Wie Microsoft Fabric eine skalierbare Datenstrategie ermöglicht

Mittelständische Unternehmen stehen heute unter enormem Druck: Sie sollen datengetriebener arbeiten, Entscheidungsprozesse beschleunigen, ihre IT entlasten und gleichzeitig flexibel wachsen – am besten ohne dabei ständig neue Tools einzuführen. Doch wie kann das gelingen? Microsoft Fabric bietet genau dafür eine Plattform, die mitwächst – technologisch, organisatorisch und wirtschaftlich.

In diesem Beitrag zeigen wir anhand eines praxisnahen Stufenmodells, wie der Einstieg gelingt und wie eine moderne Datenstrategie stufenweise aufgebaut werden kann – mit direktem Business-Nutzen auf jeder Etappe.

Die vier Ausbaustufen einer skalierbaren Datenstrategie mit Microsoft Fabric

Ein Mittelstandsunternehmen mit rund 700 Mitarbeitenden, verteilt auf Produktion und Vertrieb, nutzt heute typischerweise verschiedene Systeme: ein ERP-System wie SAP Business One, ein CRM wie HubSpot, einen E-Commerce-Shop sowie IoT-Daten aus der Produktion. Doch häufig werden diese Datenquellen isoliert betrachtet, das Reporting erfolgt manuell über Excel-Exporte – mit all den bekannten Nachteilen: Verzögerungen, Fehleranfälligkeit und fehlende Transparenz.

Mit Microsoft Fabric lässt sich eine moderne Datenstrategie Schritt für Schritt aufbauen – beginnend bei einer stabilen Basis bis hin zur Einbindung von Echtzeitdaten und KI. Entscheidend dabei: Jede Ausbaustufe bringt direkt spürbaren Nutzen fürs Geschäft.

Stufe 1 – Einstieg: Eine einheitliche Datenbasis schaffen

In der ersten Stufe geht es darum, eine zentrale Grundlage für alle weiteren Schritte zu schaffen: eine konsolidierte, verlässliche Datenbasis. Dafür wird mit einer kleinen Fabric-Kapazität gestartet – kostenschonend, aber funktional. ERP-, CRM- und E-Commerce-Daten werden über Pipelines und Dataflows in Microsoft OneLake integriert. Erste Power BI-Dashboards geben Vertrieb und Management schnelleren Einblick in zentrale Kennzahlen.

Die Vorteile: weniger manuelle Arbeit, weniger Fehler, und schnelle Quick Wins schaffen Akzeptanz bei den Beteiligten.

Stufe 2 – Ausbau: Fachbereiche befähigen und mehr Datenquellen erschließen

Sobald eine stabile Basis steht, wird die Plattform erweitert: Die Kapazität wird erhöht, Self-Service-BI für Fachbereiche wie Vertrieb, Einkauf und Produktion aktiviert. Diese erstellen nun eigenständig Analysen – auf derselben Datenbasis, ohne auf die IT warten zu müssen. Gleichzeitig werden weitere Datenquellen integriert, z. B. IoT-Daten aus der Produktion oder externe Marktdaten.

Die Entlastung der IT ist spürbar, und Entscheidungen in den Fachabteilungen erfolgen schneller und fundierter – auf Basis von Daten, nicht von Bauchgefühl.

Stufe 3 - Optimierung: Echtzeitdaten und Data Science nutzen

In der dritten Stufe geht es um den nächsten Reifegrad: Echtzeitdaten und fortgeschrittene Analysen. Produktionsdaten werden in Echtzeit verarbeitet, um beispielsweise Maschinenzustände zu überwachen oder frühzeitig auf Schwankungen zu reagieren. Gleichzeitig starten erste Data-Science-Projekte – etwa zur Vorhersage von Wartungsbedarf oder Absatzentwicklungen.

Durch Workload-Isolation können besonders rechenintensive Aufgaben klar abgegrenzt und priorisiert werden. Unternehmen gewinnen dadurch Transparenz, Frühwarnsysteme und eine höhere Prognosegenauigkeit – allesamt wertvolle Wettbewerbsvorteile.

Stufe 4 – Innovation: KI und Automatisierung integrieren

In der vierten Ausbaustufe steht das Thema Innovation im Vordergrund: Unternehmen integrieren Azure OpenAI Services, um Berichte zu automatisieren oder Entscheidungshilfen durch KI bereitzustellen. Mit dem Microsoft Fabric Data Activator können Aktionen auf Basis von Datensignalen ausgelöst werden – z. B. automatisierte Benachrichtigungen bei Lagerengpässen oder auffälligen Marktveränderungen.

Das Ergebnis: intelligente, automatisierte Workflows, die operative Prozesse beschleunigen – und eine Datenstrategie, die zum aktiven Treiber der Unternehmensentwicklung wird.