Wie lässt sich mit Microsoft Fabric eine skalierbare und zentrale Datenarchitektur aufbauen?

Microsoft Fabric bündelt Datenintegration, Speicherung, Verarbeitung, Echtzeitanalyse und Business Intelligence auf einer gemeinsamen Plattform. Eine skalierbare zentrale Datenarchitektur mit Microsoft Fabric entsteht jedoch nicht allein durch die Einführung von OneLake. Entscheidend sind klare Datenzonen, domänenorientierte Verantwortlichkeiten, automatisierte Bereitstellung und eine durchgängige Governance.

Ausgangssituation & Zielbild

Viele Unternehmen betreiben getrennte Data Warehouses, Data Lakes, ETL-Werkzeuge und BI-Plattformen. Dadurch entstehen redundante Datenbestände, uneinheitliche Berechtigungen und schwer nachvollziehbare Schnittstellen. Damit ist eine Architektur gemeint, in der Daten über OneLake gemeinsam nutzbar werden, während Fachdomänen ihre Datenprodukte innerhalb zentraler Sicherheits-, Qualitäts- und Betriebsstandards verantworten.

Eine zentrale Fabric-Architektur bedeutet nicht, alle Daten in einem Workspace abzulegen. Zentralisiert werden Standards, Governance und Plattformbetrieb; Datenverantwortung und Workspaces können domänenorientiert organisiert sein.

Anforderungen & Entscheidungskriterien

Vor der Implementierung sollten Datenquellen, Schutzbedarf, Aktualitätsanforderungen und Nutzungsmuster bewertet werden. Wichtige Kriterien sind:

Datenvolumen, Parallelität und erforderliche Latenz
Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Integration
Datenschutz, Auditierbarkeit und Datenresidenz
Know-how für SQL, Python, PySpark, KQL und Power BI
Kapazitätskosten, Monitoring und Betriebsverantwortung

Für Behörden und regulierte Enterprise-Umgebungen gehören Rollenmodelle, Nachvollziehbarkeit, Aufbewahrung und kontrollierte Entwicklungsprozesse bereits in das Zielbild.

Mögliche Zielarchitektur

OneLake bildet die gemeinsame logische Datenebene. Daten gelangen über Data Factory, Mirroring, Eventstreams oder OneLake Shortcuts in die Plattform. Eine Medallion-Architektur trennt Rohdaten, qualitätsgesicherte Daten und fachliche Datenprodukte.

Quellsysteme und APIs
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Data Factory / Mirroring / Eventstreams
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OneLake: Bronze -> Silver -> Gold
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Lakehouse/Warehouse   Eventhouse
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Semantische Modelle / Power BI / APIs

Fabric Domains strukturieren Inhalte nach Geschäftsbereichen. Separate Workspaces für Entwicklung, Test und Produktion unterstützen Security und Release-Management. Microsoft Entra ID, Berechtigungsgruppen, Sensitivity Labels und Microsoft Purview ergänzen die Governance.

Technologie-Stack & Alternativen

Baustein	Geeignete Fabric-Technologie	Alternative	Entscheidungskriterium
Datenaufnahme	Copy Job oder Pipelines	Mirroring, Eventstreams	Batch, Replikation oder Streaming
Speicherung	Lakehouse	Warehouse, Eventhouse	Spark, T-SQL oder Echtzeitabfragen
Transformation	PySpark und SQL	Dataflows Gen2	Engineering-Flexibilität oder Low Code
Bereitstellung	Power BI Direct Lake	SQL-Endpunkt oder APIs	BI-Performance oder Systemintegration

Ein Lakehouse eignet sich besonders für offene Formate, Data Engineering und Data Science. Ein Warehouse ist sinnvoll, wenn relationale Modelle, T-SQL und klassische BI-Prozesse dominieren. Beide Ansätze können innerhalb einer Architektur kombiniert werden.

Schulungen & Weiterbildungsempfehlungen

Wenn Sie dieses Szenario in der Praxis gezielt umsetzen möchten, empfehlen wir Ihnen unsere Trainings bei www.IT-Schulungen.com. Wir bieten sowohl offene Schulungen in unseren Schulungszentren oder online als auch maßgeschneiderte Firmenseminare mit individuell abgestimmten Inhalten und Terminen. Ausgewählte Seminare zu diesem Thema sind u. a.:

DP-700 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric – 4 Tage: Behandelt Datenaufnahme, Lakehouse, Echtzeitverarbeitung, Warehouse, Orchestrierung, Security, Monitoring und CI/CD.
DP-601 Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric – 1 Tag: Bietet einen praxisnahen Einstieg in Lakehouse, Apache Spark, Delta Lake, Dataflows Gen2 und Medallion-Architektur.
DP-602 Implement a Data Warehouse with Microsoft Fabric – 1 Tag: Fokussiert Aufbau, Laden, Abfragen, Absicherung und Überwachung eines relationalen Fabric Data Warehouse.
KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric – 3 Tage: Vermittelt Architekturkonzepte für Copilots, RAG-Systeme und governance-konforme KI-Datenflüsse auf Basis von Fabric und OneLake.

Praxisbeispiel / Implementierungsidee

Ein Proof of Concept sollte zunächst eine relevante Datenquelle, einen vollständigen Bronze-Silver-Gold-Datenfluss und einen messbaren Analysefall umfassen. Das folgende PySpark-Beispiel bereinigt Bestelldaten und schreibt sie als Delta-Tabelle in die Silver-Schicht:

from pyspark.sql.functions import col, current_timestamp

orders = spark.read.json("Files/landing/orders")
clean = orders.filter(col("order_id").isNotNull())
clean.withColumn("loaded_at", current_timestamp()) \
     .write.format("delta").mode("append").saveAsTable("silver_orders")

Anschließend werden Datenqualitätsregeln, ein Gold-Modell, ein Direct-Lake-Semantikmodell sowie automatisierte Tests und Deployments ergänzt.

Nutzen und Herausforderungen

Fabric reduziert Plattformbrüche und ermöglicht gemeinsame Datenzugriffe über OneLake. Vorteile sind kürzere Datenwege, integrierte Analysewerkzeuge und ein einheitlicher Technologie-Stack. Herausforderungen entstehen durch Kapazitätsplanung, parallele Workloads, Berechtigungsdesign und fehlende Zuständigkeiten. Auch eine integrierte Plattform ersetzt daher kein Data-Governance- und Betriebsmodell.

Best Practices

Datenprodukte, Eigentümer, SLAs und Qualitätsregeln verbindlich dokumentieren.
Workspaces und Kapazitäten nach Schutzbedarf und Workload isolieren.
Git-Integration und Deployment Pipelines für reproduzierbare Releases einsetzen.
Kosten, Laufzeiten, Datenqualität und Kapazitätsauslastung kontinuierlich überwachen.
Architektur-, Security- und Betriebsteams frühzeitig gemeinsam weiterbilden.

Eine zentrale Datenarchitektur mit Microsoft Fabric sollte zentrale Governance mit dezentraler Datenverantwortung verbinden. Ob Lakehouse, Warehouse, Eventhouse oder eine Kombination geeignet ist, hängt von Daten, Teams und Nutzungsszenarien ab. www.IT-Schulungen.com unterstützt den Kompetenzaufbau durch praxisorientierte Weiterbildung und individuell zugeschnittene Firmenseminare.

MICROSOFT-FABRIC-WEITERBILDUNG UND KOMPETENZAUFBAU

Welche Schulungen helfen bei der Fabric-Implementierung?

Eine erfolgreiche Microsoft-Fabric-Implementierung erfordert Kompetenzen in mehreren Bereichen. Dazu gehören Datenintegration, Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen, Apache Spark, Delta Lake, T-SQL, Orchestrierung, Echtzeitverarbeitung, Security, Governance, Monitoring und CI/CD. Für KI-Szenarien kommen außerdem RAG-Architekturen, Copilot-Integration und die kontrollierte Bereitstellung von Unternehmensdaten hinzu.

Für Data Engineers und technische Implementierungsteams bietet DP-700 den umfassendsten Einstieg in die produktive Arbeit mit Microsoft Fabric. DP-601 und DP-602 eignen sich als kompakte Vertiefungen für Lakehouse- beziehungsweise Data-Warehouse-Szenarien. Das Training „KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric“ ergänzt den Lernpfad für Architektur-, Data- und AI-Teams, die Fabric als Datenplattform für Copilots, RAG-Systeme und KI-gestützte Analysen einsetzen möchten.

Vier Schulungen für einen vollständigen Microsoft-Fabric-Lernpfad

Die folgenden Trainings behandeln unterschiedliche Aufgaben innerhalb einer Fabric-Implementierung. Sie können einzeln besucht oder als aufeinander abgestimmter Lernpfad für Data Engineers, Data Architects, BI-Teams, AI Engineers, Administrator:innen und technische Projektverantwortliche kombiniert werden.

Data Engineering 4 Tage

DP-700 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric

DP-700 vermittelt einen breiten, praxisorientierten Überblick über die Implementierung von Data-Engineering-Lösungen mit Microsoft Fabric. Die Schulung behandelt Datenaufnahme, Transformation, Lakehouse, Warehouse, Echtzeitverarbeitung, Orchestrierung sowie den sicheren und kontrollierten Betrieb einer Fabric-Umgebung.

Zentrale Themen:

Datenaufnahme mit Dataflows Gen2 und Fabric-Prozessen
Orchestrierung von Datenbewegungen und Verarbeitungsschritten
Apache Spark und Delta-Lake-Tabellen
Aufbau einer Medallion-Architektur
Lakehouse- und Data-Warehouse-Implementierung
Eventstreams, Eventhouse und Real-Time Intelligence
Sicherer Datenzugriff und Monitoring
CI/CD und Verwaltung einer Fabric-Umgebung

Empfohlen für: Data Engineers und erfahrene Datenexpert:innen, die komplette Datenflüsse in Fabric planen, implementieren, absichern, überwachen und produktiv betreiben sollen. Kenntnisse in SQL, PySpark oder KQL sind für den Praxistransfer hilfreich.

Lakehouse 1 Tag

DP-601 Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric

DP-601 konzentriert sich auf die Implementierung eines Data Lakehouse mit Microsoft Fabric. Die Teilnehmenden lernen, Daten in einer gemeinsamen Analyseplattform aufzunehmen, mit Spark und Delta Lake zu verarbeiten und mithilfe einer Medallion-Architektur strukturiert bereitzustellen.

Zentrale Themen:

Grundlagen eines Fabric Lakehouse
End-to-End-Analysen mit Microsoft Fabric
Verwendung von Apache Spark
Arbeiten mit Delta-Lake-Tabellen
Datenaufnahme mit Dataflows Gen2
Orchestrierung von Datenbewegungen
Bronze-, Silver- und Gold-Datenzonen
Organisation nach dem Medallion-Architekturentwurf

Empfohlen für: Data Analysts, Data Engineers und Data Scientists, die einen kompakten Einstieg in Lakehouse, Spark, Delta Lake und moderne Datenaufbereitung mit Microsoft Fabric benötigen.

Data Warehouse 1 Tag

DP-602 Implement a Data Warehouse with Microsoft Fabric

DP-602 vermittelt die Grundlagen für Aufbau und Betrieb eines relationalen Data Warehouse in Microsoft Fabric. Der Schwerpunkt liegt auf strukturierten Datenmodellen, dem Laden und Transformieren von Daten sowie der Integration des Warehouses in eine End-to-End-Analytics-Lösung.

Zentrale Themen:

Rolle eines Data Warehouse in einer Analyseplattform
Erstellen eines Fabric Data Warehouse
Relationale Tabellen und Datenmodelle
Laden und Transformieren von Daten
Datenverarbeitung mit T-SQL
Datenintegration mit Dataflows Gen2
Abfragen und Bereitstellen analytischer Daten
Einbindung in eine End-to-End-Analytics-Lösung

Empfohlen für: Data-Warehouse-Entwickler:innen, SQL-Spezialist:innen, BI-Teams und Data Engineers, die relationale Analysemodelle und T-SQL-basierte Datenverarbeitung in Microsoft Fabric umsetzen möchten.

KI-Architektur 3 Tage

KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric

Diese Schulung betrachtet Microsoft Fabric als Daten- und Integrationsplattform für moderne KI-Anwendungen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmensdaten für Copilots, RAG-Systeme und KI-gestützte Analysen zuverlässig, skalierbar und governance-konform bereitgestellt werden.

Zentrale Themen:

Microsoft Fabric als AI-Data-Platform
Datenarchitekturen für Copilots und RAG-Systeme
Bereitstellung und Aufbereitung von Unternehmensdaten
Integration strukturierter und unstrukturierter Daten
Skalierbare Datenflüsse für KI-Anwendungen
Security, Datenschutz und Governance
Architekturentscheidungen für produktive KI-Lösungen
Zusammenspiel von Data-, AI- und Solution-Architektur

Empfohlen für: Data Architects, Data Engineers, AI Engineers, Solution Architects sowie BI- und Analytics-Architekt:innen, die Fabric als Grundlage für unternehmensweite KI-Lösungen einsetzen.

Welche Fabric-Schulung passt zu welcher Aufgabe?

Aufgabe oder Lernziel	Besonders geeignete Schulung	Erwarteter Nutzen
Eine vollständige Data-Engineering-Lösung mit Fabric implementieren	DP-700 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric	Breites Praxiswissen zu Datenaufnahme, Transformation, Lakehouse, Warehouse, Echtzeitdaten, Security, Monitoring und CI/CD
Einen Proof of Concept für Microsoft Fabric entwickeln	DP-700 oder DP-601	Umsetzung eines durchgängigen Datenflusses von der Aufnahme über die Transformation bis zur analytischen Bereitstellung
Ein Lakehouse mit Bronze-, Silver- und Gold-Schichten aufbauen	DP-601 Implementing a Lakehouse with Microsoft Fabric	Kompaktes Praxiswissen zu Spark, Delta Lake, Dataflows Gen2 und Medallion-Architektur
Bestehende Data-Lake- und Spark-Kenntnisse auf Fabric übertragen	DP-601 oder DP-700	Verständnis für Lakehouse-Objekte, Delta-Tabellen, Datenzonen und integrierte Orchestrierung
Ein relationales Data Warehouse mit T-SQL implementieren	DP-602 Implement a Data Warehouse with Microsoft Fabric	Gezieltes Wissen zu relationaler Modellierung, Datenladung, Transformation und Abfragen in Fabric
Eine bestehende SQL- oder BI-Lösung in Fabric modernisieren	DP-602 in Kombination mit DP-700	Verbindung von klassischem Data Warehousing mit moderner Datenintegration, Governance und Plattformbetrieb
Echtzeitdaten mit Eventstream und Eventhouse verarbeiten	DP-700 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric	Grundlagen für Real-Time Intelligence, ereignisbasierte Datenaufnahme und Echtzeit-Dashboards
Fabric als Datenplattform für RAG und Copilots nutzen	KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric	Architekturwissen für die skalierbare, sichere und governance-konforme Bereitstellung von Unternehmensdaten für KI-Anwendungen
Eine zentrale Fabric-Plattform unternehmensweit etablieren	Kombination aus DP-700, DP-601, DP-602 und KI-Datenarchitekturen	Gemeinsames Kompetenzmodell für Datenintegration, Lakehouse, Warehouse, KI, Security, Governance und Betrieb

Empfohlene Reihenfolge der Microsoft-Fabric-Schulungen

Die konkrete Reihenfolge sollte an Rolle, Vorkenntnisse und geplante Zielarchitektur angepasst werden. Für Organisationen, die Fabric als zentrale Datenplattform einführen möchten, bietet sich eine Gliederung in drei Qualifizierungsstufen an.

Plattformverständnis schaffen

DP-700 vermittelt das breiteste technische Gesamtverständnis für Data Engineering mit Fabric. Teams mit einem klar abgegrenzten Lakehouse- oder Warehouse-Vorhaben können alternativ mit DP-601 beziehungsweise DP-602 starten.

Architektur vertiefen

DP-601 vertieft Lakehouse, Spark, Delta Lake und Medallion-Architektur. DP-602 ergänzt den Lernpfad um relationale Datenmodelle, T-SQL und die Implementierung eines Fabric Data Warehouse.

KI-Nutzung und Governance

KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric erweitert den Lernpfad um Copilots, RAG-Systeme, KI-Datenflüsse sowie Security-, Datenschutz- und Governance-Anforderungen für produktive Enterprise-KI-Lösungen.

Empfehlungen für Unternehmen und Behörden

In einem realen Fabric-Projekt benötigen die beteiligten Rollen unterschiedliche fachliche Schwerpunkte. Ein rollenbasierter Weiterbildungsplan ist deshalb meist wirkungsvoller als eine identische Schulung für das gesamte Projektteam.

Data Engineers sollten DP-700 als zentralen Implementierungskurs nutzen und abhängig vom Zielsystem DP-601 oder DP-602 ergänzen.
Data Architects und Solution Architects benötigen zusätzlich Kenntnisse zu Domänen, Datenprodukten, Workspace-Strukturen, Security, Governance und Kapazitätsplanung.
BI-, SQL- und Data-Warehouse-Teams profitieren insbesondere von DP-602 und ergänzend von DP-700 für Orchestrierung, Plattformverwaltung und CI/CD.
Data Scientists und Lakehouse-Teams können mit DP-601 gezielt Spark, Delta Lake und Medallion-Architektur in Fabric vertiefen.
AI Engineers und KI-Architekt:innen benötigen das Training „KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric“, um Fabric-Daten sicher für RAG, Copilots und KI-Analysen bereitzustellen.
Projektleiter:innen und IT-Entscheider:innen sollten zumindest ein belastbares Verständnis von Zielarchitektur, Kompetenzbedarf, Governance, Kosten, Betriebsmodell und Verantwortlichkeiten aufbauen.

Weiterbildung mit einem Fabric Proof of Concept verbinden

Der größte Lernerfolg entsteht, wenn die Weiterbildung mit einem klar abgegrenzten Pilotvorhaben verbunden wird. Das Team kann beispielsweise eine relevante Datenquelle anbinden, einen Bronze-Silver-Gold-Datenfluss implementieren und die aufbereiteten Daten über ein Lakehouse oder Warehouse für Analysen bereitstellen.

1. Anwendungsfall

Einen fachlich relevanten, aber technisch überschaubaren Daten- oder Analysefall auswählen und messbare Erfolgskriterien definieren.

2. Zielarchitektur

Datenquelle, Aufnahmeverfahren, Lakehouse oder Warehouse, Datenzonen, Berechtigungen und spätere Nutzung festlegen.

3. Umsetzung

Daten aufnehmen, transformieren, qualitätssichern und als fachlich nutzbares Datenprodukt in Microsoft Fabric bereitstellen.

4. Review

Architektur, Datenqualität, Security, Performance, Kapazitätsverbrauch, Wartbarkeit und Betriebsfähigkeit bewerten.

Organisatorische Maßnahmen neben der Schulung

Schulungen schaffen das notwendige Fachwissen. Für eine nachhaltige Fabric-Implementierung muss dieses Wissen zusätzlich durch technische und organisatorische Standards abgesichert werden.

Ein verbindliches Zielbild für Lakehouse, Warehouse und Echtzeitdaten definieren
Domänen, Datenprodukte und fachliche Data Owner festlegen
Namens-, Workspace- und Berechtigungskonventionen etablieren
Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen trennen
Git-Integration, Deployment und Freigabeprozesse standardisieren
Datenqualität, Lineage, Schutzbedarf und Aufbewahrung dokumentieren
Monitoring für Datenflüsse, Jobs, Kapazitäten und Kosten einführen
Security, Datenschutz und Governance frühzeitig integrieren
Interne Fabric-Multiplikator:innen für Wissenstransfer und Support aufbauen

Offene Schulung oder individuelles Firmenseminar?

Offene Schulungen eignen sich für einzelne Fachkräfte mit klar definierten Lernzielen. Bei größeren Projektteams, einer bestehenden Datenlandschaft oder besonderen Anforderungen an Security, Datenschutz und Governance kann ein maßgeschneidertes Firmenseminar den direkten Transfer in das eigene Fabric-Projekt unterstützen.

Die Inhalte können beispielsweise auf vorhandene SQL-Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses, Power-BI-Modelle, On-Premises-Systeme, Schnittstellen, Schutzklassen, interne Architekturstandards und konkrete Anforderungen an Lakehouse, Warehouse, RAG, Copilots, CI/CD, Monitoring und Betrieb abgestimmt werden.

Zusammenfassung

Welche Schulungen bei einer Fabric-Implementierung helfen, hängt von Rolle, Zielarchitektur und Projektphase ab. DP-700 vermittelt das umfassendste technische Wissen für Data Engineering, Datenintegration, Lakehouse, Warehouse, Echtzeitverarbeitung, Security, Monitoring und CI/CD. DP-601 bietet eine kompakte Vertiefung für Lakehouse, Spark, Delta Lake und Medallion-Architektur. DP-602 konzentriert sich auf relationale Data Warehouses, T-SQL und strukturierte Analytics-Lösungen. „KI-Datenarchitekturen mit Microsoft Fabric“ ergänzt den Lernpfad um Copilots, RAG-Systeme sowie skalierbare und governance-konforme KI-Datenflüsse.

www.IT-Schulungen.com bietet diese Themen als offene Schulungen sowie als individuell anpassbare Firmenseminare für Data-Engineering-, BI-, Architektur-, Plattform-, Security- und KI-Teams an.

Autor

Florian Deinhard

Artikel erstellt: 03.08.2026
Artikel aktualisiert: 04.08.2026

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