Microsoft Fabric: Was bringt es?

Die neue Lösung für bessere Datenanalyse

Die Einführung der neuen Cloud-Plattform Microsoft Fabric soll nicht weniger als eine Revolution von Datenanalyse und Business Intelligence auslösen – das verspricht der Software-Gigant. Was sich genau dahinter verbirgt, was daran wirklich neu ist und wie Microsoft Dynamics-User ein neues Kapitel aufschlagen können erfahren Sie hier.

Eine Cloud-Plattform für alle Aufgaben rund um die Datenanalyse

Microsoft Fabric (deutsch: „Stoff, Gewebe“) wird vom Hersteller als „All-in-One-Analyselösung für Unternehmen, die von der Datenverschiebung über Data Science bis hin zu Real-Time Analytics und Business Intelligence alles abdeckt“ beschrieben. Das klingt zunächst wenig innovativ; und tatsächlich steckt in den einzelnen Komponenten kaum etwas, was es bisher nicht gab. Die eigentliche Neuheit ist die Vereinheitlichung. Bisher haben Menschen, die mit Unternehmensdaten hantieren – etwa Data Analysts, Data Scientists oder Business User – mit verschiedenen Plattformen, Cloud-Lösungen, Apps und Tools gearbeitet. Spezielle Schnittstellen sorgten dafür, dass der Austausch mehr oder weniger in Echtzeit vonstatten geht. Microsoft Fabric versammelt sämtliche Aspekte von Big Data-Aufgaben in einer einheitlichen Cloud-Plattform und macht Schnittstellen und Drittanbieter damit überflüssig. Dadurch soll die Entwicklung und die Nutzung von datenbasierten Szenarien schneller, reibungsloser und effizienter denn je gelingen.

Der Stoff, aus dem Datenträume sind:
Das ist in Microsoft Fabric enthalten

Um das zu erreichen, kombiniert Microsoft Fabric mehrere Bausteine, die vielen bekannt vorkommen dürften:

Data Factory: Erfassen, Vorbereiten und Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen
Synapse Data Engineering: Aufbereiten der Daten für Analyse- oder KI-Anwendungen
Synapse Data Science: Entwickeln von Modellen und Vorhersagen auf Basis der Daten
Synapse Data Warehousing: SQL-Abfragefunktionen für die strukturierten Daten
Synapse Real Time Analytics: Echtzeit-Analyse großer Datenmengen aus Apps oder Sensoren
Power BI: Führende Business-Intelligence-Lösung für fortgeschrittene Reports und Vorhersagen

Damit ist eine lückenlose Verarbeitung in einer einzigen Plattform möglich.

Synchronschwimmen im OneLake – Microsoft harmonisiert die Daten

Das wichtige Detail verbirgt sich allerdings unter der Oberfläche: Mit dem OneLake hat Microsoft innerhalb der Microsoft Fabric-Plattform eine einheitliche Speicherumgebung geschaffen, die es ermöglicht, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren – eine Art OneDrive für Daten. Diese befinden sich an einem zentralen (virtuellen) Ort in der Cloud und werden strukturiert in sogenannten Lakehouses vorgehalten. So greifen Data Engineers, Data Scientists und Dashboard User gemeinsam auf dieselben Daten zu. Duplikate, unsichere Kopiervorgänge und ineffiziente Datenhaltung gehören damit der Vergangenheit an. Ein einheitliches Sicherheitskonzept regelt, wer auf welche Daten zugreifen darf. Speicherplatz und Datenverarbeitung sind dabei voneinander getrennt – verschiedene Speichermethoden können so im OneLake integriert werden.

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Exkurs: Vom Kaufhaus ins Haus am See – kleines Daten-ABC

Bei der Datenanalyse fallen immer wieder Begriffe und Abkürzungen. Hier eine kleine Erklärung von gängigen Begriffen.

Big Data beschreibt die massiven, komplexen Datensätze, die durch die digitale Transformation von Unternehmen generiert werden.
Ein Data Warehouse ist eine zentralisierte Datenbank, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, konsolidiert und für analytische Abfragen und Berichterstattung organisiert. Die Daten werden nach einem definierten Schema eingefügt.
Der Data Mart ist eine Untermenge eines Data Warehouse, spezialisiert auf eine bestimmte Geschäftslinie oder Abteilung. Das erleichtert den Zugriff auf relevante Daten für spezifische analytische Bedürfnisse.
In einem Data Lake “schwimmen” große Mengen roher Daten in ihrem ursprünglichen Format: Das zentrale Repository sammelt strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten für Big-Data- und Echtzeitanalyseanwendungen. Das Schema der Daten wird erst bei der Abfrage definiert.
Beim Lakehouse handelt es sich um eine Kombination aus Data Warehouse und Data Lake. Es kombiniert die Effizienz und Struktur des einen Speicherprinzips mit der Flexibilität und Skalierbarkeit des anderen. Ein Lakehouse unterstützt sowohl maschinelles Lernen und KI-Anwendungen als auch klassische Business-Intelligence-Prozesse.
Eine Data Pipeline verarbeitet große Mengen von Rohdaten und bereitet sie für Analysezwecke vor. Das schließt zum Beispiel das Importieren, Sortieren, Filtern und Analysieren ein.
Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von Mustern und Beziehungen in großen Datensätzen durch Methoden an den Schnittstellen von maschinellem Lernen, Statistik und Datenbanksystemen.
Mit Business Intelligence (BI) werden Technologien, Anwendungen und Praktiken für die Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen bezeichnet. Das Ziel von BI ist es, datengestützte Entscheidungen zu unterstützen.

So profitieren Dynamics User von Microsoft Fabric

Die Einführung von Microsoft Fabric ist für Unternehmen vergleichbar mit dem Wechsel von der On-Premise–Version Microsoft Dynamics NAV auf das Microsoft Dynamics 365 Business Central. Denn die einheitliche Datenplattform deckt sämtliche Aufgaben rund um Datenanalyse und KI als Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) in der Cloud ab. Das erspart nicht nur jede Menge technischen und administrativen Aufwand, sondern vereinfacht auch die Verzahnung von ERP und Analytics. So können gerade KMUs das Thema Datenanalyse gleichzeitig intuitiver und professioneller angehen. Wer zum Beispiel bereits erste Schritte in PowerBI unternommen hat, kann in vertrauter Umgebung die Datenanalyse auf ein neues Level heben.

Konkrete Vorteile bei der Anwendungsentwicklung mit Microsoft Fabric

Konsistenz und Einheitliches Design: Gewährleistet ein professionelles und einheitliches Erscheinungsbild über verschiedene Plattformen hinweg.
Skalierbarkeit: Passt sich flexibel den wachsenden Anforderungen von kleinen Anwendungen bis hin zu umfangreichen Unternehmenslösungen an.
Responsivität: Ermöglicht die einfache Anpassung von Anwendungen an verschiedene Bildschirmgrößen und -typen.
Integration mit Microsoft 365: Nahtlose Zusammenarbeit und Nutzung von Microsoft-Tools wie SharePoint und Teams bis hin zu Business Central.
Effiziente Entwicklung: Beschleunigt die Entwicklung durch vorgefertigte Komponenten und Designelemente.

Fazit

Die Revolution besteht bei Microsoft Fabric nicht in disruptiven Technologien oder ganz neuen Methoden der Datenanalyse. Vielmehr ist nun eine Cloud-Plattform verfügbar, mit der alle gängigen Big Data-Anwendungen in einer Umgebung umgesetzt werden können – das hat es bisher in dieser Form nicht gegeben. Für Unternehmen, die beim Thema BI und KI noch am Anfang stehen, ist Microsoft Fabric deshalb eine sinnvolle Lösung: Ohne Brüche bei Anbietern lassen sich einfache und komplexe Szenarien von Anfang bis Ende entwickeln und betreiben. Die Kosten bleiben dabei transparent und kalkulierbar. Gut denkbar, dass sich Microsoft Fabric als wichtiger Standard durchsetzen wird.

Komplexere Auswertungen

Für komplexere Auswertungen, über mehrere Datenquellen, lohnt sich ein Business Intelligence Tool. Für Business Central und Dynamics NAV bietet sich vor allem Power BI an.

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