{"id":49473,"date":"2023-11-27T15:52:22","date_gmt":"2023-11-27T14:52:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=49473"},"modified":"2023-11-27T15:52:22","modified_gmt":"2023-11-27T14:52:22","slug":"microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/","title":{"rendered":"Microsoft Fabric Erfahrungsbericht: Migration von Power BI Dataflows"},"content":{"rendered":"<p>Mit Microsoft Fabric, einer All-in-One-Analysel\u00f6sung als SaaS-Plattform, hat das integrierte Power BI ein ordentliches Update an Funktionalit\u00e4ten zu der bisherigen Standalone-Version erhalten. Microsoft hat Fabric als Public Preview ver\u00f6ffentlicht, sodass u.a. Power BI Nutzer:innen bereits verschiedene neue Funktionalit\u00e4ten erproben k\u00f6nnen. Das haben wir als Anlass genommen, einen genaueren Blick in die integrierte Power-BI-L\u00f6sung von MS Fabric zu werfen.<\/p>\n<p>In diesem Blogpost m\u00f6chten wir unsere gesammelten Erfahrungen mit Microsoft Fabric schildern. Zur Veranschaulichung nutzen wir die beispielhafte Migration einer L\u00f6sung, die auf Power BI Dataflows aufbaut. Insbesondere zielen wir darauf ab, die neuen Funktionalit\u00e4ten in MS Fabric von Power BI Dataflows und Power BI im Allgemeinen zu untersuchen und positive Aspekte sowie Herausforderungen im Umgang mit der aktuellen MS Fabric-Version darzulegen.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Was-ist-Microsoft-Fabric\" >Was ist Microsoft Fabric?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Power-BI-in-Microsoft-Fabric\" >Power BI in Microsoft Fabric<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Untersuchung-neuer-Funktionalitaeten-von-Power-BI-in-Microsoft-Fabric-durch-Migrations-POC\" >Untersuchung neuer Funktionalit\u00e4ten von Power BI in Microsoft Fabric durch Migrations-POC<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Durchfuehrung-des-Migrations-POC\" >Durchf\u00fchrung des Migrations-POC<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#1-Erstellung-eines-Microsoft-Fabric-Workspace\" >1. Erstellung eines Microsoft Fabric Workspace<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#2-Migration-aller-Dataflows-Gen1-zu-Dataflows-Gen2\" >2. Migration aller Dataflows Gen1 zu Dataflows Gen2<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Umsetzung-der-Migration-von-Dataflows\" >Umsetzung der Migration von Dataflows<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Verlangsamte-Ausfuehrung-von-Dataflows-durch-die-Staging-Option\" >Verlangsamte Ausf\u00fchrung von Dataflows durch die Staging-Option<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Notwendige-Umbenennungen-von-Tabellenspaltennamen-im-Lakehouse\" >Notwendige Umbenennungen von Tabellenspaltennamen im Lakehouse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Fehlerhafte-automatische-Festlegung-von-Tabellenspalten-Eigenschaften\" >Fehlerhafte automatische Festlegung von Tabellenspalten-Eigenschaften<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Lange-Wartezeiten-mit-anschliessenden-Fehlermeldungen-beim-Veroeffentlichen-und-Aktualisieren-der-migrierten-Dataflows\" >Lange Wartezeiten mit anschlie\u00dfenden Fehlermeldungen beim Ver\u00f6ffentlichen und Aktualisieren der migrierten Dataflows<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Orchestrierung-der-Dataflows-Gen2\" >Orchestrierung der Dataflows Gen2<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Umsetzung-der-Orchestrierung-von-Dataflows\" >Umsetzung der Orchestrierung von Dataflows<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Der-Pipeline-Editor\" >Der Pipeline-Editor<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Fehlerbenachrichtigungen-mit-Gmail\" >Fehlerbenachrichtigungen mit Gmail<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#4-Bereitstellung-eines-Datenmodells-fuer-interne-Reports\" >4. Bereitstellung eines Datenmodells f\u00fcr interne Reports<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Umsetzung-im-Warehouse\" >Umsetzung im Warehouse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Unterschiedliche-Relation-Aktivierungen-in-Power-BI-Desktop\" >Unterschiedliche Relation-Aktivierungen in Power BI Desktop<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/microsoft-fabric-erfahrungsbericht-migration-von-power-bi-dataflows\/#Fazit-zur-Durchfuehrung-des-Migrations-POC-in-MS-Fabric\" >Fazit zur Durchf\u00fchrung des Migrations-POC in MS Fabric<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-ist-Microsoft-Fabric\"><\/span>Was ist Microsoft Fabric?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Microsoft hat im Mai 2023 eine neue All-in-One-Analysel\u00f6sung namens Fabric als Public Preview ver\u00f6ffentlicht. Diese L\u00f6sung adressiert Probleme im gesamten Analytics Workflow, die insbesondere bei der Zusammenarbeit unterschiedlicher Teams und Expert:innen wie Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, BI-Entwickler:innen etc. auftreten. Es werden folgende Herausforderungen angegangen:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Verwendung unterschiedlicher Tools (aus Power BI, Azure Synapse und Azure Data Factory) zur Bew\u00e4ltigung verschiedener Schritte des Analytics-Workflows f\u00fchrt zu einem hohen Integrationsaufwand. Ohne Integration k\u00f6nnen die Ergebnisse unterschiedlicher Teams nicht genutzt werden.<\/li>\n<li>Daten entstehen in s\u00e4mtlichen Bereichen eines Unternehmens, sodass sie fragmentiert \u00fcber verschiedene Quellsysteme und in ganz unterschiedlichen Formaten vorliegen. Das erschwert den Zugriff und auch die \u00dcbersichtlichkeit leidet darunter.<\/li>\n<li>Die Verwaltung von Berechtigungen zur Datensicherheit kann die Arbeit an einem Datenprojekt erheblich beeintr\u00e4chtigen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fabric greift diese Probleme als einheitliche Software-as-a-Service-Plattform auf mit einer Kombination bew\u00e4hrter Microsoft Analytics-Tools bestehend aus Power BI, Azure Synapse und Azure Data Factory, sowie neuer Tools und stellt eine Self-Service Datenanalyse Software mit mehreren Komponenten bereit.\u00a0Diese umfassen unter anderem das <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-warehouse\/data-warehousing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Warehouse<\/a>, die\u00a0<a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Factory<\/a>, <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-engineering\/data-engineering-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datentechnik<\/a>, <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-science\/data-science-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Science<\/a>, <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/real-time-analytics\/overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Real-Time Analytics<\/a> und <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/power-bi\/fundamentals\/power-bi-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI<\/a>, um ma\u00dfgeschneiderte Tools f\u00fcr den nahtlosen Analytics Workflow zu bieten. Im Mittelpunkt von Fabric steht die Lake-zentrische Architektur mit dem sogenannten <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/onelake\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OneLake<\/a>, durch den sowohl das \u201e<a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/onelake\/onelake-overview#one-copy-of-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">One Copy<\/a>\u201c-Prinzip als auch \u201e<a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/onelake\/onelake-security\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">One Security<\/a>\u201c durchgesetzt werden. Die wesentlichen Vorteile der Zusammenarbeit ergeben sich damit in der Wiederverwendung von Arbeitsergebnissen verschiedener Teams und der transparenten und vereinfachten Verwaltung von Sicherheitsberechtigungen mit Zugriffskontrolle.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power-BI-in-Microsoft-Fabric\"><\/span>Power BI in Microsoft Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Power BI geh\u00f6rt wohl zu einer der bekanntesten Business-Intelligence-Plattformen und hat sich erfolgreich bei vielen Unternehmen etabliert. Es bietet eine breite Palette an Funktionalit\u00e4ten an, um Daten zu integrieren, zu analysieren und zu visualisieren. Oftmals unterst\u00fctzen die aufbereiteten Daten in Dashboards und Reports den Prozess, gesch\u00e4ftsrelevante Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/power-bi\/fundamentals\/power-bi-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI<\/a> in MS Fabric unterst\u00fctzt alle Power BI-Funktionalit\u00e4ten und bietet dar\u00fcber hinaus noch weitere Zusatzfunktionen an. Erfahrene Nutzer:innen von Power BI sind mit der Aufmachung der Projektumgebung von Microsoft Fabric sehr vertraut, da die SaaS-Basis von Microsoft Fabric der SaaS-Basis von Power BI entspricht. Konkreter hei\u00dft dies:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Navigation im MS Fabric Portal ist analog zum Power BI Portal.<\/li>\n<li>Das Konzept der <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/get-started\/workspaces\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MS Fabric Workspaces<\/a> ist ebenfalls mit den Workspaces von Power BI gleichzusetzen. Der Unterschied besteht darin, dass mehr \u201eItems\u201c wie z. B. Apps, Lakehouses, Data Warehouses, Dataflows, Reports etc. verf\u00fcgbar sind.<\/li>\n<li>Nutzer:innen von Power BI Premium wird ebenfalls das \u201e<a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/de-de\/pricing\/details\/microsoft-fabric\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Capacity Modell<\/a>\u201c von MS Fabric sehr bekannt vorkommen. Eine Capacity besteht aus mehreren \u201eStock Keeping Units\u201c (kurz SKU), die unterschiedliche Rechenleistungen bereitstellen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Zudem sind die folgenden Neuerungen zu betonen. Zum einen wird die einheitliche Nutzer:innenerfahrung durch Git-Integration f\u00fcr Power BI gest\u00e4rkt, und der Zugriff auf Power BI ist nun unabh\u00e4ngig vom Betriebssystem durch Einf\u00fchrung der GUI innerhalb des Browsers m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Viele der von uns betrachteten neuen Konzepte spielen sich innerhalb der <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Factory<\/a> ab, welche die n\u00e4chste Generation von Azure Data Factory innerhalb von MS Fabric ist. Mit dieser k\u00f6nnen <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/power-bi\/enterprise\/directlake-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dataflows Gen2<\/a> f\u00fcr Power BI aufgesetzt werden, die den Power BI Dataflows Gen1 mit <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/dataflows-gen2-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">neuen Features<\/a> entsprechen. Die Dokumentation erw\u00e4hnt unter anderem Vereinfachungen des Aufsetzens eines Dataflow in Power Query, Leistungsverbesserung der Compute-Engine und automatische Entwurfsspeicherung des Bearbeitungsstands eines Dataflow in der Cloud. Die folgenden Punkte sind f\u00fcr uns relevant:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-overview#data-pipelines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Entwurf-Speicherung<\/a>: Vorgenommene \u00c4nderungen eines Dataflow werden automatisch in der Cloud gespeichert. Erst nach Ver\u00f6ffentlichung eines Dataflow, werden diese \u00c4nderungen innerhalb der Aktualisierung des Dataflow \u00fcbernommen und w\u00e4hrend der im Hintergrund ausgef\u00fchrten \u00dcberpr\u00fcfung auf Fehler gegengecheckt.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-overview#data-pipelines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenziele von Dataflows Gen2<\/a>: ETL-Logik und Zielspeicher k\u00f6nnen nun dank internem Speicher, dem sogenannten Staging-Speicher und der Spezifikation von einer aus vier m\u00f6glichen Datensenken getrennt werden, darunter das Fabric-Lakehouse oder das Warehouse.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-overview#data-pipelines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pipelines<\/a>: Die neue m\u00f6gliche Integration mit Datenpipelines kann die Aneinanderreihung von Dataflows orchestrieren. Es ist auch m\u00f6glich, innerhalb einer Pipeline ein Python-Notebook ausf\u00fchren zu lassen.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-warehouse\/datasets\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI\u00a0Datasets<\/a>: Datasets, die als semantisches Datenmodell mit definierten Metriken, Measures und Beziehungen beschrieben werden, profitieren von dem \u201e<a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/power-bi\/enterprise\/directlake-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Direct Lake<\/a>\u201c. Damit soll schnelles Laden der Daten in die Power BI-Engine gew\u00e4hrleistet werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Muss denn nun eine komplette Migration von Power BI vorgenommen werden, wenn man auf MS Fabric umsteigen will? Laut Microsoft ist das nicht notwendig, die Migration erfolgt automatisch \u2013 allerdings nur in ihrer alten Funktionalit\u00e4t. Das hei\u00dft zwar, dass produktive Bestandteile einfach weiter genutzt werden k\u00f6nnen, um eine Fortsetzung der Arbeitsprozesse zu gew\u00e4hrleisten. Wer jedoch von den versprochenen innovativen Funktionalit\u00e4ten profitieren will, muss eine h\u00e4ndische Umstellung verschiedener Komponenten von Power BI vornehmen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Untersuchung-neuer-Funktionalitaeten-von-Power-BI-in-Microsoft-Fabric-durch-Migrations-POC\"><\/span>Untersuchung neuer Funktionalit\u00e4ten von Power BI in Microsoft Fabric durch Migrations-POC<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Microsoft Fabric verspricht neue Kompetenzen zu den bereits vorhandenen Funktionen von Power BI. Mithilfe eines Migrations-POC wollten wir untersuchen, inwieweit ein bestehendes Projekt in Power BI von den versprochenen Funktionalit\u00e4ten profitiert, auf welche H\u00fcrden wir dabei sto\u00dfen werden, oder auch welche alternativen L\u00f6sungen angestrebt werden m\u00fcssen, um den POC zu realisieren.<\/p>\n<p>Der ausgew\u00e4hlte Migrations-POC basiert auf einer Datenaufbereitungsstrecke eines Forecast Reports, die in Power BI Desktop umgesetzt wurde. Ziel des POCs ist es, diese Datenaufbereitung, die aus einer Aneinanderreihung von Dataflows Gen1 besteht, in MS Fabric zu den dazugeh\u00f6rigen Dataflows Gen2 zu migrieren. Die Dataflows Gen1 tragen zu einem Datenmodell \u201eCentral Dataset\u201c bei, das zur Erstellung mehrerer interner Reports dient. Das migrierte Datenmodell \u201eCentral Dataset\u201c soll analog im MS Fabric Warehouse zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p>\n<p>Wir streben dazu die folgenden Umsetzungen in Microsoft Fabric basierend auf der urspr\u00fcnglichen Realisierung des Forecast Reports in Power BI Desktop an:<\/p>\n<ul>\n<li>Migration der Dataflows, d.h. die Dataflows Gen1 werden so weit wie m\u00f6glich identisch zu Dataflows Gen2 in MS Fabric \u00fcbertragen. Die Ergebnisse eines Dataflow Gen2 werden im Lakehouse gespeichert.<\/li>\n<li>Orchestrierung mithilfe von Pipelines in MS Fabric, die Aktualisierungen mehrmals pro Tag erlauben. Au\u00dferdem zielen wir auf die inkrementelle Verarbeitung bestimmter Daten basierend auf Zeitangaben ab.<\/li>\n<li>Einf\u00fchrung von Fehlermeldungen durch E-Mail Versand bei fehlerhaftem Durchlaufen eines Dataflow.<\/li>\n<li>Bereitstellung eines einheitlichen Datenmodells als Dataset analog zum Central Dataset, auf dem Measures und Beziehungen zwischen Tabellen definiert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Durchfuehrung-des-Migrations-POC\"><\/span>Durchf\u00fchrung des Migrations-POC<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die konkrete Durchf\u00fchrung des POCs basiert auf den folgenden Schritten. In jedem Schritt schildern wir ebenfalls beobachtete Vorteile sowie Probleme und L\u00f6sungen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-Erstellung-eines-Microsoft-Fabric-Workspace\"><\/span>1. Erstellung eines Microsoft Fabric Workspace<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Um das Vorhaben umzusetzen, ist es notwendig, einen Workspace anzulegen. Nach Aktivierung des MS Fabric Tenants, wurde ein Fabric Test-Workspace angelegt. Bereits bestehende Elemente aus dem ehemaligen Power BI Umfeld wie Berichte und Datasets wurden \u00fcbernommen. Neue Elemente wie SQL-Endpunkte und Lakehouses wurden zus\u00e4tzlich erstellt. Zudem wurden in den konvertierten SQL-Endpunkten Zwischenergebnisse der bisherigen Implementierung aus Power BI Desktop sichtbar und zugreifbar. Diese Funktion gab es im urspr\u00fcnglichen Power BI nicht.<\/p>\n<p>Die automatische Konvertierung hat allerdings auch Fragen aufgeworfen. Elemente gleicher Workspaces wurden beim Anlegen eines neuen Microsoft Fabric Workspace durch verschiedene Mitarbeiter unterschiedlich behandelt. Dieses Verhalten kann leider nur schwer nachvollzogen werden.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-Migration-aller-Dataflows-Gen1-zu-Dataflows-Gen2\"><\/span>2. Migration aller Dataflows Gen1 zu Dataflows Gen2<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Umsetzung-der-Migration-von-Dataflows\"><\/span>Umsetzung der Migration von Dataflows<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Unsere betrachtete Datenintegration und -aufbereitungsstrecke des POCs untergliedert sich in die folgenden logischen Ebenen mit mehreren Dataflows:<\/p>\n<ul>\n<li>Extract-Ebene: Aus unterschiedlichen internen Systemen werden Daten von inovex abgerufen, d.h. verschiedene Schnittstellen der Quellsysteme werden durch Dataflows angesprochen, um entsprechende Daten abzurufen. Die Daten werden im Lakehouse in einer neu angelegten Tabelle zwischengespeichert.<\/li>\n<li>Transformation-Ebene: Die Daten aus der Extract-Ebene werden durch weitere Dataflows in einem dreistufigen Verfahren bestehend aus \u201eExtraction\u201c, \u201eTransformation\u201c und \u201eLoad\u201c zusammengefasst, ver\u00e4ndert und aufbereitet, um final wieder in einer neuen Tabelle im Lakehouse abgelegt zu werden.<\/li>\n<li>Datenmodell-Ebene: Die Datenergebnisse aus der Transformation-Ebene werden durch zwei weitere Dataflows angepasst und verarbeitet. Das Endergebnis wird analog zu den vorherigen Ebenen in einer Tabelle im Lakehouse gespeichert.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mittels des folgenden Kopieransatzes wird nun jeder Dataflow manuell in einen neuen Dataflow Gen2 in Fabric \u00fcbertragen. Zun\u00e4chst werden innerhalb von Power Query Parameter und Token angelegt, die in manchen Abfrage verwendet werden. Danach wird der gesamte Code einer bestehenden Abfrage aus dem \u201eErweiterten Editor\u201c des Dataflow Gen1 in eine leere Abfrage f\u00fcr den \u00e4quivalenten Dataflow Gen2 kopiert. Zu ber\u00fccksichtigen sind Abh\u00e4ngigkeiten zu weiteren Dataflows, die ebenfalls neu angelegt oder angepasst werden m\u00fcssen. Dieser Ansatz entspricht dem <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/move-dataflow-gen1-to-dataflow-gen2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zweiten L\u00f6sungsvorschlag der Dokumentation<\/a> zum Migrieren von Dataflows, allerdings ohne abh\u00e4ngige Elemente aus dem Dataflow Gen1 zu erzeugen. Unser gew\u00e4hlter Kopieransatz bringt damit den Vorteil mit sich, dass die unerw\u00fcnschte Duplizierung von mehrfach verwendeten Vorg\u00e4nger Dataflows verhindert wird.<\/p>\n<p>Nun werden die zugeh\u00f6rigen Abh\u00e4ngigkeiten der Dataflows in der neu verf\u00fcgbaren Diagrammansicht sichtbar. Zur Speicherung der Ergebnisse eines Dataflows haben wir als Datensenke ein vorhandenes Lakehouse aus unserem Workspace ausgew\u00e4hlt. Dieses konnte per Klick ausgew\u00e4hlt werden und unter Angabe eines Namens die Tabelle angelegt werden.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verlangsamte-Ausfuehrung-von-Dataflows-durch-die-Staging-Option\"><\/span>Verlangsamte Ausf\u00fchrung von Dataflows durch die Staging-Option<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Besondere Neuerungen sind die Diagrammansicht nach Anlegen eines Dataflow und die automatisch aktivierte Staging Option, die wohl der Standard-Einstellung \u201eEnable Load\u201c von Power BI entspricht. Dies ist eine M\u00f6glichkeit, die Transformation der Daten des Dataflow Gen2 im internen Speicher bzw. dem Staging-Speicher zwischenzuspeichern. Darauf kann dann mithilfe eines Dataflow-Connectors zugegriffen werden. Diese Option f\u00fchrt zu erh\u00f6hten Ausf\u00fchrungszeiten, was sich durch eine schnellere Abwicklung nach dem Deaktivieren des Staging bemerkbar macht. Aus Effizienzgr\u00fcnden haben wir auf Staging verzichtet. Hierbei ist jedoch zu beachten, dass nach dem Deaktivieren eine eigenst\u00e4ndige Verwaltung der Zwischenergebnisse notwendig ist.<\/p>\n<figure id=\"attachment_49486\" aria-describedby=\"caption-attachment-49486\" style=\"width: 1206px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-49486 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging.jpg\" alt=\"\" width=\"1206\" height=\"700\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging.jpg 1206w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging-300x174.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging-1024x594.jpg 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging-768x446.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging-400x232.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_wo_staging-360x209.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 1206px) 100vw, 1206px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-49486\" class=\"wp-caption-text\">Anzeige der Dataflows in der Diagrammansicht nach Deaktivieren der Staging-Option erkennbar am grau hinterlegten Rand.<\/figcaption><\/figure>\n<figure id=\"attachment_49488\" aria-describedby=\"caption-attachment-49488\" style=\"width: 551px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-49488 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_staging_activation.jpg\" alt=\"\" width=\"551\" height=\"529\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_staging_activation.jpg 551w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_staging_activation-300x288.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_staging_activation-400x384.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_dataflow_staging_activation-360x346.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 551px) 100vw, 551px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-49488\" class=\"wp-caption-text\">Anzeige von Dataflows mit aktivierter Staging Option erkennbar am blau hinterlegten Rand eines Dataflow.<\/figcaption><\/figure>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Notwendige-Umbenennungen-von-Tabellenspaltennamen-im-Lakehouse\"><\/span>Notwendige Umbenennungen von Tabellenspaltennamen im Lakehouse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Microsoft Fabric erlaubt nur <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-engineering\/load-to-tables\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">alphanumerische Zeichen und Unterstriche<\/a> bei der Benennung von Tabellen und Spalten im Lakehouse. Das hei\u00dft beispielsweise, dass enthaltene Leerzeichen und deutsche Umlaute in Tabellennamen und -spalten bei Verwendung des Lakehouse ge\u00e4ndert werden m\u00fcssen. Unter Umst\u00e4nden m\u00fcssen daher nicht passende Namen einer Ergebnisspalte eines Dataflow zu einer entsprechenden Spalte einer Tabelle umbenannt werden. Die GUI bietet hierf\u00fcr eine automatische Korrektur an, was sich als hilfreich erwiesen hat. Bei bereits bestehenden Tabellen kann jedoch nicht auf die automatische Korrektur zur\u00fcckgegriffen werden, sodass die manuelle Nacharbeit unseren Arbeitsprozess beeintr\u00e4chtigt hat.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fehlerhafte-automatische-Festlegung-von-Tabellenspalten-Eigenschaften\"><\/span>Fehlerhafte automatische Festlegung von Tabellenspalten-Eigenschaften<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Es kam zu unerwarteten Fehlern durch eine automatische Festlegung von Spalteneigenschaften einer Tabelle im Lakehouse durch das Tool. Hierbei handelte es sich um ein Nullwert-Verbot f\u00fcr eine Tabellenspalte. Das Problem wurde durch das Auff\u00fcllen mit Textwerten oder das Auslagern der entsprechenden Null-Werte dieser Spalten im entsprechenden Dataflow umgangen. Eine weitere Alternative besteht darin, die gew\u00fcnschten Tabellen und deren Struktur \u00fcber den SQL-Endpunkt zu erstellen. Allerdings ist es (bislang) noch nicht m\u00f6glich, entsprechende Eigenschaften zu \u00e4ndern.<\/p>\n<figure id=\"attachment_49484\" aria-describedby=\"caption-attachment-49484\" style=\"width: 1366px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-49484 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug.jpg\" alt=\"\" width=\"1366\" height=\"207\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug.jpg 1366w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug-300x45.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug-1024x155.jpg 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug-768x116.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug-400x61.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_null_value_bug-360x55.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 1366px) 100vw, 1366px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-49484\" class=\"wp-caption-text\">Erhaltene Fehlermeldung aufgrund automatisch festgelegter Spalteneigenschaft mit Nullwert Verbot.<\/figcaption><\/figure>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lange-Wartezeiten-mit-anschliessenden-Fehlermeldungen-beim-Veroeffentlichen-und-Aktualisieren-der-migrierten-Dataflows\"><\/span>Lange Wartezeiten mit anschlie\u00dfenden Fehlermeldungen beim Ver\u00f6ffentlichen und Aktualisieren der migrierten Dataflows<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Sowohl die Ver\u00f6ffentlichung von Dataflows, als auch die anschlie\u00dfend automatisch ausgef\u00fchrte Aktualisierung haben oft zu langen und unerkl\u00e4rlichen Wartezeiten gef\u00fchrt, obwohl die Menge der verarbeiteten Inhalte daf\u00fcr zu gering ist. Ebenfalls kam es zu unerwarteten Fehlermeldungen, die bei der Bearbeitung des entsprechenden Dataflow und der dortigen Aktualisierung nicht aufgetreten waren. Diese wurden erst durch eine Fehlermeldung oder durch eine Timeout-Meldung nach langen Aktualisierungszeiten bemerkt. Umst\u00e4ndliches Herunterladen der Fehlermeldungen, als auch dann fraglich begr\u00fcndete Fehlermeldungen, erschweren die Arbeit beim Ver\u00f6ffentlichen und Aktualisieren von Dataflows. Im Verlauf der Bearbeitung des POC wurden weitere Aktualisierungen bei MS Fabric eingespielt, sodass manche Probleme bereits behoben wurden (Stand: 10.2023).<\/p>\n<p>Allerdings ist auch das erfolgreiche Aktualisieren eines Dataflow keine Garantie daf\u00fcr, dass das Abfragen der dabei erstellten Tabelle fehlerfrei funktioniert. Dabei haben wir mitunter beobachtet, dass es manchmal zu Problemen mit falschen Parquet-Metadaten kommen kann. MS Fabric legt in manchen F\u00e4llen einen anderen Datentyp eines Feldes in der Datenbank ab als den verwendeten Datentyp im Dataflow. Beim Versuch, diesen Fehler zu beheben, war das L\u00f6schen der erstellten Tabelle schwierig, da das Recht dazu nicht automatisch an Bearbeiter:innen \u00fcbertragen wurde. Durch direkten Zugriff auf das Lakehouse konnte das Problem behoben werden.<\/p>\n<p>Ebenfalls ist uns aufgefallen, dass insgesamt die Performance der Dataflows langsamer als in unserer vorherigen Power BI Umgebung scheint. Ber\u00fccksichtigt wurde die Bearbeitung auf SKU F2 und F4. F\u00fcr aussagekr\u00e4ftige Schl\u00fcsse m\u00fcssen hier noch genauere Laufzeitmessungen unternommen werden.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Orchestrierung-der-Dataflows-Gen2\"><\/span>Orchestrierung der Dataflows Gen2<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Umsetzung-der-Orchestrierung-von-Dataflows\"><\/span>Umsetzung der Orchestrierung von Dataflows<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>F\u00fcr die Orchestrierung mittels Pipelines, haben wir zun\u00e4chst die \u00fcbliche Vorgehensweise laut <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/create-first-pipeline-with-sample-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dokumentation<\/a> vorgenommen, welche wir als sehr einfach und gut umsetzbar empfanden. Dies umfasste sowohl den Aufruf eines Dataflow in eine Pipeline zu integrieren, als auch das Aufsetzen einer Komponente zum E-Mail-Versand bei Fehlermeldungen. Es ist ebenfalls einfach, die Dataflows zus\u00e4tzlich noch in eine definierte Reihenfolge zu bringen.<\/p>\n<p>Im weiteren Verlauf der Bearbeitung unseres POC sind wir auf Problemstellungen gesto\u00dfen, die nicht mit einer von Microsoft vorgeschlagenen L\u00f6sung bew\u00e4ltigt werden konnten. Daher haben wir alternative L\u00f6sungen ausprobiert.<\/p>\n<p>Aufgrund der bislang fehlenden M\u00f6glichkeit einer dynamischen Parameter\u00fcbergabe in einer Pipeline zu einem Dataflow, haben wir es innerhalb eines Dataflow umgesetzt. Wir setzen daf\u00fcr Parameter in einer Abfrage ein, sodass die Filterung schon in der Datenbank stattfindet, aus der die Daten abgerufen werden. Hierf\u00fcr werden in unserer L\u00f6sung zwei Abfragen genutzt: Eine dient zur Ermittlung des Startpunkts und eine weitere zur gezielten Datenabfrage. Dabei wird der Startpunkt in das SQL-Statement eingebaut, um eine Teil-Datenmenge ohne Verwendung von Parametern oder Abh\u00e4ngigkeit von Direct Query oder Query Folding zu erhalten.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Der-Pipeline-Editor\"><\/span>Der Pipeline-Editor<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Es war umst\u00e4ndlich mit dem Pipeline-Editor zu arbeiten, insbesondere sobald mehrere Komponenten der Pipeline dargestellt werden. Beispielsweise f\u00fchrt das Einf\u00fcgen von neuen Dataflow-Komponenten zum Verschieben von bereits platzierten Komponenten. Ebenfalls werden vor dem Einf\u00fcgen einer Komponente vorgenommene Ma\u00dfstabs\u00e4nderungen nicht beibehalten. Nach dem Speichern und erneuten \u00d6ffnen der Pipeline werden die Komponenten an beliebigen Stellen platziert. Die zuvor genutzte Einstellung wurde nicht gespeichert. Die Umsetzung in den Vorg\u00e4nger Tools empfanden wir als angenehmer.<\/p>\n<figure id=\"attachment_49482\" aria-describedby=\"caption-attachment-49482\" style=\"width: 1197px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-49482 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor.jpg\" alt=\"\" width=\"1197\" height=\"494\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor.jpg 1197w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor-300x124.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor-1024x423.jpg 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor-768x317.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor-400x165.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/ms_fabric_pipeline_editor-360x149.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 1197px) 100vw, 1197px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-49482\" class=\"wp-caption-text\">Beispielhafte Bearbeitung einer Pipeline im Pipeline-Editor<\/figcaption><\/figure>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fehlerbenachrichtigungen-mit-Gmail\"><\/span>Fehlerbenachrichtigungen mit Gmail<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Der Versand von Fehlermeldungen kann aktuell (Stand 08.2023) nur \u00fcber Outlook 365 ausgef\u00fchrt werden. Dies ist leider problematisch, sofern intern andere Anbieter zur Verwaltung der E-Mails genutzt werden. Das Problem war l\u00f6sbar durch Nutzung einer Python Library und dem Aufsetzen eines entsprechenden Notebooks, das den Versand der Mails \u00fcber SMTP von Gmxail erm\u00f6glicht. Somit hat der Austausch der Outlook-Komponente mit dem Notebook innerhalb der Pipeline zum Erfolg gef\u00fchrt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-Bereitstellung-eines-Datenmodells-fuer-interne-Reports\"><\/span>4. Bereitstellung eines Datenmodells f\u00fcr interne Reports<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Umsetzung-im-Warehouse\"><\/span>Umsetzung im Warehouse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Es wurden verschiedene Vor- und Nachteile abgew\u00e4gt, ob das Lakehouse oder Warehouse von MS Fabric zum Ablegen des finalen Datasets genutzt wird. Eine klare Entscheidung war nicht auf Anhieb ersichtlich. Zun\u00e4chst erschien die Option einfacher, die finalen Tabellen im Warehouse abzulegen, um im Anschluss Beziehungen und Measures darauf aufzusetzen. Es stellte sich im Verlauf der Bearbeitung heraus, dass hierzu auch M\u00f6glichkeiten im Lakehouse existieren. Da jedoch die urspr\u00fcngliche Umsetzung im Warehouse get\u00e4tigt wurde, und somit der Forecast Report wie gehabt auf Tabellen in einem Warehouse zugreifen kann, fiel die Wahl vorerst auf das Warehouse. Unsere finale Bearbeitung ist hier allerdings noch nicht abgeschlossen. Die Erstellung des Datasets aus dem Browser heraus kann get\u00e4tigt werden, ohne Power BI Desktop oder einen Report zu ben\u00f6tigen. Allerdings mussten wir feststellen, dass es nicht m\u00f6glich ist, &#8222;Calculated Columns\u201c zu erstellen. Dessen Funktionalit\u00e4t kann nicht durch Measures \u00fcbernommen oder in Power Query abgebildet werden. Das hat dazu gef\u00fchrt, dass unser Ziel-Dataset nicht angelegt werden konnte.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unterschiedliche-Relation-Aktivierungen-in-Power-BI-Desktop\"><\/span>Unterschiedliche Relation-Aktivierungen in Power BI Desktop<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Aufgefallen ist uns zudem, dass es offenbar Unterschiede bei der Pr\u00fcfung der Zul\u00e4ssigkeit von aktiven Relationen zwischen den Tabellen zwischen Power BI Desktop und der Online-Version des Warehouse gibt. Die Aktivierungen von Beziehung waren im ehemaligen Central Dataset fraglich, hingegen ist positiv aufgefallen, dass die Aktivierungen im Warehouse nachvollziehbar sind. Insbesondere sind Probleme aufgetreten zwischen diversen Fakten- und Dimensionstabellen, die Beziehungen zur Datumsdimension (Kalender) erstellen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit-zur-Durchfuehrung-des-Migrations-POC-in-MS-Fabric\"><\/span>Fazit zur Durchf\u00fchrung des Migrations-POC in MS Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Microsoft Fabric gibt Anlass zur Hoffnung, Herausforderungen bei der Zusammenarbeit innerhalb eines Daten-Projekts aufzugreifen und zu vereinfachen. Die Zusammensetzung aus bereits bekannten Microsoft Produkten soll den Einstieg in Microsoft Fabric f\u00fcr die Endnutzer:innen erleichtern.<\/p>\n<p>Unsere bisherige Arbeit mit Microsoft Fabric hat sowohl positive Aspekte als auch negative Aspekte zum Vorschein gebracht. Einige neue Funktionalit\u00e4ten haben sich durchaus als lohnend herausgestellt, wie der betriebssystem-unabh\u00e4ngige Zugriff \u00fcber den Browser auf Power BI zur effizienten Modifikation unterschiedlicher Komponenten oder die neue Diagrammansicht zur Bearbeitung von Dataflows. In mehreren F\u00e4llen war es zudem m\u00f6glich, die Schritte der Dokumentation gut nachzuahmen, um etwa die Dataflows zu migrieren oder eine einfache Pipeline aufzusetzen.<\/p>\n<p>Auch wenn die Migration der Dataflows durch Kopieren des Codes sehr schnell erledigt werden konnte, tr\u00fcgt hier der Anschein. Viele unerwartete Herausforderungen sind aufgetreten beim Erproben, Ver\u00f6ffentlichen und Aktualisieren der migrierten Dataflows. Das Auffinden von L\u00f6sungen zu den aufgetretenen Problemen hat mehr Aufwand erfordert als erwartet. Das Gleiche gilt bei individuellen Umsetzungsw\u00fcnschen. Mit Geduld und Ausprobieren konnten \u201eQuick Fixes\u201c gefunden werden, die jedoch manchmal umst\u00e4ndlich erscheinen. Die Arbeit mit der neuen GUI vom Pipeline-Editor konnte nicht ganz \u00fcberzeugen. Au\u00dferdem mussten wir leider ein gro\u00dfes Defizit feststellen bez\u00fcglich der Performance bei der Ausf\u00fchrung der migrierten Dataflows.<\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich muss einger\u00e4umt werden, dass Microsoft ausdr\u00fccklich darauf hinweist, dass MS Fabric sich in einer Preview-Version befindet. Das hei\u00dft, Fehleranf\u00e4lligkeiten und unerkl\u00e4rliches Verhalten des neuen Tools waren zu erwarten. Auch ist es relativ gew\u00f6hnlich, nachtr\u00e4gliche Anpassungen vornehmen zu m\u00fcssen, um durch eine Migration von neuen Features zu profitieren. Zudem informiert Microsoft \u00fcber bekannte <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-limitations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einschr\u00e4nkungen<\/a> und <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/data-factory\/data-factory-known-issues\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Problemstellungen<\/a> in der Dokumentation und arbeitet fortw\u00e4hrend an Aktualisierungen (Verlinkung verweist beispielhaft auf Probleme von Data Factory).<\/p>\n<p>Wir freuen uns auf die weitere Entwicklung von MS Fabric und hoffen, dass einige beobachtete M\u00e4ngel noch behoben werden. Denn insgesamt weist MS Fabric viel Potential auf, den komplexen Analytic-Workflow durch die beworbenen Features zu vereinfachen.<\/p>\n<p><strong>Quellen<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/fabric\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/powerbi.microsoft.com\/en-us\/blog\/introducing-microsoft-fabric-and-copilot-in-microsoft-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/powerbi.microsoft.com\/en-us\/blog\/introducing-microsoft-fabric-and-copilot-in-microsoft-power-bi\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ssbipolar.com\/2023\/05\/23\/introducing-microsoft-fabric\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/ssbipolar.com\/2023\/05\/23\/introducing-microsoft-fabric\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/davidalzamendi.com\/microsoft-fabric\/#What_are_some_of_the_challenges_that_Microsoft_Fabric_is_trying_to_solve\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/davidalzamendi.com\/microsoft-fabric\/#What_are_some_of_the_challenges_that_Microsoft_Fabric_is_trying_to_solve<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pmone.com\/wissen\/blog\/microsoft-fabric-hype-oder-gamechanger\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.pmone.com\/wissen\/blog\/microsoft-fabric-hype-oder-gamechanger\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@kanerika\/microsoft-fabric-vs-power-bi-a-comparative-analysis-66c67c617ebe\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@kanerika\/microsoft-fabric-vs-power-bi-a-comparative-analysis-66c67c617ebe<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit Microsoft Fabric, einer All-in-One-Analysel\u00f6sung als SaaS-Plattform, hat das integrierte Power BI ein ordentliches Update an Funktionalit\u00e4ten zu der bisherigen Standalone-Version erhalten. 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