Microsoft Fabric September 2025 – Die wichtigsten Neuerungen für Data Leader, Engineering und Industrial AI
Die Welt der Datenplattformen bleibt im Wandel – und kaum ein Monat zeigt das so eindrücklich wie der September 2025 bei Microsoft Fabric. Mit einer Fülle von Neuerungen und Optimierungen manifestiert sich Fabric weiter als zentrale Datenintegrations- und Analytics-Plattform für Unternehmen, die auf moderne Datenstrategien, künstliche Intelligenz und das Industrial-Umfeld setzen. Die Ailio GmbH gibt einen tiefgehenden Überblick zu den neuen Features und ordnet ein, wie diese Vorteile für Unternehmen und Data-Driven Organisationen schaffen.
1. Intelligente Datenorganisation und Governance – Neue Hierarchien & API-Integration
Mit dem neuen Parent-Child-Hierarchie-Modell im OneLake-Katalog hebt Fabric die Daten-Discovery auf ein neues Level. Strukturiert werden Lakehouses, Warehouses und Eventhouses mit zugehörigen Artefakten logisch in einer Baumstruktur abgebildet. Nutzer profitieren so von einer verbesserten Übersicht und zielgerichteten Aktionen – ein enormer Gewinn für Teams, die mit komplexen Datenlandschaften arbeiten.
Gleichzeitig wird das Governance-Erlebnis ausgebaut: Der “Govern Tab” ist jetzt allgemein verfügbar. Damit lassen sich individuell Datenbesitz und -sicherheit steuern. Die neuen, öffentlichen APIs zu “Domains” stärken Data Mesh Architekturen und ermöglichen individuelle Tagging-, Filter- und Zugriffsrechte – das erleichtert die dezentrale Verwaltung großer Datenlandschaften enorm.
2. Sicherheit: Automatisierte Schutzmaßnahmen und Compliance für Enterprise-Umgebungen
Microsoft baut die Integration von Purview Protection Policies aus: Sensitivitätslabels können jetzt zentral auf sämtliche neue Datenobjekte übernommen werden – von Lakehouses über KQL-Datenbanken bis hin zu Mirrored Databases. Data Loss Prevention (DLP) Policies sichern vertrauliche Informationen unter Einhaltung von Regularien wie GDPR und HIPAA. Real-Time-Alerts und dedizierte Policies geben Admins und Nutzenden mehr Kontrolle und fördern Sicherheitsbewusstsein unternehmensweit.
3. Optimierte Automatisierung: Variable Libraries, DevOps & Infrastructure as Code
Mit der variablen Bibliothek (Variable Library) wird die Wiederverwendbarkeit und Dynamisierung von Pipelines, Notebooks und Dataflows signifikant vereinfacht. Parameter und Konfigurationen lassen sich zentral verwalten und kontextbasiert einsetzen. Diese Entwicklung fördert nicht nur Skalierbarkeit und Effizienz – sie ist Grundvoraussetzung für professionelle CI/CD-Prozesse im Data Engineering. Neue Ressourcen und Datenquellen für den Terraform Provider machen Fabric-Umgebungen zudem “Infrastructure as Code”-ready.
4. Developer Experience: Git-, CI/CD- und Tool-Integration auf neuem Niveau
Fabric baut die Integration mit dem Entwickler-Ökosystem konsequent aus: Die CLI, jetzt als Open Source, und der neue Extensibility Toolkit vereinfachen Erweiterungen und Automatisierungen. Die tiefe Anbindung an VS Code, bessere Git- und Deployment-Pipeline-Kompatibilität sowie übersichtliche Versionshistorien machen Fabric besonders für Data Engineers und Solution Architects attraktiv. Das neue Multi-Tabbing, eine leistungsfähige Objektnavigation und Multi-Workspace-Handling orientieren sich klar an Arbeitsweisen moderner Entwickler.
5. User Data Functions und Python-Optimierungen für Data Science & Industrial AI
Die User Data Functions (UDFs) sind jetzt allgemein verfügbar und bieten eine native Unterstützung für Pandas DataFrames und Series, optimiert mit Apache Arrow. Damit können Data Scientists analytische, KI-getriebene Workflows direkt in Fabric abbilden – von der Feature-Engineering-Logik bis hin zur Echtzeit-Analyse. Python Notebooks profitieren zudem von einer ressourcenschonenden, überwachten Umgebung: Entwickler sehen CPU-, Speicher- und Laufzeitinformationen direkt im Notebook und können so Workloads besser steuern.
6. Massive Spark-Optimierungen und Monitoring-Features
Für Big Data und Industrial IoT ist Spark auch in Fabric das Analytics-Rückgrat. Die neuen Monitoring-APIs ermöglichen eine granularere Analyse auf Anwendungs- und Serieneebene – von der Ressourcennutzung bis zur Anomaly Detection mittels KI. Performance-Bottlenecks werden transparent, Anwendungen lassen sich gezielt optimieren und Fehler frühzeitig erkennen. Mit einer zehnfachen Steigerung der Event-Durchsatzrate im Activator auf bis zu 10.000 Events/Sekunde erschließt Fabric auch das Echtzeit-IoT und Produktionsumfeld.
7. Oracle, BigQuery und viele weitere neue Sources – Strategische Integration für hybride Datenwelten
Ein zukunftsweisender Schritt ist die native Spiegelung (Mirroring) von Oracle, Google BigQuery und Azure SQL Managed Instance direkt nach OneLake, dem zentralen Data Lake von Fabric. Unternehmen können nun nahezu in Echtzeit kritische Datenbestände sicher zentralisieren und nahtlos für Analytics, KI oder Power BI erschließen. Unterstützt werden dabei auch On-Premises und Hybrid-Cloud-Szenarien, dank Data Gateway und VNET-Integration – besonders für regulierte Industriebereiche wie Fertigung, Healthcare oder Finance ein wichtiger Enabler.
8. No-Code AI & Copilot-Vereinfachungen in Data Preparation und Orchestration
Mit Copilot-Features lassen sich ab sofort Berechnungen, Transformationen und sogar gesamte Datenladeprozesse mittels natürlicher Sprache umsetzen – direkt in Dataflow Gen2 oder im Data Wrangler. Von Vorschauen, automatischer Fehlererklärung bis hin zu Vorschlägen für Optimierungen und Code-Generierung spart das im Alltag Zeit und ermöglicht auch Business-Usern KI-gestützte Datenaufbereitung. Die gesamte UI ist deutlich intuitiver und multidisziplinär nutzbar geworden.
9. Erweitertes Konnektor-Ökosystem und CDC/Upsert-Möglichkeiten
Das Konnektor-Portfolio wurde massiv ausgebaut: Neu sind CDC (Change Data Capture) für Fabric Lakehouse, Upsert-Funktionen, verbesserte Salesforce-Konnektoren, Oracle/Snowflake/SAP/DB2 als Datenquellen und vielfältigste zusätzliche Endpunkte. Dies vereinfacht die Integration heterogener Datenlandschaften und macht Fabric zu einer echten “Daten-Drehscheibe” für industrielle, betriebswirtschaftliche und analytische Szenarien.
10. Zukunftssichere Pipeline-Orchestrierung: Airflow, Databricks, Power Platform und mehr
Die Pipeline-Funktionalität wurde erweitert und vereinheitlicht – alles, was orchestriert werden muss (Daten, Services, Businessprozesse), kann jetzt in Fabric nativ abgebildet werden. Mit nativer Anbindung von Databricks Jobs, Airflow Dags, Power Platform-Integration und flexiblen Schedulern wird Fabric zu einer einheitlichen Automatisierungszentrale auch für komplexe DataOps- und AI-Landschaften im B2B-Bereich.
Fazit: Microsoft Fabric wird zur zentralen, KI-optimierten Plattform für Datenintegration & industrielle Analytics
Die September-Updates bringen Microsoft Fabric entscheidend nach vorn – nicht nur technologisch, sondern vor allem für Unternehmen, die Modernisierung, Skalierbarkeit und Sicherheit ihrer Analytics- und AI-Workloads proaktiv gestalten wollen. Data Engineers, AI-Entscheider und Fachbereiche profitieren von einer Plattform, die modernes Datenmanagement, Orchestrierung, Entwicklung und Governance unter einem Dach vereint. Die Integration führt über Cloud- und On-Premises-Grenzen hinweg – und macht den Weg frei für Data-Driven Innovation in jedem industriellen Kontext.
Möchten Sie mehr über die Anwendungsbereiche der neuen Features, Best Practices für Data Mesh oder die gezielte Einführung von Copilot und DataOps in der Industrie erfahren? Das Data-Science Team der Ailio GmbH begleitet Sie mit Erfahrung, Beratung und maßgeschneiderten Lösungen für fabric-basierte Datenplattformen, Automatisierung und Industrial AI.
