Data Platform · Microsoft Fabric
Databricks zu Microsoft Fabric migrieren ohne Datenkopie
Kurz gesagt
Eine Migration von Databricks zu Microsoft Fabric lohnt sich vor allem für Microsoft-zentrierte Häuser, die Databricks überwiegend für Reporting und BI nutzen und parallel Power-BI-Premium bezahlen. Fabric bündelt beides und greift per Mirroring direkt auf Ihre bestehenden Delta-Tabellen zu, ohne Datenkopie und ohne laufenden Databricks-Cluster. Realistisch sind 30 bis 50 % niedrigere Plattformkosten, sobald die doppelte Lizenz wegfällt.
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EU-Region · DSGVO
Warum Databricks parallel zu Power BI teuer wird
Databricks rechnet in DBU ab, dazu kommen Cloud-VMs, Storage und Egress im eigenen Konto. Wer Berichte zusätzlich über Power-BI-Premium ausliefert, betreibt zwei Plattformen und bezahlt zweimal für Kapazität.
Doppelte Kapazitätskosten
Databricks-Compute und Power-BI-Premium laufen nebeneinander. All-Purpose-Cluster kosten pro DBU laut Databricks-Preismodell das Zwei- bis Dreifache von Jobs-Compute, und ungenutzte, aber laufende Cluster sind die größte Kostenquelle.
Idle-Cluster und Egress
Cluster kosten Geld, weil sie laufen, nicht weil sie arbeiten. Cross-Region-Egress von 500 GB pro Tag summiert sich nach Azure-Egress-Tarif auf rund 300 bis 400 USD im Monat.
Governance in zwei Welten
Unity-Catalog-Rechte, Row-Level-Security und Lineage enden an der Databricks-Grenze. Für Power BI wird ein zweites Berechtigungsmodell gepflegt: doppelte Arbeit, doppeltes Fehlerrisiko.
Ihre Vorteile in Zahlen
Vier Effekte tragen die Migration von Databricks zu Microsoft Fabric, der größte entsteht nicht beim Compute, sondern beim Wegfall der doppelten Lizenz.
30-50 % niedrigere Plattformkosten
Bei Microsoft-zentrierten Häusern, die Databricks und Power-BI-Premium zusammenlegen, nennen Migrations-Benchmarks 30 bis 50 % niedrigere Gesamtkosten. Die Ersparnis kommt aus der wegfallenden Doppellizenz, nicht aus billigerem Compute. (Migrations-Benchmarks, Vendor-nah)
0 Datenkopien
Mirroring legt Shortcuts auf Ihre bestehenden Delta-Tabellen in ADLS. Fabric liest per Credential-Vending direkt, kein Databricks-Cluster muss dafür laufen. (Microsoft Learn, Mirrored Catalog 2025)
~41 % Rabatt auf Kapazität
Eine einjährige Reserved Capacity kostet rund 41 % weniger als Pay-as-you-go. Wer keine Dauerlast hat, fährt stattdessen Pay-as-you-go und pausiert ungenutzte Kapazität, statt sie rund um die Uhr zu bezahlen. (Microsoft Azure Pricing 2026)
60 Tage Parallelbetrieb, rückschaltbar
Fabric bringt 60 Tage kostenlose Testkapazität. Sie migrieren Berichte und Pipelines, während Databricks weiterläuft, und schalten erst nach der Validierung um. Kein Big-Bang, bis zum Cutover bleibt alles rückschaltbar. (Microsoft, Fabric Trial 2026)
Ab wann sich die Databricks-zu-Fabric-Migration lohnt
Eine Fabric-Migration lohnt sich, sobald Databricks bei Ihnen überwiegend BI und Reporting bedient, Sie parallel Power-BI-Premium lizenzieren und keine Petabyte-ML-Pipelines im Kern stehen.
> 50 %
Databricks-Last für BI und Reporting
2
parallele Plattformlizenzen (Databricks plus Power BI)
< 1 TB
typisches Query-Datenvolumen, kein Petabyte-Join
Anwendungsbeispiele
Use Case 01
Delta-Tabellen per Mirroring anbinden
Der bestehende Unity Catalog wird nach Fabric gespiegelt. Fabric erzeugt Shortcuts auf die Delta-Tabellen in ADLS und liest sie in-place.
0 Datenkopien, Power BI liest die Tabellen per Direct Lake ohne Import.
Use Case 02
Databricks-Notebooks überführen
Notebook-Code wird von dbutils auf notebookutils umgestellt, Databricks-Jobs werden zu Spark Job Definitions.
Bestehende PySpark-Logik läuft in der Fabric-Runtime weiter, ohne Neuentwicklung.
Use Case 03
DLT-Pipelines auf Data Factory umstellen
Delta-Live-Tables-Pipelines haben kein Eins-zu-eins-Äquivalent und werden in Data-Factory-Pipelines und Dataflows nachgebaut.
Der aufwändigste Schritt, hier bestimmt die Pipeline-Anzahl die Projektdauer.
Use Case 04
Governance in Fabric neu aufsetzen
Unity-Catalog-Rechte, Row-Level-Security und Masking wandern nicht mit und werden über Workspace-Rollen und Microsoft Purview abgebildet.
Berechtigungen konsolidiert auf eine Plattform statt auf zwei.
Integration in Ihre Umgebung
Die häufigste Frage vor einer Migration: Was passiert mit unseren Quellen, unserem Code und unserer Governance?
Datenquellen und Formate
Delta Lake · Delta-Parquet ist das native OneLake-Format. Bestehende Delta-Tabellen bleiben, wo sie sind, und werden per Shortcut gelesen.
ADLS, S3, GCS · OneLake Shortcuts zeigen auf Azure Data Lake, Amazon S3 und Google Cloud Storage, ohne Umzug der Daten.
Unity Catalog · Externe UC-Delta-Tabellen werden gespiegelt. Managed Tables, Views und Streaming Tables werden nicht unterstützt und brauchen einen manuellen Pfad.
Code und Betrieb
PySpark und SQL · Spark-Code läuft in der Fabric-Runtime, dbutils-Aufrufe werden auf notebookutils umgeschrieben.
Photon · Die Photon-C++-Engine existiert in Fabric nicht. Bei Petabyte-Joins bleibt Databricks schneller, ein ehrliches Auswahlkriterium.
Git und ALM · Fabric bringt Git-Integration und Deployment-Pipelines für Dev-, Test- und Prod-Workspaces mit.
Wie eine Fabric-Migration funktioniert
1
Inventory
Alle Tabellen, Jobs, Notebooks und Abhängigkeiten werden dokumentiert, inklusive Nicht-Standard-Properties.
2
Architektur je Tabelle
Pro Tabelle entscheiden wir: Shortcut, wenn die Daten bleiben, oder Managed Copy, wenn Fabric OPTIMIZE und VACUUM fahren soll.
3
Mirroring einrichten
Der Unity Catalog wird nach Fabric gespiegelt, Tabellen als Shortcuts registriert und per CREATE TABLE im SQL-Endpoint sichtbar gemacht.
4
Code migrieren
Notebooks, Jobs und DLT-Pipelines werden auf Fabric-Äquivalente umgestellt, Schema-Evolution wird explizit gesetzt.
5
Governance neu bauen
Rechte, Row-Level-Security und Lineage werden über Workspace-Rollen und Microsoft Purview abgebildet.
6
Validieren und umschalten
Row-Counts und Power-BI-Queries werden gegen Databricks geprüft, dann wird produktiv umgeschaltet.
Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung
Inhouse-Team
–Kennt die eigenen Daten, aber selten beide Plattformen im Detail.
–Mirroring-Grenzen und Governance-Rebuild fallen oft erst mitten im Projekt auf.
–Die Migration bindet das Team, das parallel den laufenden Betrieb sichern muss.
Hyperscaler-Consulting
–Verkauft die Plattform, selten den ehrlichen Bleib-bei-Databricks-Fall.
–Standard-Playbook, wenig DACH- und DSGVO-Bezug.
–Große Einheiten, lange Wege bei kleinen Rückfragen.
Mit Pexon
✓Pexon Consulting ist Microsoft-Partner und zugleich Databricks-erfahren, wir sagen auch, wann sich der Umstieg nicht lohnt.
✓Mirroring-first: Migration ohne Datenkopie, Parallelbetrieb bis zur Validierung.
✓DSGVO- und EU-Region-bewusst, fester Ansprechpartner statt Ticket-Queue.
In vier Phasen zur produktiven Lösung
1
Woche 1
Assessment
Inventory, Architektur-Entscheidung je Tabelle und Aufwandsschätzung nach Schema- und Pipeline-Komplexität.
2
Woche 2 bis 3
Mirroring und Daten
Unity Catalog spiegeln, Shortcuts registrieren, Direct Lake für Power BI einrichten.
3
Woche 3 bis 6
Code und Governance
Notebooks, Jobs und Pipelines migrieren, Berechtigungen und Lineage in Fabric neu aufbauen.
4
ab Woche 6
Validierung und Go-live
Row-Counts und Berichte gegenprüfen, produktiv umschalten. Databricks bleibt danach als Rückfallebene warm und wird für ML optional weiterbetrieben.
Pilot zum Festpreis
Wir starten mit einem klar umrissenen Assessment: ein definierter Tabellen-Satz per Mirroring in Fabric, ein Power-BI-Modell an Direct Lake, plus belastbarer Migrations-Fahrplan.
Ihre Investition
ab 9.500 EUR
Migrations-Assessment · 2 bis 3 Wochen
Enthält:
Umfang · Inventory, Mirroring-Setup für einen definierten Tabellen-Satz von bis zu 10 Tabellen, Direct-Lake-Anbindung eines Power-BI-Modells. Von Ihnen brauchen wir Read-Zugriff auf Unity Catalog und ADLS sowie einen technischen Ansprechpartner für zwei bis drei Termine.
Ergebnis · Migrations-Fahrplan mit Aufwand je Pipeline und ein Kostenvergleich Databricks gegen Fabric für Ihre reale Last.
Danach · Festpreis für die vollständige Migration nach dem Scoping, abhängig von Tabellen- und Pipeline-Zahl. Abnahme über Row-Count- und Report-Validierung.
100 % unverbindlich, ohne Verpflichtung
Häufige Fragen
Kann Fabric direkt auf unsere Databricks-Delta-Tabellen zugreifen?
Ja. Über Mirroring spiegelt Fabric Ihren Unity Catalog und legt Shortcuts auf die Delta-Tabellen in ADLS. Fabric liest per Credential-Vending direkt, ohne Datenkopie und ohne laufenden Databricks-Cluster. Ausgenommen sind drei Objekttypen, Managed Tables, Views und Streaming Tables, die brauchen einen manuellen Migrationspfad.
Müssen wir Databricks komplett ablösen?
Nein, und oft ist das nicht sinnvoll. Der übliche Weg ist Parallelbetrieb: Fabric übernimmt Analytics, BI und Governance, Databricks bleibt für schwere ML- und Data-Engineering-Workloads. Ihre ML-Modelle laufen weiter auf Databricks, schreiben Vorhersagen in Delta-Tabellen, und Power BI liest sie per Direct Lake. Für Microsoft-zentrierte Häuser mit BI-Schwerpunkt lohnt der Umstieg, für Petabyte-ML selten.
Was kostet eine Databricks-zu-Fabric-Migration?
Einen öffentlichen Fixpreis gibt es nicht, Treiber ist die Schema- und Pipeline-Komplexität, nicht das Datenvolumen. Ein Migrations-Assessment startet bei 9.500 EUR. Kleine Umgebungen mit 10 bis 20 Tabellen liegen bei 2 bis 4 Wochen, 50 und mehr Tabellen mit komplexen Pipelines bei 8 bis 16 Wochen. Den Festpreis nennen wir nach dem Scoping.
Wie lange dauert die Migration?
Nicht das Datenvolumen entscheidet, sondern Anzahl und Komplexität der Pipelines. 10 bis 20 einfache Tabellen sind in 2 bis 4 Wochen migriert, 50 und mehr Tabellen mit DLT-Pipelines und viel Governance in 8 bis 16 Wochen. Mirroring beschleunigt den Daten-Teil, der Aufwand steckt in Code und Governance.
Wann sollten wir nicht migrieren?
Wenn Databricks bei Ihnen schwere ML-Pipelines, Streaming oder Petabyte-Joins trägt, bleibt es überlegen: Photon, eine gleichwertige Model-Registry und feingranulare Cluster-Kontrolle haben in Fabric kein Pendant. Auch bei dauerhaft hoher Last kann Fabric teurer werden, weil Überlast mit dem Dreifachen des Normaltarifs abgerechnet wird.
Stimmt die Ersparnis von 30 bis 50 Prozent?
Diese Zahl stammt aus Beratungs-Benchmarks und gilt nur unter einer Bedingung: Sie legen Databricks und Power-BI-Premium zusammen. Die Ersparnis kommt aus der wegfallenden Doppellizenz, nicht aus billigerem Compute. Beim reinen Rechenpreis liegen beide Plattformen im Einstieg nah beieinander.
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Aktualisiert am 16. Juli 2026
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