Microsoft Fabric Beratung Hannover
Wir bauen mit dir eine Microsoft-Fabric-Plattform für End-to-End Analytics – von Datenquellen über Lakehouse und Data Warehouse bis Power BI.
- Klare Architektur statt Tool-Wildwuchs
- Pipelines, Lakehouse, Warehouse sauber umgesetzt
- Governance & Security von Anfang an
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Wenn Reporting bremst, fehlt meist das Fundament
Excel-Konsolidierung, manuelle Ladeprozesse und uneinheitliche KPIs kosten Zeit und machen Entscheidungen unnötig riskant.
Microsoft Fabric löst das nicht „nebenbei“: Ohne klare Architektur, Governance und End-to-End Implementierung entsteht nur eine neue Plattform mit alten Problemen.
Warum DatenPioniere für Fabric-Beratung in Hannover?
Du willst keine Folien, sondern eine lauffähige Plattform. Wir liefern dir ein strukturiertes Vorgehen und setzen im Microsoft-Ökosystem konsequent um.
100% Microsoft – kein Bauchladen
Wir machen Microsoft Fabric, Power BI und Microsoft Copilot im gleichen Setup. Das sorgt für klare Integration, saubere Datenmodelle und ein konsistentes Reporting.
Polarstern-Methodik: Route statt Zufall
Wir starten mit Zielbild, Anforderungen und Governance, bauen dann Architektur und Pipelines und bringen euch in die Nutzung. So wird aus Fabric ein steuerbares System statt Experiment.
Erfahrung aus vielen Einführungen
Mit 95+ Kunden, 80+ Power BI Einführungen und 15+ Microsoft Fabric Einführungen kennen wir typische Stolpersteine: Capacity, Workspaces, Datenintegration und Betrieb.
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 Microsoft Fabric Beratung?
Wenn du eine skalierbare Data-Plattform brauchst, die BI, Analytics und Data Engineering zusammenbringt – und nicht noch ein weiteres Einzeltoll.
Typische Situationen: viele Datenquellen, neue Governance-Anforderungen, Ablösung von Legacy-ETL, oder ihr wollt von „Power BI nur als Frontend“ zu End-to-End Analytics mit Lakehouse, Warehouse und Data Pipelines.
Was steckt im Paket?
Beratung, Implementierung und Enablement – modular, aber als durchgängige End-to-End Strecke gedacht.
Fabric Architektur & Setup
Zielarchitektur (Lakehouse vs. Data Warehouse), Workspaces, Namenskonzept, Dev/Test/Prod-Umgebung, Git-Workflow und klare Betriebsregeln für eure Plattform.
Data Engineering & Pipelines
Datenintegration aus euren Datenquellen (ERP/CRM, Dateien, SQL) über Data Pipelines, Dataflows und Notebooks (Spark/PySpark) inklusive Ladeprozesse, Monitoring und Fehlerhandling.
Lakehouse, OneLake & Warehousing
Aufbau von OneLake-Strukturen, Lakehouse-Patterns, Delta-Parquet-Datenhaltung und Warehousing mit Transact-SQL – damit Reporting und Analytics auf einer einheitlichen Datenbasis laufen.
Governance, Security & Access
Rollen, Berechtigungen und Zugriff über Microsoft Entra, Datenklassifikation, Data-Lineage und Standards. Optional: Start mit Purview, wenn Governance und Compliance stark sind.
Willst du in Hannover Fabric sauber aufsetzen – ohne Ratespiel?
- Kurz-Check eurer Anforderungen & Systeme
- Empfehlung: Lakehouse, Warehouse, Pipelines
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (Beratung + Implementierung + Enablement).
Handelsgruppe: OneLake-Plattform statt Excel-Konsolidierung
Ausgangslage
- Monatliches Reporting über Excel-Dateien und manuelle Ladeprozesse
- Viele Datenquellen, keine einheitliche Datenbasis für BI
- Unklare Governance: Wer darf welche Daten sehen?
- Power BI Dashboards ohne belastbares Backend
Ergebnis
- Lakehouse in Microsoft Fabric als einheitliche Plattform
- Data Pipelines + Notebooks für stabile Datenintegration
- Berechtigungen über Microsoft Entra und klare Governance-Regeln
- Power BI Dashboards auf einem kontrollierten Data Warehouse
Produktion: Fabric Data Engineering mit skalierbarer Architektur
Ausgangslage
- Fragmentierte Plattform: mehrere Systeme, parallele ETL-Logiken
- Performance-Probleme im Reporting und wenig Transparenz
- Fehlende Standards für Modelle, Workspaces und Deployment
- Team will Inhouse-Fähigkeit für Betrieb und Entwicklung
Ergebnis
- Klare Fabric-Architektur mit Lakehouse und Data Warehouse
- Standardisierte Pipelines, Monitoring und saubere Integration
- Power BI Reporting auf konsistenten Modellen statt Kopien
- Enablement: Team nutzt Copilot für Ad-hoc Analytics im Tenant
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen. Klare Route vom Bergfuß bis zum ersten stabilen Reporting-Gipfel.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Use Cases, Datenquellen, Security-Anforderungen und den gewünschten End-to-End Scope. Ergebnis: priorisierte Anforderungen und ein erstes Zielbild für eure Fabric-Plattform.
Setup
Wir setzen die Umgebung auf (Workspaces, Rollen, Git, Namenskonzept) und bauen die ersten Data Pipelines. Parallel entscheiden wir Lakehouse vs. Data Warehouse und modellieren die Basics für Reporting und Analytics.
Training
Hands-on Enablement für Data Engineering, Notebooks (Spark/PySpark) und Reporting: euer Team versteht, wie Datenverarbeitung, Modelle und Governance zusammenspielen – und kann weiterbauen.
Skalierung
Wir rollen weitere Module aus: zusätzliche Datenintegration, optimierte Ladeprozesse, Quality Checks, Dataflows, Direct Lake wo passend, sowie ein klares Betriebsmodell für eine skalierbare Plattform.
So verändert sich eure Analytics- und BI-Realität
Mit Microsoft Fabric wird aus „Bericht bauen“ eine durchgängige Datenplattform – wenn Architektur, Governance und Umsetzung zusammenpassen.
- Viele Excel- und Einzellösungen, keine Einheitlichkeit
- Manuelle Ladeprozesse und fragile Pipelines
- Unklare Datenherkunft, wenig Vertrauen in KPIs
- Power BI Dashboards ohne sauberes Backend
- Integration dauert, IT wird zum Bottleneck
- OneLake als zentrale Datenbasis für Analytics
- Lakehouse und Data Warehouse als klare Standards
- End-to-End Implementierung: Quellen bis Reporting
- Governance: Rollen, Zugriff, Lineage integriert
- Self-Service BI mit stabilen Modellen
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 in Fabric, der sich rechnet
Die Pakete sind typische Einstiege – der finale Scope hängt von euren Datenquellen, Modulen und Governance-Anforderungen ab.
- Architektur-Entscheid Lakehouse vs. Warehouse
- Workspace- und Rollen-Setup (Entra)
- 1–2 Datenquellen integrieren
- Erstes Power BI Dashboard anbinden
- Data Pipelines + Notebooks (Spark/PySpark)
- Governance-Basics, Standards, Git-Workflow
- 3–5 Datenquellen: Integration & Ladeprozesse
- Semantische Modelle für konsistentes BI
- Dev/Test/Prod-Umgebung und Deployments
- Erweitertes Warehousing & Modell-Standards
- Security-Konzept, Auditierbarkeit, optional Purview
- Enablement-Plan für Inhouse Engineering
Willst du in Hannover Fabric sauber aufsetzen – ohne Ratespiel?
- Kurz-Check eurer Anforderungen & Systeme
- Empfehlung: Lakehouse, Warehouse, Pipelines
- Nächste Schritte als klare Route