top of page
AutorenbildHans Peter Pfister

Architektur von Microsoft Fabric: Ein Blick unter die Haube

Einleitung

Die Datenlandschaft von Unternehmen wird immer komplexer. Um in der modernen Business-Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen leistungsfähige Tools, um Daten effizient zu verarbeiten, zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Microsoft Fabric ist eine Plattform, die genau diese Anforderungen erfüllt und eine vollständige, integrierte Datenlösung bietet.

Doch was macht Microsoft Fabric so besonders, und wie ist es aufgebaut? In diesem Artikel nehmen wir die Architektur von Microsoft Fabric unter die Lupe und erklären, wie die einzelnen Komponenten zusammenwirken. Wir beleuchten die Funktionsweise des Systems, um BI-Technikern ein klares Bild der zugrunde liegenden Technologien zu vermitteln und zu zeigen, warum Microsoft Fabric eine entscheidende Rolle in der modernen Datenanalyse spielen kann.

 

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric ist eine moderne Daten- und Analyseplattform, die darauf abzielt, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren und zu verarbeiten. Sie vereint eine Vielzahl von Tools und Diensten wie Data Lakes, Data Warehouses, Data Engineering, Datenintegration und Echtzeit-Datenanalyse in einer einheitlichen Umgebung.

Ihr Hauptziel ist es, die Datenverarbeitung zu vereinfachen und eine konsistente Plattform für Analysen, Machine Learning und Reporting bereitzustellen. Die umfassende Architektur von Microsoft Fabric ermöglicht es Unternehmen, Daten über eine zentrale Plattform effizienter zu verwalten, zu analysieren und Einblicke zu gewinnen, unabhängig von der Komplexität der Datenquellen.

 

Die Komponenten der Microsoft Fabric Architektur

Die Architektur von Microsoft Fabric basiert auf einer Reihe miteinander verbundener Komponenten, die eine flexible und skalierbare Datenverarbeitung ermöglichen:

  • Data Lake:

    Der zentrale Datenspeicher von Microsoft Fabric ist der Data Lake. Er fungiert als skalierbarer Speicherort für Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Mit Unterstützung für unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten ermöglicht der Data Lake die Aufbewahrung großer Datenmengen in ihrem Rohformat, was später eine effiziente Transformation und Analyse ermöglicht.

  • Data Warehouse: Microsoft Fabric integriert nahtlos Data Warehousing-Features, indem es den Azure Synapse Analytics-Dienst nutzt. Dies ermöglicht BI-Technikern, strukturierte Daten effizient zu analysieren und komplexe Abfragen auszuführen. Durch die Verknüpfung mit dem Data Lake wird der nahtlose Austausch zwischen Rohdaten und strukturierten Daten vereinfacht.

  • Data Factory:

    Die Data Factory ist das Herzstück der Datenintegration und -orchestrierung. Sie ermöglicht es, Daten aus verschiedensten Quellen – von relationalen Datenbanken bis hin zu Cloud-Diensten – in den Data Lake und das Data Warehouse zu importieren. Hier kommen leistungsfähige ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden) ins Spiel, um Daten für Analysen aufzubereiten.

  • Power BI:

    Power BI dient als Frontend-Komponente und ermöglicht die Visualisierung und Analyse der Daten. Die tiefe Integration von Power BI in Microsoft Fabric erlaubt es, sowohl Echtzeit-Dashboards als auch umfangreiche Berichte aus den zentralen Datenquellen zu erstellen.

  • Machine Learning:

    Microsoft Fabric unterstützt die Integration von Machine Learning-Modellen. BI-Techniker können Modelle direkt auf den Daten des Data Lake und des Data Warehouses anwenden, wodurch Predictive Analytics und KI-gestützte Einblicke ermöglicht werden.

 



Architektur-Design: Ein Blick hinter die Kulissen

Die Datenarchitektur von Microsoft Fabric ist auf den nahtlosen Datenfluss von der Datenaufnahme bis zur Analyse ausgelegt. Der Datenfluss beginnt häufig mit der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen durch die Data Factory. Diese Daten werden in den Data Lake gespeichert, wo sie im Rohformat aufbewahrt werden. Dank der flexiblen Speicherung können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten verarbeitet werden.

Nach der Speicherung im Data Lake erfolgt die Transformation der Daten. Durch den Einsatz von Dataflows und ETL-Prozessen werden die Daten in ein strukturiertes Format umgewandelt, das für analytische Zwecke im Data Warehouse verwendet werden kann. Die Verarbeitung in Echtzeit ist ebenfalls möglich, da Microsoft Fabric Echtzeit-Datenströme unterstützt. Mit der Kombination aus Data Factory und Echtzeit-Datenpipelines können BI-Techniker Daten in nahezu Echtzeit analysieren.

Die Skalierbarkeit der Architektur ist ein weiterer entscheidender Faktor. Dank der Integration von Azure-Diensten kann die Datenverarbeitungsleistung flexibel an die Anforderungen des Unternehmens angepasst werden. Das ermöglicht eine effiziente Nutzung der Ressourcen, unabhängig davon, ob es sich um kleine Datenmengen oder umfangreiche Big Data-Projekte handelt.

 

Integration von Datenquellen

Ein wesentlicher Vorteil der Architektur von Microsoft Fabric ist die nahtlose Integration einer Vielzahl von Datenquellen. Von relationalen Datenbanken (z. B. SQL Server) über NoSQL-Datenbanken (z. B. Cosmos DB) bis hin zu Cloud-Diensten wie Azure Blob Storage und Datenströmen aus IoT-Geräten – die Plattform ermöglicht eine zentrale Zusammenführung und Verarbeitung aller relevanten Daten. Die Data Factory übernimmt die Aufgabe, diese Datenquellen zu verbinden und Daten aus unterschiedlichen Formaten und Strukturen in den zentralen Data Lake zu laden. Die Architektur vereinfacht so die Datenintegration erheblich und ermöglicht einen umfassenden Datenüberblick.

 

Sicherheits- und Governance-Aspekte

Sicherheit und Governance sind integrale Bestandteile der Microsoft Fabric-Architektur. Die Plattform bietet zahlreiche Sicherheitsfunktionen, einschließlich rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) und Multi-Factor Authentication (MFA). So können BI-Techniker sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf sensible Daten haben.

Neben der Zugriffskontrolle ermöglicht Microsoft Fabric eine umfassende Daten-Governance. Die in die Architektur eingebetteten Tools zur Datenklassifizierung und -überwachung sorgen dafür, dass Daten gemäß den Compliance-Richtlinien (z. B. GDPR) verwaltet werden. Datentransparenz und -nachvollziehbarkeit werden durch Metadaten-Management und Datenkataloge gewährleistet, was die Einhaltung von Unternehmens- und regulatorischen Standards erleichtert.

Architektur-Vorteile für Unternehmen

Die Architektur von Microsoft Fabric bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Der integrierte Datenfluss ermöglicht es, Daten effektiv zu verarbeiten und schneller Analysen durchzuführen. Durch die flexible Skalierbarkeit können BI-Techniker die Datenverarbeitung an die Anforderungen des Unternehmens anpassen. Die nahtlose Integration verschiedenster Datenquellen erleichtert es, einen vollständigen Datenüberblick zu gewinnen. Zudem trägt die einheitliche Plattform dazu bei, die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu senken, da Unternehmen nicht mehr auf verschiedene Tools und Services angewiesen sind.

 

Fazit

Die Architektur von Microsoft Fabric ist darauf ausgelegt, die komplexen Anforderungen moderner Datenverarbeitung und -analyse zu erfüllen. Durch die Kombination von Data Lake, Data Warehouse, Echtzeit-Verarbeitung und Machine Learning in einer integrierten Umgebung ermöglicht Microsoft Fabric BI-Technikern, effizientere und präzisere Analysen durchzuführen. Die nahtlose Integration verschiedenster Datenquellen und die starken Sicherheits- und Governance-Funktionen machen die Plattform zu einer zukunftssicheren Lösung. Ein detailliertes Verständnis der Architektur ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von Microsoft Fabric auszuschöpfen und die Datenstrategie eines Unternehmens auf die nächste Stufe zu heben.

 

Interessiert an der Implementierung von Microsoft Fabric? Swiss Business Analytics ist Ihr Partner für die erfolgreiche Einführung und Optimierung von Microsoft Fabric in Ihrem Unternehmen. Unsere Expertise im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence hilft Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen. Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Datenstrategie auf das nächste Level heben!

Kontaktieren Sie uns jetzt für eine individuelle Beratung und erfahren Sie, wie wir Ihre Datenlandschaft transformieren können.

35 Ansichten

Aktuelle Beiträge

Alle ansehen
bottom of page