Aron A. Weller

…das erzähle ich Dir hier:

Wenn Du gern am einen oder anderen meiner Webinare mit der Informatec teilnehmen möchtest, findest Du sämtliche Infos dazu unter
Informatec.com – Newsroom

Komplexität ist kein Problem. Fehlende Orientierung jedoch schon

CloudSecurity wirkt oft komplex:
Identity, Access, Governance, Zero Trust, Network Segmentation, Encryption, Monitoring, Compliance…

Viele Teams wissen gar nicht, wo sie anfangen sollen.

Die gute Nachricht:
Du musst nicht alles gleichzeitig lösen.
Du brauchst nur eine klare Reihenfolge.

Ich helfe Unternehmen genau dabei:
Komplexität entwirren.
Prioritäten setzen.
Risiken reduzieren.
Sicherheit spürbar machen.

Wenn Du Orientierung suchst, bekommst Du sie bei mir — klar, strukturiert, ohne Fachjargon‑Nebelschwaden.

 

#cloudsecurity #Governance #ZeroTrust #NetworkSegmentation #DataGovernance

Veränderungen machen Angst aber sie öffnen Türen
Die Ablösung von Power BI Premium per Capacity sorgt in vielen Unternehmen für Unsicherheit.
Doch wer genauer hinschaut, erkennt:
Das ist nicht nur ein BI‑Thema. Es ist eine Chance für die gesamte Data Platform.

Fabric ist nicht einfach ein neues Lizenzmodell.
Es ist ein neues Fundament.

Hier sind die wichtigsten Gründe, warum diese Veränderung ein Upgrade für die ganze Organisation ist.

 

1. Endlich einheitliche Datenarchitektur statt Flickwerk.

Viele Unternehmen haben heute eine Data‑Landschaft, die so aussieht:

ein bisschen Power BI

ein bisschen Dataflows

ein bisschen Azure

ein bisschen SQL

ein bisschen Schatten‑ETL

viele Kopien

viele Silos

Fabric räumt damit auf.

Ein Storage. Ein Compute‑Modell. Eine Plattform.

Das reduziert Komplexität — und Kosten.

 

2. BI, Data Engineering und Data Science wachsen zusammen.

Heute arbeiten diese Teams oft nebeneinander statt miteinander.

Fabric bringt sie auf eine gemeinsame Plattform:

BI‑Teams nutzen Lakehouse‑Daten

Data Engineers bauen Pipelines im selben Ökosystem

Data Scientists arbeiten direkt auf OneLake

Realtime‑Analysen laufen im gleichen Compute‑Modell

Das schafft Geschwindigkeit und verhindert Doppelarbeit.

 

3. Weniger Tools, weniger Silos, weniger Schatten‑IT.

Fabric ersetzt:

Dataflows

Azure Data Factory (für viele Szenarien)

Azure Synapse (für viele Szenarien)

SQL‑basierte ETL‑Inseln

lokale Excel‑Extrakte

manuelle Datenkopien

Weniger Tools = weniger Komplexität = weniger Risiko.

 

4. Governance wird einfacher und endlich durchsetzbar.

Fabric bietet:

zentrale Policies

einheitliche Berechtigungen

Domain‑Strukturen

Lineage über alle Workloads

Sensitivity Labels

Purview‑Integration

Das bedeutet:
Governance wird nicht mehr nice to have sondern Teil der Plattform.

 

5. Kosten werden transparenter und steuerbarer.

Premium per Capacity war ein Block.
Fabric ist ein System.

Du kannst:

Workloads isolieren

Kapazitäten gezielt skalieren

Kosten pro Bereich sichtbar machen

Budgetverantwortung klar zuordnen

Das macht Data Platform‑Kosten endlich planbar.

 

6. Die Modernisierung passiert nicht irgendwann, sie passiert jetzt!

Viele Unternehmen schieben Data‑Modernisierung seit Jahren vor sich her.
Fabric nimmt ihnen diese Entscheidung ab.

Jetzt ist der Moment, um:

Architektur zu vereinheitlichen

Silos abzubauen

Datenqualität zu verbessern

Teams zu professionalisieren

Prozesse zu standardisieren

Die Ablösung ist der perfekte Anlass, das zu tun, was ohnehin nötig war.

 

Fazit: Die Ablösung ist kein Risiko, sie ist ein strategisches Geschenk.
Fabric ist nicht nur ein Nachfolger.
Es ist eine Plattform, die Unternehmen hilft:

schneller zu werden

stabiler zu werden

günstiger zu werden

moderner zu werden

datengetriebener zu werden

Und genau hier unterstütze ich Dich:
Mit einer Roadmap, die nicht nur migriert, sondern modernisiert.

 

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.

#Speaker #TechSpeaker #CloudTalks #ConferenceSpeaker #MrCloudDatenplattformS

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

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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