Microsoft Fabric Partner in DACH
Wir helfen dir, Microsoft Fabric als einheitliche SaaS-Plattform für End-to-End Analytics sauber aufzusetzen – von Lakehouse und Data Warehouse bis Power BI.
- Klare Architektur als Polarstern
- Use-Case-basiert, planbar, pragmatisch
- Microsoft-Fokus: Fabric, Power BI, Purview
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Wenn Reporting und Datenengineering nicht zusammenpassen
Viele Unternehmen starten mit Power BI und merken irgendwann: Das Reporting ist da, aber die Datenbasis bleibt ein Flickenteppich aus Excel, Fileservern, ERP-Exports und schwer wartbaren ETL-Strecken.
Microsoft Fabric verspricht „End-to-End“: Daten aufnehmen, transformieren, modellieren, governieren und berichten – in einer Cloud-SaaS-Umgebung. Die Kunst ist nicht das Einschalten der Plattform, sondern eine Architektur, die Anforderungen, Governance, Performance und Kosten zusammenbringt.
Warum Microsoft Fabric jetzt relevant ist
Fabric bündelt Data Engineering, Lakehouse, Data Warehouse, Planung, KI und BI in einem Microsoft-Ökosystem – damit du Datensilos auflösen und End-to-End Analytics standardisieren kannst.
Eine Plattform statt Inseln
Einheitlicher Stack von ETL / ELT über Lakehouse bis Data Warehouse und Power BI – nahtlos integriert, weniger Brüche im Betrieb.
Governance von Anfang an
Mit klaren Rollen, Workspaces, Datenprodukten und optional Microsoft Purview entstehen Compliance- und Governance-Standards, bevor Wildwuchs entsteht.
ROI über Wiederverwendung
Wiederverwendbare Pipelines, Modelle und Standards reduzieren manuellen Aufwand – und machen Reporting, Integration und Performance messbar besser.
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 ein Fabric-Setup?
Für Teams, die mehr wollen als einzelne Dashboards: eine BI- und Analytics-Plattform, die End-to-End funktioniert – von der Quelle bis zum KPI.
Typische Trigger: viele Datenquellen (ERP, CRM, Files), steigende Reporting-Anforderungen, wachsende Self-Service-Nutzung, oder eine geplante Migration von Azure-Architekturen / Einzellösungen hin zu einer einheitlichen SaaS-Plattform in der Cloud.
Was steckt im Paket?
Der Überblick, den du brauchst, um Fabric richtig zu entscheiden und sauber zu starten.
Fabric erklärt: Bausteine & Architektur
Was ist Microsoft Fabric? Wir ordnen die Hauptkomponenten ein: OneLake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Pipelines (ETL / ELT) und das Power BI Semantic Model.
Vergleich: Fabric vs. Power BI ohne Fabric
Wann reicht Power BI allein? Wann ist Fabric der beste Weg zu End-to-End Analytics – inklusive Governance und Betrieb.
Migration & Integration
Pfad von bestehenden Lösungen (z. B. Power BI + SQL + Files) zu Fabric: Datenquellen anbinden, Pipelines stabilisieren, Warehouse/Lakehouse aufbauen, Berichte umstellen.
Checkliste: Voraussetzungen & Startpaket
Klare Anforderungen, Datenzugriffe, Security/Compliance, Kapazitäts- und Kostenrahmen (Fabric Capacity) sowie ein MVP-Plan. Damit wird aus „Wir testen mal“ eine saubere Route zum Gipfel.
Willst du eure Fabric-Einführung mit uns präzise einordnen?
- Einordnung eurer Zielarchitektur
- Migrationspfad & Risiken konkretisieren
- Nächste Schritte als klare Roadmap
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Fabric-Projekte typischerweise starten und landen.
Vom Power-BI-Wildwuchs zur Fabric-Plattform
Ausgangslage
- Viele Dashboards, uneinheitliche KPIs
- ETL/Jobs verteilt, wenig Transparenz
- Performance-Probleme bei Refreshes
- Compliance-Anforderungen ohne Standards
Ergebnis
- Lakehouse + Warehouse als einheitliche Plattform
- Standardisierte ETL / ELT-Pipelines
- Power BI Semantic Model als Gold-Layer
- Governance mit Purview-Mechaniken vorbereitet
Integration von ERP & Files in OneLake – Reporting stabilisiert
Ausgangslage
- Monatliche Excel-Konsolidierung für Berichte
- ERP-Daten + SharePoint/Files schwer integrierbar
- Kein einheitlicher Datenstand, viele Rückfragen
- Wunsch nach KI-gestützter Ad-hoc-Analyse
Ergebnis
- OneLake als zentrale Datenablage etabliert
- Lakehouse-Aufbereitung für wiederverwendbare Modelle
- Stabile Dashboards mit klaren KPIs
- Copilot in Fabric für Ad-hoc-Fragen vorbereitet
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Ein schlankes Vorgehen, das erst Klarheit schafft – und dann liefert.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, Anforderungen, Datenquellen, Governance/Compliance und den echten Bedarf: Reporting, Analytics, Data Engineering oder alles End-to-End.
Setup
Wir definieren die Architecture: OneLake-Struktur, Lakehouse vs. Data Warehouse, ETL / ELT-Pipelines, Security und Integration (ERP/CRM/Files). Dabei vergleichen wir bewusst Alternativen wie Azure Data Factory oder Azure Databricks, wenn es fachlich sinnvoll ist.
Training
Wir machen Enablement: Betriebs- und Entwicklungsleitplanken, Modellierungsstandards (Power BI), und ein Governance-Setup, das Teams wirklich nutzen – nicht nur dokumentieren.
Skalierung
Wir skalieren über wiederverwendbare Datenprodukte, standardisiertes Reporting und einen Plan für Performance & Fabric Capacity. Optional: KI gestützte Ad-hoc-Analysen mit Copilot im Microsoft-Ökosystem.
Von stabilen Basics zum End-to-End-Setup
Fabric lohnt sich, wenn du BI, Data Engineering und Governance als zusammenhängende Plattform betreiben willst.
- Berichte aus Excel-Exports zusammengebaut
- ETL/Jobs verteilt, schwer wartbar
- Uneinheitliche Modelle, KPI-Diskussionen
- Cloud-Setup ohne klare Governance
- Performance-Probleme bei Refresh und Queries
- OneLake als zentrale Datenbasis
- Lakehouse + Data Warehouse sauber getrennt
- Ein Power BI Semantic Model als Gold-Layer
- Governance/Compliance als Standardprozess
- Skalierbare Pipelines, klare Ownership
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 bis Plattformaufbau – mit Fokus auf ROI
Der konkrete Umfang hängt von euren Anforderungen, Datenquellen und dem gewünschten End-to-End-Reifegrad ab.
- Use-Case- und Anforderungen-Workshop
- High-Level Architecture für Fabric
- Migrationspfad inkl. Risiken
- Implementierungscheckliste als Plan
- OneLake + Lakehouse oder Warehouse
- ETL / ELT-Pipelines für Kernquellen
- Power BI-Dashboards über Semantic Model
- Governance-Setup für Betrieb/Teams
- Mehrere Domains & Datenprodukte
- Integration von ERP/CRM/Files
- Performance- und Capacity-Optimierung
- Enablement & Übergabe an internes Team
Willst du eure Fabric-Einführung mit uns präzise einordnen?
- Einordnung eurer Zielarchitektur
- Migrationspfad & Risiken konkretisieren
- Nächste Schritte als klare Roadmap
Häufige Fragen
Was ist Microsoft Fabric – kurz und praxisnah?
Microsoft Fabric ist eine Cloud-SaaS-Plattform für End-to-End Analytics: Daten aufnehmen (ETL / ELT), im OneLake speichern, im Lakehouse oder Data Warehouse aufbereiten und am Ende in Power BI als Berichte und Dashboards nutzen. Ziel ist eine einheitliche Plattform statt einzelner Tools.
Wann reicht Power BI – und wann brauche ich Fabric?
Power BI reicht oft für Standard-Reporting, wenn Datenquellen sauber und stabil bereitstehen. Fabric wird spannend, sobald Data Engineering, Governance und ein belastbarer Datenlayer fehlen: mehrere Quellen, komplexe Transformationslogik, steigende Performance-Anforderungen oder der Wunsch, Datensilos aufzulösen und ein zentrales Lakehouse/Data Warehouse aufzubauen. Zusätzlich wird Fabric eingesetzt sobald Künstliche Intelligenz durch Copilot oder non-Microsoft-KI-Anwendungen sowie Planung eine Anforderung sind.
Wie unterscheidet sich Fabric von Azure-Architekturen (ADF/Databricks)?
Azure-Architekturen (z. B. Azure Data Factory, Azure Databricks) sind sehr flexibel, aber oft stärker „zusammengebaut“ und damit sehr engineering-lastig. Fabric integriert viele Bausteine als einheitlichen SaaS-Stack für Self-Service, damit das Controlling auch ohne die IT etwas anpassen kann. Das kann schneller und nahtloser sein – vorausgesetzt, eure Anforderungen passen zu dem Plattformansatz und ihr plant Governance und Integration direkt mit.
Wie kann ich Kosten und ROI in Fabric sinnvoll bewerten?
Du bewertest ROI nicht über „Lizenz vs. Lizenz“, sondern über Nutzen im Betrieb: weniger manuelle Aufbereitung, weniger Brüche im Data Engineering, wiederverwendbare Modelle, bessere Performance und schnellere Bereitstellung von Berichten. Wichtig ist eine saubere Capacity-Betrachtung (Fabric Capacity/F-SKUs) entlang eurer Workloads: Pipelines, Warehouse, Spark/Notebooks und Reporting. Genau das klären wir im Vorgehen, bevor ihr groß skaliert.