Revolution im Datenzugriff: Vereinfachtes File-Handling in Microsoft Fabric Lakehouses dank neuer OPENROWSET-Funktionen
Microsoft Fabric entwickelt sich rasant zur zentralen Plattform für anspruchsvolle Data-Science- und KI-Projekte in Unternehmen. Als spezialisierter Data-Science und KI-Dienstleister auf Databricks, Azure und Fabric beobachtet Ailio GmbH die aktuellen Entwicklungen mit Begeisterung – besonders, wenn es um die praktische Effizienz im Data Engineering geht. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, welche Chancen sich durch die jüngsten Neuerungen rund um die OPENROWSET-Funktion und den Einsatz relativer Pfade sowie externer Datenquellen für Ihr Unternehmen ergeben.
Die Herausforderung: Dateizugriff im Lakehouse bisher kompliziert
Bisher war die Arbeit mit Dateien innerhalb von Lakehouse-Architekturen häufig von umständlichen Pfadangaben geprägt. Um Daten in SQL-Analysen zu integrieren, musste man absolute, GUID-basierte URIs verwenden. Diese langen und schwer lesbaren Pfade erschwerten die Wartung und führten zu einer erhöhten Fehleranfälligkeit, vor allem bei dynamischen, sich ändernden Datenquellen oder bei Projekten, bei denen Daten aus unterschiedlichen Lakehouses zusammengeführt werden mussten.
Die Innovation: Relative Pfade & externe Datenquellen in OPENROWSET
Mit dem neuen Release von Microsoft Fabric lassen sich Dateien im Lakehouse mit der OPENROWSET-Funktion nun auch über relative Pfade ansprechen. Das bedeutet: Anstelle kryptischer Absolutpfade reicht eine kurze Angabe, etwa 'data/2025/09/sales.csv' relativ zum Lakehouse-Root.
Darüber hinaus können Sie mit externen Datenquellen ein globales Alias für die Root-URI eines Lakehouses oder externer Speicherdienste (wie eines Azure Data Lake Storage Accounts) definieren. Dieses Alias verwenden Sie bequem als Referenz in all Ihren SQL-Abfragen – und vermeiden so die erneute Definition langer GUID-basierter Pfade.
Konkrete Vorteile für Ihr Data Engineering
- Bessere Lesbarkeit und Wartbarkeit: Klare, relative Pfade und sprechende Aliasnamen machen SQL-Abfragen verständlicher und reduzieren Fehlerquellen im Betrieb und bei der Weiterentwicklung.
- Effizienteres Arbeiten: Teams können schneller Datenquellen wechseln, Pfade anpassen oder Projekte migrieren, ohne dutzende Abfragen anpassen zu müssen.
- Vereinfachte Integration externer Quellen: Dank externer Datenquellen greifen Ihre Analytics-Workloads problemlos, flexibel und sicher auf verschiedenste Speicherorte über standardisierte Namen zu – ganz gleich, ob innerhalb von Fabric oder auf remote ADLS-Accounts.
- Zukunftsfähigkeit und Skalierbarkeit: Diese Neuerung zahlt auf die Architektur moderner Lakehouses ein, in denen Daten dynamisch und unternehmensweit verknüpft werden – ganz im Sinne von Industrial AI und datengetriebener Wertschöpfung.
Von der Theorie in die Praxis: So einfach können Ihre Abfragen werden
Im bisherigen Workflow musste man einen vollständigen, GUID-basierten Pfad angeben, um mit OPENROWSET auf eine Datei im Lakehouse zuzugreifen. Das sah dann etwa so aus:
SELECT * FROM OPENROWSET(
BULK 'https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com/{wsid}/{lhid}/Files/data/2025/09/sales.csv',
FORMAT = 'CSV'
) AS [result]
Jetzt genügt ein externer Datenquellen-Alias, und Sie arbeiten mit einem relativen Pfad:
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE MyLakehouse
WITH (LOCATION = 'https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com/{wsid}/{lhid}');
Die Abfrage wird dadurch deutlich aufgeräumter und portabler:
SELECT * FROM OPENROWSET( BULK 'data/2025/09/sales.csv', DATA_SOURCE = 'MyLakehouse', FORMAT = 'CSV' ) AS [result]
Neue Chancen für Industrial AI und datengetriebene Innovation
Für Unternehmen, die mit großen Datenmengen und heterogenen Speicherquellen arbeiten, ergibt sich ein preissensitiver Wettbewerbsvorteil: Komplexe Datenintegration – etwa für KI-basierte Qualitätskontrollen, Predictive Maintenance oder Supply-Chain-Optimierung – werden durch vereinfachte Abfragen und schnellere Analysen beschleunigt. Das Data-Engineering-Team kann sich auf inhaltliche Innovationsaufgaben konzentrieren, statt auf das Management technischer Details.
Ein Blick nach vorn: Fabric bleibt in Bewegung
Die Funktionalität ist aktuell noch im Preview-Status, aber schon jetzt zeigt sich das immense Potenzial für die Praxis. Die Weiterentwicklung des Fabric-Ökosystems in Richtung einheitlicher, einfach nutzbarer Analyselösungen – „alles unter einem Dach“ inklusive starker Security und Governance – stärkt die Wettbewerbsfähigkeit datengetriebener Unternehmen nachhaltig. Neue Features, wie die vereinfachte Dateianbindung, sind dafür ein wegweisender Schritt.
Fazit: Mehr Effizienz, Flexibilität und Zukunftssicherheit
Das Update rund um OPENROWSET, relative Pfade und externe Datenquellen ist ein echter Gamechanger für alle, die Microsoft Fabric als Data-Lakehouse-Lösung nutzen. Es räumt Hürden im täglichen Betrieb aus dem Weg und gibt Data Engineers sowie Analytics-Spezialisten mehr Freiraum für strategisch wichtige Aufgaben. Wer jetzt auf die neuen Möglichkeiten setzt, investiert in Effizienz, Flexibilität und nachhaltigen Unternehmenserfolg.
Sie möchten die neuen Features in Ihrem Unternehmen nutzen oder Ihre Datenlandschaft in Richtung Zukunft transformieren? Das Team der Ailio GmbH unterstützt Sie gerne – mit Erfahrung, Branchenexpertise und maßgeschneiderten Lösungen für Data Engineering, KI und Industrial AI!
