Microsoft Fabric Demo: So startest du sauber in Fabric
Du bekommst hier eine klare Demo-Route durch Microsoft Fabric – von OneLake & Lakehouse bis zum Trial-Start, Setup im Tenant und der Integration mit Power BI.
- Fabric-Kernkomponenten verständlich erklärt
- Trial aktivieren: Schritt für Schritt
- Use Cases für Analytics & BI
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Fabric klingt gut – aber die Realität ist oft Chaos
Viele Teams sehen in Microsoft Fabric den schnellen Weg zu einer modernen Analytics- und BI-Plattform. In der Praxis scheitert es aber nicht an der Technik, sondern an Setup, Governance und einem unklaren Startpunkt.
Ergebnis: Trial läuft ins Leere, Kosten bleiben unklar und nach der Demo ist niemand sicher, wie Fabric, Azure, Synapse und Power BI wirklich zusammenspielen sollen.
Warum eine Microsoft Fabric Demo mehr ist als Screensharing
Eine gute Demo zeigt nicht nur Buttons – sie zeigt einen realistischen Weg: Daten rein, Modell drauf, Insights raus. Und zwar so, dass du es in eurem Tenant nachbauen kannst.
Du verstehst das Produkt, nicht nur die Oberfläche
Wir erklären Microsoft Fabric entlang der Kernbausteine: OneLake, Lakehouse, Warehouse und die Workloads – inklusive Einordnung zu Azure Synapse und Azure Data Factory.
Du erkennst typische Szenarios & Use Cases
Von Standard-Reporting in Power BI bis Data Engineering und Data Science: du siehst, wofür Fabric passt – und wofür ein simpler Ansatz oft reicht.
Du bekommst einen Plan für Kosten & Risiko
In Fabric entscheidet die Capacity (CU) über Budget und Performance. Eine Demo ohne Capacity-Plan ist wie Wandern ohne Karte – du läufst los und wunderst dich am Ende.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
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zufriedenheit
Für wen lohnt sich eine Microsoft Fabric Demo?
Für dich, wenn du Microsoft Fabric evaluierst, eine Migration planst (z. B. aus einem Warehouse-/Synapse-Setup) oder eure BI-Landschaft Richtung integrierte Analytics-Plattform modernisieren willst.
Besonders sinnvoll ist es, wenn ihr schon Power BI nutzt (oder nutzen wollt) und jetzt Datenintegration, Transformation, Governance und KI-Funktionen im Microsoft-Ökosystem konsolidieren möchtet – statt wieder eine separate Data-Platform aufzubauen.
Was steckt im Paket?
Dein Demo-Paket als klare Route – vom ersten Klick bis zum Onboarding.
1) Fabric erklärt: Komponenten & Workloads
Was ist Microsoft Fabric? Du bekommst eine klare Definition inklusive OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory (Fabric) und wie das zu Azure Data Factory und Azure Synapse passt.
2) Demo-Use-Case: von Daten zu Insights
Wir laufen einen „realistischen“ Mini-Case durch: Daten anlanden, Transformation, Modell/semantische Schicht, Visualisierung in Power BI – mit Fokus auf BI und Analytics statt Tool-Zirkus.
3) Trial & Aktivierung im Tenant
Du bekommst die Schritte für Trial, Workspace-/Capacity-Zuordnung, Rollen, Admin-Themen und typische Stolpersteine. Ziel: Nach der Demo kannst du es im Portal sauber nachbauen.
4) Nächste Schritte: Readiness, ROI & Roadmap
Wir übersetzen Demo-Erkenntnisse in einen Plan: Fabric Readiness, grobe Capacity-Planung, Integrationen (Power BI, Copilot), Ressourcen/Lernpfade – und ein klarer Start-Scope statt „alles auf einmal“.
Willst du eure Microsoft Fabric Demo als echten Startpunkt?
- Klare Demo-Route statt Buzzwords
- Trial-Setup im Tenant nachvollziehbar
- Use Cases + Capacity grob eingeordnet
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Startpunkte, typische Lösungen).
Handel: Von Excel-Reporting zu OneLake + Power BI
Ausgangslage
- Reporting auf verstreuten Excel-Dateien
- Uneinheitliche KPI-Definitionen in BI
- Keine zentrale Datenbasis für Analytics
- Unsicheres Trial-Setup im Tenant
Ergebnis
- OneLake als zentrale Datenbasis etabliert
- Lakehouse + Delta-Parquet für Datenhaltung
- Power BI auf konsistentem Modell aufgesetzt
- Purview-Grundlagen für Governance vorbereitet
Produktion: Fabric Demo als Blueprint für Data Platform
Ausgangslage
- Synapse- und ADF-Setup historisch gewachsen
- Warehouse-Workload unklar dimensioniert
- Viele manuelle Datenpipelines, wenig Standards
- Bedarf nach schneller BI-Integration
Ergebnis
- Demo-Use-Case als standardisierte Route definiert
- Workspace- und Capacity-Logik sauber aufgesetzt
- Integration: Fabric-Datenmodell zu Power BI
- Copilot für Ad-hoc-Insights eingeordnet
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
So gehen wir vor – pragmatisch, in klaren Schritten.
Erstgespräch
Wir klären dein Ziel: Geht es um eine reine Microsoft Fabric Demo, um eine Entscheidung (Fabric vs. anderes Warehouse) oder um eine Migration? Danach wählen wir 1–2 realistische Scenarios und definieren die „North-Star“-KPIs für BI und Analytics.
Setup
Wir führen dich durch Setup und Aktivierung: Trial, Portal-Zugriff, Admin/Consent-Themen, Workspace-Struktur, Capacity (CU) und erste Governance-Leitplanken (z. B. Namenskonventionen, Rollen, getrennte Umgebungen).
Training
Hands-on Walkthrough: OneLake, Lakehouse und Warehouse im Zusammenspiel, Datenintegration/Transformation (inkl. Einordnung zu Azure Data Factory und Azure Synapse), plus Power BI-Anbindung für erste Insights.
Skalierung
Wir übersetzen Demo-Ergebnisse in eine Roadmap: welche Workloads wann, welche Ressourcen/Skills, welche Integrationen (Power BI, Copilot) – und wie du das kontrolliert skalierst, ohne die Kosten aus dem Ruder laufen zu lassen.
Was sich nach einer guten Demo-Route verändert
Du gehst vom „mal ausprobieren“ zu einem Setup, das man managen, integrieren und skalieren kann.
- Unklare Vorstellung von Fabric-Komponenten
- Trial ohne Plan: endet im Experiment
- Warehouse/OneLake/Power BI nicht verbunden
- Integration nur als „später mal“ gedacht
- Budgetrisiko durch unklare Capacity (CU)
- Klarer Überblick: OneLake, Lakehouse, Warehouse
- Workspace- und Tenant-Setup ist nachvollziehbar
- End-to-end Flow von Daten zu Insights
- Integration mit Power BI sauber eingeordnet
- Capacity-Plan als Basis für ROI-Überlegung
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.
Preispakete: Vom Demo-Start bis zum Onboarding
Die Pakete unterscheiden sich vor allem in Tiefe, Vorbereitung und dem Grad an Enablement für dein Team.
- Microsoft Fabric Überblick + Komponenten
- Trial-Start & Portal-Checkliste
- 1 Demo-Use-Case für Analytics
- Kurze Capacity-Orientierung (CU)
- OneLake/Lakehouse/Warehouse Einordnung
- Workspace-Struktur + Rollenmodell
- Integration zu Power BI als Blueprint
- Readiness-Plan inkl. Ressourcen
- Tenant-Setup inkl. Admin-Themen
- Governance-Leitplanken + Purview-Bausteine
- Mehrere Scenarios & Workloads bewertet
- Roadmap für Migration & Skalierung
Willst du eure Microsoft Fabric Demo als echten Startpunkt?
- Klare Demo-Route statt Buzzwords
- Trial-Setup im Tenant nachvollziehbar
- Use Cases + Capacity grob eingeordnet
Häufige Fragen
Was ist Microsoft Fabric – kurz und klar?
Microsoft Fabric ist eine integrierte Analytics- und BI-Plattform von Microsoft. Sie bündelt verschiedene Workloads (z. B. Data Engineering, Data Science, Warehouse) auf einer gemeinsamen Datenbasis (OneLake). Ziel ist, dass Datenintegration, Transformation, Analytics und Power BI in einem Ökosystem zusammenlaufen – statt in getrennten Tools.
Was sind OneLake, Lakehouse und Warehouse in Fabric?
OneLake ist die zentrale Datei- und Datenebene. Ein Lakehouse kombiniert Data-Lake-Patterns mit tabellarischer Struktur (z. B. Delta-Parquet) und eignet sich für flexible Datenaufbereitung. Das Warehouse ist stärker SQL-/DWH-orientiert für klassische BI- und Reporting-Workloads. In vielen Setups nutzt du beides – je nach Szenario.
Wie starte ich eine kostenlose Testphase (Trial) für Microsoft Fabric?
Typisch läuft es so: 1) Prüfen, ob euer Tenant Fabric-Trial zulässt (Admin/Policy). 2) Trial im Microsoft-Portal aktivieren. 3) Einen Workspace anlegen und einer Capacity zuordnen. 4) Rollen/Berechtigungen setzen. 5) Einen kleinen Demo-Use-Case umsetzen (Daten rein → Transformation → Insights in Power BI). Wichtig: Ohne klaren Scope endet der Trial oft als „einmal geklickt, nichts gelernt“.
Wie hängen Azure Data Factory, Azure Synapse und Fabric zusammen?
Microsoft Fabric bringt Funktionen zusammen, die viele aus Azure Data Factory (Pipelines/Integration) und Azure Synapse (Analytics/Warehouse) kennen – nur stärker als ein gemeinsames Produkt mit OneLake als Basis. Wenn du schon ADF/Synapse nutzt, ist die Kernfrage meistens nicht „ersetzen oder nicht“, sondern: Welche Workloads bleiben, welche wandern, und wie planst du die Integration und Capacity (CU) sauber.