Microsoft Fabric Architektur richtig denken

Welche Architektur braucht Microsoft Fabric wirklich?

Microsoft Fabric senkt die Einstiegshürden für Data- und AI-Plattformen deutlich. OneLake, integrierte Orchestrierung, Lakehouse, Warehouse und Power BI greifen eng ineinander und ermöglichen es, Daten schneller bereitzustellen als in klassischen Data-Warehouse-Architekturen.

Genau diese Vereinfachung führt jedoch in vielen Organisationen zu einer zentralen Frage:

Wenn Fabric so vieles integriert und abstrahiert, welche Architekturentscheidungen sind dann überhaupt noch notwendig?

Die kurze Antwort: Nein.

Fabric reduziert zwar Komplexität, ersetzt aber keine Architekturentscheidungen.

Die längere Antwort ist Thema dieses Artikels.

Dieser Beitrag richtet sich bewusst an Entscheider und Teams, die Microsoft Fabric nicht nur einführen, sondern nachhaltig betreiben und skalieren wollen.

Fabric vereinfacht Technik, nicht Verantwortung

Microsoft Fabric nimmt Teams viel technische Integrationsarbeit ab. Storage, Compute, Orchestrierung und Analytics wachsen zu einer Plattform zusammen.

Was Fabric jedoch nicht vorgibt, sind fachliche Entscheidungen:

• Wo entsteht fachliche Wahrheit?

• Wer verantwortet Kennzahlen?

• Wie bleiben Zahlen konsistent, auch wenn mehrere Teams und Use Cases hinzukommen?

Diese Fragen verschwinden mit Fabric nicht. Sie werden nur später gestellt, oft dann, wenn bereits erste Konflikte entstehen.

OneLake: Fundament, aber keine Architektur

OneLake ist das technologische Herz von Microsoft Fabric. Er reduziert Datenkopien, schafft einen zentralen Speicher und ermöglicht verschiedenen Workloads den Zugriff auf dieselben Daten.

Was OneLake sehr gut löst, sind technische Herausforderungen:

• zentrale Datenhaltung

• einheitlicher Zugriff

• Integration von Lakehouse, Warehouse und BI

Was OneLake bewusst offenlässt, sind fachliche und organisatorische Fragen.OneLake definiert keine fachliche Wahrheit, keine KPI-Logik und keine Verantwortlichkeiten.

In erfolgreichen Fabric-Architekturen wird OneLake deshalb als Fundament verstanden, nicht als vollständige Architekturentscheidung.

Lakehouse: Geschwindigkeit und Flexibilität

Das Lakehouse ist in Microsoft Fabric der Ort für datengetriebene Verarbeitung.Es eignet sich besonders für:

• Rohdaten und vorverarbeitete Daten

• schemaflexible Strukturen

• PySpark-basierte Transformationen

• Data Science und Advanced Analytics

Gerade in frühen Projektphasen ermöglicht das Lakehouse schnelle Ergebnisse und hohe Flexibilität.

In der Praxis zeigt sich jedoch auch eine Grenze:Sobald das Lakehouse zur alleinigen fachlichen Wahrheitsschicht wird, steigen Komplexität und Diskussionsbedarf deutlich.

Themen wie:

• reproduzierbare KPIs

• klar definierte Grains

• konsistente Zahlen über Reports hinweglassen sich zwar technisch im Lakehouse umsetzen, werden organisatorisch aber schwer beherrschbar.

Warehouse: Stabilität schafft Vertrauen

Das Fabric Warehouse ist die Schicht, in der fachliche Logik stabilisiert wird.Hier geht es weniger um maximale Flexibilität, sondern um Verlässlichkeit.

Typische Aufgaben des Warehouses sind:

• harmonisierte Datenmodelle

• klare Grain-Definitionen

• zentrale Business-Regeln

• konsistente KPI-Berechnungen

In vielen Organisationen entsteht Vertrauen in Daten genau an dieser Stelle.Wenn unterschiedliche Reports dieselben Zahlen zeigen, unabhängig vom Tool, ist das selten Zufall, sondern Ergebnis einer klaren Warehouse-Schicht.

Das semantische Modell: Übersetzung für das Business, nicht der Ort für Business-Logik

Das semantische Modell bildet die Brücke zwischen Datenplattform und Fachanwendern.

Sein Mehrwert liegt in Verständlichkeit, nicht in technischer Komplexität.

Typische Aufgaben sind:

• fachliche Benennungen

• einfache Ableitungen

• Berechtigungen

• Optimierung für Reporting und Analyse

Je klarer Lakehouse und Warehouse ihre Rollen erfüllen, desto schlanker bleibt das semantische Modell. Das erhöht Wartbarkeit, Performance und Akzeptanz bei Fachanwendern.

Wie viel Architektur ist sinnvoll?

Eine häufige Sorge in Fabric-Projekten ist Overengineering.

Gleichzeitig ist Unterarchitektur eine der häufigsten Ursachen für spätere Reibung.

Eine tragfähige Fabric-Architektur folgt keiner festen Blaupause.

Sie orientiert sich am Reifegrad der Organisation, an regulatorischen Anforderungen und an fachlichen Zielen.

Eine bewährte Leitlinie lautet:

• so wenig Schichten wie möglich

• so viele wie nötig, um Skalierung, Governance und Ownership sicherzustellen

Architektur ist eine bewusste Entscheidung

Microsoft Fabric zwingt niemanden zu guter Architektur. Fabric schafft lediglich den Raum dafür.

Der langfristige Erfolg einer Datenplattform entsteht nicht durch Tools, sondern durch Klarheit:

• Klarheit über Verantwortlichkeiten

• Klarheit über fachliche Wahrheit

• Klarheit über die Rolle jeder Schicht

Fazit

OneLake ist ein starkes Fundament für moderne Datenplattformen.

Der nachhaltige Mehrwert entsteht jedoch durch bewusste Architekturentscheidungen.

Microsoft Fabric bietet die Werkzeuge. Die Qualität der Plattform entsteht durch die Entscheidungen, die Teams und Organisationen treffen.