Databricks vs. Fabric vs. Synapse: Die richtige Azure-Datenplattform auswählen

Von Mirko Peters · 2026-10-21

Vergleichen Sie Azure Databricks, Microsoft Fabric und Azure Synapse. Erfahren Sie, wann Sie welche Big-Data-Plattform für Ihre Cloud-Architektur im Unternehmen einsetzen sollten.

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Die Wahl zwischen Azure Databricks, Microsoft Fabric und Azure Synapse kann für Cloud-Architekten und Data Engineers schnell unübersichtlich werden. Dieser Leitfaden erläutert die zentralen architektonischen Unterschiede, die Governance-Modelle für Daten und typische Workload-Szenarien. So finden Sie die passende Big-Data-Analyseplattform für die Anforderungen Ihres Unternehmens.

Das Wichtigste in Kürze

• Azure Databricks ist eine erstanbieterseitige, verwaltete Apache-Spark-Plattform, die für Data Science, maschinelles Lernen und anspruchsvolle Lakehouse-Architekturen optimiert ist.
• Microsoft Fabric bündelt Analyseservices in einem SaaS-Modell und integriert Power BI, Data Engineering und Data Warehousing auf Basis von OneLake.
• Azure Synapse Analytics ist ein älterer integrierter Analysedienst, der zunehmend durch den modernen, einheitlichen Ansatz von Microsoft Fabric abgelöst wird.
• Welche Plattform die richtige ist, hängt stark von den Programmierkenntnissen Ihres Teams, der bestehenden Azure-Landschaft und den Anforderungen an maschinelles Lernen ab.
• Sowohl Databricks als auch Fabric nutzen offene Speicherformate wie Parquet und Delta Lake, um Datenduplizierung zwischen Teams zu vermeiden.

Das Azure-Datenökosystem verstehen

Microsoft Azure bietet mehrere Wege, um Big Data zu verwalten. Das führt beim Entwurf moderner Cloud-Datenarchitekturen häufig zu Verwirrung. Wenn Organisationen die Grenzen traditioneller lokaler Datenbanken erreichen, suchen sie meist die Skalierbarkeit der Cloud. Azure bietet jedoch unterschiedliche Plattformen, die Datenverarbeitung, Speicherung und Analyse auf verschiedene Weise abdecken. Wer versteht, wie Azure Databricks, Microsoft Fabric und Azure Synapse zusammenhängen, vermeidet später teure Neugestaltungen.

Die Entwicklung von Big Data in Azure

Historisch haben Organisationen Business Intelligence und Data Science in getrennten Silos betrieben. Data Warehouses wie klassische SQL-Pools hielten strukturierte Daten für schnelle Berichte bereit, während Data Lakes Rohdateien in unstrukturierter Form für explorative Analysen speicherten. Mit der Zeit führten parallele Datenkopien zu abweichenden Versionen, widersprüchlichen Berichten und hohen Speicherkosten. Moderne Cloud-Plattformen setzen daher auf das Lakehouse-Muster. Es verbindet die Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit eines Data Warehouses mit der Flexibilität und den günstigen Speicherkosten eines Data Lakes.

Azure Databricks: Entwickelt für Data Science und Spark-Workloads

Azure Databricks ist ein verwalteter, erstanbieterseitiger Dienst, der in enger Zusammenarbeit mit den Entwicklern von Apache Spark entstanden ist. Er bietet einen kollaborativen Arbeitsbereich mit Notebooks, in dem Data Engineers und Data Scientists Python, R, Scala oder SQL schreiben können. Da der Dienst direkt in Ihrem Azure-Abonnement läuft, gelten Ihre vorhandenen Microsoft-Entra-ID-Identitäten und Netzwerksicherheitskonfigurationen nahtlos weiter. Ein separates Benutzerverzeichnis müssen Sie dafür nicht verwalten.

Wann Sie Databricks wählen sollten

Azure Databricks sollten Sie wählen, wenn Ihre Hauptworkloads aufwendiges Training von Machine-Learning-Modellen, komplexe Data-Engineering-Pipelines und Echtzeit-Streaming-Analysen umfassen. Databricks spielt seine Stärken in Umgebungen aus, in denen Data-Science-Teams eine feingranulare Steuerung von Compute-Clustern, eigene Bibliotheken und fortgeschrittene Entwicklungsworkflows mit Git-Integration benötigen. Ebenso eignet sich die Plattform, wenn Organisationen Delta Lake nutzen möchten, um robuste ACID-Transaktionen auf offenen Parquet-Dateien in Azure Data Lake Storage zu realisieren.

Microsoft Fabric: Der einheitliche SaaS-Ansatz

Microsoft Fabric ist die Weiterentwicklung der Analytics-Strategie von Microsoft. Die Plattform bündelt Data Engineering, Data Warehousing, Echtzeitanalysen und Power BI in einer einzigen Software-as-a-Service-Lösung (SaaS). Statt einzelne Infrastrukturkomponenten bereitzustellen und virtuelle Maschinen über verschiedene Ressourcengruppen hinweg zu verwalten, führt Fabric OneLake ein, einen zentralen Speicher nach dem Vorbild von OneDrive für Daten. Jeder Workload in Fabric liest und schreibt automatisch in OneLake. Das reduziert den Bedarf an komplexen Datenverschiebungs-Pipelines deutlich.

Wann sich Fabric lohnt

Microsoft Fabric ist die ideale Wahl für Organisationen, die tief im Microsoft-365- und Power-BI-Ökosystem verankert sind. Wenn Ihr Team stark auf Business-Analysten setzt, die Low-Code- bzw. No-Code-Datenflüsse, direkte Power-BI-Berichte und eine vereinfachte Administration auf Mandantenebene bevorzugen, entfällt mit Fabric der operative Aufwand für die Infrastrukturverwaltung. Die Plattform schließt die Lücke zwischen klassischer BI und modernen Big-Data-Analysen, ohne dass tiefgehendes Know-how zur Cluster-Dimensionierung und Konfiguration der Cloud-Infrastruktur nötig ist.

Azure Synapse Analytics: Kontext und aktueller Stand

Azure Synapse Analytics wurde als integrierter Analytics-Dienst eingeführt, der Enterprise Data Warehousing und Big-Data-Analysen in einem einzigen Arbeitsbereich zusammenführt. Synapse bot leistungsstarke Funktionen wie serverlose SQL-Pools und dedizierte SQL-Pools. Der strategische Fokus von Microsoft hat sich jedoch weitgehend auf Microsoft Fabric als Zukunft der einheitlichen Analytics verlagert. Viele Architekturmuster, die bisher in Synapse umgesetzt wurden, übernimmt heute die moderne SaaS-Architektur von Fabric oder – für spezialisierte Spark-Workloads – Databricks.

Fazit und nächste Schritte

Die Entscheidung zwischen Azure Databricks und Microsoft Fabric hängt letztlich von Ihren organisatorischen Zielen und technischen Fähigkeiten ab. Besteht Ihr Team überwiegend aus Data Scientists und Spark-Entwicklern, die fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle entwickeln, ist Azure Databricks klar die bessere Wahl. Legt Ihr Unternehmen dagegen Wert auf schnelle Business Intelligence, standardisierte Power-BI-Integration und eine reibungsarme Administration, bietet Microsoft Fabric ein unübertroffen einheitliches Erlebnis. Wie diese Technologien im Detail funktionieren, erfahren Sie in der vollständigen Episode unter Listen to the full episode.

Häufige Fragen

Ist Azure Databricks eine Datenbank?

Nein, Azure Databricks ist keine Datenbank. Es handelt sich um einen verwalteten Analytics- und Verarbeitungsdienst, der Code gegen Dateien ausführt, die in Ihren eigenen Azure-Speicherkonten liegen. Dabei kommen offene Dateiformate wie Delta Lake und Parquet zum Einsatz.

Worin unterscheidet sich Microsoft Fabric von Azure Databricks?

Microsoft Fabric ist eine umfassende SaaS-Analyseplattform, die BI, Data Engineering und Data Warehousing rund um OneLake vereint. Azure Databricks ist dagegen eine spezialisierte Plattform, die sich stark auf Apache Spark, Data Science und individuelle Machine-Learning-Workflows konzentriert.

Können Azure Databricks und Microsoft Fabric zusammenarbeiten?

Ja. Da beide Plattformen offene Datenformate wie Delta Lake unterstützen, können Organisationen dieselben zugrunde liegenden Datenbestände in beiden Umgebungen lesen und schreiben. Welche Plattform zum Einsatz kommt, hängt davon ab, ob der Workload fortgeschrittene Data Science oder Business-Intelligence-Berichte erfordert.

Welche Plattform eignet sich besser für Machine Learning?

Azure Databricks wird in der Regel für anspruchsvolles Machine Learning und intensive Data-Science-Workloads bevorzugt. Gründe dafür sind die native Unterstützung für MLflow, hochoptimierte Spark-Cluster und granulare, code-orientierte Entwicklungsumgebungen.