Autor: Mr. Cloud Data Platform

Ich freue mich darauf, auch 2026 auf vielen Bühnen über Themen zu sprechen, die Unternehmen wirklich weiterbringen:

🎤 Die Zukunft der Datenplattform
🎤 Zero Trust in der Cloud
🎤 DataOps in der Praxis
🎤 Predictive Everything
🎤 Cloud‑Modernisierung ohne Chaos
🎤 Skalierbare Architekturen für Startups

Wenn Du ein Event organisierst – lass uns sprechen.

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In der heutigen Folge erzähle ich „drei bis fünf“ Sätze zu
Microsoft AI Insights.

 

Orientierung statt Aktionismus
Wenn eine Plattform wie Power BI Premium per Capacity abgelöst wird, reagieren viele Unternehmen reflexartig:
„Wir müssen sofort migrieren.“
„Wir brauchen neue Kapazitäten.“
„Wir müssen alles umstellen.“

Doch genau das führt zu Chaos, unnötigen Kosten und technischen Schulden.

Was Unternehmen jetzt brauchen, ist keine Hektik sondern eine klare, saubere Übergangsstrategie, die technische Realität, organisatorische Reife und Budgetplanung miteinander verbindet.

Ich zeige Dir hier die Vorgehensweise, die sich in der Praxis bewährt hat.
Sie ist strukturiert, realistisch und schützt Teams vor Überforderung.

1. Phase: Analyse – Verstehen, was wirklich da ist
Bevor irgendetwas migriert wird, braucht es Transparenz.
Viele BI‑Landschaften sind über Jahre gewachsen, oft ohne zentrale Steuerung.
Deshalb ist die Analysephase der wichtigste Schritt.

1.1 Inventarisierung aller Workloads

Workspaces

Reports

Datasets

Dataflows

Gateways

Pipelines

Automatisierungen

Benutzergruppen & Berechtigungen

Ziel: Ein vollständiges Bild der aktuellen BI‑Landschaft.

1.2 Kritikalität bewerten
Nicht jeder Workspace ist gleich wichtig.
Ich arbeite hier gern mit drei Stufen:

Business‑kritisch

Wichtig, aber nicht kritisch

Legacy / Low Impact

Ziel: Prioritäten für die Migration festlegen.

1.3 Workload‑Profil erstellen
Fabric‑Kapazitäten müssen auf realen Lasten basieren, nicht auf Bauchgefühl.
Dazu gehören:

Refresh‑Last

Query‑Last

Dataflow‑Last

Spitzenzeiten

Nutzerverhalten

Ziel: Kapazitätsbedarf realistisch einschätzen.

2. Phase: Architektur – Die Zukunft bewusst gestalten
Jetzt geht es darum, ein Zielbild zu definieren, das nicht nur technisch funktioniert, sondern auch organisatorisch tragfähig ist.

2.1 Zielarchitektur definieren
Fragen, die hier beantwortet werden müssen:

Welche Workloads gehören in welche Kapazität

Wie viele Kapazitäten braucht das Unternehmen

Wie wird Workload‑Isolation umgesetzt

Welche Daten gehören ins Lakehouse

Welche bleiben in Datasets

Wie sieht der Deployment‑Prozess aus

Wie wird OneLake genutzt

Ziel: Ein Architektur‑Blueprint, der 3–5 Jahre trägt.

2.2 Governance aktualisieren
Fabric bringt neue Rollen, neue Risiken und neue Möglichkeiten.

Wichtige Elemente:

Rollen & Berechtigungen

Workspace‑Standards

Naming‑Konventionen

Deployment‑Pipelines

Data‑Lifecycle‑Management

Monitoring & Alerting

Kostenkontrolle

Ziel: Ein Governance‑Modell, das Stabilität schafft.

2.3 Kostenmodell neu denken
Fabric ist flexibler aber auch komplexer.

Wichtig sind:

Kapazitätsgrössen

Workload‑Platzierung

Forecasting

Budgetverantwortung

Skalierungsregeln

Ziel: Kostenkontrolle statt Überraschungen.

3. Phase: Migration – Schritt für Schritt, nicht alles auf einmal
Jetzt beginnt die eigentliche Umsetzung – aber bewusst, kontrolliert und priorisiert.

3.1 Pilot‑Workspaces auswählen
Ich empfehle:

1 Workspace mit reduzierter Komplexität und hohem Business Value

1 Workspace für nutzbringenden MVP

Ziel: Erfahrungen sammeln, bevor die breite Migration startet.

3.2 Kapazitäten bereitstellen

Fabric‑Kapazitäten einrichten

Workload‑Isolation konfigurieren

Monitoring aktivieren

Governance anwenden

Ziel: Ein stabiles Fundament für die Migration.

3.3 Migration durchführen

Workspaces verschieben

Refresh‑Prozesse prüfen

Dataflows testen

Berechtigungen kontrollieren

Performance optimieren

Ziel: Saubere, kontrollierte Übergänge ohne Ausfälle.

3.4 Teams begleiten
Fabric ist ein Paradigmenwechsel.
Teams brauchen:

Schulungen

Guidelines

Best Practices

Architektur‑Sessions

Q&A‑Formate

Coaching

Ziel: Kompetenz statt Überforderung.

4. Phase: Stabilisierung: Die neue Normalität etablieren
Nach der Migration beginnt die Phase, die oft vergessen wird.

4.1 Monitoring & Optimierung

Kapazitätsauslastung

Workload‑Verhalten

Refresh‑Performance

Kostenentwicklung

Governance‑Compliance

Ziel: Stabilität und Effizienz sicherstellen.

4.2 Kontinuierliche Verbesserung
Fabric entwickelt sich schnell.
Unternehmen sollten:

Regelmässig Architektur‑Reviews durchführen

Neue Features evaluieren

Governance anpassen

Kosten optimieren

Teams weiterbilden

Ziel: Eine Data Platform, die mit dem Unternehmen wächst.

Mein Fazit: Eine gute Übergangsstrategie ist kein Luxus, sie ist ein Risikoschutz.
Die Ablösung von Power BI Premium per Capacity ist nicht optional.
Aber sie ist auch kein Grund zur Panik.

Mit einer klaren, strukturierten Übergangsstrategie wird die Migration zu Fabric:

planbar

kontrollierbar

kosteneffizient

technisch sauber

organisatorisch tragfähig

Und genau hier unterstütze ich Euch:
Mit Erfahrung, Klarheit und einer Roadmap, die Teams stärkt statt überfordert.

Fabric kann günstiger sein: wenn man es richtig macht
Viele Unternehmen fürchten, dass Microsoft Fabric teurer wird als Power BI Premium per Capacity.
Die Wahrheit ist:
Fabric kann günstiger, stabiler und effizienter sein — aber nur, wenn Kapazitäten bewusst geplant werden.

Hier sind die wichtigsten Stellschrauben, um Kostenfallen zu vermeiden und gleichzeitig Performance zu sichern.

1. Workloads sauber isolieren

Die grösste Kostenfalle entsteht, wenn alle Workloads in einer einzigen Kapazität landen.
Dann passiert Folgendes:

ETL‑Jobs blockieren BI‑Reports

Refresh‑Spitzen treiben Kapazitäten hoch

Teams überlasten die Kapazität ohne es zu merken

Lösung:

Kritische Workloads trennen

Engineering‑Jobs isolieren

BI‑Kapazitäten schützen

Das spart Geld und verhindert Eskalationen.

 

2. Kapazitäten nicht überdimensionieren

Viele Unternehmen kaufen „zur Sicherheit“ zu grosse Kapazitäten.
Das ist verständlich aber teuer.

Besser:

Mit einer kleineren Kapazität starten

Workload‑Profil beobachten

Skalieren, wenn es wirklich nötig ist

Fabric ist flexibel.
Nutze diese Flexibilität.

 

3. Refresh‑Strategien optimieren

Unnötige Refreshes sind stille Budgetkiller.

Typische Fehler:

Stündliche Refreshes ohne Business‑Grund

Refreshes ausserhalb der Geschäftszeiten

Refreshes, die ganze Datasets neu laden statt inkrementell

Empfehlung:

Refresh‑Frequenzen reduzieren

Inkrementelle Refreshes nutzen

Refresh‑Fenster bewusst planen

Das entlastet Kapazitäten massiv.

 

4. Dataflows & Pipelines kontrollieren

Engineering‑Workloads sind oft die grössten Kapazitätsfresser.

Achte auf:

Parallelität

Trigger‑Logik

Unnötige Kopien

Schatten‑ETL

Regel:
Je sauberer die Architektur, desto günstiger der Betrieb.

 

5. Monitoring aktiv nutzen

Viele Unternehmen haben Monitoring — aber niemand schaut hin.

Wichtig:

Kapazitätsauslastung

Workload‑Spitzen

Refresh‑Dauer

Query‑Last

Kostenentwicklung

Fabric bietet alle Tools, um Kosten zu kontrollieren.
Man muss sie nur nutzen.

 

Mein Fazit: Fabric belohnt Klarheit, nicht Grösse.
Die häufigste Kostenfalle ist nicht Fabric selbst,
es ist fehlende Struktur.

Mit klarer Workload‑Trennung, bewusster Skalierung und sauberer Governance wird Fabric:

günstiger

stabiler

planbarer

zukunftssicher

Und genau hier unterstütze ich Dich:
Mit einer Architektur, die Kosten senkt statt versteckt.

Warum ich 2026 so viele Bühnen wie möglich suche
Ich liebe es, Wissen zu teilen.
Ich liebe es, Komplexität verständlich zu machen.
Und ich liebe es, Unternehmen dabei zu helfen, echte Fortschritte zu erzielen.

Deshalb suche ich 2026 aktiv Speaker‑Slots, auf Konferenzen, Fachmessen, Meetups und Branchenevents.

Meine Themen:

Cloud

Datenplattformen

DataOps

Security

IoT

MLOps

Agents

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Nicht vergessen anzumelden:
Anmeldung Live-Webinar Databricks Data & AI am 18. Juni 2026

 

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Hier erfährst Du, für wen das Live-webinar ganz besonders geeignet ist:

Zum Webinar selbst:
Es gibt eine kurze Vorstellung der Firma Informatec und eine kurze und knackige Reise durch das Databricks Data & AI Universum.
Das Live-Webinar dauert rund 30 Minuten, einen Zeitraum den man sich freischaufeln kann, auch wenn man eigentlich keine Zeit hat.

Sollte die Q&A Session nicht für ganz alle Fragen reichen oder falls Dir später noch Fragen dazu einfallen, beantworte ich die Fragen natürlich auch gerne im Nachhinein.

Hier ist der Link für das Live-Webinar Databricks Data & AI

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Die 5 grössten Missverständnisse rund um die Ablösung von Power BI Premium per Capacity

Verunsicherung ist normal, viele Sorgen sind jedoch unbegründet.
Seit Microsoft angekündigt hat dass Power BI Premium per Capacity abgelöst wird, begegnen mir in Workshops, Architekturgesprächen und Management‑Briefings immer wieder dieselben Fragen.
Und dieselben Missverständnisse.

Viele davon entstehen, weil die Ablösung nicht nur ein technisches Thema ist, sondern ein strategischer Plattformwechsel.
Und genau deshalb braucht es Klarheit, nicht Drama.

Hier sind die fünf häufigsten Irrtümer, die ich aktuell sehe, und was wirklich dahintersteckt.

Missverständnis 1
Wir müssen alles neu bauen.
Nein.
Fabric ist kein Reset‑Button.

Die Wahrheit
Mit geringem Migrationsaufwand bleiben bestehende Power‑BI‑Artefakte nutzbar. Reports, Datasets, Dataflows – alles kann weiterlaufen.

Migration bedeutet Neu‑Platzierung, nicht Neu‑Entwicklung.

Was sich ändert

Die Kapazität, auf der Workloads laufen.

Die Governance, die sie steuert.

Die Architektur, die sie einbettet.

Fabric ist ein Upgrade, kein Abriss.

 

Missverständnis 2
Fabric ist nur Power BI mit neuem Namen.
Das ist einer der gefährlichsten Irrtümer.

Die Wahrheit
Fabric ist eine End‑to‑End‑Data‑Platform, die BI, Data Engineering, Data Science und Realtime‑Analytics vereint.

Was das bedeutet

Ein Compute‑Modell

Ein Storage‑Layer (OneLake)

Ein Security‑Modell

Ein Governance‑Framework

Ein Toolset für alle Rollen

Wer Fabric als „Power BI 2.0“ betrachtet, trifft falsche Architekturentscheidungen.

 

Missverständnis 3
Fabric wird teurer.
Das höre ich oft und es ist nur teilweise richtig.

Die Wahrheit
Fabric kann teurer werden, wenn man es falsch nutzt.
Aber es kann auch deutlich günstiger werden.

Teurer wird es, wenn:

alles 1:1 migriert wird

keine Workload‑Analyse stattfindet

Kapazitäten überdimensioniert sind

Teams unkoordiniert experimentieren

Günstiger wird es, wenn:

Workloads sauber isoliert werden

Lakehouse‑Architekturen genutzt werden

Kapazitäten bewusst skaliert werden

Governance greift

Fabric belohnt Struktur und bestraft Chaos.

Missverständnis 4
Wir haben noch Zeit.
Viele Unternehmen unterschätzen die Tragweite der Ablösung.

Die Wahrheit
Die Ablösung ist nicht irgendwann.
Sie ist strategisch gesetzt und sie betrifft jede Organisation, die Power BI produktiv nutzt.

Warum frühes Handeln wichtig ist

Governance muss angepasst werden

Kapazitäten müssen neu geplant werden

Teams müssen geschult werden

Architekturentscheidungen brauchen Vorlauf

Budgetierung muss neu gedacht werden

Wer wartet, migriert später unter Druck und zahlt dafür.

 

Missverständnis 5
Fabric ist zu komplex für unser Team.
Das Gegenteil ist der Fall.

Die Wahrheit
Fabric vereinfacht vieles, was heute kompliziert ist.

Beispiele

Weniger Tools

Weniger Silos

Weniger Kopien

Weniger Schatten‑ETL

Weniger Konflikte zwischen BI und Engineering

Fabric ist nicht komplexer, es ist mächtiger.
Und Teams wachsen schnell hinein, wenn sie begleitet werden.

 

Mein Fazit: Klarheit schlägt Unsicherheit
Die Ablösung von Power BI Premium per Capacity sorgt für viele Fragen und das ist normal.
Aber die meisten Sorgen basieren auf Missverständnissen, nicht auf Fakten.

Fabric ist nicht das Ende einer Ära.
Es ist der Beginn einer besseren Ära..

Und genau hier setzen wir an:
Mit Orientierung, Architektur‑Klarheit und einer Roadmap, die Teams stärkt statt überfordert.

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Die 5 grössten Missverständnisse rund um die Ablösung von Power BI Premium per Capacity

Wenn Microsoft eine zentrale Lizenzierungsform wie Power BI Premium per Capacity ablöst, löst das in Unternehmen selten Begeisterung aus.
Ich weiss, wie sich das anfühlt:
Teams fragen sich, ob ihre bestehende BI‑Landschaft stabil bleibt.
CFOs wollen wissen, ob die Kosten explodieren.
Und die IT sucht nach Antworten, die Microsoft in seinen Ankündigungen oft nur zwischen den Zeilen liefert.

Die gute Nachricht:
Diese Ablösung ist kein Risiko, sie ist eine Chance.
Aber nur, wenn man sie bewusst und strategisch angeht. Ich erkläre das kurz:

Warum verschwindet Power BI Premium per Capacity eigentlich?
Microsoft entwickelt seine Data‑Plattform seit Jahren in Richtung Fabric, ein einheitliches, integriertes Ökosystem für BI, Data Engineering, Data Science und Real‑Time Analytics.
Premium per Capacity war ein wichtiger Zwischenschritt, aber:
es ist technisch limitiert (isolierte Workloads, kein einheitliches Compute‑Modell).

Es ist lizenztechnisch unflexibel (starre Kapazitäten, wenig Skalierungsspielraum).

Es passt nicht mehr zur Vision einer modularen, offenen, einheitlichen Data Platform.

Fabric löst genau diese Probleme und Microsoft macht klar:
Die Zukunft liegt in Fabric Capacities, nicht in Premium per Capacity.

Achtung:
Was bedeutet das für bestehende Power‑BI‑Umgebungen?
Viele Unternehmen unterschätzen, wie tief diese Änderung greift.
Es geht nicht nur um eine neue Lizenz.
Es geht um:

Architektur
Governance
Kostenmodell
Workload‑Platzierung
Security & Compliance
Team‑Skills

Wer jetzt einfach abwarten möchte, riskiert technische Schulden und operative Risiken!

Warum diese Ablösung ein Upgrade ist
Als Principal Solution Architect sehe ich in dieser Veränderung vor allem eines:
Eine seltene Gelegenheit, die BI‑Landschaft zu modernisieren, ohne alles neu bauen zu müssen.

 

Die wichtigsten Vorteile:

Einheitliche Kapazitäten für BI, Data Engineering, Data Science und Realtime‑Analytics

Bessere Skalierung durch Workload‑Isolation

Kostentransparenz durch ein klareres Compute‑Modell

Zukunftssicherheit durch Fabric‑First‑Entwicklung

Neue Möglichkeiten wie Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Notebooks, KQL‑Datenbanken

 

Kurz gesagt:
Wer heute migriert, baut nicht nur BI um sondern die gesamte Data Platform.

Meine Empfehlung was Unternehmen jetzt konkret tun sollten und ich gerne dabei zur Seite stehe:
Ich empfehle eine klare, strukturierte Vorgehensweise, nämlich:

1. Inventarisieren
Welche Workspaces, Reports, Datasets, Pipelines und Gateways existieren?
Welche davon sind kritisch?

2. Kapazitätsstrategie definieren
Welche Fabric‑Kapazitätsgrössen passen zu Eurem Workload‑Profil?
Wie isoliert Ihr kritische Workloads?

3. Governance aktualisieren
Rollen, Berechtigungen, Deployment‑Prozesse, Naming‑Konventionen –  vieles muss angepasst werden.

4. Kostenmodell neu denken
Fabric ist flexibler aber auch komplexer.
Ein sauberer Forecast spart später viel Geld.

5. Teams vorbereiten
Fabric bringt neue Rollen, neue Tools, neue Möglichkeiten.
Training ist kein nice to have sondern ein Erfolgsfaktor.

Die Ablösung ist kein Risiko, sie ist ein unumgänglicher Wendepunkt
Power BI Premium per Capacity verschwindet.
Das ist Fakt.
Aber es ist kein Grund zur Panik.

Mit der richtigen Strategie wird diese Veränderung zu einem Upgrade für Eure gesamte Data Platform; technisch, organisatorisch und finanziell.

Und genau dabei unterstütze ich Euch:
Mit Klarheit. Mit Erfahrung. Mit einer Roadmap, die nicht nur funktioniert, sondern Zukunft baut.

Hier geht’s direkt zum Artikel 
Power BI Premium per Capacity wird abgelöst, was Unternehmen jetzt wirklich wissen müssen

Premium per Capacity vs. Fabric – die Unterschiede auf einen Blick in Stichworten:

1. Compute‑Modell

Premium per Capacity:

Reines BI‑Compute

Getrennte Workloads

Wenig flexibel

Fabric:

Einheitliches Compute für BI, Data Engineering, Data Science, Realtime

Workload‑basiert

Viel granularere Skalierung

 

2. Storage

Premium per Capacity:

Dataset‑Storage

Kein zentrales Lakehouse

Viele Kopien, viele Silos

Fabric:

OneLake als zentrales Storage‑Layer

Lakehouse‑Architektur

Weniger Kopien, weniger Komplexität

 

3. Skalierung

Premium per Capacity:

Kapazität ist fix

Wenig Spielraum

Performance‑Probleme bei Mischlasten

Fabric:

Skalierung pro Workload

Flexible Kapazitätsgrössen

Bessere Performance‑Kontrolle

 

4. Workload‑Isolation

Premium per Capacity:

Kaum möglich

Dataflows, Datasets, Refreshes beeinflussen sich gegenseitig

Fabric:

Klare Isolation

BI‑Workloads werden nicht mehr von ETL‑Jobs „überfahren“

Stabilere Betriebsmodelle

 

5. Zukunftsfähigkeit

Premium per Capacity:

Wartungsmodus

Keine grossen Weiterentwicklungen mehr

Fabric:

Microsofts strategische Hauptplattform

Kontinuierliche Innovation

Langfristige Roadmap

 

Hier geht’s direkt zum Artikel 
Premium per Capacity vs. Fabric – die Unterschiede

 

Neue Plattform, neue Chancen – aber auch neue Verantwortung!

Mit der Ablösung von Power BI Premium per Capacity und dem Übergang zu Microsoft Fabric verändert sich nicht nur die technische Basis.
Auch Security & Compliance bekommen ein neues Gewicht.

Viele Unternehmen unterschätzen das.
Doch Fabric ist nicht einfach „Power BI mit mehr Features“, es ist eine vollwertige Data Platform und damit steigen auch die Anforderungen an Governance, Schutzmechanismen und Verantwortlichkeiten.

Hier ist der kompakte Überblick, was jetzt wirklich zählt.

 

1. OneLake verändert das Sicherheitsmodell
OneLake ist das Herzstück von Fabric und es bringt ein neues Paradigma:

Daten liegen zentral

Zugriff wird einheitlich gesteuert

Silos verschwinden

Schatten‑Datenhaltung wird reduziert

Was das bedeutet:
Security wird einfacher, aber auch konsequenter.
Fehler wirken sich schneller aus — gute Governance wirkt stärker.

 

2. Rollen & Berechtigungen müssen neu gedacht werden
Fabric führt neue Rollen ein, die über klassische Power‑BI‑Rollen hinausgehen:

Data Engineer

Data Scientist

Lakehouse Admin

Warehouse Admin

Domain Owner

Capacity Admin

Empfehlung:
Rollen klar definieren, Verantwortlichkeiten dokumentieren, Berechtigungen zentral steuern.

 

3. Workload‑Isolation schützt kritische Daten
Einer der grössten Fortschritte in Fabric ist die Möglichkeit, Workloads sauber zu isolieren.

Das schützt vor:

Performance‑Einbrüchen

unkontrollierten ETL‑Jobs

Datenzugriffen durch falsche Workloads

Regel:
Kritische Workloads gehören in eigene Kapazitäten oder isolierte Workload‑Gruppen.

 

4. Data Governance wird einfacher – wenn sie bewusst gestaltet wird.
Fabric bietet Governance‑Mechanismen, die Power BI nie hatte:

Domain‑basierte Struktur

Einheitliche Policies

Zentralisierte Data‑Lifecycle‑Regeln

Einheitliche Security‑Modelle über alle Workloads

Aber:
Ohne klare Regeln entsteht Chaos.
Mit klaren Regeln entsteht Stabilität.

 

5. Compliance profitiert von der Vereinheitlichung
Fabric integriert sich tief in Microsoft Purview und Azure‑Security‑Mechanismen.

Das bedeutet:

Klassifizierung

Sensitivity Labels

Data Loss Prevention

Audit Logs

Lineage

Zugriffskontrolle

Alles wird konsistenter und einfacher zu überwachen.

 

6. Schatten‑IT wird reduziert aber nicht automatisch.
Fabric macht es einfacher, Daten zentral zu halten.
Aber Teams brauchen trotzdem:

klare Guidelines

Naming‑Standards

Workspace‑Regeln

Schulungen

Ohne Guidance entsteht neue Schatten‑IT, nur moderner.

 

Fazit: Fabric stärkt Security – wenn Unternehmen die Chance nutzen
Die neue Plattform bringt:

bessere Isolation

klarere Rollen

einheitliche Governance

tiefere Compliance‑Integration

weniger Silos

mehr Transparenz

Aber all das funktioniert nur, wenn Unternehmen bewusst gestalten statt nur migrieren.

Und genau hier unterstütze ich Dich:
Mit Security‑Architektur, Governance‑Frameworks und einer Roadmap, die Teams schützt statt überfordert.