Microsoft Fabric Beratung und Azure Data Engineering
Microsoft Fabric Beratung und Azure Data Engineering: OneLake, Data Factory, Migration von Synapse zu Fabric, Purview-Governance und Azure AI für Unternehmensdaten.
Kostenloses Angebot anfordern
Sagen Sie uns, was Sie brauchen. Ein Berater antwortet innerhalb eines Werktags.
01
Eine Microsoft-Datenplattform, geplant statt gewachsen
Die meisten Microsoft-Organisationen haben ihre Datenplattform nicht in einem Zug gewählt. Sie haben Azure Data Factory-Pipelines aus einem Projekt, einen Synapse-Arbeitsbereich aus einem anderen, Azure SQL-Datenbanken hinter Fachanwendungen und Power BI über allem. Microsoft Fabric führt diese Bausteine in einem Produkt mit einer gemeinsamen Speicherschicht zusammen, vereinfacht die Dinge aber nur, wenn der Umstieg geplant ist.
Unsere Microsoft Fabric Beratung und unsere Azure Data Engineering-Leistungen decken beide Seiten ab: Neuaufbau auf Fabric, wo es passt, und Betrieb, Optimierung oder Migration der Azure-Dienste, die Sie bereits nutzen. Wir arbeiten in Ihrem Tenant und Ihren Subscriptions, folgen Ihrem Sicherheitsmodell und übergeben Pipelines und Modelle, die Ihr Team selbst betreiben kann.
Ein großer Teil unserer Arbeit ist für Teams aus Pharma und Life Sciences. Unser Gründer, Harsh Khubchandani, kommt aus der Beratung für Pharma Commercial Operations bei ZS. Deshalb gestalten wir die Plattform rund um die Daten und Berichte, die ein Commercial- oder Patient-Services-Team tatsächlich nutzt. Wenn der Großteil Ihres Aufwands in Power BI steckt, sehen Sie sich unsere Seite zur Power BI Beratung an.
02
Was wir auf Microsoft Fabric und Azure bauen
Fabric Lakehouse und Warehouse
OneLake als einzige Speicherschicht, mit Lakehouses für Engineering-Arbeit und einem Fabric Warehouse für SQL-Nutzer, gegliedert nach Domänen und Arbeitsbereichen.
- Design von Arbeitsbereichen und Domänen
- Modellierung von Lakehouse und Warehouse
- Shortcuts und Spiegelung statt Kopien, wo möglich
Data Factory, in Fabric und Azure
Pipelines, Dataflow Gen2 und Copy Jobs in Fabric oder Azure Data Factory, wo es bereits im Einsatz ist, mit parametrisierten, überwachten Ladeprozessen für jede Quelle.
- Metadatengesteuerte Pipelines
- Inkrementelle und änderungsbasierte Ladeprozesse
- Fehlerwarnungen und Wiederholungslogik
Power BI auf Fabric
Semantische Modelle direkt auf OneLake-Daten, sodass Berichte aktuelle Daten lesen, ohne aufwendige Aktualisierungszeitpläne.
- Direct Lake-Semantikmodelle
- Sicherheit auf Zeilenebene nach Rolle
- Bereitstellungspipelines
Governance mit Purview
Der OneLake-Katalog für die Suche innerhalb von Fabric und Microsoft Purview für tenantweite Klassifizierung, Vertraulichkeitsbezeichnungen und Schutz vor Datenverlust.
- Vertraulichkeitsbezeichnungen für regulierte Daten
- Datenherkunft von der Quelle bis zum Bericht
- Rollen in Arbeitsbereichen und Zugriffsprüfungen
Azure AI auf Ihren Daten
KI-Anwendungsfälle, gebaut mit Microsoft Foundry (der Plattform, die früher Azure AI Foundry hieß) und Azure OpenAI-Modellen, gestützt auf kontrollierte Daten statt auf spontane Extrakte.
- Extraktion und Klassifizierung von Dokumenten
- Fragen und Antworten über kontrollierte Daten
- Evaluierung vor dem Rollout
Azure-Datendienste
Bestehende Azure SQL-, Synapse- und Data Factory-Umgebungen werden geprüft, optimiert und am Laufen gehalten, wo sich ein Umstieg auf Fabric noch nicht lohnt.
- Prüfung von Performance und Kosten
- Prüfung von Sicherheit und Netzwerk
- Dokumentation, was wo läuft
03
Migration von Azure Synapse zu Fabric
Es gibt nicht den einen richtigen Weg; er hängt davon ab, was der Synapse-Arbeitsbereich heute leistet.
- Dedizierte SQL-Pools wandern in ein Fabric Warehouse. Microsoft stellt in Fabric einen Migrationsassistenten bereit, der das Schema aus einem DACPAC oder über eine direkte Verbindung konvertiert und Objekte markiert, die manuell angepasst werden müssen; die Daten werden anschließend mit Fabric Data Factory kopiert.
- Spark-Workloads wandern in Fabric Lakehouses und Notebooks, meist mit überschaubaren Codeänderungen.
- Synapse- und Azure Data Factory-Pipelines werden Quelle für Quelle in Fabric Data Factory neu aufgebaut oder migriert.
- Power BI-Berichte werden umgestellt und, wo es hilft, auf Direct Lake neu aufgebaut.
Während der gesamten Migration laufen alte und neue Ergebnisse parallel und werden abgeglichen, bevor etwas abgeschaltet wird. Manche Umgebungen bleiben vorerst besser auf Azure-Diensten, und das sagen wir Ihnen, wenn es so ist.
04
Wo Fabric und Azure für Pharma- und Life-Sciences-Teams passen
05
Fallbeispiel: Reporting zum Patientenzugang
Ein Anbieter von Spezialtherapien erstellte sein Reporting zum Patientenzugang in jedem Zyklus von Hand neu, mit Kennungen, die zwischen den Quellen nicht übereinstimmten. Wir haben saubere Kennungen und eine MDM-Struktur aufgebaut, Fall-Pipelines automatisiert sowie Reporting und Dashboards standardisiert. Der manuelle Aufwand sank um 60 bis 80 Prozent, und das Reporting blieb stabil. In einer Microsoft-Umgebung sieht dasselbe Muster so aus: Data Factory-Pipelines speisen einen kontrollierten Stammdatenbestand und Power BI-Modelle in Fabric.
06
So läuft ein Projekt ab
Analyse
Wir erfassen Ihre Azure- und Power BI-Umgebung: was läuft, was es kostet, wer es nutzt und was nicht funktioniert.
Konzept
Zielarchitektur, Plan für Arbeitsbereiche und Kapazität, Sicherheit und Migrationsreihenfolge werden vor jedem Aufbau abgestimmt.
Aufbau oder Migration
Pipelines, Lakehouses, Warehouses und semantische Modelle werden Quelle für Quelle eingeführt, mit Tests und Monitoring.
Abgleich und Umstellung
Berichte und Ergebnisse werden mit den bisherigen verglichen und erst umgestellt, wenn sie übereinstimmen.
Übergabe und Support
Dokumentation und Einweisungen für Ihr Team, mit laufendem Support, wenn sich Quellen und Kapazitätsbedarf ändern.
07
Wie wir mit Ihren Daten umgehen
08
Fragen zu Microsoft Fabric und Azure
Was umfasst eine Microsoft Fabric Beratung?
Sollten wir von Azure Synapse zu Fabric wechseln?
Brauchen wir Azure Data Factory noch, wenn wir Fabric nutzen?
Was ist OneLake?
Können wir Azure OpenAI sicher auf unseren eigenen Daten nutzen?
Sind Sie ein Microsoft-Partner?
09
Verwandte Leistungen
Siehe Power BI Beratung für die Reporting-Ebene, Databricks Beratung, wenn Sie Azure Databricks nutzen, ETL-Services für Pipeline-Arbeit auf jeder Plattform und Pharma Commercial Analytics für das, was wir darauf für Brand-Teams aufbauen.
Erzählen Sie uns, wie Ihre Microsoft-Datenumgebung heute aussieht
Nennen Sie die Azure-Dienste und Berichte, die Sie nutzen, und was nicht funktioniert. Wir melden uns mit einer Einschätzung zu Fabric, zur Migrationsreihenfolge und zum besten Einstieg.
Eine Antwort von einem Berater, in der Regel innerhalb eines Werktags.
Teil unseres Themenbereichs Datenmanagement und Data Engineering. Einstieg: Datenmanagement-Services.
Datenmanagement und Data Engineering
Mehr zum Thema Datenmanagement-Services
Databricks Beratung für Lakehouse, Data Engineering und KI
Databricks Beratung: Lakehouse-Design, Delta Lake, Governance mit Unity Catalog, Lakeflow-Pipelines, Mosaic AI und Kostenkontrolle für Unternehmensdaten.
AWS-Beratung und Google Cloud Beratung für Daten, Automatisierung und KI
AWS und Google Cloud für Ihre Daten-, Automatisierungs- und KI-Workloads, sicher und kostenbewusst aufgebaut.
Snowflake Beratung für Unternehmens- und Life-Sciences-Daten
Snowflake Beratung: Architektur, dbt-Pipelines, Kostensteuerung, RBAC, Data Sharing und Cortex AI für Unternehmens- und Life-Sciences-Daten.
Datenqualität im Pharma-MDM: häufige Probleme und Lösungen
Datenqualität im Pharma-MDM: häufige Probleme und Lösungen. In Pharmaunternehmen steht Master Data Management (MDM) im Zentrum von Analytics, kommerziellem Betrieb, regulatorischem...
Datentransformation als Service
Herausforderungen der Datentransformation, Nutzen für Unternehmen und Arten der Datentransformation: von der Datenbereinigung, die Fehler, Inkonsistenzen und Dubletten entfernt, bis zur Datenformatierung...