Microsoft Fabric Consulting: eure Analytics-Plattform auf Kurs
Wir führen Microsoft Fabric als integrierte Plattform ein – von Architektur und Pipelines bis Governance und Power BI Reporting.
- Einheitliche Basis statt Excel-Wildwuchs
- Lakehouse, Warehouse & Echtzeit-Auswertungen
- Governance, Security, Release-Prozesse
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Wenn Reporting bremst, ist nicht Power BI das Problem
Viele Teams starten mit Power BI – und landen dann bei manueller Integration, fragilen Refreshes und unklarer Herkunft. Das Ergebnis: BI fühlt sich wie Dauer-Feuerwehr an.
Microsoft Fabric löst das nicht „magisch“, aber strukturiert: eine Plattform für Engineering, Warehouse, Lakehouse und Auswertungen – integriert mit OneLake, Workspaces und klaren Regeln.
Warum DatenPioniere für Microsoft Fabric?
Weil ihr nicht noch ein Tool braucht, sondern eine klare Route: Beratung, Einführung und Betrieb – durchgängig im Microsoft-Ökosystem (Azure, Fabric, Power BI, Purview, Copilot).
Planbar statt Bauchgefühl
Wir schneiden Use Cases so zu, dass Scope, Milestones und Kosten sauber abgrenzbar sind – damit Budget, Risiko und Messbarkeit steuerbar bleiben.
100% Microsoft – keine Tool-Schleifen
Microsoft Fabric, Power BI, Entra und Azure: Wir beraten und implementieren nur dort, wo wir echte Tiefe haben – inklusive Migration aus bestehenden BI-Tools.
Polarstern-Methodik für Plattform & Kultur
Architektur, Regeln, Visualisierung und Change greifen ineinander. So wird aus „Plattform bauen“ eine Lösung, die im Business auch genutzt wird.
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 Consulting?
Für dich, wenn ihr mehrere Quellen integrieren müsst (ERP, CRM, SQL Server, Files, Cloud-Apps) und Reporting oder Auswertungen gerade mehr Arbeit macht als Nutzen bringt.
Typische Auslöser: Excel-Konsolidierung, uneinheitliche KPIs, fehlende Regeln, wackelige Refreshes, oder der Wunsch nach einer modernen Plattform für BI, Data Science und KI-Unterstützung mit Copilot – sicher im eigenen Tenant.
Was steckt im Paket?
Beratung, Implementierung und Enablement – entlang eurer Workloads.
Architecture Concept & Zielbild
Wir definieren Workloads, Datenprodukte und eine einheitliche Architektur: OneLake, Lakehouse vs. Warehouse, Direct Lake für Power BI, Workspaces-Struktur und Sicherheitskonzept über Entra.
Integration & Pipelines
Aufbau von ETL/ELT mit Data Factory, Data Pipelines und Dataflows Gen2: Ladeprozesse, inkrementelle Aktualisierung, Monitoring und robuste Anbindung eurer Quellen.
Governance & Sicherheit
Regeln, Rollen, Namenskonventionen, Deployment Pipelines und optional Purview für Lineage und Katalog. Ziel: Vertrauen, weniger Wildwuchs, mehr Kontrolle.
Reporting, Auswertungen & KI
Power BI Reporting auf dem Fabric-Fundament (Business Intelligence) plus optionale Echtzeit-Auswertungen. Für Migration/Integration in bestehende Plattformen berücksichtigen wir auch Azure Synapse Analytics, wenn es bereits im Einsatz ist.
Willst du Fabric wirklich nutzen – oder nur lizenzieren?
- Use Cases + Architektur in 60 Minuten klären
- Risiken, Integrationen, Governance offen besprechen
- Nächste Schritte mit Milestones festziehen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (Ausgangslage → Ergebnis).
Holding-Reporting: von Excel-Konsolidierung zur Fabric-Plattform
Ausgangslage
- Finanz-Reporting aus mehreren Systemen, viel Excel-Handarbeit
- Uneinheitliche KPI-Definitionen, Abstimmungsschleifen im Business
- SQL Server als Quelle, aber ohne klare Engineering-Standards
- Kein durchgängiges Workspace- und Rollen-Konzept
Ergebnis
- Lakehouse + Warehouse in Microsoft Fabric als einheitliche Basis
- ETL/ELT über Data Factory und Data Pipelines, stabile Ladeprozesse
- Power BI Modelle auf Direct Lake für performantes Reporting
- Purview-gestützte Lineage und klare Rollen über Entra
Operations-Auswertungen: Echtzeit-Kennzahlen für schnelleres Steuern
Ausgangslage
- Fragmentierte Reporting-Tools und manuelle Exporte aus Quellsystemen
- Keine Echtzeit-Sicht auf Ereignisse, nur Monatsrückblick
- Unklare Integration, viele Sonderlogiken in einzelnen Reports
- Ad-hoc Fragen blockieren BI-Team und Fachbereiche
Ergebnis
- Echtzeit-Workload in Fabric für aktuelle Steuerungswerte
- Standardisierte Engineering-Schicht in OneLake
- Power BI Dashboards mit Drilldown auf konsistente Datenprodukte
- Microsoft Copilot für schnelle Auswertungen mit KI-Unterstützung
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen, klare Milestones – damit Einführung und Betrieb zusammenpassen.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Reporting-Anforderungen, Quellen, Security (Entra) und die wichtigsten Workloads. Output: priorisierte Use Cases, grobes Architecture Concept und ein klarer Start-Scope.
Setup
Implementierung der Plattform in Microsoft Fabric: OneLake-Struktur, Lakehouse/Warehouse, ETL/ELT (Data Factory, Data Pipelines), Setup von Workspaces, Rollen und Deployment Pipelines sowie erstes Power BI Reporting.
Training
Enablement für IT, BI und Fachbereich: Betrieb, Monitoring, Qualitätschecks, Modellierung sowie Workspaces- und Release-Prozesse (z. B. Git Release Pipelines / Deployment Pipelines). Ziel: Ihr könnt selbst sicher weiterlaufen.
Skalierung
Rollout weiterer Datenprodukte und Auswertungen: zusätzliche Quellen, Migration bestehender Lösungen, Performance-Tuning (Direct Lake), optional Notebooks/Python für Data Science – mit klarer Kostenkontrolle (Capacity).
So verändert Fabric eure Arbeitsweise
Von isolierten BI-Inseln hin zu einer integrierten Plattform für Business und IT.
- Manuelle Integration und Excel-Konsolidierung
- Fragile Refreshes, Abhängigkeit von Einzelpersonen
- Uneinheitliche KPIs, keine Lineage
- Viele Tools, wenig Regeln, hoher Betrieb
- BI nur Reporting, wenig Auswertung/AI
- Einheitliche Plattform mit OneLake
- Robuste ETL/ELT Pipelines mit Monitoring
- Lakehouse/Warehouse als Datenprodukte fürs Business
- Governance, Security und Releases in Workspaces
- Power BI + Copilot für Analysen im KI-Zeitalter
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.
Preisoptionen: Einstieg, Aufbau, Skalierung
Der Umfang hängt von Quellen, Workloads, Governance-Tiefe und Migration ab.
- Use-Case-Scoping & Architecture Concept
- Fabric Workspace-Setup inkl. Entra Rollen
- Erste Pipelines + Ladeprozesse
- 1 Power BI Report auf Fabric-Basis
- Lakehouse/ Warehouse Design + OneLake Struktur
- ETL/ELT mit Data Factory, Dataflows Gen2
- Governance: Naming, Zugriff, Deployment Pipelines
- 2–4 Reports + semantische Modelle
- Migration bestehender BI-Lösungen nach Fabric
- Release-Prozesse, Monitoring, Betriebsmodell
- Purview für Katalog & Lineage (optional)
- Rollout-Plan für Workloads & Workspaces
Willst du Fabric wirklich nutzen – oder nur lizenzieren?
- Use Cases + Architektur in 60 Minuten klären
- Risiken, Integrationen, Governance offen besprechen
- Nächste Schritte mit Milestones festziehen
Häufige Fragen
Was genau umfasst „Microsoft Fabric Consulting“ bei euch?
Wir begleiten dich von der Beratung bis zur Einführung: Architecture Concept, Integration (ETL/ELT), Aufbau von OneLake/Lakehouse/Warehouse, Workspaces- und Security-Setup (Entra), Governance sowie Power BI Reporting. Danach unterstützen wir beim Betrieb und beim Rollout weiterer Use Cases.
Welche Voraussetzungen braucht ihr für eine Fabric Einführung?
Mindestens: Zugriff auf eure Quellen (z. B. SQL Server, ERP/CRM, Files), klare Verantwortung im Fachbereich und eine Entscheidung zu Cloud/Security. Technisch prüfen wir früh: Gateway/Netzwerk, Berechtigungen, Volumen, Refresh-Anforderungen und ob Echtzeit-Auswertungen oder „klassisches“ Reporting reicht.
Wie integriert sich Microsoft Fabric mit Power BI und bestehenden Systemen?
Power BI ist in Microsoft Fabric integriert: Modelle und Reports können direkt auf Lakehouse/Warehouse zugreifen, oft über Direct Lake. Für Anbindung nutzen wir u. a. Data Factory, Data Pipelines und Dataflows Gen2. Wenn bereits vorhanden, berücksichtigen wir Azure Synapse Analytics in der Migrations- und Integrationsplanung.
Wie setzt ihr Kosten, Betrieb und Risiko sauber auf?
Wir starten mit klar abgegrenzten Use Cases und Milestones. Für laufende Kosten sind vor allem Capacity und Datenhaltung relevant (Fabric Capacity/Consumption). Im Betrieb sorgen Governance, Monitoring und Release-Prozesse (Deployment Pipelines, optional Git Release Pipelines) dafür, dass eure Plattform stabil bleibt – ohne dass das Team dauerhaft Feuerwehr spielt.