Microsoft Fabric Beratung für eure integrierte Datenplattform
Wir bauen mit Fabric Microsoft eine einheitliche Datenplattform, die Engineering, BI und AI in einem zentralen Speicher für Speicherung zusammenbringt – sicher, skalierbar und nah an euren Use Cases.
- Zentraler Speicher für sichere Speicherung
- Automatisierte Ladewege statt Excel-Handarbeit
- Erfahrung aus 80+ Power BI Einführungen
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Wenn Datenarbeit bremst, bremst das Business
Viele Teams haben Reporting, Auswertungen und Prozesse über Jahre „hingefrickelt“: Excel-Konsolidierung, isolierte Datenquellen, manuelle ETL/ELT-Schritte und ein BI-Setup, das nicht sauber integriert ist.
Das Ergebnis: lange Wege zu belastbaren Analysen, unsichere Modelle, Diskussionen über Zahlen – und Entscheidungen, die zu spät kommen.
Warum Microsoft Fabric der schnellere Weg nach oben ist
Microsoft Fabric vereint Integration, Warehousing, Lakehouse, Real-Time Analytics, Synapse Data Science und Power BI in einer Umgebung. Das reduziert Tool-Wechsel, vereinfacht Abläufe und bringt Governance in eure Prozesse – auch für Auswertungen in Echtzeit.
Datenintegration ohne Tool-Puzzle
Wir verbinden eure Datenquellen über eine saubere Datenintegration und bauen wiederverwendbare Ladewege für BI und Fachbereiche.
Data Lake als stabile Basis
Ein Data Lake als Grundlage für Modelle und Auswertungen sorgt für konsistente Datenstände, weniger Reibung und klare Verantwortlichkeiten.
Sicherheit, Betrieb und AI von Anfang an
Wir denken Entra, Workspaces und Deployment-Prozesse direkt mit – im Azure-Umfeld eurer Microsoft-Cloud. So bleibt eure Umgebung sicher, nachvollziehbar und langfristig betreibbar, inklusive AI-Use-Cases.
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 Microsoft Fabric Beratung lohnt
Für Unternehmen, die eine moderne Umgebung in der Microsoft Cloud aufbauen oder vereinheitlichen wollen – und dabei nicht raten, sondern sauber umsetzen möchten.
Typische Anforderungen: mehrere Datenquellen (ERP/CRM/Files), wiederkehrende Ladeprozesse, einheitliche Modelle, skalierbares Warehousing, integrierte KI und ausgewählte Data-Science-Workloads im Microsoft-Ökosystem.
Was steckt im Paket?
Von Analyse bis Umsetzung – mit klarer Route statt Blindflug.
Fabric Zielbild & Architektur
Wir definieren mit euch Architektur, Workspaces, Governance und Security (Entra) – inklusive Speicher-Strategie, Lakehouse vs. Warehouse und Anforderungen an Integration.
Engineering & Ladeprozesse
Aufbau von Ladeprozessen (ETL/ELT), Datenqualität und Monitoring. Optional mit Bronze-Silver-Gold-Struktur für saubere, einheitliche Analysen.
Warehousing, Modelle & Power BI
Wir setzen ein Data Warehouse oder Lakehouse auf und bauen Modelle, die Power BI performant und wartbar nutzen kann – inklusive Rollen, Berechtigungen und Reporting-Standards.
Integration, Migration & Enablement
Integration in eure Systeme (z. B. SAP, ERP, CRM), Migration bestehender Lösungen nach Fabric und Training für Teams: Betrieb, Ladeprozesse, Auswertungen und Governance – auf Wunsch auch im Azure-Kontext eurer Identitäten und Richtlinien.
Willst du von ersten Use Cases hin zu einer betreibbaren Fabric-Plattform?
- Use Cases schärfen, ROI plausibel machen
- Architektur, Governance, Aufwand greifbar
- Erfahrung aus 15+ Fabric Einführungen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen, saubere Umsetzung, messbare Wirkung.
Holding-Reporting: von Excel-Konsolidierung zur Plattform
Ausgangslage
- Reporting aus vielen Excel-Dateien und SQL-Exports
- Uneinheitliche KPI-Definitionen, unterschiedliche Modelle
- Monatliche Prozesse, hoher manueller Aufwand
- Unklare Governance und Berechtigungen in Teams
Ergebnis
- Zentraler Speicher-Layer für konsistente Daten
- Automatisierte Integration statt manueller Schritte
- Lakehouse + Data Warehouse als BI-Basis
- Power BI KPI-Reporting mit klaren Rollen
Operations & IoT: Auswertungen und Real-Time-Use-Case auf Fabric
Ausgangslage
- Viele Systeme (ERP/CRM/IoT), nicht integriert
- Analysen dauern zu lang, keine Real-Time-Sicht
- Ladeprozesse existieren, aber nicht stabil im Betrieb
- Teams arbeiten getrennt: BI, Engineering, Fachbereich
Ergebnis
- Integrierte Umgebung: Engineering bis Auswertungen
- Real-Time Analytics für operative Einblicke
- Einheitliche Modelle für Power BI Reporting
- Copilot für Fabric für Ad-hoc Fragen
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen führt von Orientierung hin zu stabilen Prozessen: erst Klarheit, dann Aufbau, dann Befähigung – und erst dann Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären Ziel, Datenquellen, Anforderungen und Use Cases. Ergebnis: priorisierte Roadmap und ein sinnvoller MVP-Umfang für Microsoft Fabric.
Setup
Wir setzen die Architektur auf: Workspaces, Speicher-Struktur, Governance mit Entra sowie Ladeprozesse (ETL/ELT). Dann bauen wir Lakehouse/Warehouse und die nötigen Modelle für Power BI.
Training
Wir begleiten eure Teams hands-on: Engineering, Auswertungen, Betrieb, Deployment und Standards. Schulung ist bei uns kein „Nebenbei“, sondern Teil der sicheren Umsetzung.
Skalierung
Nach dem MVP erweitern wir Datenquellen, integrieren weitere Prozesse und professionalisieren ausgewählte Data-Science- und KI-Workloads innerhalb von Fabric. So wächst die Umgebung kontrolliert – ohne neues Chaos.
Was sich mit Fabric in eurem Alltag verändert
Nicht mehr Informationen irgendwo – sondern eine integrierte Umgebung für Reporting, Auswertungen und KI.
- Manuelle Exporte, Excel-Konsolidierung, Schatten-Modelle
- Integration als Einzellösung je Team
- Unklare Governance, schwer nachvollziehbare Prozesse
- Reporting dauert, Entscheidungen verzögern sich
- KI-Workloads getrennt von BI und Umgebung
- Zentraler Speicher für konsistente Speicherung
- Stabile ETL/ELT-Ladeprozesse im Betrieb
- Lakehouse/Warehouse als sauberes Warehousing
- Power BI mit verlässlichen Modellen und KPIs
- Auswertungen und KI integriert im Ökosystem
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- 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
- 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
- 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: Investition in eine Plattform, die trägt
Der Preis hängt davon ab, wie viele Datenquellen, Ladeprozesse und Use Cases ihr in der ersten Etappe umsetzen wollt.
- Use-Case-Scope und Anforderungen
- Architektur-Entwurf inkl. Governance
- Grundstruktur, Workspace-Setup
- Erster Ladeweg + Beispiel-Modell
- Lakehouse oder Data Warehouse Umsetzung
- ETL/ELT-Ladeprozesse produktiv
- Power BI Reporting auf einheitlichen Modellen
- Enablement für Teams und Betrieb
- Migration bestehender BI-/DWH-Lösungen
- Mehrere Domains, Workloads, Integrationen
- Governance, Security, Rollen, Standards
- Roadmap für KI in Fabric
Willst du von ersten Use Cases hin zu einer betreibbaren Fabric-Plattform?
- Use Cases schärfen, ROI plausibel machen
- Architektur, Governance, Aufwand greifbar
- Erfahrung aus 15+ Fabric Einführungen
Häufige Fragen
Was ist Microsoft Fabric – kurz erklärt?
Microsoft Fabric ist eine integrierte Microsoft-Plattform für Engineering, Synapse Data Science, Data Factory, Data Warehouse, Lakehouse und Real-Time Analytics. Ziel ist eine einheitliche Umgebung, auf der Reporting in Power BI und Auswertungen ohne Tool-Brüche laufen.
Welche Rolle spielen Datenintegration, Data Lake und Speicherung?
In der Praxis braucht ihr drei Bausteine: Datenintegration, um Datenquellen zuverlässig anzubinden, einen Data Lake als robuste Basis für unterschiedliche Workloads und eine klare Speicherung, damit Datenstände nachvollziehbar und sicher bleiben.
Wann lohnt sich Fabric gegenüber „nur Power BI“?
Power BI eignet sich sehr gut für Business Intelligence und Reporting. Fabric lohnt sich, wenn ihr eine skalierbare Umgebung braucht: mehrere Datenquellen, wiederkehrende ETL/ELT-Ladeprozesse, klare Governance, Warehousing und optional KI sowie ausgewählte Data-Science-Workloads.
Wie geht ihr bei Implementierung, Migration und Integration vor?
Wir starten mit Analyse und Architektur (Anforderungen, Datenquellen, Zielbild), setzen dann Workspaces, Speicher-Struktur, Ladeprozesse und Lakehouse/Warehouse um und integrieren eure Systeme (z. B. ERP/CRM/SAP). Migration machen wir iterativ: erst ein MVP, dann schrittweise weitere Lösungen, damit Risiko und Aufwand beherrschbar bleiben.