On Premise zu Fabric Migration: dein Weg in Microsoft Fabric
Wir zeigen dir, wie du On-Premises-Workloads (SQL, DWH, BI) sauber nach Microsoft Fabric migrierst – mit OneLake, klaren Migrationsphasen und belastbarer Governance.
- OneLake Zielbild statt Tool-Chaos
- Lift & Shift nur, wo sinnvoll
- Cutover ohne unnötige Downtime
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Warum On-Premises-BI bei Migrationen oft scheitert
Viele Teams starten eine Fabric Migration, weil die bestehende On-Premises-Landschaft teuer, langsam oder schwer zu betreiben ist – aber stolpern dann über fehlende Zielarchitektur, unklare Compliance und eine unterschätzte Daten-Engineering-Strecke.
Das Ergebnis: Workloads laufen parallel, SQL Server bleibt der heimliche Single Point of Failure, und die BI wird zum Dauerprojekt statt zum planbaren Shift in eine moderne Analytics-Plattform.
Was eine gute Fabric Migration ausmacht
Eine Migration ist kein Copy-Paste. Du brauchst ein Zielbild (OneLake + Lakehouse/Warehouse), klare Phasen, saubere Performance-Modelle und ein Governance-Setup, das im Betrieb nicht auseinanderfällt.
Zielarchitektur vor Aktionismus
Wir definieren, welche Workloads ins Fabric Lakehouse, ins Fabric Warehouse oder in Power BI gehören – inklusive Medallion-Layer (Bronze/Silver/Gold) und OneLake Shortcuts als Integrationsmuster.
Migrationpfade statt Bauchgefühl
Ob Azure Synapse Analytics, On-Prem SQL oder BYOD: wir wählen pro Bereich den passenden Migrationspfad (Lift & Shift, Re-Engineering oder Hybrid) und planen Parity-/Validierungs-Schritte für Reports und Semantic Models.
Governance, Security, Compliance by Design
Workspace- und Rollenmodell, Data Access, Lineage und Monitoring werden nicht „später“ ergänzt, sondern als Teil der Migration umgesetzt – damit du sicher skalieren kannst.
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 die On Premise zu Fabric Migration?
Für dich, wenn du Daten- und BI-Workloads modernisieren willst, ohne den Betrieb zu gefährden: du brauchst planbare Migrationsphasen, klare Ownership und ein Setup, das dein Team nach dem Cutover auch wirklich „run“ kann.
Typische Ausgangslagen: verteilte SQL Server, Synapse/ADF-Setups mit viel Custom ETL, wachsende Analytics-Anforderungen, Performance-Themen im Reporting oder ein Governance-Reset, bevor Self-Service BI und Copilot sinnvoll werden.
Was steckt im Paket?
Frameworks, Playbooks und Migrationspfade – kompakt und umsetzbar.
Migration Assessment & Zielbild
Bestandsaufnahme deines Data Estate: Workloads, Reports, Pipelines, Security, Compliance. Danach steht das Zielbild: OneLake, Lakehouse/Warehouse, Workspace-Struktur, Semantic Models und Architektur-Entscheidungen.
Migrationspfade & Playbooks
Konkrete Pfade inkl. Checklisten: Azure Synapse Analytics → Microsoft Fabric, On-Prem SQL Server → Fabric, BYOD-Ansätze, Umgang mit Stored Procedures, Dataflows Gen2, Fabric Pipelines und OneLake Shortcuts.
Performance, Monitoring & Cutover
Performance-Modell (Direct Lake vs. Import, Kapazitätsplanung), Monitoring-Konzept, Teststrategie, Parity Validation und Cutover-Plan inkl. Hypercare-Phase – damit dein Reporting stabil weiterläuft.
Kosten, ROI & Lizenzlogik
Ein verständlicher Überblick über Fabric Capacity (F‑SKUs wie F2/F4/F8/F16/F32/F64), Abgrenzung zu Power BI Premium (P‑SKUs), typische Kostentreiber (Workloads, Storage, Pipelines) und ein ROI-Rahmen für Management-Entscheidungen.
Willst du Klarheit, welcher Fabric-Migrationspfad zu dir passt?
- 30 Minuten: Scope, Risiken, Abhängigkeiten
- Konkretes Zielbild: OneLake + Lakehouse/Warehouse
- Nächste Schritte inkl. Governance und Cutover
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische On-Premises-Setups und der Weg nach Microsoft Fabric.
Produzierendes Unternehmen: SQL-DWH modernisieren
Ausgangslage
- On-Prem SQL Server Warehouse mit vielen ETL-Jobs
- Mehrere Workspaces, inkonsistente KPI-Definitionen
- Performance-Probleme und fragile Refresh-Prozesse
- Unklare Governance/Compliance bei Datenzugriff
Ergebnis
- Lakehouse-Zielarchitektur in OneLake etabliert
- Medallion-Layer (Bronze/Silver/Gold) umgesetzt
- Semantic Models konsolidiert, Reports umgestellt
- Monitoring, Rollenmodell und Purview-Governance aufgebaut
Handelsgruppe: Synapse-Workloads nach Fabric shiften
Ausgangslage
- Azure Synapse Analytics mit gemischten Workloads
- Azure Data Factory (ADF) Pipelines mit Custom-Handling
- BYOD-Exporte für Fachbereiche als Workaround
- Cutover-Risiko wegen parallelen Reports und Abhängigkeiten
Ergebnis
- Migrationspfad Synapse → Fabric pro Workload definiert
- OneLake Shortcuts als Integrationsmuster eingeführt
- Cutover-Plan mit Parity Validation und Hypercare
- Ad-hoc Analytics via Copilot auf governierten Daten ermöglicht
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen, die aus einer Migration ein steuerbares Projekt machen.
Erstgespräch
Wir klären Scope, Ziele, Compliance-Anforderungen und die wichtigsten Workloads (Warehouse, Pipelines, BI, Engineering). Danach ist klar, ob Lift & Shift reicht oder ob Re-Engineering nötig ist.
Setup
Wir entwerfen die Zielarchitektur: OneLake, Lakehouse/Warehouse, Medallion-Layer, Workspace- und Environment-Setup (Dev/Test/Prod), Security- und Governance-Bausteine inkl. Purview-Ansatz.
Training
Wir migrieren iterativ: Datenpipelines, Modelle, Reports. Dazu gehören Parity Validation (Zahlenvergleich), Performance-Tests (z. B. Direct Lake), Monitoring und Betriebsprozesse, damit dein Team den Betrieb übernehmen kann.
Skalierung
Wir stabilisieren nach dem Cutover (Hypercare), optimieren Capacity/Workloads und standardisieren Playbooks: CI/CD & Git for Fabric, Namenskonventionen, Data Quality Checks und wiederverwendbare Muster für neue Migrations-Wellen.
So verändert sich deine Analytics-Plattform mit Fabric
Ein realistischer Shift: weniger Handarbeit, mehr Standards – und eine Plattform, die wächst, ohne zu kippen.
- On-Premises SQL als Engpass und Risiko
- ETL/Pipelines schwer wartbar und undokumentiert
- Viele Reports mit eigenen Datenlogiken
- Performance-Probleme und fragile Refreshes
- Governance/Compliance nur „auf Papier“
- OneLake als zentrale Datenbasis für BI
- Lakehouse/Warehouse nach Workload gewählt
- Wiederverwendbare Semantic Models statt Wildwuchs
- Performance-Modell: Direct Lake, Import, Hybrid
- Governance in Workspaces, Rollen, Monitoring verankert
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: von Orientierung bis Migrations-Roadmap
Du bekommst ein klares Vorgehen, belastbare Entscheidungen und weniger Projektrisiko durch saubere Abgrenzung.
- Scope-Workshop und Workload-Übersicht
- OneLake/Lakehouse/Warehouse Zielarchitektur
- Risiken, Abhängigkeiten, Quick-Wins
- Empfehlung für Lift & Shift vs. Rebuild
- Pfade: Synapse, On-Prem SQL, BYOD
- Workspace- und Environment-Modell
- Performance- und Monitoring-Konzept
- Kostenmodell: Capacity, Storage, Workloads
- Roadmap in Phasen inkl. Meilensteinen
- Pilot: Pipelines + Modelle + 1 Bereich
- Parity Validation und Cutover-Playbook
- Enablement: Betrieb, Rollen, Standards
Willst du Klarheit, welcher Fabric-Migrationspfad zu dir passt?
- 30 Minuten: Scope, Risiken, Abhängigkeiten
- Konkretes Zielbild: OneLake + Lakehouse/Warehouse
- Nächste Schritte inkl. Governance und Cutover
Häufige Fragen
Was ist OneLake – und warum ist es für die Migration so wichtig?
OneLake ist der zentrale Daten-Layer in Microsoft Fabric. Für deine Migration heißt das: du planst nicht nur „ein neues Tool“, sondern eine gemeinsame Datenbasis für mehrere Workloads (Lakehouse, Fabric Warehouse, Power BI). Mit OneLake Shortcuts kannst du Datenquellen logisch anbinden, ohne alles physisch zu kopieren.
Synapse Analytics → Microsoft Fabric: Was wird 1:1 übernommen?
Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric liegen nah beieinander, aber es gibt Unterschiede in Artefakten, Workloads und Betriebslogik. Wir arbeiten deshalb mit einem Migrations-Framework pro Workload: Was ist Lift & Shift-fähig, was braucht Re-Engineering (z. B. bei Pipelines, Stored Procedures, Security-Modellen) und wie sichern wir Parity für Reports und Semantic Models ab.
On-Prem SQL Server → Fabric: Muss alles in die Cloud?
Nicht zwingend. Häufig ist ein phasierter Shift sinnvoll: erst Reporting stabilisieren, dann Datenintegration und Engineering ausbauen. Technisch hängt es von Compliance, Datenresidenz, Latenz und den bestehenden Workloads ab. Entscheidend ist, dass das Zielbild (Lakehouse/Warehouse + Governance) stimmt und der Cutover planbar bleibt.
Wie schätzt man Kosten und ROI bei Fabric Capacity realistisch ab?
Wir modellieren Kosten entlang deiner Workloads: Pipelines/ETL, Spark/Notebooks, Warehouse-Last, BI-Nutzung und Speicher. Daraus ergibt sich eine Kapazitätslogik über Fabric Capacity (F‑SKUs wie F2/F4/F8/F16/F32/F64) und ein Blick auf das Verhältnis zu Power BI Premium (P‑SKUs). ROI entsteht meist aus geringerem Betriebsaufwand, weniger Parallelwelten, besserer Performance und schnellerer Analytics – nicht aus „mehr Features“.