Microsoft Fabric Dienstleister für eure Datenplattform
Wir helfen dir, Microsoft Fabric als Microsoft Plattform für Analytics, BI und KI sauber aufzusetzen – von OneLake bis Synapse Data Warehouse.
- Klare Architektur statt Tool-Wildwuchs
- Pipelines, Lakehouse, Warehouse sauber verbunden
- Enablement für IT und Fachbereiche
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Wenn Reporting an Excel klebt, ist das kein BI-Problem
Viele Teams bauen Dashboards auf manuell gepflegten Tabellen, persönlichen Gateways und historisch gewachsenen Datenquellen. Das Ergebnis: hoher Aufwand, widersprüchliche Zahlen und keine stabile Datenplattform.
Microsoft Fabric ist dafür gedacht, Datenengineering, Analytics und Power BI auf einer Plattform zusammenzubringen – damit Entscheidungen wieder auf einer verlässlichen Basis stehen.
Warum Microsoft Fabric – und wofür ist es eigentlich?
Microsoft Fabric ist eine integrierte Microsoft Plattform für eine moderne Datenplattform: Daten aufnehmen, transformieren, speichern, modellieren und in Power BI nutzen – inklusive Governance und Copilot im Microsoft-Ökosystem.
OneLake als gemeinsamer Datenspeicher
Mit OneLake reduzierst du Datensilos. Lakehouse- und Warehouse-Workloads greifen auf denselben organisatorischen Datenraum zu – statt Kopien über Teams und Tools zu verteilen.
Lakehouse & Synapse Data Warehouse
Lakehouse für flexible Datenaufbereitung (z. B. Spark/Notebooks, Delta Parquet) und Synapse Data Warehouse für strukturierte, SQL-basierte Analytics. Beides kann in einer Architektur zusammenspielen.
Von Pipelines bis Copilot – im Microsoft Stack
Mit Fabric-Pipelines (nahe an Azure Data Factory), Data Engineering/Science und Copilot machst du Analysen schneller, ohne ein neues Tool-Set einzuführen. Wichtig: KI-Nutzen entsteht erst mit sauberer Datenbasis und Governance.
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 Beratung wirklich lohnt
Wenn du Daten aus ERP/CRM/Fileserver/SQL & Cloud-Apps integrieren willst und heute noch zu viel manuell konsolidierst, ist Microsoft Fabric ein starker nächster Schritt.
Typische Startsituationen: Power BI ist schon da, aber Datenpipelines fehlen; es gibt mehrere Quellsysteme und keine klare Governance; oder du planst Migrationen (z. B. von Snowflake/anderen Plattformen) und brauchst eine klare Roadmap.
Was steckt im Paket?
Fabric Einführung & Implementierung – strukturiert, pragmatisch, Microsoft-only.
Discovery & Zielbild
Wir klären Use Cases, Datenquellen, Sicherheitsanforderungen und den Scope. Ergebnis: ein klares Zielbild für eure Datenplattform und eine priorisierte Roadmap.
Architektur: OneLake, Lakehouse, Warehouse
Wir designen die passende Architektur (Lakehouse vs. Synapse Data Warehouse, Medallion-Logik, Direct Lake) – inklusive Entscheidungslogik für Performance, Kosten und Wartbarkeit.
Implementierung: Pipelines & Data Engineering
Wir setzen Ingestion und Transformation auf (Pipelines, Synapse Data Engineering, Notebooks) und integrieren eure Quellen. Ziel: reproduzierbare, betreibbare Datenflüsse statt Einzel-Skripte.
Governance & Enablement
Rollen, Zugriffe (z. B. über Entra ID), Namenskonventionen, Quality-Gates und Übergabe. Dazu Trainings/Workshops, damit dein Team Fabric im Alltag selbst steuern kann.
Willst du klären, ob Fabric für euch der richtige Weg ist?
- Discovery Call mit klaren nächsten Schritten
- Architektur-Optionen verständlich gegenübergestellt
- Risiken, Aufwand, Nutzen sauber eingeordnet
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Fabric Einführungen mit messbarem Nutzen im Alltag.
Konzernnaher Handel: OneLake statt Excel-Konsolidierung
Ausgangslage
- KPIs aus mehreren SQL-Instanzen und SharePoint-Excel
- Widersprüchliche Zahlen je Report und Team
- Manuelle Datenpflege vor Monats-Reporting
- Keine klare Governance für Datenmodelle
Ergebnis
- OneLake als zentrale Datenbasis etabliert
- Lakehouse-Aufbereitung mit standardisierten Pipelines
- Synapse Data Warehouse für SQL-Analytics bereitgestellt
- Power BI Reports auf Direct Lake stabilisiert
Produktion/Engineering: Datenplattform für Analytics & KI-Readiness
Ausgangslage
- Reporting hängt an Gateways und Live-Verbindungen
- Viele bereichsspezifische Excel-Exporte als Datenquelle
- Performance-Probleme und schwer reproduzierbare Analysen
- Unsicherheit, welche Fabric-Capacity wirklich nötig ist
Ergebnis
- Medallion-Struktur im Lakehouse umgesetzt
- Governance mit Purview und klaren Verantwortlichkeiten
- Power BI auf einheitliche semantische Modelle ausgerichtet
- Copilot für Ad-hoc-Analysen sicher eingeordnet
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unsere Route zur Fabric Datenplattform: erst Orientierung, dann sauberer Aufbau.
Erstgespräch
Im Discovery Call klären wir deine Ziele, Datenquellen, Integrationshürden und die wichtigsten Reports/Analysen. Du bekommst eine klare Einschätzung, ob Microsoft Fabric passt und wie ein sinnvoller Einstieg aussieht.
Setup
Wir definieren Architektur und Governance (OneLake, Lakehouse, Synapse Data Warehouse, Security) und setzen die ersten Pipelines auf. Fokus: betreibbare Implementierung statt Proof-of-Concept-Wildwuchs.
Training
Wir machen Enablement für Engineering, BI und Fachbereiche: Workshops, Standards, Dokumentation. Ziel ist, dass ihr Analytics und Implementierung intern weiterführen könnt.
Skalierung
Danach skalieren wir Schritt für Schritt: weitere Datenquellen integrieren, Performance optimieren (z. B. Direct Lake), Workspaces standardisieren, CI/CD-Ansätze prüfen und Copilot gezielt für echte Use Cases nutzen.
Was sich mit einer sauberen Fabric Plattform ändert
Du gehst vom Excel-Berg am Bergfuß zur klaren Route mit einem gemeinsamen Datenfundament.
- Excel-Konsolidierung als wiederkehrender Prozess
- Viele Insellösungen ohne Integration
- Unklare Datenherkunft, wenig Governance
- Fragile Refreshes, persönliche Gateways
- Analytics dauert, Entscheidungen verzögern sich
- Datenplattform in Microsoft Fabric etabliert
- OneLake als gemeinsame Basis für Teams
- Pipelines automatisieren Datenflüsse
- Synapse Warehouse und Lakehouse abgestimmt
- Power BI liefert konsistente Analysen
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: vom Einstieg bis zur skalierbaren Fabric Implementierung
Die Pakete geben dir klare Orientierung für Umfang, Risiko und Geschwindigkeit.
- Workshop zur unternehmenweiten Datenstrategie
- Architektur: Lakehouse vs. Warehouse
- Governance-Basics & Zugriffsmodell
- Priorisierte Roadmap für Fabric Einführung
- OneLake Setup inkl. Struktur
- Erste Pipelines + Integration wichtiger Quellen
- Lakehouse/ Warehouse für Analytics aufsetzen
- Power BI Anbindung (Direct Lake) prüfen
- Mehrere Domänen & Datenprodukte strukturieren
- Purview-Governance & Data Lineage
- Betriebsmodell, Standards, Rollout
- Training/Workshop für internes Engineering
Willst du klären, ob Fabric für euch der richtige Weg ist?
- Discovery Call mit klaren nächsten Schritten
- Architektur-Optionen verständlich gegenübergestellt
- Risiken, Aufwand, Nutzen sauber eingeordnet
Häufige Fragen
Was macht ein Microsoft Fabric Dienstleister konkret?
Als Microsoft Fabric Dienstleister begleiten wir euch von der Fabric Beratung bis zur Implementierung: Architektur (OneLake, Lakehouse, Synapse Data Warehouse), Integration über Pipelines, Governance (z. B. Purview) und die Anbindung an Power BI. Ziel ist eine betreibbare Datenplattform, nicht nur ein einzelner Report.
Welche Voraussetzungen brauchen wir für Microsoft Fabric?
Du brauchst vor allem klar priorisierte Use Cases, Zugriff auf eure Datenquellen und jemanden auf Kundenseite, der Entscheidungen mitträgt (IT + Fachbereich). Technisch klären wir früh: Cloud-Vorgaben, Identitäten (z. B. Entra ID), Datenzugriffe, und ob bestehende Power BI Strukturen weiterverwendet werden.
Wie komplex ist die Einführung und wie reduziert ihr das Risiko?
Die Komplexität hängt von Datenquellen, Governance und dem gewünschten Reifegrad ab. Wir starten bewusst mit einem klaren Einstieg: Discovery, Zielbild, erste Integration, dann Skalierung. So bekommt ihr schnell belastbare Analytics, und die Datenplattform wächst kontrolliert statt chaotisch.
Bietet ihr Workshops, Schulungen und Zertifizierungen an?
Ja: Wir bieten Workshops und Trainings rund um Fabric Einführung, Data Engineering und Power BI an – immer praxisnah an euren Daten. Und: Unser Team ist Microsoft-zertifiziert; DatenPioniere ist Microsoft Data & AI Azure Solutions Partner.