Microsoft Fabric Lakehouse vs. Warehouse

Eine fundierte Architekturentscheidung zwischen Flexibilität, Performance und Governance

Mit Microsoft Fabric hat Microsoft erstmals eine Plattform geschaffen, in der klassische Data-Warehouse-Konzepte und moderne Lakehouse-Architekturen nicht nur nebeneinander existieren, sondern technisch auf derselben Basis aufbauen. Genau das führt in der Praxis jedoch zu einer zentralen Frage, die in nahezu jedem Fabric-Projekt früher oder später gestellt wird: Soll ich meine analytischen Daten im Lakehouse oder im Warehouse ablegen?

Diese Entscheidung Lakehouse vs. Warehouse ist keineswegs trivial. Obwohl beide Konzepte auf OneLake basieren und eng integriert sind, adressieren sie unterschiedliche Problemstellungen. Wer sie gleichsetzt oder rein aus Gewohnheit wählt, riskiert unnötige Komplexität, schlechte Performance oder steigende Kosten.

Zwei Konzepte, ein Fundament – aber unterschiedliche Ziele

Sowohl Lakehouse als auch Warehouse nutzen OneLake als physische Datengrundlage. Der entscheidende Unterschied liegt nicht im Speicherort, sondern in der Art, wie Daten modelliert, verarbeitet und konsumiert werden.

Das Lakehouse folgt dem Prinzip der Offenheit. Daten werden typischerweise im Delta-Format gespeichert, was Transaktionen, Versionierung und Schema-Evolution ermöglicht. Dieses Modell ist bewusst flexibel gehalten. Es erlaubt, Daten früh verfügbar zu machen, auch wenn ihre Struktur oder fachliche Bedeutung noch nicht vollständig geklärt ist. Genau darin liegt seine Stärke: Es eignet sich hervorragend für Daten mit hoher Volatilität, für iterative Transformationen und für Szenarien, in denen unterschiedliche Personas – Data Engineers, Analysts und Data Scientists – parallel arbeiten.

Das Warehouse hingegen ist auf Klarheit und Stabilität ausgelegt. Es erzwingt ein relationales Schema, nutzt T-SQL als primäre Zugriffssprache und ist klar auf analytische Abfragen optimiert. Hier stehen nicht Exploration und Veränderung im Vordergrund, sondern konsistente Ergebnisse, reproduzierbare KPIs und eine saubere fachliche Semantik.

Datenmodellierung: Flexibilität versus Verbindlichkeit

In der Praxis zeigt sich der größte Unterschied im Umgang mit Datenmodellen. Im Lakehouse ist es üblich, Daten zunächst roh oder nur leicht transformiert abzulegen. Strukturen dürfen sich ändern, neue Spalten kommen hinzu, Datentypen entwickeln sich weiter. Das beschleunigt Projekte in frühen Phasen erheblich, verschiebt jedoch Verantwortung für Datenqualität und Konsistenz stärker in die Verarbeitungsschicht.

Im Warehouse ist dieser Spielraum bewusst eingeschränkt. Tabellen, Beziehungen und Datentypen sind klar definiert. Das wirkt zunächst unflexibel, zahlt sich aber aus, sobald mehrere Fachbereiche dieselben Kennzahlen nutzen. Das Warehouse wird damit zur vertraglich stabilen Schnittstelle zwischen Datenplattform und Business.

Kurz gesagt: Das Lakehouse toleriert Unsicherheit – das Warehouse minimiert sie.

Performance ist eine Frage des Workloads, nicht des Tools

Ein häufiger Irrtum ist die Annahme, eines der beiden Konzepte sei grundsätzlich schneller. In Wahrheit hängt Performance fast vollständig vom Nutzungsmuster ab.

Lakehouses spielen ihre Stärke bei großen Datenmengen, sequentiellen Zugriffen und analytischen Transformationen aus. Mit guter Partitionierung, Dateigrößenkontrolle und gezieltem Z-Ordering lassen sich sehr hohe Durchsätze erzielen. Gleichzeitig ist das Modell sensibler: Schlechte Datenorganisation oder ungeeignete Abfragen wirken sich unmittelbar aus.

Warehouses hingegen liefern sehr vorhersehbare Performance für typische BI-Abfragen. Joins über Dimensionen, Aggregationen über Fakten und wiederkehrende Filterbedingungen sind genau das Szenario, für das sie optimiert wurden. Der Tuning-Aufwand ist geringer, das Verhalten stabiler – insbesondere bei vielen gleichzeitigen Power-BI-Abfragen.

Damit gilt: Explorative Analysen und datenintensive Transformationen profitieren vom Lakehouse. Standardisierte Reports und Dashboards fühlen sich im Warehouse zu Hause.

Kosten: Architektur ist Verbrauchssteuerung

Fabric wird kapazitätsbasiert abgerechnet. Trotzdem beeinflusst die Architektur die tatsächlichen Kosten erheblich. Der Unterschied liegt weniger im Storage, sondern im Compute-Verhalten.

Lakehouse-Workloads sind oft spiky: große Spark-Jobs, unregelmäßige Transformationen, experimentelle Abfragen. Das kann effizient sein, wenn es kontrolliert geschieht, aber teuer werden, wenn Prozesse unkoordiniert laufen.

Warehouses verursachen meist einen gleichmäßigeren Verbrauch. Die Last ist besser planbar, insbesondere bei festen Reporting-Zyklen. Das macht sie attraktiver für Szenarien mit vielen Endanwendern und konstantem Abfragevolumen.

Eine bewusste Trennung der Workloads ist daher nicht nur eine Architektur-, sondern auch eine Kostenoptimierungsentscheidung.

Integration in Fabric: Kein Entweder-Oder

Ein entscheidender Punkt, der Fabric von früheren Plattformen unterscheidet: Lakehouse und Warehouse sind keine isolierten Silos. Sie lassen sich innerhalb desselben Workspaces kombinieren und greifen auf dieselben Daten zu.

In der Praxis kann das wie folgt aussehen: Rohdaten werden im Lakehouse vorgehalten, bereinigt, historisiert und angereichert. Darauf aufbauend werden im Warehouse fachlich kuratierte Tabellen bereitgestellt, die direkt für Power BI, Self-Service-Analytics und Management-Reporting genutzt werden.

Oder die Daten werden in das Lakehouse importiert und stehen für individuelle Auswertungen in der ursprünglichen Form zur Verfügung. Im Datawarehouse werden die Daten dann bereinigt, angereichert, historisiert und für die Standardreports vorgehalten.

Es gibt also kein Entweder-Oder, die Architektur kann bewusst enger oder breiter gefasst werden. Oft wird aufgrund der vorhandenen technischen Skills der Mitarbeitenden entschieden, welche Architektur besser geeignet ist.

Diese Trennung folgt nicht technischen Zwängen, sondern einer sauberen Verantwortungslogik:

Das Lakehouse gehört der Datenplattform, das Warehouse dem Business.

Typische Fehlentscheidungen

Viele Probleme entstehen nicht durch das falsche Tool, sondern durch falsche Erwartungen.

Häufige Muster sind:

• Ein Warehouse wird als Rohdatenspeicher missbraucht.

• Ein Lakehouse soll plötzlich garantierte KPIs liefern.

• Fachlogik wird an zu vielen Stellen dupliziert.

• Performanceprobleme werden mit zusätzlichem Compute statt besserer Modellierung beantwortet.

Diese Fehler lassen sich fast immer auf eine unklare Rollenverteilung der Komponenten zurückführen.

Fazit: Die richtige Frage lautet nicht "Lakehouse vs. Warehouse"

Die eigentliche Frage lautet: Welche Verantwortung soll dieser Datenspeicher übernehmen?

Das Lakehouse ist der Ort für Veränderung, Skalierung und technische Flexibilität. Das Warehouse ist der Ort für Verlässlichkeit, Governance und fachliche Klarheit.

Microsoft Fabric erlaubt erstmals, beide Konzepte ohne Medienbruch zu kombinieren. Wer diese Stärke nutzt und die Rollen sauber trennt, erhält eine Architektur, die sowohl schnell als auch stabil ist – und genau darin liegt der eigentliche Mehrwert von Fabric.

Es ist also kein Lakehouse vs. Warehouse, sondern ein sowohl als auch.

Swiss Business Analytics als Partner für Architektur und Umsetzung

Die Entscheidung zwischen Lakehouse, Warehouse oder einer kombinierten Fabric-Architektur ist selten rein theoretisch. In realen Projekten treffen technische Möglichkeiten auf bestehende Systemlandschaften, organisatorische Rahmenbedingungen, Kostenrestriktionen und unterschiedliche Erwartungen der Fachbereiche. Genau an dieser Stelle zeigt sich, dass eine saubere Fabric-Architektur nicht „aus dem Produkt heraus“ entsteht, sondern aus Erfahrung.

Swiss Business Analytics begleitet Unternehmen genau in dieser Phase. Der Fokus liegt dabei nicht auf generischen Referenzarchitekturen, sondern auf praxisnahen, wartbaren und skalierbaren Lösungen, die zur Organisation und zum Reifegrad der Datenplattform passen. Architekturentscheidungen werden stets workload-getrieben getroffen: Welche Daten kommen woher, wie verändern sie sich, wer konsumiert sie und mit welchen Anforderungen an Performance, Governance und Kosten.

In der Umsetzung reicht die Erfahrung von der Initialarchitektur in Microsoft Fabric über den Aufbau strukturierter Lakehouse-Zonen bis hin zur Entwicklung performanter Fabric Warehouses für unternehmensweites Reporting. Dazu gehören auch Themen wie Workspace-Strategien, Kapazitätsplanung, CI/CD, Kostenkontrolle sowie die saubere Integration von Power BI, Dataflows Gen2 und Pipelines.

Der Mehrwert liegt dabei weniger in einzelnen Tools als im Gesamtbild: Eine Fabric-Plattform, die technisch sauber aufgebaut ist, fachlich verstanden wird und langfristig betrieben werden kann. Genau darauf ist Swiss Business Analytics spezialisiert.

Ihr Partner für moderne Datenplattformen

Swiss Business Analytics GmbH unterstützt Sie bei der Einführung von Microsoft Fabric, der Entwicklung einer nachhaltiger Datenarchitekturen, Trainings für IT und Fachbereiche und auch bei der Umsetzung von Datenprodukten und Self-Service-Konzepten.

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