL Pool mit viel Datenvolumen?
Wir entwickeln ein Fabric-Zielbild (typisch: Lakehouse/Warehouse) und planen die Migration in Etappen, damit Datenvolumen, Ladefenster und Abhängigkeiten handhabbar bleiben. Wichtig ist, dass du nicht nur Daten kopierst, sondern Ladepfade und Semantik sauber nachziehst.
Wie geht ihr mit Spark-Notebooks und Azure Data Factory Pipelines um?
Wir betrachten Notebooks und Pipelines nicht isoliert, sondern als Teil des gesamten Lade- und Reporting-Flows. Daraus leiten wir ab, was früh migriert werden muss, was in der Übergangszeit bleibt und wie ihr in Fabric z.B. mit Dataflow Gen2 oder Copy job arbeitet.
Wir haben noch keine Fabric-Erfahrung im Team – ist das ein Problem?
Nein, solange ihr intern Zeit für Mitarbeit einplant. Wir kombinieren Planung, Umsetzung in Wellen und Wissenstransfer, damit ihr die Plattform nach der Migration selbst betreiben und weiterentwickeln könnt.