Microsoft Fabric - braucht das wirklich jemand? | Daten-WG Podcast mit Martin Bubenheimer

In dieser Folge wird’s kontrovers.


Gemeinsam mit Martin Bubenheimer gehe ich der Frage nach, für wen
Fabric heute eigentlich wirklich geeignet ist.





Wir diskutieren ehrlich über die Realität von Self-Service BI,
typische Fabric-Probleme aus der Praxis, warum IT und
Fachbereiche oft komplett unterschiedlich drauf schauen und ob
Tools wie Snowflake am Ende die bessere Wahl sind.





Ist Fabric ein sinnvoller Einstieg in moderne Datenarbeit für
Fachbereiche – oder produziert es nur neue technische Schulden?


Keine Marketing-Story, sondern echte Erfahrungen, echte Meinungen
– und ein ziemlich direkter Schlagabtausch.





00:00 Intro & Vorstellung von Martin Bubenheimer


01:33 These: Für wen ist Microsoft Fabric?


02:09 Kritik: Fabric zu unausgereift & instabil für Citizen
Developer


03:26 Vergleich: Ist das anders als die alte Excel/Power
BI-Kritik?


05:02 Was ist überhaupt ein Workaround?


06:05 Beispiel: Deployment Pipelines & fehlende Konsistenz


07:26 Arturs Gegenposition: Fabric für kleine, businessnahe
Lösungen


08:27 Dataflows Gen1 vs. Gen2 & Orchestrierungsprobleme


10:00 Use Case: Wenn kein Data Warehouse verfügbar ist


11:38 Quick Win: Daten persistent ablegen statt immer neu laden


15:49 Data-Mesh-Ansatz bei Snowflake als Alternative


18:44 Governance: Wie granular lässt sich Fabric steuern?


19:45 Lakehouse vs. Warehouse – versteckte Fallstricke


23:00 Citizen Developer: Wer profitiert wirklich?


25:06 Shortcuts als Killer-Feature des Lakehouse


28:04 Fabric-Komplexität: Direct Lake, SQL Endpoint & Co.


30:57 In Fabric beschäftigt man sich mit Fabric-Problemen


36:01 Wann braucht man Fabric wirklich zwischen Excel &
Warehouse?


39:15 Wird die Mehrheit der Excel-User jemals zu Fabric wechseln?


40:00 Copilot & schrittweise Weiterentwicklung der
Nutzerkompetenz


45:54 Vorschau: TDWI München und Daten-WG 2026





Martin Bubenheimer:
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Artur König: https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/





Daten-WG 2026 am 14-16. Oktober:
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