Business-Logik in Microsoft Fabric richtig denken: Warum Logik im BI-Tool heute ein Architekturfehler ist

Zentrale Business-Logik in Microsoft Fabric als Voraussetzung für skalierbare Analytics, saubere Governance und KI-Readiness

In vielen Unternehmen liegt ein erheblicher Teil der fachlichen Logik noch immer im BI-Tool. KPIs, Zeitvergleiche, Filterregeln und Geschäftsdefinitionen werden direkt in Power BI, Qlik oder MicroStrategy modelliert. Dashboards sind damit nicht nur Konsumenten von Daten, sondern Träger der fachlichen Wahrheit.

Was lange Zeit als Best Practice galt, ist heute jedoch ein strukturelles Architekturproblem. Nicht, weil BI-Tools ungeeignet wären, sondern weil sich Datenplattformen fundamental weiterentwickelt haben.

Dieser Artikel erklärt, warum sich dieses Muster historisch etabliert hat, warum es in modernen Architekturen nicht mehr skaliert und und wie Business-Logik in Microsoft Fabric sauber, skalierbar und technisch belastbar umgesetzt werden kann.

Warum Business-Logik historisch im BI-Tool lag

In klassischen Data-Warehouse-Architekturen war die Trennung klar:

• relationale Datenbanken wie SQL Server, Oracle oder DB2

• Zeilenbasierter Speicher (Row-based Storage), primär für transaktionale Workloads optimiert

• begrenzte Performance für komplexe Aggregationen und KPI-Berechnungen

Komplexe analytische Logik war zwar möglich, aber teuer, langsam oder nur mit hohem Optimierungsaufwand realisierbar.

Die Konsequenz war logisch:

• Das DWH stellte möglichst granulare Daten bereit

• Fachliche Logik wurde in OLAP-Cubes ausgelagert, etwa SSAS oder SAP BW

• Oder direkt im BI-Tool umgesetzt, nahe an der Visualisierung

Dieser Ansatz war performant, pragmatisch und zur damaligen Zeit technisch sinnvoll.

Warum dieses Muster heute nicht mehr funktioniert

Mit modernen Cloud-Datenplattformen haben sich die technischen Rahmenbedingungen grundlegend geändert.

Microsoft Fabric vereint:

• columnar Storage

• massiv parallele Verarbeitung

• skalierbare Compute-Ressourcen

• Engines, die explizit für analytische Workloads gebaut sind

Komplexe Berechnungen sind heute kein Sonderfall mehr, sondern ein Standard-Use-Case der Plattform.

Wer dennoch weiterhin Business-Logik ins BI-Tool verlagert, importiert alte Architekturprobleme in eine moderne Umgebung.

Die typischen Architekturprobleme

1. Kein belastbarer Single Point of Truth

KPIs, die in mehreren Dashboards definiert sind, unterscheiden sich fast zwangsläufig. Kleine Abweichungen in Filterlogik, Zeitbezug oder Aggregation bleiben lange unentdeckt.

Das Resultat ist kein technisches, sondern ein organisatorisches Problem: Diskussionen über Zahlen statt über Inhalte.

2. Gebrochene Data Lineage

Logik im BI-Tool ist meist nicht Teil der eigentlichen Datenpipeline. Transformationen und Berechnungen lassen sich nicht sauber nachvollziehen oder auditieren.

Für Governance, Compliance oder regulatorische Anforderungen ist das ein strukturelles Risiko.

3. Logik-Silos statt Datensilos

Viele Organisationen brechen Datensilos auf und schaffen dabei neue. Dieses Mal auf Logik-Ebene. Jede Fachabteilung, jedes Dashboard, jedes Self-Service-Artefakt implementiert eigene Regeln.

Die Plattform wird moderner, die Architektur komplexer.

4. Keine Wiederverwendbarkeit

Logik im BI-Tool ist schwer wiederverwendbar. Advanced Analytics, Automatisierungen oder AI-Use-Cases können nicht direkt darauf zugreifen. Die gleiche fachliche Regel wird mehrfach implementiert, getestet und gepflegt.

Was moderne Architekturen anders machen

Moderne Datenarchitekturen unterscheiden klar zwischen:

• zentraler, unternehmensweiter Business-Logik

• explorativer, temporärer Analyse-Logik

Nur Letztere gehört ins BI-Tool.

Zentrale Logik muss:

• versioniert

• testbar

• dokumentiert

• reproduzierbar

• über mehrere Konsumkanäle nutzbar sein.

Genau hier spielt Microsoft Fabric seine Stärken aus.

Was das konkret in Microsoft Fabric bedeutet

In einer sauberen Fabric-Architektur ist die Verantwortlichkeit klar verteilt.

1. Datenplattform

• Rohdaten liegen im OneLake

• Transformationen erfolgen im Lakehouse oder Warehouse

• Fachliche Logik wird als SQL-Views, Tabellen oder Spark-Transformationen umgesetzt

• KPIs entstehen nah an den Daten und sind über SQL und Direct Lake nutzbar

Diese Logik ist:

• versionierbar über Git

• in CI/CD-Pipelines integrierbar

• wiederverwendbar für BI, Automatisierung und AI

2. Semantic Model und Power BI

• Power BI konsumiert die vorbereitete fachliche Logik

• Das Semantic Model übernimmt Aggregation, Security und Interaktion

• Explorative Berechnungen für Fachanwender sind bewusst erlaubt

Power BI ist damit wieder das, was es sein sollte: Visualisierungs- und Analyse-Layer, nicht der Ort, an dem fachliche Wahrheit entsteht.

Warum das entscheidend für Skalierung und Governance ist

Zentralisierte Business-Logik in der Datenplattform ermöglicht erstmals:

• konsistente KPIs über alle Reports hinweg

• durchgängige Data Lineage von Quelle bis Visualisierung

• kontrollierte Releases fachlicher Änderungen

• klare Verantwortlichkeiten zwischen Plattform- und BI-Teams

Ohne diese Trennung skaliert keine Analytics-Organisation nachhaltig, unabhängig vom eingesetzten Tool.

Fazit

Was früher aus Performance-Gründen sinnvoll war, ist heute ein Architekturfehler.

Microsoft Fabric ist dafür gebaut, Business-Logik zentral, performant und transparent abzubilden. Wer weiterhin KPIs und Regeln ins BI-Tool verlagert, reproduziert alte Probleme in einer modernen Oberfläche.

Eine saubere Trennung zwischen Datenplattform und BI-Layer ist kein Nice-to-have mehr. Sie ist die Grundvoraussetzung für skalierbare Analytics, belastbare Governance und eine zukunftsfähige Datenstrategie.