Fabric-Notebook oder Dataflow: Ein Leitfaden für Nicht-Entwickler

Von Mirko Peters · 2026-10-24

Vergleich von Microsoft Fabric-Notebooks und Dataflows. Erfahren Sie, wann Sie Low-Code-Dataflows und wann Spark-Notebooks einsetzen sollten, abhängig von Ihren Fähigkeiten und Ihren Datenanforderungen.

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Die Wahl zwischen einem Microsoft Fabric Spark-Notebook und einem Dataflow kann Analysten, die neu im Cloud-Datenökosystem sind, verunsichern. Dieser Leitfaden hilft Nicht-Entwicklern, das richtige Werkzeug für die Datentransformation in Microsoft Fabric auszuwählen. Dazu vergleicht er Low-Code-Dataflows mit codelastigen Notebooks anhand von Komplexität, Skalierung und Wartungsaufwand.

Das Wichtigste in Kürze

• Dataflows bieten eine visuelle Low-Code-Oberfläche, die sich ideal für standardmäßige Power-Query-Transformationen und wiederholbare Datenaufnahme eignet.
• Fabric-Notebooks nutzen Spark und Code (Python oder PySpark), um komplexes Machine Learning, iterative Logik und große Datenmengen zu verarbeiten.
• Nicht-Entwickler sollten in der Regel mit Dataflows beginnen und nur dann zu Notebooks wechseln, wenn sie auf konkrete Leistungsprobleme oder individuelle Logikanforderungen stoßen.
• Die richtige Wahl des Werkzeugs vermeidet unnötigen Wartungsaufwand für Code in Teams ohne eigene Softwareentwickler.
• Beide Werkzeuge lassen sich nahtlos in die übergreifenden Lakehouse- und Warehouse-Architekturen von Microsoft Fabric einbinden.

Die Datenlandschaft in Fabric verstehen

Wenn Sie zum ersten Mal in Microsoft Fabric arbeiten, kann allein die schiere Menge an Workspace-Elementen überwältigend wirken. Dateningenieure, Data Scientists und Business-Intelligence-Analysten teilen sich plötzlich eine gemeinsame Analyseplattform. Eine der häufigsten Unklarheiten betrifft die Wahl der primären Engine für die Datenvorbereitung: Sollten Sie einen visuellen Dataflow erstellen oder ein codelastiges Notebook öffnen?

Mit dieser Frage ringen Datenprofis seit Jahrzehnten. Auf der einen Seite stehen grafische Oberflächen, die die zugrunde liegende Engine verbergen. Auf der anderen Seite steht die leere Fläche eines Texteditors, der auf Python- oder Scala-Code wartet. In Fabric entspricht das direkt der Wahl zwischen Dataflows Gen2 und Spark-Notebooks. Wer versteht, wann welches Werkzeug sinnvoll ist, schafft die Grundlage für eine saubere, skalierbare Datenlandschaft, ohne die Analysten zu überfordern.

Was ist ein Dataflow Gen2?

Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric sind die cloudnative Weiterentwicklung von Power Query. Wenn Sie bereits Berichte in Power BI erstellt haben, sind Ihnen wahrscheinlich der Power Query-Editor begegnet. Dataflows übernehmen diese vertraute Transformationsumgebung und skalieren sie so, dass sie nativ in Fabric laufen.

Dataflows sind im Kern visuell. Sie klicken auf Schaltflächen, um Spalten zu entfernen, Tabellen zusammenzuführen, Datentypen zu ändern und Zeilen zu filtern. Im Hintergrund übersetzt Power Query diese Aktionen in M-Code, den Sie selten ansehen müssen, es sei denn, Sie möchten das. Dadurch sind Dataflows auch für Business-Analysten und Power User sehr zugänglich, die bereits wissen, wie sie Daten für Berichte aufbereiten.

Die Leistungsfähigkeit und Komplexität von Notebooks

Notebooks hingegen sind für Apache Spark gebaut. Wenn Sie ein Fabric-Notebook zum ersten Mal öffnen, begegnet Ihnen zunächst eine Umgebung, die wie ein Spielplatz für Entwickler wirkt: Codezellen, kryptische Fehlermeldungen und Konfigurationsoptionen für Spark-Pools.

Notebooks geben Ihnen die volle Kontrolle. Sie können eigene Python-Skripte schreiben, Machine-Learning-Algorithmen ausführen, unstrukturierte Dateien verarbeiten und komplexe iterative Logik umsetzen, die visuelle Werkzeuge schlicht nicht unterstützen können. Diese Leistungsfähigkeit hat jedoch eine steile Lernkurve. Wenn Ihre Hauptaufgabe darin besteht, eine einfache Verkaufstabelle zu bereinigen, kann sich der Einstieg in ein Notebook anfühlen, als müsste man einen Motor bauen, obwohl nur ein Ölwechsel nötig wäre.

Entscheidungsmatrix: Dataflows vs. Notebooks

Um die richtige Wahl für Ihre nächste Datenpipeline zu treffen, müssen Sie Ihr konkretes Szenario mit den Stärken der einzelnen Tools abgleichen. Lassen Sie uns die wichtigsten Kriterien durchgehen, bevor Sie Ihre erste Zeile Code schreiben oder Ihren ersten Transformationsschritt anklicken.

Überlegungen zu Datenvolumen und Skalierung

Dataflows Gen2 können dank der Backend-Funktionen von Fabric erhebliche Datenmengen verarbeiten. Doch bei extrem großen Datensätzen oder komplexen verteilten Rechenaufgaben spielen Spark-Notebooks ihre Stärken wirklich aus. Wenn Sie Terabytes an Logdateien verarbeiten, Telemetriedaten in Echtzeit streamen oder aufwendige verteilte Joins über mehrere heterogene Quellen ausführen, liefert ein Notebook die nötige Rechenleistung.

Für standardmäßige transaktionale und dimensionale Unternehmensdaten aus relationalen Datenbanken oder SaaS-Anwendungen reichen Dataflows dagegen völlig aus. Den Aufwand für das Starten und Verwalten von Spark-Rechensitzungen können Sie sich damit sparen.

Kompetenzen im Team und Wartung

Einer der häufigsten übersehenen Faktoren bei Architekturentscheidungen ist die langfristige Wartung. Wer betreut diese Pipeline in sechs Monaten? Wenn Sie eine komplexe Pipeline mit individuellem Python-Code in einem Notebook entwickeln, das Team aber nur SQL und Power Query beherrscht, schaffen Sie einen betrieblichen Engpass.

Wartbarkeit spricht für Einfachheit. Lässt sich eine Aufgabe sauber in einem Dataflow umsetzen, ist es oft klug, beim Low-Code-Ansatz zu bleiben. Verwenden Sie Notebooks nur dann, wenn die Geschäftslogik tatsächlich erweiterte Programmierfunktionen oder die Einbindung von Data Science erfordert.

Die Lücke schließen: ein pragmatischer Workflow

Sie müssen sich nicht für ein einziges Tool für Ihre gesamte Organisation entscheiden. Tatsächlich setzen ausgereifte Fabric-Architekturen häufig beide Werkzeuge harmonisch ein. Für Nicht-Entwickler hat sich bewährt, mit der Exploration zu beginnen.

Verwenden Sie Dataflows, um Ihre zentralen dimensionalen Tabellen zu erfassen, zu bereinigen und in einem Lakehouse abzulegen. Sobald Ihre Daten strukturiert und vertrauenswürdig sind, können Sie Notebooks gezielt für fortgeschrittene Analysen, das Training von Machine-Learning-Modellen oder spezialisierte Data-Science-Aufgaben einsetzen, die programmatische Steuerung erfordern.

Wenn Sie Ihre Architektur in klar getrennte Bereiche aufteilen, können Business-Analysten in ihrem Kompetenzbereich bequem arbeiten, während Dateningenieure und erfahrene Praktiker bei Bedarf die volle Leistung von Spark nutzen.

Fazit

Die Wahl zwischen einem Fabric-Notebook und einem Dataflow hängt davon ab, das Werkzeug an Ihre tatsächliche Geschäftsanforderung anzupassen, statt automatisch die komplexeste verfügbare Option zu wählen. Beginnen Sie damit, Ihr Datenvolumen, die Kompetenzen Ihres Teams und die Komplexität Ihrer Transformationen zu bewerten. Für einen tieferen Einblick, wie Sie die anfängliche Hürde von codebasierten Werkzeugen überwinden, hören Sie sich unbedingt die gesamte Episode des Podcasts an. Dort erhalten Sie fundierte Hinweise, wie Sie Ihre Datenworkflows in Microsoft Fabric meistern.

Häufige Fragen

Können Nicht-Entwickler Fabric-Notebooks erfolgreich nutzen?

Ja, das erfordert jedoch Geduld und die Bereitschaft, grundlegende Python- oder PySpark-Syntax zu lernen. Es empfiehlt sich, mit einfacheren Aufgaben oder Low-Code-Dataflows zu beginnen, bevor Sie sich an umfangreiche Notebook-Entwicklung wagen.

Sind Dataflows Gen2 langsamer als Spark-Notebooks?

Nicht unbedingt. Bei üblichen Business-Intelligence-Transformationen und moderaten Datenmengen laufen Dataflows Gen2 außergewöhnlich schnell und übernehmen die Leistungsoptimierung für Sie.

Wann sollte ich einen Dataflow nicht mehr verwenden und zu einem Notebook wechseln?

Ein Wechsel zu einem Notebook kommt in Betracht, wenn Ihre Transformationslogik iterative Schleifen, Machine-Learning-Bibliotheken, die Verarbeitung unstrukturierter Dateien oder verteilte Rechenleistung erfordert, die über die Möglichkeiten von Power Query hinausgeht.

Kann ich einen Dataflow und ein Notebook in derselben Fabric-Pipeline ausführen?

Auf jeden Fall. Fabric-Pipelines ermöglichen es, Dataflows und Notebooks nacheinander zu orchestrieren. So lassen sich Low-Code-Erfassung und fortgeschrittene programmatische Transformationen kombinieren.