4 typische Szenarien für die Übertragung von Daten in Microsoft Fabric

Dezember 15, 2025

Dieser Artikel beschreibt die häufigsten Szenarien für Dateningestion in Microsoft Fabric, die wir in großen Unternehmen beobachten – und wie Sie für jedes Szenario den passenden Ingestionsansatz wählen.
Datenintegration ist dabei keine rein technische Entscheidung. Sie beeinflusst Performance, operative Effizienz und Kosten maßgeblich.

Microsoft Fabric bietet ein breites Spektrum an Werkzeugen für die Dateningestion – von Drag-and-Drop-Tools bis hin zu Spark-Notebook-Code. Aber wie findet man sich darin zurecht?

Die Dateningestion in Microsoft Fabric ist keine eindimensionale technische Aufgabe. Der richtige Use Case hängt vom Datentyp, dem Speicherort, der erwarteten Aktualisierungsfrequenz und den Kompetenzen der Nutzer ab. In der Praxis wiederholen sich bestimmte Situationen besonders oft – dort lassen sich Tools wie Dataflows Gen2, Pipelines oder Eventstreams besonders effizient einsetzen.

Microsoft Fabric Ingestion Use Cases

Die folgenden vier Szenarien decken die häufigsten Bedürfnisse großer Organisationen ab, denen wir in unseren Projekten begegnen – von regelmäßigem Reporting über ERP-Systeme bis zu Echtzeit-Monitoring von Infrastrukturen.

1. Reporting auf operativen Systemen (ERP, CRM, Datenbanken)

Sie benötigen regelmäßiges (tägliches/stündliches) Reporting aus Quellsystemen in Lakehouse– oder Warehouse-Speicher, z. B. für operatives Reporting oder weitere Datenverarbeitung.

• Worum es geht: Automatisierte Übertragung tabellarischer Daten aus On-Prem-Systemen über eine Gateway.
• Typischer Microsoft-Fabric-Use-Case: Automatisierter Transfer strukturierter Daten aus Cloud– oder On-Prem-Speichern (mithilfe einer Data Gateway) für operatives Reporting in Power BI oder zur weiteren Analyse mittels Data Science.
• Geeignete Ingestion-Tools: Pipelines, Copy Activity, SQL.

2. Self-Service BI aus Excel/CSV-Dateien (aus OneDrive, Teams)

Ihre Analysten müssen Daten selbstständig laden können – ohne Abhängigkeit von der IT.

• Worum es geht: Laden und automatische Aktualisierung von M365-Dateien.
• Typischer Microsoft-Fabric-Use-Case: Self-Service BI, bei dem Analysten Daten aus auf OneDrive oder Teams gespeicherten Extrakten direkt in ein Power BI-Semantikmodell laden, ganz ohne Unterstützung von IT Abteilung.
• Geeignete Ingestion-Tools: Dataflows Gen2, OneDrive / SharePoint.

3. Einmalige Analyse großer Datensätze (aus dem Data Lake)

Sie müssen große Datenmengen einmalig für Modelle, Planung oder Reporting verarbeiten.

• Worum es geht: Verarbeitung von Dateien (CSV, Parquet, Delta) mit der Hilfe von Spark.
• Typischer Microsoft-Fabric-Use-Case: Anbindung bestehender Datenextrakte im CSV / Parquet/ Delta Format zur Analyse großer (z. B. historischer) Datenmengen im Lakehouse ohne physisches Kopieren/Übertragen in Fabric-Plattformen, nur mit minimaler Unterstützung von IT Abteilung.
• Geeignete Ingestion-Tools: Shortcut.

4. Echtzeit-Monitoring (Sensorik- und IoT-Daten)

Sie benötigen Echtzeitdaten für operative Entscheidungen, etwa zur Überwachung von Incidents, Applikationslogs oder Infrastrukturzuständen.

• Worum es geht: Gestreamte Logs/Daten in KQL zur sofortigen Analyse.
• Typischer Microsoft-Fabric-Use-Case: Kontinuierliche Verarbeitung von Sensor-/IoT Daten oder Betriebslogs in Near-Real-Time und anschließendes Reporting mit minimaler Latenz von Daten.
• Geeignete Ingestion-Tools: Eventstreams / Spark Structured Streaming.

Ingestion ist nicht nur Technik. Es ist eine Entscheidung.

Microsoft Fabric stellt Werkzeuge für unterschiedlichste Nutzergruppen bereit – von IT-Engineers bis zu Business-Analyst:innen. Der Schlüssel zur effektiven Nutzung liegt in der richtigen Wahl des Ingestion-Use-Cases.

Egal, ob Sie Daten aus Tabellen, Dateispeichern oder Event-Streams laden:
Ein Prinzip gilt immer – Einfachheit, Performance und Automatisierung gehen Hand in Hand, wenn Methode und Tool richtig gewählt sind.

Es gibt nicht das „beste Tool“ – nur das passendste

Die Frage ist nicht, welches Tool das beste ist. Entscheidend ist, wer die Daten lädt, wie oft und wohin. Die Entscheidung, wie Daten in Microsoft Fabric integriert werden, ist strategisch. Sie kann Ihnen Wochen an Aufwand ersparen – oder unnötig hinzufügen.

Autor: Josef Pinkr ist Senior Architect bei Adastra und spezialisiert auf Data Ingestion in Microsoft Fabric.