Microsoft Fabric: Neue Möglichkeiten für Analytics und KI mit Materialized Lake Views
In der modernen Datenlandschaft stehen Unternehmen oft vor der Herausforderung, Analytics und Künstliche Intelligenz (KI) auf sehr großen, zentral gespeicherten Datenmengen skalierbar und nutzbar zu machen. Klassische Reporting-Pipelines und traditionelle Data Warehouses geraten dabei schnell an ihre Grenzen – insbesondere, wenn Geschäftsbereiche schnellere, individuellere Auswertungen und Antworten verlangen.
Mit Microsoft Fabric und der innovativen Lakehouse-Architektur eröffnen sich neue Wege, um diese Herausforderungen zu meistern: Daten aus zentralen SQL-Datenbanken werden ins OneLake-Universum gespiegelt und entlang des Medaillon-Architekturmodells (Bronze, Silver, Gold) strukturiert. Ein Schlüsselelement in dieser Architektur sind die sogenannten Materialized Lake Views – sie transformieren, bereinigen und veredeln Daten automatisiert und deklarativ, insbesondere in der Silver-Schicht. So wird der Grundstein gelegt für skalierbare Dashboards, KI-gestützte Analysen und verlässliche Datengovernance auf Unternehmensebene.
Was sind Materialized Lake Views?
Materialized Lake Views (MLVs) sind persistent gespeicherte Sichten auf Daten, die automatisiert auf dem Lakehouse aktualisiert werden. Sie kombinieren die Vorteile klassischer materialisierter Ansichten aus der SQL-Welt mit der Flexibilität von Data Lakes. Dadurch können Daten in unterschiedlichen Entwicklungsstufen – von Rohdaten bis hin zu kuratierten, analysierbaren Datensätzen – nach dem Medaillon-Prinzip verarbeitet werden.
Die Medaillon-Architektur: Bronze, Silver, Gold
- Bronze: Die Rohdaten-Schicht. Hier werden Daten, beispielsweise direkt aus Azure SQL Datenbanken, in OneLake aufgenommen (Data Mirroring). Diese werden möglichst unverändert gespeichert.
- Silver: Diese Ebene ist für die qualitätsgesicherte und vorverarbeitete Datenhaltung reserviert. Hier greifen Materialized Lake Views, um Daten automatisch bereinigt, standardisiert und bereichert bereitzustellen.
- Gold: In dieser Schicht liegen die datengestützten, für konkrete Geschäftsanforderungen aufbereiteten Informationen. Zugeschnittene MLVs versorgen Dashboards, Reports und KI-Modelle.
Chancen und Vorteile der neuen Microsoft Fabric Funktionen
- Schnellere, konsistente Insights: Durch das automatisierte Spiegeln und die Verarbeitung der Daten im Lakehouse können Analytics-Teams schneller auf hochwertige, konsistente Daten zugreifen – ohne langwierige manuelle ETL-Prozesse.
- Maximale Datenqualität: Die deklarative Transformation mittels Materialized Lake Views sorgt für eine strukturierte und nachprüfbare Datenverarbeitung, steigert Transparenz und fördert die Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
- Effizienzsteigerung durch Automatisierung: Workflows können als deklarative Pipelines programmiert werden, die automatisch nach Zeitplan laufen und so das Data Engineering deutlich beschleunigen.
- Skalierbarkeit und Governance: Die Prinzipien der Medaillon-Architektur bringen Ordnung und Nachvollziehbarkeit in heterogene Datenteams, auch über verschiedene Fachbereiche hinweg.
- Verbesserte Überwachung und Monitoring: Neue Funktionen bieten tiefere Einblicke in Spark-Anwendungen und die Ausführung von Notebooks, wodurch sich Performance und Fehlerquellen effektiv analysieren und optimieren lassen.
Praxisleitfaden: So nutzen Unternehmen Materialized Lake Views in Fabric
- Daten spiegeln: Daten aus Azure SQL Datenbanken werden mithilfe von Fabric-Integrationen automatisiert in OneLake in der Bronze-Schicht gespeichert.
- Shortcuts setzen und filtern: Über Shortcuts lassen sich gezielt Teilmengen der Daten auswählen und in weitere Workspaces überführen.
- Materialized Lake Views erstellen: Mit einem deklarativen Syntax erstellen Dateningenieure die Silver- und Gold-MLVs, inklusive notwendiger Filter und Business-Logik.
- Visualisierung und Lineage: Im Lakehouse-Interface lässt sich die gesamte Abstammung („lineage“) der Daten grafisch nachverfolgen – wichtig für Governance, Compliance und Audits.
- Automatisierung und Planung: Die Aktualisierung der MLVs wird dank Scheduling flexibel und nach Bedarf getriggert, was eine agile Datenlandschaft ermöglicht.
Innovation durch verbesserte Notebook-Integration und Performance
Ein weiteres Highlight ist die verbesserte Integration von User-Defined Functions (UDFs) in Fabric Notebooks: Dank Unterstützung von Pandas DataFrames und effizienter Arrow-Technologie ist jetzt der performante und skalierbare Umgang mit großen Datenmengen möglich. Das Resultat: Mehrfachverwendung von Funktionen, höhere Geschwindigkeit beim Data Processing und optimierte Parallelisierung – ideale Voraussetzungen für anspruchsvolle Data-Science- und KI-Projekte.
Fazit: Unified Data Analytics für das Industrie- und Enterprise-Umfeld
Microsoft Fabric etabliert sich mit der Lakehouse-Architektur und den Materialized Lake Views als zentrale Plattform für moderne, datengestützte Unternehmen. Die jüngsten Neuerungen ermöglichen es Organisationen, das volle Potenzial ihrer transaktionalen Daten zu entfalten und skalierbare, KI-fähige Analytics in einer robusten und durchgängigen Plattform umzusetzen – sicher, auditierbar und performant.
Die Ailio GmbH begleitet Unternehmen als erfahrener Partner dabei, solche Lösungen auf Databricks, Azure und Fabric individuell und skalierbar umzusetzen – von der Datenarchitektur bis zur Implementierung von Industrial-AI-Anwendungen.
