Mehr Überblick, bessere Organisation: Schema-unterstützte Lakehouses in Microsoft Fabric jetzt allgemein verfügbar
Die Verwaltung großer Datenmengen stellt viele Unternehmen und Data-Engineering-Teams vor immer neue Herausforderungen. Mit der aktuellen Ankündigung von Microsoft Fabric sind Schema-unterstützte Lakehouses ab sofort allgemein verfügbar (“General Availability”). Für datengetriebene Unternehmen und insbesondere Industriekunden eröffnen sich damit wegweisende Möglichkeiten im Umgang mit komplexen Datenarchitekturen.
Was sind Schema-unterstützte Lakehouses?
Lakehouses bilden die Grundlage moderner Datenplattformen, indem sie die Flexibilität von Data Lakes mit der Struktur von Data Warehouses kombinieren. Mit Schema-unterstützten Lakehouses führt Microsoft Fabric die Möglichkeit ein, Daten noch gezielter, übersichtlicher und performanter zu organisieren.
Im Kern funktioniert das Schema-Feature ähnlich wie die Ordnerstruktur im Dateisystem: Innerhalb eines Lakehouses können Tabellen klar voneinander abgegrenzt und logisch über sogenannte Schemas gruppiert werden. So werden beispielsweise die Marketing-, Produktions- oder IoT-Daten in jeweils eigenen Schemas verwaltet.
Zentrale Vorteile für Data Teams: Effizienz und Skalierbarkeit
- Strukturierte Datenablage: Durch die Kategorisierung nach Schemas fällt das Auffinden und Verwalten von Tabellen deutlich leichter – besonders in unternehmensweiten Lakehouses mit Hunderten von Tabellen.
- Bessere Zugriffssteuerung: Berechtigungen können nun gezielt auf Schema-Ebene vergeben werden. Das erhöht die Sicherheit und ermöglicht flexible Kollaborationsmodelle zwischen verschiedenen Abteilungen oder Teams.
- Verbesserte Automatisierung: Prozesse wie ETL, DataOps oder Qualitätsprüfungen können effizienter automatisiert werden, weil die Struktur ein klareres Targeting ermöglicht.
- Performancegewinne: Auch analytische Abfragen profitieren, da durch die Einbettung in Schemas die gesamte Datenlandschaft überschaubarer und für Query Engines leichter zu optimieren ist.
Praxisrelevanz für Data Science und Industrial AI
Industriekunden profitieren besonders von der neuen Organisationslogik. Anlagen- oder Fertigungsdaten lassen sich nun eindeutig voneinander getrennt und dennoch zentral in einem Lakehouse speichern. Für AI-Initiativen, wie Predictive Maintenance oder Qualitätssicherung mit Machine Learning, können Modelle gezielt auf die relevanten Datenbereiche zugreifen, was die Entwicklung beschleunigt und die Verwaltung vereinfacht.
Auch im Zusammenspiel mit Services von Azure und Databricks – den Plattformen, auf die sich Ailio spezialisiert hat – lassen sich so konsistente, zukunftsfähige Architekturen realisieren.
Nutzung und Kompatibilität: Was ist zu beachten?
Neue Lakehouses werden standardmäßig schema-fähig angelegt. Wer auf die bisherige Variante ohne Schema-Organisation setzen möchte, kann dies aber weiterhin tun. Wichtig für Data Engineers: In Notebooks sollte stets ein schema-fähiges Lakehouse „gepinnt“ sein, damit Spark-Zugriffe optimal funktionieren.
In naher Zukunft arbeitet Microsoft Fabric zudem daran, dass der Spark-Modus für alle Workspaces einheitlich und flexibel gesteuert werden kann. So wird die Integration in bestehende Toolchains noch komfortabler.
Aktuelle Einschränkungen & Roadmap
Der aktuelle Stand bringt bereits viele Vorteile, doch einige Funktionalitäten befinden sich noch im Ausbau. Beispielsweise gibt es in Spark-Umgebungen derzeit kleinere Einschränkungen beim direkten Zugriff auf bestimmte Schema-Funktionen. Microsoft arbeitet aktiv an der vollständigen Gleichstellung aller Lakehouse-Typen und plant, auch einfache Migrationspfade für den Umstieg bereitzustellen. So werden Unternehmen zeitnah von allen Features profitieren können, ohne bestehende Daten aufwendig verschieben oder Systeme stoppen zu müssen.
Weitere Neuerungen im Microsoft Fabric Ökosystem
Die Verbesserungen rund um Schema-Lakehouses sind Teil eines umfassenden Innovationszyklus von Microsoft Fabric. Parallel dazu adressiert ein neues, KI-gestütztes Forecasting Service die Anforderungen an schnellere Spark-Cluster-Starts, indem Ressourcen proaktiv und mittels Machine Learning bereitgestellt werden. Dies reduziert Latenzzeiten, senkt Cloud-Kosten und ebnet den Weg für Echtzeit-Analysen. Zudem steht ein Preview des JDBC-Treibers für Microsoft Fabric Data Engineering bereit, um den sicheren, performanten Zugriff von Java-Anwendungen auf Spark-Daten zu ermöglichen.
Fazit – Zukunftssichere Datenarchitekturen für den Mittelstand und die Industrie
Mit den neuen Schema-unterstützten Lakehouses in Microsoft Fabric setzt sich der Trend zur einheitlichen, aber dennoch strukturierbaren Datenspeicherung fort. Organisationen können nicht nur ihre Datenquellen effizienter verwalten, sondern auch die Zusammenarbeit über Teams, Datenprodukte und Geschäftsbereiche hinweg stärken. Für Unternehmen, die auf nachhaltige AI-, Data-Science- und Industrial-IoT-Strategien setzen, bietet diese Innovation einen echten Mehrwert – und zeigt erneut die Vorteile einer partnerschaftlichen Begleitung durch erfahrene Data-Science- und KI-Dienstleister wie die Ailio GmbH.
Wer heute schon die Weichen für eine skalierbare Datenzukunft stellen möchte, sollte sich mit den neuen Features von Microsoft Fabric und deren Integration in bestehende Plattformen wie Azure und Databricks vertraut machen. So sichern Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit und schaffen die Grundlage für datengetriebene Innovationen.
