Microsoft Fabric Februar 2026: Die wichtigsten Neuerungen und Chancen für Data Engineering, Industrial AI und Analytics
Microsoft Fabric hat im Februar 2026 eine Vielzahl spannender Neuerungen veröffentlicht, die die Plattform für Data Engineering, Datenintegration und KI nochmals leistungsstärker machen. Als spezialisierter Data-Science- und KI-Dienstleister mit Fokus auf Databricks, Azure und Microsoft Fabric beobachten wir von Ailio GmbH diese Entwicklungen mit großem Interesse – denn sie eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten, Effizienz, Sicherheit und Innovationskraft auf ein neues Level zu heben.
OneLake Catalog: Zentrale Übersicht über alle Business-Inhalte
Ein Highlight des Updates ist die Erweiterung des OneLake Catalog: Neben Berichten und organisationalen Apps können nun auch Workspace Apps direkt in der Kategorie „Insights“ gefunden und gestartet werden. Die Katalogansicht bietet Metadaten zu jedem App-Objekt, unterstützt die Discovery relevanter Inhalte und sorgt durch die zentrale Zugriffs- und Verständnisplattform für mehr Effizienz in der Datenanalyse.
Damit wird der OneLake Catalog endgültig zur zentralen Instanz für das Auffinden, Verstehen und Nutzen aller Fabric-Inhalte – ein entscheidender Mehrwert für Unternehmen, die viele Geschäftsprozesse und Analysen über Fabric steuern.
Item Details und Governance: Mehr Transparenz, Kontrolle und Compliance
Die neue Item Details Experience bringt eine einheitliche, moderne Detailansicht für Fabric-Objekte, unabhängig davon, wo der Zugriff erfolgt. Diese enthält die komplette Datenstruktur (Schema), Herkunft (Lineage), Zugriffsrechte und Ausführungsverläufe – und das alles auf einen Blick. Für Unternehmen verbessert sich dadurch sowohl die Nachvollziehbarkeit als auch die Daten-Governance erheblich.
Im Bereich Identity Governance gibt es ein neues, skalierbares Admin-Setting zur Limitierung der maximalen Anzahl an Fabric-Identitäten pro Tenant. Das ermöglicht Unternehmen mit großen Teams oder vielen Workspaces eine bessere Übersicht und Kontrolle, besonders in komplexen Infrastrukturen mit hohen Compliance-Anforderungen.
Entwicklerfreundlichkeit: Mehr Fokus, Versionierung, Kollaboration
- Tab-Management: Entwickler können erstmals zwischen voll ausgeschriebenen Tabs und adaptiv gekürzten Namen wählen und von einem Overflow-Menü profitieren, das das Multitasking bei vielen geöffneten Objekten vereinfacht.
- Version Control für Notebooks: Änderungen an Notebooks werden jetzt granular und nachvollziehbar erfasst – egal ob sie in der Fabric-Oberfläche, per Git, Deployment Pipeline oder VS Code entstehen. So wird Zusammenarbeit, Fehlerbehebung und Rollback deutlich komfortabler.
- %run für Python-Notebooks: Mit dem neuen %run-Befehl können Python-Notebooks modularisiert werden. Funktionen und Variablen lassen sich damit projektweit wiederverwenden – ein Plus an Wartbarkeit und Agilität.
- Full-Size-Mode für Cells: Besonders lange oder komplexe Zellen können im Vollbildmodus bearbeitet werden – ideal bei tiefgehender SQL- oder Python-Logik und in Remote-Sessions.
Enterprise Security: Private Link, CMK, und Identity-Management
Für Kunden mit hohen Sicherheitsanforderungen bietet das neue Release mehrere wichtige Features:
- GraphQL Private Link: Externe APIs sind nun über Private Link innerhalb der Tenant-Umgebung zugänglich, ohne dass Daten das öffentliche Internet durchlaufen – ein großer Schritt für datensensible Branchen wie Finanzwesen und Industrie.
- Notebook Encryption mit eigenen Schlüsseln (CMK): Notebooks und deren Metadaten werden in CMK-geschützten Workspaces mit kundenspezifischen Schlüsseln verschlüsselt. Damit lassen sich auch besonders strenge Compliance-Anforderungen umsetzen.
CI/CD und Data Engineering: Noch mehr Automatisierung und Performance
- ODBC-Treiber für Spark: Ein neuer ODBC-Connector sorgt für performante, sichere Spark SQL-Verbindungen aus .NET, Python und BI-Tools heraus. Damit lassen sich Data-Engineering-Workloads einfacher in bestehende Enterprise-Landschaften integrieren.
- Sempy (Semantic Link) 0.13.0: Das Python-Modul erweitert die API-Unterstützung für Lakehouses, Berichte, Semantic Models und Spark. Workspace-Operationen, Monitoring und Administration werden so programmatisch effizienter – ein Gewinn für Automatisierung und Self-Service.
Real-Time Intelligence und industrielle Integration: Schneller zum Ziel
- Vereinfachte Datenintegration: Das Real-Time-Hub-Menü wird übersichtlicher und flexibler – alle Verbindungen lassen sich nun zentral als „Add data“ initiieren.
- Eventstream: Private Network Support & Virtual Network Gateway: Streaming-Quellen hinter Firewalls (z.B. auf On-Premises-Kafka, CDC-Datenbanken oder Private Clouds) können durch vNet- und Gateway-Unterstützung nahtlos, sicher und performant eingebunden werden – zentral für Industrial-IoT-Szenarien.
- Performance-Optimierung: Dashboards und Datenströme laden spürbar schneller, was sich gerade bei großen Datenmengen, ad-hoc-Analysen und auf Live-Daten stützt positiv bemerkbar macht.
Data Factory & Data Engineering: Mehr Flexibilität, Sicherheit und Skalierbarkeit
- Recent Data & Variable Libraries in Dataflow Gen2: Kürzlich genutzte Datenquellen und zentrale Variablen lassen sich schneller wiederfinden und nutzen. Das reduziert die manuelle Arbeit bei repetitiven oder parametrierten Prozessen.
- Relative References: Bei der Verwendung von Fabric-Connectors werden statt absoluter jetzt auch relative Referenzen unterstützt. Das erlaubt CI/CD-Deployments von Dataflows ohne manuelle Skriptanpassungen, da Objekte auf Namensbasis gefunden werden.
- Automatische Veröffentlichung vor Ausführung: Dataflow-Änderungen werden „just in time“ vor dem Anstoßen eines Runs veröffentlicht, was Fehlerquellen und vergessene Publizierungen eliminiert.
- Modern Evaluator & Performance-Tuning: Ein neuer Auswertungs-Engine auf Basis von .NET 8 bringt schnellere Ausführung und mehr Zuverlässigkeit, insbesondere für komplexe Transformationen und eine wachsende Zahl von Datenquellen. Neu ist auch die adaptive Performancesteuerung, die Last, Kosten und Durchsatz intelligent optimiert.
- Incremental Copy und CDC (Change Data Capture): Nicht nur CDF-basiert (Delta Change Data Feed), sondern jetzt auch über Wasserzeichen („watermark-based“) – mit Unterstützung für RowVersion bei SQL oder SAP-Integrationen in unterschiedlichen Cloud-Storages.
- Flexible Authentifizierung im Copy Job: Service Principal und Workspace-Identity sind als neue Authentifizierungsarten verfügbar und machen Datenintegration sicher und standardkonform, z.B. für kritische oder regulierte Branchen.
- CSV-Performance durch Parallelisierung: Die parallele Verarbeitung großer CSV-Dateien („multiline rows“) maximiert die Ingestion-Leistung, ohne Kompromisse bei der Datenqualität.
Direkte Chancen für Unternehmen: Was ist jetzt möglich?
- Zentralisierte Datenprodukte und KI-Modelle aus einer Hand: Mit den neuen Katalog- und Governance-Funktionen werden Industrial-AI-Assets, Analysen und Workflows noch besser auffindbar, nachvollziehbar und gesichert.
- Schneller Einstieg in Real-Time & Streaming: Die neue Architektur erlaubt es, auch Datenquellen aus abgeschotteten oder industrialisierten Netzwerken sicher, performant und nahtlos anzubinden – inklusive Monitoring, Dashboards und Governance.
- Effiziente und sichere Automatisierung für DataOps: Von Notebook-Versionierung über parametrische Dataflows bis zu automatisierten Deployments ist Fabric auf Enterprise-DevOps ausgelegt – mit deutlichen Verbesserungen in Geschwindigkeit, Sicherheit und Compliance.
- Flexibilität für hybride und Multi-Cloud-Szenarien: Die breite Connector-Unterstützung, unterschiedlichste Authentifizierungsmethoden sowie SAP-Integration in AWS, Google Cloud oder Azure öffnet den Weg für flexible, cloud-übergreifende Datenstrategien.
- Performante Datenhaltung und -analyse: Verbesserte Evaluatoren und adaptive Performance erlauben schnellere und zuverlässig transformierte Daten – die Basis für Echtzeitberichte, KI und automatisierte Industrielösungen.
Fazit: Microsoft Fabric wächst zum Enterprise-Backbone für KI und Data Engineering
Die Neuerungen im Februar 2026 zeigen: Microsoft Fabric entwickelt sich konsequent zur Plattform der Wahl für moderne Data-, KI- und Industrial-Analytics-Workloads. Unternehmen profitieren von einfacherem Management, besserer Governance, mehr Sicherheit sowie enormen Effizienz- und Geschwindigkeitssprüngen. Wer jetzt strategisch umrüstet, setzt die Grundlage für zukunftssichere Datenprodukte und die nächste Stufe der industriellen Intelligenz.
Sie möchten Ihre Fabric-Plattform weiterentwickeln, Data-Engineering automatisieren oder KI-Lösungen unternehmensweit ausrollen? Sprechen Sie uns bei Ailio an – wir begleiten Sie von der Strategie bis zur Umsetzung.
