Microsoft Fabric September 2025 – Neuerungen, Chancen und Best Practices für Data Engineering & KI
Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor immer komplexere Herausforderungen: Datenlandschaften werden heterogener, Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Qualität steigen – und Data Science wie auch KI-Lösungen erfordern stabile, zentrale Datenquellen. Mit Microsoft Fabric positioniert sich ein Plattform-Ökosystem, das diese Herausforderungen adressiert und dabei stets weiterentwickelt wird. In diesem Artikel geben wir – die Data-Science- und KI-ExpertInnen der Ailio GmbH – einen Überblick über die wichtigsten Fabric-Innovationen im September 2025, zeigen deren Auswirkungen auf Data Engineering, Data Science und Industrial AI, und liefern Praxisimpulse, wie Sie diese Neuerungen gewinnbringend einsetzen.
Fabric-Community: Innovation aus der Praxis für die Praxis
Die Microsoft Fabric-Community ist geprägt von engagierten Experten wie MVPs (Most Valuable Professionals) und „Super Usern“, die Lösungen und Erfahrungsberichte zu Themen wie Datenintegration, Data Warehousing, Power BI, Echtzeit-Intelligenz oder Governance erarbeiten. Der kontinuierliche Austausch baut ein einzigartiges Know-how-Netzwerk, das Unternehmen jeder Größe nützt. Wertvolle Einblicke bieten aktuelle Praxisartikel, zum Beispiel effektive Datenpipeline-Orchestrierung in Fabric oder die Auswahl der geeigneten Write-back-Methode für Power BI und Fabric – entscheidend für effiziente Datenprozesse und Nutzerinteraktion im Analytics-Umfeld.
Dataflow Gen2: Neue Ziele, flexiblere Workflows, intensivere Zusammenarbeit
Mit der jüngsten Generation der Dataflows rückt Microsoft Fabric die Integration und Zusammenarbeit zwischen Teams sowie die Anbindung unterschiedlichster Datenquellen weiter in den Fokus. Dataflow Gen2 bringt breitere Unterstützung für Zielsysteme und Datenschemata sowie Verbesserungen bei der Zusammenarbeit – etwa durch einfacheres Deployment von Datenpipelines und erweiterte Rechteverwaltung. Für Unternehmen bedeutet das:
- Bessere Abbildung hybrid-verteilter Datenlandschaften
- Zentralisierte Datenablage und Governance dank OneLake
- Schnellere Umsetzung von Analyselösungen durch Wiederverwendung standardisierter Datenflüsse
Diese Neuerungen helfen, bis dato träge Datenprozesse zu beschleunigen und die Effizienz in Data Engineering-Teams signifikant zu steigern.
Mirroring für Oracle-Daten: Brücken zwischen Welten
Ein Meilenstein im Bereich Datenintegration ist das neue Mirroring für Oracle-Quellen (Vorschau): Daten aus Oracle-Datenbanken – egal ob On-Premises, auf Exadata oder in der Oracle Cloud Infrastructure – gelangen künftig direkt in OneLake, den zentralen Data Lake von Fabric. Aufwändige ETL-Prozesse werden durch nahtlose Datenspiegelung ersetzt. Die wichtigsten Vorteile:
- Echtzeitdatenverfügbarkeit für analytische Anwendungen ohne unnötige Latenz
- Vereinfachte Architektur: Datenintegration ohne Medienbruch – ein großer Schritt hin zu Single Source of Truth
- Kostensenkung durch reduzierte Wartungs- und Betriebskosten im Vergleich zu klassischen ETL-Lösungen
Gerade für Industrieunternehmen eröffnen sich neue Szenarien für Machine Learning & KI auf Produktionsdaten, da relevante Informationen aus Legacy-Systemen leichter mit Cloud und IoT-Daten verknüpft werden können.
Wendepunkt im Semantic Layer: Keine automatischen Default Semantic Models mehr
Microsoft steuert die Verantwortung für Semantic Models künftig zurück ins Team: Neue Warehouses, Lakehouses und Datenbanken werden nicht mehr automatisch mit einem Default Semantic Model ausgeliefert. Bis Jahresende 2025 werden auch bestehende Default-Modelle zu klassischen, manuell verwalteten Modellen umgewandelt. Diese Änderung bringt Klarheit, mehr Flexibilität und fördert die explizite Governance. Für Unternehmen bedeutet dies:
- Bessere Zuordnung von Ownership – nur noch explizit verwaltete Modelle werden produktiv genutzt
- Klarere Governance-Strukturen und weniger „Daten-Wildwuchs“
- Notwendigkeit, Data Engineering- und Business-Teams einzubinden – das verbessert die Akzeptanz und Datenqualität
Praktische Learnings aus der Community
- Vergleich „Translytical Task Flows“ vs. Power Apps Writeback in Power BI & Fabric: Task Flows ermöglichen nativen Writeback auf Fabric-Ebene mit Vorteilen für Entwickler und geringeren Lizenzkosten im Vergleich zur Integration über Power Apps.
- Recursive Hierarchy Traversal in Lernplattformen: Mit Power Query lassen sich komplexe Hierarchien – z.B. in LMS-Daten – elegant auswerten, was für Reporting, Rechteverteilung oder KI-gestützte Analysen immer wichtiger wird.
- Skalierbare Pipelines und Model Metrics: Praxisguides zeigen, wie End-to-End Pipelines von Ingestion bis Automatisierung gestaltet werden und wie (auch von Data Scientists) Modelle mit relevanten Kennzahlen und Visualisierungen in Fabric bewertet werden können.
- Automatisierung im CI/CD-Umfeld: Herausforderungen und Lösungen bei der Fabric-CICD-Authentifizierung sind für alle DevOps-orientierten Teams relevant, die Analytics mit Governance und Deployment verzahnen wollen.
Fazit: Microsoft Fabric als Treiber produktiver Datenkultur
Die aktuellen Updates zeigen: Microsoft Fabric entwickelt sich rasant weiter, setzt neue Standards in der Datenintegration und macht Industrial AI sowie Data Science im Unternehmensumfeld zugänglich und umsetzbar. Für alle, die mit Data Engineering, KI oder Analytics arbeiten – egal ob in klassischen Industrien oder agilen Digitalunternehmen – ergeben sich immense Chancen: von effizienteren Workflows über flexiblere Datenplattformen bis hin zu einem nachhaltigen Return on Data-Invest.
Die Expert:innen der Ailio GmbH unterstützen Sie auf dem Weg, diese Potenziale auszuschöpfen – ob durch Beratung, Architektur, Migration oder Enablement von Teams. Gemeinsam schaffen wir eine Datenbasis, die KI und moderne Analytik nicht nur möglich, sondern auch gewinnbringend macht.
