Microsoft Fabric Proof of Concept (PoC)
Wir bauen mit dir einen Proof of Concept (PoC), der in Microsoft Fabric End-to-End funktioniert – inklusive ELT, Governance und messbaren Erfolgskriterien.
- Klare PoC-Ziele statt Demo-Spielerei
- End-to-End Integration bis Power BI
- KPIs, ROI-Kriterien und Validierung
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Ein PoC ohne Ziel ist nur eine teure Spielwiese
Viele Microsoft-Fabric-PoCs scheitern nicht an der Technik, sondern an fehlender Definition: Was soll bewiesen werden, welche Daten sind erforderlich, und wann ist das Ergebnis „gut genug“ für eine Entscheidung?
Wenn Governance, Security (RBAC), Kosten (Fabric capacity) und Performance erst nach der Demo kommen, wird aus „Proof of Concept“ schnell ein Proof of Chaos.
Warum ein Fabric PoC mit Struktur schneller zum Ergebnis führt
Ein guter PoC ist wie eine Tour zum Gipfel: Route, Packliste, Checkpoints. Genau so planen wir euren Microsoft-Fabric-Proof-Concept – damit du am Ende eine belastbare Go/No-Go-Entscheidung hast.
End-to-End statt Einzel-Feature
Wir denken den PoC von der Quelle bis zur Nutzung: Integration, ELT-Ansatz, Lakehouse/OneLake, Data Warehouse und ein Power-BI-Report als konsumierbares Ergebnis.
Messbare Kriterien statt Bauchgefühl
Gemeinsam definieren wir KPIs und ROI-Kriterien: z. B. Datenlatenz, Datenqualität, Durchlaufzeiten, Bedienbarkeit und Betriebsaufwand – damit „funktioniert“ auch wirklich „lohnt sich“ heißt.
Security, Compliance, Trust von Anfang an
Wir klären Zugriff (Entra ID, RBAC), Workspaces/Umgebungen (Dev/Test), Data Lineage und Mindest-Governance. Ergebnis: mehr Vertrauen in Analytics und weniger Risiken beim späteren Deployment.
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 Microsoft Fabric Proof of Concept?
Wenn du Fabric evaluierst, aber keine Zeit für monatelange Evaluationsprojekte hast, ist ein klar abgegrenzter Proof of Concept (PoC) der schnellste Weg zu einer Entscheidung mit Substanz.
Typische Auslöser: fragmentierte Datenquellen (local Files, SQL Server, SaaS), unsichere Integration, unklare Kosten rund um Fabric capacity, oder der Wunsch, AI/Copilot innerhalb des Microsoft-Ökosystems sauber vorzubereiten.
Was steckt im Paket?
Ein PoC-Paket, das mehr liefert als eine Demo: Architektur, Daten, Validierung.
PoC-Definition & Scope
Wir definieren Zielsetzung, In-Scope-Use-Cases, Datenquellen, „Definition of Done“, Risiken und Annahmen. Ergebnis: ein PoC, der realistische Fragen beantwortet – nicht nur „ob Fabric grundsätzlich kann“.
End-to-End PoC-Architektur in Fabric
Wir setzen die PoC-Umgebung in Microsoft Fabric auf: Workspaces, Lakehouse/OneLake, Datenpipelines (ELT/ETL je nach Quelle), optional Data Warehouse. Dazu ein schlankes Schema, das für Analytics und spätere Skalierung taugt.
Demo-Szenarien & Templates
Du bekommst konkrete Demo-Szenarien (z. B. Management-Report, Drilldown, Datenqualitätschecks) und wiederverwendbare Templates für Validierung: Lade-Logs, Refresh-Kriterien, Abgleichlisten, Performance-Checks.
KPIs, ROI-Kriterien & Entscheidungsvorlage
Wir messen nach vorher definierten Kriterien (z. B. Latenz, Stabilität, Aufwand, Governance-Fit) und dokumentieren Ergebnisse. Damit kannst du intern sauber argumentieren – inkl. nächster Schritte Richtung Deployment/Production.
Willst du einen Fabric PoC, der eine echte Entscheidung ermöglicht?
- PoC-Ziele, Scope und Risiken sauber klären
- End-to-End in Microsoft Fabric umsetzen
- Messbare Validierung statt Bauchgefühl
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische PoC-Situationen, wie wir sie umsetzen)
Group-Reporting: Quellen verbinden, Trust herstellen
Ausgangslage
- Reporting verteilt über Excel und lokale SQL Server
- Unklare Datenherkunft, wenig Trust in KPIs
- PoC soll End-to-End Integration beweisen
- Security/RBAC und Workspaces ungeklärt
Ergebnis
- Lakehouse in Fabric mit ELT-Loadstrecke aufgebaut
- One Data-Source für Power BI als Demo-Report
- RBAC-Konzept und PoC-Governance dokumentiert
- Validierungskriterien inkl. Performance-Checks erfüllt
Ad-hoc Analytics vorbereiten: Fabric + Copilot sauber aufsetzen
Ausgangslage
- Viele Fachbereichsanfragen, wenig Self-Service
- Daten liegen in SaaS und lokalen Files verstreut
- Wunsch nach Copilot for Data ohne Datenchaos
- Unsicherheit zur Fabric capacity und Kostenwirkung
Ergebnis
- PoC-Data-Model und Demo-Szenario für Analytics definiert
- Fabric-Pipelines für Integration und ELT umgesetzt
- Power-BI-Dataset als stabile Basis bereitgestellt
- Copilot-Nutzung mit klaren Guardrails getestet
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen – damit euer Proof of Concept (PoC) nicht ausfranst.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, Stakeholder und „Proof“-Fragen: Was genau soll der PoC beweisen, welche Daten sind required, welche Risiken (Security, Compliance, Performance) sind kritisch und welche KPI/ROI-Kriterien zählen wirklich?
Setup
Wir setzen die PoC-Umgebung in Microsoft Fabric auf: Workspaces/Environment, Zugriff via Entra ID, erste Integration der Quellen, ELT/ETL-Ansatz, Schema-Design und Storage-Entscheidungen (Lakehouse/OneLake, optional Data Warehouse).
Training
Wir bauen Demo-Szenarien und führen dich durch die Ergebnisse: Datenfluss, Validierung, Monitoring/Operations-Ansätze, plus Enablement für dein Team (damit ihr den PoC versteht und nicht nur präsentiert bekommt).
Skalierung
Zum Schluss bekommst du eine Entscheidungsvorlage für Deployment Richtung Production: offene Punkte, Hürden, Kapazitäts- und Governance-Empfehlungen, sowie eine pragmatische Roadmap für den nächsten Ausbauschritt.
Vom Bauchgefühl zur belastbaren Entscheidungsgrundlage
So verändert sich eure Lage, wenn der Fabric PoC sauber definiert und End-to-End umgesetzt wird.
- PoC-Ziele sind schwammig formuliert
- Einzelne Demos ohne End-to-End Integration
- Kein klares ELT/ETL-Vorgehen dokumentiert
- Fabric capacity Kosten schwer einschätzbar
- Security/RBAC erst „später“ geplant
- Proof of Concept (PoC) mit Definition of Done
- End-to-End: Quelle bis Power BI in Fabric
- Validierte KPIs, ROI-Kriterien und Performance
- Risiken, Hürden und Operations sichtbar gemacht
- Roadmap für Production-Deployment vorhanden
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: PoC als Investitionsschutz statt Blindflug
Du bekommst einen definierten Scope, klare Deliverables und eine Entscheidungsvorlage für den nächsten Schritt.
- PoC-Zielsetzung und Scope-Definition
- Basis-Setup in Microsoft Fabric
- Ein Demo-Report in Power BI
- Validierungskriterien und Ergebnis-Review
- Mehrere Quellen inkl. Integration-Konzept
- Lakehouse/OneLake + ELT/ETL-Strecke
- KPIs/ROI-Kriterien und Messplan
- Security/RBAC und Workspace-Struktur
- Mehrdomänen-Szenario und Datenmodell-Scope
- Performance- und Operations-Validierung
- Roadmap Richtung Production/Deployment
- Enablement, Doku und Übergabe ans Team
Willst du einen Fabric PoC, der eine echte Entscheidung ermöglicht?
- PoC-Ziele, Scope und Risiken sauber klären
- End-to-End in Microsoft Fabric umsetzen
- Messbare Validierung statt Bauchgefühl
Häufige Fragen
Was ist ein Proof of Concept (PoC) in Microsoft Fabric – und was nicht?
Ein Proof of Concept (PoC) zeigt, dass ein klar definierter Use Case in Microsoft Fabric End-to-End funktioniert: Integration, ELT/ETL, Datenmodell/Schnitt, und konsumierbares Analytics-Ergebnis (z. B. Power BI). Ein PoC ist nicht „wir klicken mal durch Features“ – ohne Ziel, KPI-Kriterien und Abnahmeregeln ist es kein Proof.
Welche Datenquellen können in einem Fabric PoC angebunden werden?
Typisch sind lokale Systeme (z. B. SQL Server), SaaS-Quellen und Files. Wichtig ist nicht nur „Access klappt“, sondern auch: Datenvolumen, Aktualisierungsfrequenz, benötigte APIs, Gateway/Netzwerk und der Aufwand für stabile Operations. Im Erstgespräch klären wir, welche Integration realistisch ist und was ihr dafür bereitstellen müsst.
Wie stellen wir Messbarkeit und ROI-Kriterien im PoC sicher?
Wir definieren vorab messbare Kriterien, z. B. Durchlaufzeit der Loads, Datenlatenz, Datenqualitätschecks, Stabilität der Refreshes, Nutzerakzeptanz der Demo-Szenarien und erwarteter Betriebsaufwand. Daraus entsteht eine Bewertung, die du intern für die Entscheidung und Budgetierung nutzen kannst.
Welche Security- und Compliance-Themen gehören in den PoC?
Mindestens: Zugriff über Entra ID, Rollen- und Berechtigungskonzept (RBAC), Workspace-Struktur, Trennung von Umgebungen, sowie Datenklassifizierung und Governance-Checkpunkte. Wenn ihr später Copilot for Data oder Copilot Studio nutzen wollt, ist eine vertrauenswürdige, nachvollziehbare Datenbasis im Lakehouse/OneLake die Voraussetzung.