Die neuesten Microsoft Fabric Dataflow Gen2 Verbesserungen: Chancen für Data-Science und KI-Innovationen
Microsoft Fabric entwickelt sich kontinuierlich zur zentralen Plattform für unternehmensweite Datenintegration, Kollaboration und fortschrittliche Analytik. Mit den aktuellen Erweiterungen in Dataflow Gen2 schafft Microsoft entscheidende Mehrwerte – nicht nur für Data Engineers, sondern für gesamte Organisationen, die von nahtloser Zusammenarbeit, Governance und flexiblen Anbindungsmöglichkeiten profitieren möchten.
Neue Ziele für Datenflüsse: Data Integration weiter gedacht
Einer der Hauptvorteile des Updates ist die Unterstützung neuer Datenziele im Dataflow Gen2. Unternehmen stehen damit erstmals noch mehr Möglichkeiten offen, wohin sie ihre bereinigten und transformierten Daten schreiben können:
- Lakehouse Files (Preview): Das direkte Ablegen von CSV-Dateien im eigenen Lakehouse eröffnet neue Workflows – vor allem für Teams, die mit Spark, Python oder anderen Open-Source-Tools arbeiten. Der Rohdatenzugriff beschleunigt Machine-Learning-Prozesse und unterstützt explorative Analysen ohne komplexe Formatierungen.
- SharePoint (Allgemein verfügbar): Die Integration mit SharePoint ermöglicht es, strukturierte Daten unkompliziert mit Fachabteilungen zu teilen und automatisierte Geschäftsprozesse zu bauen – ganz ohne tiefgehende IT-Kenntnisse der Nutzer. Ein echter Mehrwert für die Zusammenarbeit von Geschäft und Technik.
- Snowflake (Bald verfügbar): Künftig ist es möglich, Datenflüsse direkt nach Snowflake zu schreiben. Damit erhalten Unternehmen mit hybriden oder multi-cloud Strategien neue Flexibilität, um Datenvorbereitung, Orchestrierung und Analysen zwischen Fabric und Snowflake nahtlos zu gestalten.
- Azure Data Lake Storage Gen2 (Preview): Die Vorschau auf ADLS Gen2 Support erlaubt es Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zentral in Fabric zu orchestrieren und gleichzeitig Compliance- und Zugriffsanforderungen von Azure einzuhalten. Ideale Voraussetzungen für skalierbare Data-Engineering-Workloads.
Flexibles Arbeiten mit Lakehouse-Dateien
Das intelligente Wechseln zwischen Tabellen- und Dateimodus im Lakehouse-Connector erleichtert Data Scientists und KI-Teams die tägliche Arbeit immens. Statt aufwändiger Exporte oder hoher Engineering-Aufwände können Daten unkompliziert zwischen verschiedenen Formaten gewechselt und direkt in AI-Workflows eingebunden werden.
Strukturierte Organisation mit Datenbank-Schemas
Ein zentrales, oft unterschätztes Feature ist die Möglichkeit, nun eigene Schemas innerhalb von Datenbanken wie Lakehouse Tables, Fabric Warehouse und Fabric SQL anzulegen und zu verwalten. Dies bringt gleich mehrere Vorteile mit sich:
- Bessere Organisation durch thematische Gruppierung von Tabellen
- Durchsetzung von Namenskonventionen und Vereinfachung von Data Governance
- Granularere Zugriffssteuerung bis auf Schema-Ebene, z. B. für verschiedene Rollen im Produktmanagement oder Data-Teams
- Leicht auffindbare Datenquellen für Analytics und Reporting
Gerade für Unternehmen, die Data Solutions über mehrere Abteilungen und Domänen skalieren wollen, ist dieses Feature unverzichtbar für Ordnung, Transparenz und Sicherheit. Dazu genügt es, beim Einrichten der Verbindung die Hierarchie-Navigation zu aktivieren und schon lassen sich Schemas als Ziel auswählen.
Chancen für Data-Science, KI und Industrie 4.0
- Lakehouse-first Data Science: Forschende und Entwickler können Feature-Sets direkt ins Lakehouse bringen, was komplexe Machine-Learning-Experimente ohne zusätzliche Formatierungsschritte ermöglicht und Entwicklungszeiten verkürzt.
- Hybride Architekturansätze: Die ADLS Gen2-Unterstützung erlaubt stufenweise Migrationen, sodass Unternehmen bestehende Azure Datalakes weiterverwenden können, während sie neue Funktionen in Fabric nutzen. Das ist besonders wertvoll für Unternehmen der Industrie 4.0, die große, historisch gewachsene Datenbestände effizient nutzbar machen wollen.
- Kollaborative Analytik & Automation: Die SharePoint-Integration schlägt eine Brücke zwischen Data-Engineering und Business Operations, etwa indem Freigabe- und Berichtsprozesse direkt auf aktuellen Daten automatisiert werden.
- Enterprise Modelling: Dank Schema-Unterstützung können Unternehmen robuste, kontrollierte Datenarchitekturen aufbauen. Voraussetzungen für standardisierte Power BI Dashboards und nachhaltige, kontrollierte Self-Service-BI-Umgebungen.
Verbesserte Sicherheit und Governance
Ein weiteres Highlight: Im sogenannten Secure-Tab des OneLake-Katalogs lassen sich rollenbasierte Zugriffe und Berechtigungen für alle Fabric-Ressourcen zentral einsehen und verwalten. Das macht die Einhaltung von Datenschutzregeln, insbesondere in regulierten Industrien, wesentlich einfacher und effizienter.
Nahtlose Oracle-Integration (Preview)
Auch die Oracle-Mirroring-Funktion, derzeit in der Vorschau, vereinfacht die Einbindung von Oracle-Daten nach OneLake drastisch: Daten aus unterschiedlichen Oracle-Systemen werden so direkt und stets aktuell ins Fabric-Ökosystem gespiegelt und können unmittelbar in Analysen und Reports verwendet werden – komplett ohne klassischen ETL-Aufwand.
Fazit: Data Centricity und Innovation werden zum Standard
Die Neuerungen in Microsoft Fabric Dataflow Gen2 unterstreichen den anhaltenden Trend zur zentralisierten Datenverwaltung, maximaler Flexibilität und unternehmensweiten Kollaboration. Für Daten-getriebene Organisationen – egal ob Industrieunternehmen, Tech-Startups oder Beratungshäuser – bietet diese Entwicklung den Nährboden für Innovation, KI-getriebene Geschäftsmodelle und nachhaltigen Erfolg. Mit Fabric stehen sämtliche Türen offen, vom Data-Engineering über Industrial AI bis hin zum Self-Service-BI – alles aus einer Hand, sicher, skalierbar und effizient.
Die Ailio GmbH begleitet Unternehmen auf dem Weg zur modernen Datenplattform und entwickelt gemeinsam mit ihren Kunden maßgeschneiderte Lösungen mit Microsoft Fabric, Azure, Databricks und Co. Sprechen Sie uns an, wenn Sie die neuen Potenziale für sich heben möchten.
