Zusammenfassung

Microsoft Fabric ermöglicht ab sofort die direkte Integration von Dremio-Daten in OneLake im Preview-Modus. Nutzer können Daten aus Dremio ohne aufwendige ETL-Prozesse in der Microsoft-Datenplattform verfügbar machen. Dies erleichtert den Zugriff, die Analyse und die Kombination mit anderen Datenquellen in Fabric.

Einordnung & Kontext
Die Anbindung von Dremio an OneLake ist ein bedeutender Schritt für die Interoperabilität innerhalb der Microsoft-Datenplattform. OneLake fungiert als zentrales Daten-Repository in Microsoft Fabric und unterstützt nun auch Daten aus Dremio – einer populären Open-Source- und Cloud-basierten Datenplattform. Damit erweitert Microsoft Fabric seine Konnektivität zu externen Systemen und stärkt den Ansatz einer offenen und flexiblen Datenarchitektur.

Aus technischer Sicht entfällt für Anwender die Notwendigkeit, Dremio-Daten physisch zu verschieben oder zu transformieren, bevor sie in Fabric genutzt werden können. Stattdessen wird ein Direct Lake-Ansatz verfolgt, der die Daten in OneLake verfügbar macht und sie für Power BI, Data Engineering, Data Science und Machine Learning innerhalb der Fabric-Umgebung nutzbar macht.

Business Impact
Für Unternehmen bedeutet diese Integration eine deutliche Reduktion von Integrationsaufwänden und Datenlatenzen. Die direkte Anbindung an OneLake erlaubt schnellere Analysen, da Daten aus Dremio in Echtzeit oder nahezu Echtzeit in Fabric verfügbar sind. Das beschleunigt Entscheidungsprozesse und erhöht die Agilität.

Darüber hinaus können Unternehmen ihre bestehenden Investitionen in Dremio beibehalten und gleichzeitig von den erweiterten Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten in Microsoft Fabric profitieren. Die Kombination von Dremio als flexible Datenquelle mit der zentralen Governance und Sicherheit von OneLake schafft eine robuste Grundlage für moderne Data-Driven-Strategien.

Praxisbeispiele & Use Cases
– Self-Service-Analytics: Power BI-Nutzer können direkt auf Dremio-Daten in OneLake zugreifen, ohne Datenexporte oder manuelle Integrationsschritte.
Data Science-Projekte: Machine-Learning-Modelle in Fabric können auf aktuelle Dremio-Daten zugreifen, um präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.
– Data Engineering: Entwickler können Datenpipelines in Fabric erstellen, die Dremio-Daten mit anderen Quellen kombinieren und zentral verwalten.
Originalquelle: Bring your Dremio data into OneLake (Preview)
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