Microsoft Fabric Quarterly 2026-03

Microsoft Fabric entwickelt sich in einem Tempo, bei dem selbst erfahrene Power-BI- und Fabric-Teams schnell den Überblick verlieren. In den vergangenen Monaten gab es nicht die eine Funktion, die alles verändert. Spannender ist das Gesamtbild: Power BI wird an vielen Stellen spürbar besser, Fabric öffnet sich mit Apps und Planning für neue Einsatzfelder, und OneLake wird bei Sicherheit, Kostenkontrolle und Datenzugriff erwachsener. Damit verschiebt sich die Rolle der Plattform. Sie ist nicht mehr nur ein Ort für Datenintegration, Modelle und Berichte, sondern rückt näher an Anwendungen, operative Prozesse und fachliche Eingaben.

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Wer Microsoft Fabric professionell einsetzen möchte, sollte deshalb nicht nur einzelne Features bewerten. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Architektur, Governance, Kosten, Verantwortlichkeiten und tatsächlicher Nutzung. Genau hier liegt die Herausforderung: Neue Möglichkeiten lösen nicht automatisch alte Probleme. Sie können sogar zusätzliche Komplexität erzeugen, wenn Rollen, Betriebsmodelle und Qualitätsstandards fehlen. Unternehmen sollten deshalb nicht fragen, ob sie jede neue Funktion aktivieren können, sondern welche Funktionen einen konkreten Engpass lösen und dauerhaft betrieben werden können.

Power BI bleibt ein Kernbestandteil

Zwischen all den Fabric-Ankündigungen konnte zeitweise der Eindruck entstehen, Power BI werde nur noch mitverwaltet. Die jüngsten Updates zeigen das Gegenteil. Microsoft hat zahlreiche Funktionen aus der Preview in die allgemeine Verfügbarkeit gebracht und zugleich kleinere Verbesserungen veröffentlicht, die den Arbeitsalltag spürbar vereinfachen. Dazu gehören neue Filtermöglichkeiten, bessere Standardeinstellungen und Funktionen, die bisher unnötige Workarounds erforderten. Für Unternehmen ist das wichtiger als spektakuläre Demos, weil belastbare Produktpflege die Wartbarkeit vorhandener Lösungen verbessert.

Besonders relevant sind Visual Calculations und benutzerdefinierte Gesamtergebnisse in Tabellen und Matrizen. Visual Calculations arbeiten direkt auf den bereits aggregierten Daten eines Visuals. Damit lassen sich laufende Summen, Vergleiche oder spezielle Total-Logiken näher an der Darstellung umsetzen. Das kann bestimmte DAX-Berechnungen vereinfachen, trotzdem sollte nicht jede Geschäftslogik in das Frontend wandern. Wiederverwendbare Kennzahlen und verbindliche KPI-Definitionen gehören weiterhin in das semantische Modell. Teams, die Power BI gezielt verbessern möchten, sollten deshalb Modell, Kennzahlenlogik, Performance und Nutzung gemeinsam betrachten.

Fabric Apps erweitern die Plattform

Die vermutlich weitreichendste Neuerung sind Fabric Apps. Entwickler können damit datengetriebene Anwendungen näher an den Daten und Diensten der Plattform erstellen, ohne jede technische Grundlage separat zusammensetzen zu müssen. Authentifizierung, Datenzugriff und Hosting können enger mit Fabric verbunden werden. Das ist für BI-Teams relevant, weil viele Power-BI-Reports über die Jahre zu halben Anwendungen geworden sind. Nutzer sollen Daten filtern, kommentieren, ergänzen, Entscheidungen dokumentieren oder Aktionen auslösen. Ein klassischer Bericht ist dafür jedoch nur begrenzt geeignet.

Fabric Apps können diese Lücke schließen, wenn eine Oberfläche stärker an einem Geschäftsprozess als an einer Berichtsnavigation ausgerichtet werden soll. Denkbar sind Freigabeprozesse, operative Steuerungsanwendungen, Portale oder interaktive Planungslösungen. Trotzdem ersetzen Apps Power BI nicht. Ein standardisierter Bericht bleibt für viele Analyse- und Reporting-Anforderungen schneller, wartbarer und leichter zu governieren. Eine individuell entwickelte App bietet mehr Freiheit, verlangt dafür aber klarere Anforderungen, Tests, Deployment-Prozesse und Verantwortlichkeiten. Eine überzeugende Demo ist deshalb noch kein Nachweis für Produktionsreife.

Planning bringt Planwerte in die Plattform

Der zweite große Schritt ist Planning in Microsoft Fabric. Budgets, Forecasts, Ziele und Szenarien sollen nicht mehr getrennt von Ist-Daten, semantischen Modellen und Governance entstehen. Tabellenartige Oberflächen geben Fachanwendern eine vertraute Umgebung, während die Werte kontrollierter in der Plattform gespeichert und weiterverarbeitet werden können. Gerade für Controlling- und Finance-Teams ist das interessant. In vielen Unternehmen stammt der größte Teil eines Reports aus zentralen Systemen, während Mappings, Annahmen oder Planwerte aus Excel ergänzt werden.

Diese Dateien sind fachlich oft unverzichtbar, technisch aber ein Schwachpunkt. Sie ändern ihre Struktur, werden manuell verschoben, hängen an einzelnen Personen oder lassen sich nur schwer überwachen. Planung mit Microsoft Fabric kann eine stabilere Verbindung zwischen Eingabe, Datenhaltung und Reporting schaffen. Trotzdem sollte die Oberfläche nicht der Startpunkt sein. Entscheidend sind Planungslogik, Verantwortlichkeiten, Freigaben und die Verbindung zwischen Ist-, Plan- und Forecast-Daten. Writeback ist nur ein Baustein eines belastbaren Planungsprozesses.

OneLake Shortcuts werden strategischer

OneLake Shortcuts ermöglichen den Zugriff auf Daten aus OneLake, Azure, AWS, SharePoint oder OneDrive, ohne sie zwingend zu kopieren. Das reduziert Datenbewegungen und unterstützt eine gemeinsame logische Datenschicht. Gerade SharePoint- und Excel-basierte Quellen sollten dabei nicht belächelt werden. Sie sind in vielen Unternehmen Bestandteil realer Prozesse, auch wenn sie keine ideale Datenbank ersetzen. Shortcuts können technische Realität und saubere Plattformarchitektur besser miteinander verbinden, sofern Verantwortlichkeiten und Qualitätskontrollen klar geregelt sind.

Besonders relevant sind Workspace Identities, Service Principals und delegierte Identitäten. Beim klassischen Pass-through greift jeder Nutzer mit der eigenen Identität auf die Quelldaten zu. Das ist transparent, skaliert bei Tausenden Nutzern und mehreren Fachbereichen aber nur begrenzt. Delegierte Shortcuts verwenden eine definierte Identität für den Zugriff auf das Ziel. Ein zentrales Data-Team kann eine Grundberechtigung vorgeben, während die feinere Vergabe im jeweiligen Workspace oder Fachbereich erfolgt. Governance wird dadurch nicht automatisch einfacher, aber besser strukturierbar.

Kosten und Speicher brauchen Steuerung

Mit wachsender Plattformbreite wird Transparenz über Speicher und Verbrauch wichtiger. OneLake unterstützt unterschiedliche Storage-Tiers und Lifecycle-Regeln, die Dateien abhängig von Alter oder letzter Nutzung verschieben können. Historische oder selten genutzte Daten müssen dadurch nicht dauerhaft im teuersten Speicherbereich liegen. Der Preisvorteil relativiert sich allerdings, wenn vermeintlich kalte Daten regelmäßig abgefragt werden. Unternehmen sollten deshalb neben Aufbewahrungsfristen auch reale Zugriffsmuster analysieren. Cold Storage spart nur dann Kosten, wenn die Daten tatsächlich selten verwendet werden.

Ebenso wichtig ist die bessere Sichtbarkeit von Item-Größen und Capacity-Verbrauch. Administratoren brauchen belastbare Antworten darauf, welche Workspaces und Elemente Ressourcen binden. Auch Performance-Optionen für das Warehouse sollten nicht isoliert betrachtet werden. Schnellere Abfragen sind nur dann ein Vorteil, wenn Verbrauch und Kosten im Verhältnis stehen. Mehr Rechenleistung ersetzt weder ein gutes Datenmodell noch passende Abfragemuster. Kostensteuerung ist deshalb keine nachgelagerte FinOps-Aufgabe, sondern ein Bestandteil von Architektur, Governance und Produktverantwortung.

Real-Time Intelligence wird operativer

Real-Time Intelligence entwickelt sich ebenfalls weiter. Besonders spannend ist die Verbindung zwischen Mirroring, Change Data Capture und Eventstreams. Änderungen in einer gespiegelten Datenbank können als Ereignisse verarbeitet werden, sobald Datensätze eingefügt, verändert oder gelöscht werden. Aus einer replizierten Datenquelle entsteht damit nicht nur eine Basis für schnellere Berichte, sondern auch für unmittelbare Reaktionen und automatisierte Folgeprozesse. Mögliche Anwendungen reichen von Bestandswarnungen über Prozessüberwachung bis zu automatisierten Aktionen.

Der Mehrwert entsteht jedoch nicht durch Echtzeit um der Echtzeit willen. Viele fachliche Entscheidungen benötigen keine Reaktion im Sekundentakt. Wo Schwellenwerte, Statuswechsel oder operative Risiken zeitkritisch sind, kann die Kombination aus Eventstream, Activator und gespiegelten Daten sinnvoller sein als ein ständig aktualisiertes Dashboard. Je näher Analytics an operative Prozesse rückt, desto wichtiger werden Fehlerbehandlung, Monitoring und Verantwortlichkeiten. Eine automatisch ausgelöste Aktion kann direkte Auswirkungen auf Prozesse, Kunden oder Kosten haben.

Was Unternehmen jetzt ableiten sollten

Die Entwicklung zeigt: Power BI bleibt relevant, wird aber stärker von spezialisierten Oberflächen ergänzt. Reports, Apps und Planning konkurrieren nicht automatisch miteinander. Nicht jede Eingabe gehört in einen Report, nicht jeder Report muss zu einer App werden und nicht jede Excel-Tabelle rechtfertigt eine vollständige Planungslösung. Die eigentliche Arbeit besteht darin, Anforderungen, Nutzergruppen und Betriebsmodelle sauber zu unterscheiden. Für jeden Use Case sollte das passende Werkzeug gewählt werden, statt die Plattformbreite zum Selbstzweck zu machen.

Gleichzeitig wird Kostensteuerung zu einer Architekturaufgabe. Session-basierte Planung, Storage-Tiers, Capacity-Verbrauch und neue Workloads lassen sich nicht sinnvoll getrennt von Rollen und Governance betrachten. Unternehmen, bei denen viele Initiativen parallel entstehen, sollten ihre Datenstrategie pragmatisch bewerten. Dabei geht es nicht um ein abstraktes Zielbild, sondern um konkrete Prioritäten, Verantwortlichkeiten und eine realistische Roadmap. Wer Funktionen aktiviert, aber keine Nutzungsmuster definiert, baut technische Möglichkeiten ohne belastbares Betriebsmodell.

Governance und Enablement entscheiden über den Nutzen

Mit der wachsenden Zahl an Workloads verändert sich auch die Rolle zentraler BI- und Data-Teams. Sie können nicht jede Lösung selbst bauen und dauerhaft betreiben. Gleichzeitig reicht es nicht, nur technische Plattformregeln zu veröffentlichen. Fachbereiche brauchen verständliche Leitplanken, wiederverwendbare Standards und Ansprechpartner für Architektur-, Sicherheits- und Modellierungsfragen. Gute Governance verbindet deshalb zentrale Mindeststandards mit dezentraler Umsetzung. Sie verhindert nicht jede Abweichung, schafft aber Transparenz darüber, welche Lösungen produktiv, fachlich verantwortet und langfristig wartbar sind.

Ebenso wichtig ist Enablement. Neue Funktionen entfalten keinen Nutzen, wenn Anwender sie nicht verstehen oder Teams ihre Grenzen falsch einschätzen. Trainings, Coaching und dokumentierte Best Practices sollten deshalb nicht als Begleitmaßnahme nach dem Rollout behandelt werden. Sie sind Teil des Betriebsmodells. Unternehmen benötigen unterschiedliche Lernpfade für Fachanwender, Entwickler, Administratoren und Entscheider. Nur so entsteht eine gemeinsame Sprache für Datenprodukte, Kennzahlen, Kosten und Qualität. Selbst eine technisch starke Plattform bleibt hinter ihren Möglichkeiten, wenn Wissen auf wenige Spezialisten konzentriert bleibt.

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Fazit: Fabric wird breiter und anspruchsvoller

Microsoft Fabric macht einen deutlichen Schritt von der reinen Analytics-Plattform in Richtung Anwendungs- und Prozessplattform. Fabric Apps, Planning, delegierte Shortcuts und Echtzeit-Events erweitern den möglichen Einsatz. Gleichzeitig reifen Power BI, OneLake und die administrativen Funktionen weiter. Das ist eine gute Entwicklung, erhöht aber die Anforderungen an Architektur, Governance und Kostensteuerung. Die Plattform wird leistungsfähiger, aber nicht automatisch einfacher. Technische Breite braucht organisatorische Klarheit und ein gemeinsames Verständnis darüber, welche Teams welche Verantwortung übernehmen.

Mehr Funktionen bedeuten nicht automatisch eine bessere Datenplattform. Der Nutzen entsteht erst, wenn Unternehmen sauber unterscheiden, welcher Use Case einen Bericht, eine App, eine Planungslösung oder einen Echtzeitprozess braucht. Ebenso wichtig sind ein realistisches Kostenmodell, klare Berechtigungen und ein belastbarer Betrieb. Ein laufendes Data-&-Analytics-Sparring kann sinnvoller sein als eine Folge einzelner, voneinander getrennter Projekte. So lassen sich neue Funktionen fachlich einordnen, Kosten früh bewerten und Architekturentscheidungen kontinuierlich weiterentwickeln.

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Der nächste sinnvolle Schritt

Wenn ihr die neuen Möglichkeiten von Microsoft Fabric sinnvoll nutzen wollt, sollte der nächste Schritt keine wahllose Aktivierung einzelner Features sein. Sinnvoller ist eine kompakte Einordnung: Welche Anwendungsfälle brauchen eine Fabric App, wo reicht Power BI aus und welche Anforderungen bestehen bei Planning, OneLake, Echtzeit, Governance und Betrieb?

Wenn du Power BI und Microsoft Fabric strukturiert weiterentwickeln oder bestehende Lösungen verbessern willst, unterstützen wir dich mit:

• Data Strategy Check – um eure Analytics-Organisation ganzheitlich einzuordnen

• Consulting Abo – für kontinuierliche Unterstützung bei Migration, Betrieb und Governance

• Power BI Coaching – für konkrete Herausforderungen in Modellen, DAX oder Performance

• Fabric Kick Start – für einen praxisnahen Einstieg in Architektur, Zielbild und erste Use Cases

So wird aus einem funktionierenden Bericht eine belastbare Analytics-Lösung.