Fabric i den virkelige verden: hvornår giver det mening – og hvornår gør det ikke?

Microsoft Fabric fylder meget i data-samtaler lige nu. Og med god grund: Visionen om at samle data engineering, data science, real-time og BI på én platform er attraktiv. Men vi ser også en typisk faldgrube: at man tror, Fabric i sig selv skaber governance, kvalitet og ensartede definitioner. Det gør det ikke. Fabric er en stærk platform – men værdien kommer først, når den bliver sat rigtigt i spil. 

Så hvornår giver Fabric mening i praksis? 

Fabric giver ofte mening, når: 

  • I vil standardisere på Microsoft-økosystemet og reducere friktion mellem teams 

  • I har behov for at samle dataarbejde omkring en fælles datafundament-logik (OneLake) 

  • I har flere data-domæner og ønsker en fælles governance, sikkerhed og deployment-model 

  • I vil accelerere time-to-value med en platform, der binder “end-to-end” sammen 

Fabric er sjældent det rigtige første skridt, hvis:

  • udfordringen i virkeligheden er organisatorisk (uklare ejerskaber, ingen release-disciplin) 

  • I allerede har en moden platform, der performer, og hvor ændringer vil koste mere end de gavner 

  • forventningen er “vi flytter til Fabric, og så bliver data rigtige” 

Det vigtigste spørgsmål er derfor ikke “skal vi vælge Fabric?”, men: Hvilket problem prøver vi at løse? Hvis problemet er, at organisationen ikke kan blive enige om definitioner, at releases er kaotiske, eller at data-kvalitet er uforudsigelig, så skal den del løses samtidig – ellers flytter man bare problemerne. 

Typiske “real life” beslutninger

I praksis ender de fleste virksomheder i én af disse retninger: 

  • Hybrid: man bruger Fabric til nye use cases eller udvalgte domæner, mens eksisterende platform kører videre 

  • Gradvis migration: man flytter dataprodukter i bølger, typisk drevet af forretningsværdi og kompleksitet 

  • Greenfield: man starter nyt for en afgrænset del af forretningen og bygger et mønster, der kan skaleres 

Fællesnævneren er, at succes afhænger af governance, sikkerhed og leverancemodel – ikke kun teknologi. 

Hvor kan dataon hjælpe?

Hos dataon hjælper vi virksomheder med at vurdere Fabric nøgternt og implementere det pragmatisk. Det kan være: 

  • en fit-gap vurdering: hvor Fabric giver værdi hos jer, og hvor det ikke gør 

  • en migrationsstrategi (hybrid/gradvis/greenfield) med realistiske bølger og afhængigheder 

  • etablering af governance, sikkerhed og CI/CD omkring Fabric og Power BI 

  • design af dataprodukter og semantiske modeller, så “single source of truth” faktisk bliver realitet

Hvis I overvejer Fabric, er et godt startpunkt at få kortlagt jeres top 3 use cases og jeres top 3 risici (compliance, performance, cost, kompetencer). Svar gerne på nyhedsbrevet med dem – så giver vi et bud på, hvilken tilgang der typisk giver mest værdi for jer.