Microsoft Fabric Januar 2026: Die wichtigsten Neuerungen für Data Engineering, Analytics und KI
Microsoft Fabric hat im Januar 2026 erneut zahlreiche Neuerungen veröffentlicht, die Data Engineers, Analytics-Teams und KI-Anwendern einen echten Mehrwert bieten. Als Data-Science- und KI-Beratungshaus mit Fokus auf Databricks, Azure und Fabric verfolgen wir von Ailio GmbH jede Weiterentwicklung genau. In diesem Beitrag fassen wir die wichtigsten Neuerungen aus allen Bereichen kompakt zusammen, ordnen sie strategisch ein und geben konkrete Empfehlungen zur Nutzung im Unternehmen.
1. Vereinfachte Datenverwaltung und Governance in OneLake
Auto-Summary für semantische Modelle: Ein neues KI-basiertes Feature ermöglicht es, auf Knopfdruck eine aussagekräftige Zusammenfassung eines semantischen Modells zu erstellen. So lassen sich Zweck und Hauptmerkmale eines Modells erfassen, ohne alle Details prüfen zu müssen. Gerade in komplexen Datenlandschaften sorgt das für Beschleunigung bei Einordnung und Vergleich.
Hierarchien im OneLake-Katalog: Verwandte Objekte – z.B. Lakehouses und zugehörige SQL Analytics Endpoints – werden jetzt automatisch in Parent-Child-Hierarchien dargestellt. Das erleichtert das Verständnis für die Datenstruktur, reduziert Namensverwirrungen und unterstützt gezieltes Data Governance.
2. Verbesserte Konfiguration und Deployment dank Item Reference Variablen
Mit dem neuen Item Reference Variable Type lassen sich Fabric-Objekte in Variablen strukturiert referenzieren, statt sie als frei editierbare Strings zu hinterlegen. Damit steigt die Sicherheit (Permissions werden geprüft), die Wartbarkeit (CI/CD-tauglich) und die Konsistenz zwischen verschiedenen Umgebungen. Ein zukunftsweisender Schritt in Richtung skalierbarer, automatisierter Fabric-Konfiguration, der auch Bezug zu Multi-Cloud Setups ermöglicht.
3. Git Integration: Mehr Flexibilität auch für regulierte Unternehmen
Fabric Workspaces lassen sich nun mit GitHub Enterprise Cloud unter Datenresidenz-Anforderungen verbinden. Das eröffnet Kunden im hochregulierten Umfeld wie Finance oder Pharma neue Wege für standardisierte DevOps und CI/CD – ein wichtiger Meilenstein für den produktiven Einsatz von Fabric in der Industrie.
4. Microsoft Fabric Python SDK: Vollständige Automatisierung von Fabric aus Python
Das neue Python SDK für Fabric (Vorschau) erleichtert die Anbindung und Automatisierung aller Fabric-APIs ohne manuelles Basteln am HTTP-Protokoll. Das beschleunigt die Entwicklung wiederverwendbarer Data-Pipelines sowie die Integration in DataOps- und MLOps-Prozesse erheblich. Für Unternehmen, in denen Python ein zentraler Technologiebaustein ist, wächst das Potenzial für Automatisierung und Eigenentwicklungen rund um Analytics und KI.
5. Feingranulare Securitysteuerung: Rollenmanagement und Zugriff auf gespiegelt Daten
Die granularen REST-APIs für Security Role Management erlauben jetzt die gezielte Vergabe und Verwaltung von Rollen und Berechtigungen bis auf Einzelrolle. Besonders relevant: Spiegelungen (Mirrored Items) aus Transaktionssystemen lassen sich auf Tabellen-, Zeilen- oder Spaltenebene absichern. Damit wird OneLake endgültig zum Governance-Hub für unternehmensweites Daten-Sharing – mit starker Zugriffskontrolle.
6. Optimierte Spark-Nutzung: High Concurrency Mode für Lakehouse-Operationen
Der neue High Concurrency Mode ermöglicht es, mehrere parallele Lakehouse-Jobs in einer geteilten Spark Session auszuführen. So sinken Startzeiten für Lade- und Preview-Jobs von mehreren Minuten auf wenige Sekunden – und das bei geringeren Kosten. Gerade für interaktive Szenarien ist dies ein entscheidender Performance-Sprung.
7. Innovationen für Notebooks und Data Engineering
- Get Data für Notebooks: Diverse Cloud-Datenquellen (z.B. Azure Blob, S3, PostgreSQL) können jetzt direkt im Notebook ausgewählt und mit generiertem Code-Snippet angebunden werden – sicher und ohne Umwege.
- VS Code Integration: Notebooks lassen sich direkt aus dem Remote-Workspace in Visual Studio Code öffnen, bearbeiten und zurückspeichern. Multi-Workspace-Ansichten ermöglichen die parallele Bearbeitung verschiedener Projekte.
8. Flexibles Data Warehousing: Neue Features für Performance und Modellierung
- Materialized Lake Views: „Create or Replace“-Semantik beschleunigt das iterative Anpassen von Datenmodellen, ohne bestehende Views löschen und neu anlegen zu müssen. Lineage-Visualisierung macht Quelle und Abhängigkeiten transparent.
- Proaktive und inkrementelle Statistik-Updates: Automatische Aktualisierung von Spaltenstatistiken verringert Wartungsaufwand und beschleunigt Abfragen. Incremental Refresh bringt noch mehr Performance für stark wachsende Tabellen.
- Result Set Caching: Ergebnisse von wiederholten Abfragen werden systemweit gecacht. Ohne Konfigurationsaufwand profitieren Teams sofort von schnelleren Datenabfragen.
- MERGE-Statement: Komplexe Daten-Transformations-Logik (INSERT, UPDATE, DELETE) in einer einzigen SQL-Anweisung – ein weiterer Schritt Richtung Standardisierung & SQL-zentrischen Data Workflows.
9. Industrial AI & Real-Time Intelligence: Innovationen für Events und Streaming
- Eventstream mit vNet und On-Premises-Unterstützung: Externe Streamingquellen lassen sich sicher über Azure Virtual Network oder auf direktem Weg von On-Premise-Systemen anbinden – ein wichtiger Baustein für Industrial AI.
- MQTT v3 Support: Unterstützung neuer Varianten des wichtigsten IoT-Protokolls vereinfacht die Integration von Edge Devices und Maschinen.
- Weather Connector: Wetterdaten strömen jetzt nativ in Fabric – inklusive Tenant-weitem Governance-Switch für zentralisierte Steuerung.
- OneLake Shortcuts und Query-Beschleunigung: Performance-Steuerung für Abfragen auf externen Daten via Hot-Date-Time-Column und MaxAge-Override – wichtig für Echtzeitanalysen auf großen Datenströmen.
- KQL Copilot und Embeddings on-board: KI-unterstützte Generierung von KQL-Queries sowie direktes Erzeugen von Text-Embeddings auf SLM-Basis direkt innerhalb Fabric Eventhouse. Das beschleunigt den Aufbau semantischer Suchanwendungen und komplexer Analytics massiv.
10. Fazit: Warum die Neuerungen für die Datenstrategie entscheidend sind
Die jüngsten Updates in Microsoft Fabric stehen exemplarisch für die rasante Entwicklung hin zu einer plattformübergreifenden, robusten und KI-gestützten Datenarchitektur. Unternehmen profitieren von mehr Skalierbarkeit, Sicherheit, Performance und Self-Service – unabhängig davon, ob klassische Data Warehousing-, Advanced Analytics- oder Industrie 4.0-Szenarien im Vordergrund stehen.
Wer jetzt auf Microsoft Fabric als moderne Datenplattform setzt, gewinnt einen Innovationsvorsprung und eröffnet neue Wege in Richtung autonome Datenverarbeitung, konsistente Governance und agile DataOps. Lassen Sie sich zu aktuellen Fabric-Themen beraten – wir unterstützen auf dem Weg zur Data Driven Company!
