Microsoft Fabric vs. Databricks: Der Praxis-Guide

Die Frage „Databricks oder Microsoft Fabric?” beschäftigt derzeit fast jedes Unternehmen, das seine Datenarchitektur neu bewertet. Beide Plattformen sind leistungsstark, basieren auf Apache Spark und Delta Lake und positionieren sich als zentrale Daten- und KI-Plattform für Unternehmen. Wo genau liegt also der Unterschied?

Bei Datasolut erleben wir regelmäßig, dass Entscheider die Fragestellung falsch angehen. Sie vergleichen Feature-Listen statt Anforderungen. Das führt fast immer zu schlechten Entscheidungen – oder zumindest zu kostspieligen Nachkorrekturen.

In diesem Artikel erklären wir Ihnen die wichtigsten Unterschiede zwischen Databricks und Microsoft Fabric. Wir zeigen Ihnen konkret, für wen welche Plattform geeignet ist und gehen auch der Frage nach, ob sich die Nutzung beider Plattformen gemeinsam lohnt. Am Ende des Artikels finden Sie eine kompakte Entscheidungs-Checkliste.

Lassen Sie uns starten!

Was ist Databricks?

Databricks gehört zu den führenden Anbietern im Bereich der modernen Cloud-Datenplattformen. Es ermöglicht Unternehmen, die stetig wachsenden Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten effizient zu verarbeiten und damit BI / AI Lösungen zu erstellen, die einen Mehrwert für das Unternehmen erzielen. In der Vergangenheit haben wir Data-Warehouses (DWHs) zur Speicherung von strukturierten Daten genutzt, um damit BI-Anwendungen mit Daten zu versorgen. Meist bleiben allerdings wertvolle unstrukturierte Datenquellen wie Texte, Videos oder Bilder ungenutzt. 

Das Wichtigste auf die Schnelle über Databricks vs. Fabric erfahren Sie in unsere 11-Minuten-Video!

Mit modernen Lakehouse-Tools wie Azure Databricks sind Unternehmen in der Lage, alle Datenakteure (Analysts, Data Engineers und Data Scientisten) auf einer Plattform zusammenzubringen, um AI und BI Anwendungsfälle umzusetzen.  

Microsoft Fabric bringt Neuerungen im Bereich der Cloud-Werkzeuge und kombiniert dabei Funktionen bekannter Dienste wie Power BI, Azure Synapse und Azure Data Factory in einer einheitlichen Plattform. 

Schauen wir uns an, wie die beiden Unternehmen entstanden sind. 

Der Hintergrund von Databricks

Databricks hat seine Wurzeln in der Wissenschaft und der Open-Source-Community und wurde 2013 von den ursprünglichen Erfindern von Apache Spark, Delta Lake und MLflow gegründet: Ali Ghodsi, Matei Zaharia, Reynold Xin und Ion Stoica. Als weltweit erste und etablierteste Lakehouse-Plattform in der Cloud vereint Azure Databricks die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes in einer offenen und einheitlichen Plattform für Daten und KI. 

Das Databricks-Projekt wurde entwickelt, um die Nutzung von Spark zu vereinfachen und hat sich mittlerweile zu einer End-to-End Plattform für alle AI und Data Anwendungsfälle entwickelt.  

Databricks übernimmt dabei Aufgaben wie: 

• Einrichtung und Konfiguration von Spark-Clustern
• Anbindung an Datenquellen über Lakeflow (ehemals Delta Live Tables und Data Ingestion)
• Notebooks für Python, Scala, SQL und R
• ML-Lifecycle-Management über MLflow und Mosaic AI
• Datenkatalog und Governance über Unity Catalog
• Serverless-Computing für skalierbare und kostenoptimierte Workloads

Seit dem Data + AI Summit 2025 hat Databricks sein Portfolio deutlich erweitert. Mit Lakebase bietet die Plattform erstmals eine vollständig verwaltete Postgres-Datenbank für operative und KI-gestützte Anwendungen, und Agent Bricks vereinfacht den Aufbau produktionsreifer KI-Agenten mit automatisierter Optimierung. Beide Bausteine erweitern Databricks über reine Analytics- und ML-Workloads hinaus.

Erste Vorteile von der Lakehouse Plattform in Databricks sind:  

• Single-Source of Truth – es gibt eine Quelle der Wahrheit aller Daten 
• End-to-End ETL und Streaming Funktionalitäten  
• Leistungsstarke BI auf dem Data Lake 
• Erstklassige AI/ML-Fähigkeiten und Unterstützung  
• Offene, einheitliche Verwaltung und Sicherheit  

Was ist Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist seit Ende 2023 allgemein verfügbar und bündelt die Funktionen von Power BI, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory in einer einheitlichen SaaS-Plattform. Im Zentrum steht OneLake, ein organisationsweiter, zentraler Data Lake, der als einzige Datenquelle für alle Fabric-Workloads dient.

Das entscheidende Merkmal: Fabric muss weder provisioniert noch konfiguriert werden. Updates laufen automatisch im Hintergrund und das Cluster-Management entfällt. Das macht Fabric für Teams attraktiv, die schnell starten wollen, ohne über tiefes Infrastruktur-Know-how zu verfügen.

Microsoft Fabric bietet verschiedene Funktionalitäten für:  

• Data Engineering (Spark-basiert, Notebooks, Low-Code Dataflows Gen2)
• Data Warehouse (nativer T-SQL-Support)
• Business Intelligence (nativer Power-BI-Support inkl. Direct-Lake-Mode)
• Real-Time Analytics (KQL via Eventhouse)
• Data Factory mit über 150 Konnektoren und Orchestrierung
• Data Science (ML-Workflows, Copilot-Unterstützung)
• Governance via Microsoft Purview
• Sicherheit über alle Workloads hinweg via OneLake Security (ehemals OneSecurity, seit Mai 2026 offiziell nutzbar)

Weitere Angebote dieser Plattform ergeben sich in Diensten wie Data Factory, Data Science, Echtzeitanalyse, Data Warehouse und Datenbanken. Sie basiert zudem auf dem SaaS-Modell (Software as a Service), sodass die Datenanalyse durch eine benutzerfreundliche Plattform einfache Lösungen bietet und MS Fabric so gerne auch als „All-in-One“-Plattform bezeichnet wird.  

Schauen wir uns die Key-Facts der Entstehung beider Plattformen gegenübergestellt an.

Da wir nun das Oberflächliche geklärt haben, tauchen wir ein in die Tiefe und werfen einen Blick auf die Architekturen der beiden Datenplattformen.

Wie unterscheiden sich Databricks und Fabric hinsichtlich der Architektur?

MS Fabric und Azure Databricks bieten allround-Lösungen für die Datenverarbeitung an, unterscheiden sich jedoch in ihrem jeweiligen Ansatz und verschiedenen Funktionen. Wir sehen uns die Architektur der beiden Plattformen an.  

Databricks Architektur

Databricks bietet eine Plattform für Data Science, Engineering und Big Data und soll besonders große Unternehmen bei der Datenverarbeitung unterstützen. Kernprodukt ist dabei eine erweiterte Apache Spark Engine, die das Abfragen von Daten ermöglicht. Durch das so genannte Data Lakehouse ist die Data-Intelligence-Plattform in der Lage, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu laden. Es vereint die Funktionen eines Data Warehouse und eines Data Lake auf einer einzigen Plattform und unterstützt Streaming Analytics, Business Intelligence (BI) und maschinelles Lernen. 

Das Lakehouse basiert auf dem Open-Source-Framework Apache Spark, das es ermöglicht, semi-strukturierte Daten ohne traditionelles Datenbankschema zu analysieren. Damit das Lakehouse trotzdem die Funktionalitäten eines Object Storages bietet, ergänzt Databricks dieses um den Delta Lake. Das Deployment-Modell erfordert eine manuelle Verwaltung der Infrastruktur (wir empfehlen IaC). 

Hierdurch können wir Features wie ACID-Compliance, Time Travel, Meta Daten und ODC nutzen. Außerdem vereinfacht uns Databricks die Zusammenarbeit, weil wir nicht mehr zwischen zwei Speichertools hin- und her kopieren und organisieren müssen. Schließlich sind alle Daten an einem Ort, was zusätzliche Betriebskosten senkt.

Die Data-Intelligence-Plattform von Databricks generiert Business Values in zwei Kategorien: 

(1) niedrigere Total Cost of Ownership und (2) schnellere Innovationszyklen durch Produktivitätsgewinne der Daten-Teams. 

Die daraus resultierenden Vorteile auf einen Blick: 

1. einheitlichen Daten- und KI-Plattform,
2. einer schnellen Laufzeit,
3. in kollaborativen Arbeitsbereichen, der Unternehmenssicherheit und Stabilität (Unity Catalog)
4. sowie einer schnellen Produkteinführungszeit. 

In der folgenden Grafik sehen Sie, wie Daten auf der Datenplattform von Databricks verarbeitet werden. 

Schauen wir uns nun die Konkurrenz an. 

Die Architektur von Microsoft Fabric

Fabric nutzt in erster Linie den „OneLake“, die Lakehouse-Lösung von Azure. Die Lösung basiert auf dem gleichen Open-Source Delta Lake-Dateiformat, wie die Lösung von Databricks. OneLake ermöglicht die Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten. Da Power BI– und Synapse-Nutzer ihre Daten häufig in vielen separaten Buckets speichern, bietet Fabric die Shortcut-Funktion. Diese Funktion ermöglicht die Verknüpfung von Daten aus mehreren Quellen (z.B. andere OneLake Instanzen, ADLS Gen2, AWS S3) während der Fabric-Laufzeit im OneLake. Shortcuts stellen lediglich Verknüpfungen dar, die Daten werden nicht direkt in OneLake gespeichert.

Die Infrastruktur ist hier etwas einfacher gestrickt. Das Warehouse bietet eine native Kompabilität mit T-SQL und gespeicherten Prozeduren.

Die einzelnen Funktionen von Fabric können Sie der folgenden Architekturskizze entnehmen. 

Obwohl die Architektur von MS Fabric durch die Nutzung von Apache Spark und den Delta Lake ähnlich zu der von Databricks ist, bestehen doch einige Unterschiede. Diese wollen wir uns im nächsten Abschnitt ansehen. 

Die Unterschiede zwischen Fabric und Databricks

Es gibt verschiedene Punkte, in denen wir die beiden Datenplattformen miteinander vergleichen können. Wir stellen sie Ihnen in der folgenden Tabelle vor. Im Anschluss gehen wir nochmal auf die wichtigsten Unterscheidungen ein.

Databricks vs. Microsoft Fabric:

	Databricks	Microsoft Fabric
Deployment Model & Infrastruktur	PaaS (Infrastruktur-Kontrolle)	SaaS (vollständig gemanagt)
Storage Layer	Delta Lake	OneLake (auf Delta Lake basierend)
Infrastruktur-Management	Volle Kontrolle (Cluster, VNets, IaC)	Nicht erforderlich
CI/CD & DevOps	Ausgereift (alle Git-Anbieter, Declarative Automation Bundles)	Azure DevOps + GitHub (verbessert aber noch nicht auf Enterprise Niveau) Seit Ende 2025 zusätzlich: native Deployment Pipelines (2 bis 10 Stufen)
Multi-Cloud	AWS, Azure, GCP	Nur Azure
Vendor Lock-in	Gering (Open Source Basis)	Mittel (Microsoft-Ökosystem)
Data Ingestion & Transformation	Best-in-class (Lakeflow, Photon, Serverless)	Solide (Spark, Dataflows Gen2)
Data Warehouse	Setzt auf PySpark und Spark SQL	Bietet native Kompatibilität mit T-SQL und Stored Procedures, aber keine für PySpark und Spark SQL
Entwicklungsumgebungen	Volle Unterstützung für separate Umgebungen der Entwicklung, der Tests, der Abnahme und der Produktion	Die Unterscheidung zwischen den Umgebungen erfolgt durch die Schaffung verschiedener Workspaces und ist in der Praxis ein manueller Prozess, welcher eine produktionsreife Umsetzung mit Fabric aktuell noch zur Herausforderung macht.
Data Katalog & Governance	Unity Catalog ermöglicht Data Governance über alle Daten-Assets wie Models, Volumes, Tables, Views und ML-Feature. Zusätzlich bietet es einige eigenständige Features wie End-to-End Lineage. Hier hat Databricks klar die Nase vorn und der Unity Catalog ist die bessere Lösung.	Purview hat seit September 2025 wichtige Funktionen (Information Protection, DLP, Insider Risk) als allgemein verfügbar veröffentlicht, volle Governance-Tiefe wie beim Unity Catalog bietet es jedoch nicht (Stand: Juli 2026).
Business Intelligence Integration (Power BI)	Verbindung möglich mit Import & Direct Query durch Cluster oder SQL-Warehouse. Die Integration mit PowerBI, Tableau und anderen Tools erfolgt problemlos.	Verbindung möglich mit Import & Direct Query & Direct Lake für optimierte Leistung. Hier spielt Fabric seine Stärken aus, da die native Integration von PowerBI einfach unschlagbar ist.
Data Sharing	Delta Sharing & Databricks API	Fabric API bietet einige gemeinsame Nutzung, ist aber immer noch begrenzt (Vorschaufunktionen).
Datenintegration	Datenintegration erfolgt über Lakehouse Federation (keine Duplizierung der Daten) oder Lakeflow Declarative Pipelines, welche die Integration neuer Datenquellen stark vereinfachen und viel Zeit sparen. Lakeflow Connect mit vielen Standardkonnektoren	Fabric Data Factory für (Low) Code & Dataflow Gen 2 für No-Code & Full Code in Lakehouse möglich.
Data Transformation	PySpark- oder Spark-SQL-Transformationen in Notebooks & Lakeflow Declarative Pipelines	Low-Code mit Dataflow Gen 2 & Lakehouse für Spark-basierte Transformationen & Warehouses für SQL-basierte Transformationen
Zugangskontrolle	Ausgereifte und umfassende Suite von Sicherheitsfunktionen mit Unity Catalog.	OneLake Security (vormals OneSecurity) ist seit Mai 2026 allgemein verfügbar mit automatischem Rollout auf alle Fabric-Items.
Erweiterte Analytik (maschinelles Lernen und Streaming)	Unterstützt die native Integration von MLflow. Mosaic AI (Model Gateway, Vector Search Datenbanken) ist bereits seit Mai 2024 allgemein verfügbar und wird kontinuierlich ausgebaut.	Modelle für maschinelles Lernen können in der Fabric-Benutzeroberfläche erstellt werden. MlFlow-API bietet ebenfalls Möglichkeiten zur Modellerstellung
AI Assistant	Genie Code ist verfügbar als Agentic AI Coding Assitant in Notebooks und im SQL-Editor AI/BI Genie (GA seit Juni 2025, mehrfach umbenannt, zuletzt GenieOne) für Self-Service BI	CoPilot ist fest integriert als AI-Assistant
Allgemeine Reife	Ausgereiftere und etabliertere Plattform (mehr als 10 Jahre Entwicklung)	Jünger am Markt aber mit über 35.000 Kunden mittlerweile Marktführer
Kosten	In Databricks erfolgt die Abrechnung über „Databricks Units“ (DBU) nach dem Pay-per-Use-Prinzip. Hinzu kommen die Kosten des jeweiligen Cloud-Anbieters sowie Kosten für die Speicherung.	Microsoft Fabric berechnet die Kosten auf Basis von „Capacity Units (CU)“ nach dem Pay-as-you-go-Modell bei Nutzung einer Azure SKU. Alternativ können CUs für einen gewissen Zeitraum reserviert werden (um Kosten zu sparen). Hinzu kommen die Kosten für die Speicherung in OneLake. Seit 2025/2026 zusätzlich Surge Protection und Capativity Overage gegen Kostenspitzen.

Falls die Informationen der Tabelle doch ein wenig unübersichtlich scheinen, gehen wir jetzt nochmal auf die wichtigsten Unterscheidungen ein. 

Deployment Model und Infrastruktur: 

Bei Databricks wird eine manuelle Einrichtung und Verwaltung der Infrastruktur gefordert, wobei wir IaC (entweder Terraform oder Databricks Asset Bundles) empfehlen. Außerdem müssen zusätzliche Komponenten für die Datenplattform konfiguriert werden. Bei Microsoft Fabric findet man eine einfachere Einrichtung vor, welche aber möglicherweise Anpassungen für lokale Datenquellen oder private Endpunkte benötigt.  

Sicherheit: 

Bei der Sicherheit sticht Databricks besonders positiv hervor, so dass diese auch im Ruhezustand gewährleistet werden kann. Fabric hingegen verfolgt die Strategie „Define-once, enforce-everywhere“ für eine Konsistenz über alle Compute-Engines hinweg. Es wird auch auf eine Data Lake integrierte Sicherheit mit hierarchischen Berechtigungen gesetzt. 

Bei der Zugangskontrolle ergibt sich bei Databricks eine ausgereifte und umfassende Suite von Sicherheitsfunktionen mit dem Unity Catalog. Bei Fabric ist OneLake Security (ehemals OneSecurity) seit dem 05. Mai 2026 allgemein verfügbar und wurde bis Ende Mai 2026 automatisch auf alle bestehenden Fabric-Items ausgerollt. Databricks bleibt in Sachen Governance-Reife und Zugangskontrolle zwar vorne, der Abstand ist jedoch sehr viel geringer als zuvor.

CI/CD: 

Im Bereich CI/CD ermöglicht Databricks eine robuste und nahtlose Integration verschiedener Git-Anbieter und unterstützt auch Notebooks. Fabric hingegen verfügt aktuell nur über eine Git-Integration mit Azure DevOps Services sowie GitHub, wodurch Ressourcen wie Notebooks, Reports und Datensätze versioniert werden können. Databricks hat hier die Nase vorn, da es nicht nötig ist, Azure DevOps für sein Deployment nutzen zu müssen. 

Seit Ende 2025 bietet Fabric zusätzlich native Deployment Pipelines mit bis zu 10 Stufen, die einen Teil dieser Lücke schließen, auch wenn die Git-Integration selbst unverändert auf Azure DevOps und GitHub beschränkt bleibt (für GitLab/Bitbucket besteht laut Microsoft weiterhin kein konkreter Zeitplan). Am Gesamturteil ändert das wenig. Bei der reinen Git-Anbieter-Vielfalt bleibt Databricks vorne, bei der reinen Umgebungstrennung (Dev/Test/Prod) hat Fabric mit den Deployment Pipelines aber sichtbar aufgeholt, der Abstand ist also kleiner geworden aber nicht verschwunden.

Datenintegration und –transformation: 

Bei der Data Integration und Transformation zeigen beide Plattformen unterschiedliche Vorgehensweisen. Databricks stützt sich in erster Linie auf die codebasierte Dateneingabe und -umwandlung durch Databricks Notebooks, für komplexe Workflows ergänzt durch Lakeflow Declarative Pipelines (ehemals Delta Live Tables). Seit Juni 2025 steht mit Lakeflow Designer zusätzlich eine no-code-/low-code-ETL-Oberfläche mit KI-Unterstützung zur Verfügung. Der frühere No-Code-Rückstand von Databricks gegenüber Fabric hat sich demnach mittlerweile spürbar verkleinert.

Microsoft Fabric bietet eine no-code/low-code-Alternative mit Dataflow Gen2 für die Datenaufnahme und -umwandlung, was es für Benutzer mit begrenzter Programmiererfahrung einfacher macht. Diese basiert auf Power Query und hat eine ähnliche Nutzeroberfläche wie in PowerBI. Innerhalb von Pipelines kann zusätzlich die Copy Data Activity genutzt werden um Daten zu importieren. Außerdem können Benutzer Notebooks für Transformationen im Lakehouse mit Spark und T-SQL und gespeicherte Prozeduren im Warehouse nutzen. Für fortgeschrittene Datenorchestrierung und ETL-Funktionen kann Data Factory verwendet werden.  

Beim Data Warehouse setzt Databricks Azure auf T-SQL, beim Lakehouse auf PySpark und Spark SQL. Fabrics bietet unter diesem Aspekt eine native Kompatibiltät mit T-SQL und Stored Procedures, setzt dennoch aber ähnlich wie bei Databricks ebenfalls auf PySpark und Spark SQL. Zusätzlich können Daten aus bestimmten Quellen in Fabric mit Shortcuts verknüpft werden. 

Microsoft Fabric stößt bei sehr komplexen ETL-Prozessen sowohl kostenseitig als auch in der Performance an seine Grenzen und Databricks spielt hier seine Stärken durch Funktionen wie Delta Live Tables und Autoloader aus. Dieser Punkt geht an Databricks. 

Entwicklungsumgebung:  

Databricks bietet die volle Unterstützung für separate DTAP-Umgebungen. Bei Microsoft Fabrics erfolgt die Unterscheidung zwischen den Umgebungen durch das Schaffen verschiedener Arbeitsbereiche, was zwangsläufig dazu führt, dass pro Workspace eine Capacity Unit benötigt wird, damit Dev- und Prod-Workloads strikt voneinander getrennt sind. Sonst besteht die Gefahr, die Capacity für produktive Workloads mit weiteren Development Workloads zu überlasten. Dies führt zu höheren Kosten im Vergleich zu Databricks. Punkt für Databricks. 

Data Governance: 

Databricks nutzt den Unity Catalog, mit welchem wir verschiedene Ressourcen innerhalb der Databricks-Plattform verwalten können. Gleichzeitig hat Microsoft mit Purview in den vergangenen Monaten deutlich aufgeholt. Seit September 2025 sind zentrale Funktionen wie Information-Protection-Richtlinien, Data-Loss-Prevention für OneLake-Daten und Insider-Risk-Indikatoren für Power BI allgemein verfügbar (GA). Einzelne Detailfunktionen wie ML-Modell-Monitoring bleiben aber weiterhin eine Domäne des Unity Catalog.

Im Bereich Data Governance bietet Databricks mit dem Unity Catalog, den wohl besten Out-of-the-box Data Governance Stack an, der es ermöglicht End-to-End Data Governance auf Enterprise Niveau abzudecken. Dieser Punkt geht an Databricks. 

Business Intelligence: 

Eine Verbindung mit Import & Direct Query ist bei Databricks mit Clustern oder SQL-Warehouses möglich. Bei Fabric sieht die Verbindung ähnlich aus, wobei auch noch eine Verbindung mit Direct Lake für eine optimierte Leistung möglich ist. Direct Lake ist hier besonders hervorzuheben, da dies eine direkte Datenanbindung aus OneLake in PowerBI ermöglicht, ohne die Daten erneut über ein Warehouse laden zu müssen. 

Die native Integration von Semantik-Modellen sowie der OneLake sind zwei wichtige Vorteile von MS Fabric und somit geht dieser Punkt an Fabric. 

Gemeinsame Datennutzung: 

Bei der gemeinsamen Datennutzung setzt Databricks auf Delta Sharing und eine Databricks API. Die Fabric API bietet eine gemeinsame Nutzung, ist aber immer noch begrenzt. 

Im Bereich der Dateneingabe setzt Databricks auf Notebooks, die flexibel zwischen Programmiersprachen wechseln können. In Fabric ist sowohl eine Data Factory für (Low)-Code möglich als auch Dataflow Gen2 für No-Code und Full Code im Lakehouse. 

Built-in GenAI Features: 

Auch beim AI-Assistenten zeigen sich Unterschiede, da dieser bei Databricks als Codehilfe in Notebooks und im SQL-Editor verfügbar ist (Databricks Assistant), in Fabric jedoch als CoPilot, der bei jedem Schritt der Data Warehouse-reise verfügbar ist. Databricks hat mit AI/BI Genie (GA seit Juni 2025) einen neuen GenAI basierten Self-Service Ansatz initiiert und ermöglicht Nutzern mit natürlicher Sprache Fragen an bestehende Datensätze zu stellen. 

Databricks hat sein Business-User-Angebot seither mehrfach weiterentwickelt und umbenannt. Aus der ursprünglichen code-freien Oberfläche „Databricks One“ wurde „Databricks Genie“, und auf dem Data + AI Summit 2026 (Juni) kam mit Genie One (GA) und der Genie Ontology als Kontext-Layer die nächste Ausbaustufe hinzu. Damit nähert sich Databricks Fabrics Low-Code-Ansatz für Fachanwender weiter an. 

Auch bietet Databricks Azure eine Vielzahl an automatischen Optimierungen, wie Predictive I/O um die Performance von Jobs / Clustern dauerhaft zu optimieren und die Kosten von ETL Prozessen zu reduzieren. Mit der Data Intelligence Platform versucht Databricks GenAI in alle Bereichen der Lakehouse Platform zu implementieren und ist deutlich innovativer als Fabric in diesem Bereich. 

Hier unsere Bewertungsübersicht der beiden Plattformen. Für uns macht Databricks aktuell das Rennen.

ML und KI:

Das ist der Bereich, in dem sich die Unterschiede am deutlichsten zeigen. Databricks hat mit MLflow, dem Feature Store, Mosaic AI und Agent Bricks ein vollständiges ML-Ökosystem aufgebaut – von der Datenaufbereitung über das Training bis hin zum Modell-Deployment und -Monitoring. Wer Custom-Modelle in Produktion bringen will, komplexe ML-Pipelines betreiben muss oder LLM-basierte Anwendungen entwickelt, ist bei Databricks besser aufgehoben.

Seit 2025/2026 erweitert Databricks dieses Ökosystem zusätzlich um Lakebase (operative Postgres-Datenbank für KI-Apps) sowie um agentenbasierte Bausteine wie Genie One und Genie Ontology aus dem Data + AI Summit 2026. Details dazu im Trendbericht

Microsoft Fabric bietet ML-Funktionalitäten, die für viele Standardanwendungsfälle ausreichen, bei Custom-Training, Hyperparameter-Optimierung oder skaliertem Model Serving jedoch schnell an seine Grenzen stößt. Copilot als KI-Assistent ist für Analysten ein echter Mehrwert, aber kein Ersatz für einen produktionsreifen ML-Stack.

Der Unterschied zwischen Databricks und Microsoft Fabric hängt also von verschiedenen Faktoren ab. Azure Databricks ist schon länger auf dem Markt und zeichnet sich durch seine Ausgereiftheit und Innovationsfähigkeit (mehrfacher Leader in aktuellen Gartner Magic Quadrants, u.a. Cloud Database Management Systems 2025 und Data Science & Machine Learning Platforms 2025) aus.

Microsoft Fabric hat sich seither vom Aufholer zu einem der fünf Marktführer im „Forrester Wave: Data Lakehouses, Q3 2026″ entwickelt und wird dort explizit auch für größere, unternehmensweite Lakehouse-Projekte empfohlen. Offene Punkte bleiben laut Kundenfeedback vor allem die Zusammenarbeit mit Umgebungen außerhalb von Microsoft und die Auswahl an Konnektoren.

Für welche Plattform Sie sich dann letztendlich entscheiden sollten hängt unter anderem von dem Fachwissen des Unternehmens und der Größe der jeweiligen Datenteams ab.

Damit Ihnen die Entscheidung ein wenig leichter fällt, stellen wir Ihnen aktuelle Gartner und Forrester Studien vor, die sich auf den Vergleich verschiedener Datenplattformen spezialisiert haben. 

Unabhängige Bewertungen: Microsoft Fabric vs. Databricks

Auch unabhängige Studien führen Analysen und Forschungen über die auf dem Markt existierenden Datenplattformen durch und geben Bewertungen über bestimmte Funktionen und Eigenschaften dieser Plattformen ab. Wir stellen Ihnen die aktuellen Studien aus 2025 und 2026 vor und gehen dabei besonders auf die Hinweise zu Databricks und Fabric ein.

Gartner 2026

Gartner hat die Kategorie 2026 von „Data Science and Machine Learning Platforms“ in „AI Platforms for Data Science and Machine Learning“ umbenannt. Aus Sicht von Databricks könnte das ein Signal dafür sein, dass sich der Markt vom reinen Modelltraining hin zu produktiven, agentischen KI-Anwendungen verschiebt, die als vollwertige Produktivsysteme gesteuert und abgesichert werden müssen. Databricks wurde in diesem Magic Quadrant zum zweiten Jahr in Folge als Marktführer ausgezeichnet und positioniert sich sowohl bei der Umsetzungsstärke als auch beim strategischen Weitblick am weitesten vorne.

Gartner hat darüber hinaus weitere neue Studien veröffentlicht. Während Databricks bei Cloud-Datenbanken und bei Plattformen für Data Science und maschinelles Lernen führt, liegt Microsoft bei Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen sowie bei Werkzeugen für die Datenintegration vorne.

Ein einzelnes Ranking ist somit schwierig zu bewerten, da beide heute in unterschiedlichen, sich ergänzenden Bereichen führen.

Forrester 2026

Im „Forrester Wave: Data Lakehouses, Q3 2026″ wurden 14 Anbieter entlang von drei Dimensionen untersucht: der Stärke des aktuellen Angebots, der Strategie (u. a. Vision und Innovationskraft) sowie dem Kundenfeedback. Bewertet wurden unter anderem AWS, Cloudera, Databricks, Google, IBM, Microsoft, SAP und Snowflake. Die Bewertung erfolgte auf Basis von Anbieterangaben, Produktvorführungen und Kundeninterviews (Datenstand vom 1. Mai 2026). Fünf Anbieter erreichten dabei den Marktführer-Status: Databricks, Microsoft, Snowflake, Google und Cloudera.

Databricks schneidet in allen drei Dimensionen stark ab. Bei der Strategie punktet Databricks mit einer aggressiven Innovationsagenda, seiner Open-Source-Führungsrolle und dem Ausbau von Unity Catalog und Agent Bricks. Beim aktuellen Angebot liefert Databricks eine breite, vereinheitlichte Plattform für Data Engineering, Analytics, Governance und KI/ML auf Basis von Delta Lake, Apache Spark und Apache Iceberg.

Beim Kundenfeedback ist Databricks „Kundenfavorit“ mit besonders positiven Rückmeldungen zu Skalierbarkeit, Performance und Innovationstempo. Als Verbesserungspotenzial nennen Kunden die Reife der Governance, besonders bei Fachbegriffs-Glossaren und Datenkatalog-Funktionen.

Microsoft hat sich über Microsoft Fabric ebenfalls zu einem führenden Lakehouse-Anbieter entwickelt und besitzt laut Forrester mittlerweile mehr als 35.000 Kunden und über 2 Milliarden US-Dollar jährlich wiederkehrenden Umsatz. Bei der Strategie punktet Microsoft mit der tiefen Integration von OneLake, Power BI, Copilot und Microsoft 365 in einem einheitlichen SaaS-Ökosystem sowie mit hohem Entwicklungstempo bei neuen Funktionen. Beim aktuellen Angebot liefert Fabric über OneLake eine zentrale Datenbasis mit durchgängiger Data Governance für Analytics, BI, KI und Echtzeitverarbeitung, mit Unterstützung für Delta Lake und Apache Iceberg.

Beim Kundenfeedback loben Kunden die integrierte Architektur, die KI-Fähigkeiten und die Kosteneffizienz. Als Verbesserungspotenzial nennen sie die Zusammenarbeit mit Umgebungen, die außerhalb von Microsoft liegen, und die Auswahl an Konnektoren.

Ergänzend zu dieser Lakehouse-Bewertung wurde Microsoft in der separaten Kategorie „Data Fabric Platforms“ bereits 2025 von Forrester als Marktführer eingestuft. Bei Business-Intelligence-Plattformen bewertete Forrester Microsofts Power BI ebenfalls als führend, mit Bestnoten für die KI-Funktionen. Für Databricks liegt in diesen beiden Kategorien kein vergleichbarer Forrester-Bericht vor, allerdings hat IDC Databricks 2025 in einer eigenen Studie zu Datenplattform-Software als führenden Anbieter unter elf Wettbewerbern bewertet.

Statt eines Kopf-an-Kopf-Rennens zwischen Databricks und Microsoft zählt Forrester also mittlerweile fünf Marktführer in diesem Markt. Neben Databricks und Microsoft auch Snowflake, Google und Cloudera.

Schauen wir uns die Stärken und Schwächen von Fabric und Databricks an, damit Ihnen die Entscheidung leichter fällt.

Microsoft Fabric vs. Databricks: Stärken und Schwächen

Azure Databricks:

Die Stärke von Databricks liegt in der Rechenleistung. Als Entwickler von Spark liegt hier der Fokus auf der Geschwindigkeit der Big-Data-Verarbeitung. So kann Databricks auch im Real-Time Processing in Sachen Geschwindigkeit punkten und gerade bei Big Data und komplexen Analysen ist die Geschwindigkeit von Databricks sehr hilfreich. 

Ein weiterer Vorteil zeigt sich im Bereich Machine Learning, da Databricks hier auch Modelle von Drittanbietern anbietet. So hat Databricks im Bereich Machine Learning einen leichten Vorsprung gegenüber Microsoft Fabric. Das Kostenmodell von Databricks erweist sich als linear und erfordert keine sprungfixen Kosten. Azure Databricks ist Innovationsführer (siehe auch: Gartner Magic Quadrant, 2026). Der Umgang mit der Plattform benötigt allerdings einiges an Übung und ist weniger intuitiv verglichen mit Fabric. Es wird empfohlen Databricks nicht als Einsteiger zu verwenden und sich beim Umgang mit der Plattform auf eine steile Lernkurve vorzubereiten. Außerdem ist die Community verglichen zu Open-Source Plattformen kleiner, was bedeutet, dass es eine kleinere Anlaufstelle für Fragen gibt. 

Mit Lakebase (seit Sommer 2025 verfügbar) erweitert Databricks sein Portfolio zusätzlich um eine verwaltete Postgres-Datenbank für operative und KI-gestützte Anwendungen und positioniert sich damit über reine Analytics-/ML-Workloads hinaus.

Microsoft Fabric:

MS Fabric zeichnet sich hingegen besonders durch seine Benutzerfreundlichkeit aus. Es ist möglich, ohne große Programmierkenntnisse mit dieser Datenanalyseplattform zu entwickeln und zu programmieren.

Die Plattform ist längst über das Einsteiger-Segment hinausgewachsen und gehört mit über 35.000 Kunden und mehr als 2 Milliarden US-Dollar jährlich wiederkehrenden Umsatz ebenfalls zu den Marktführern (Forrester Wave: Data Lakehouses, Q3 2026). Forrester sieht die Plattform explizit auch für Unternehmen mit tiefer Microsoft-Integration im Enterprise-Umfeld geeignet.

Da Fabric von Microsoft entwickelt wurde, gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, Fabric mit anderen Microsoft-Programmen zu verknüpfen und Drittanbieter anzubinden. Der größte Vorteil von Fabric ist jedoch die Basis rund um Power BI. Da der aktuelle Marktführer Power BI von Microsoft ist und diese Fabric um Power BI herum entwickelt wurde, sind beide nativ miteinander verbunden. Databricks kann hier noch nichts Vergleichbares bieten.  

Bei der Data Governance hat Fabric mit der GA von OneLake Security (Mai 2026) und mehreren zentralen Purview-Funktionen (seit September 2025) deutlich aufgeholt. Eine gewisse Komplexität bei der Verwaltung granularer Zugriffsrechte über viele Workspaces hinweg bleibt aber bestehen.

So kann es bei der Nutzung von Microsoft Fabric, insbesondere durch Start-Up Unternehmen, schnell zu einer gewissen Abhängigkeit von Microsoft und damit zu einer geringeren Flexibilität im Unternehmen kommen. 

Ein großer Punkt der Unterscheidung findet sich in dem Kostenmodell. Schauen wir uns das genauer an.

Kostenvergleich: Databricks vs. Microsoft Fabric

Fabric bietet ein festes Kostenmodell, unabhängig vom Verbrauch. Dies scheint auf den ersten Blick verlockend, birgt jedoch hohe Kosten. Das Abrechnungsmodell basiert auf dem Zusammenspiel von Kapazitäten, Verbrauchsdrossellungen, geliehenen Workloads und Buchungsrabatten. Verglichen dazu bietet Databricks für weniger Kosten mehr Funktionen wie Sicherheit und Governance, Datenqualität, Überwachung, Pipeline-Orchestrierung und Data Science/LLM-Funktionen.

Wie viel Sie letztendlich bezahlen hängt mit Ihrem Verbrauch ab und kann deswegen monatlich stark variieren. Sie können somit zwar nicht mit einem fixen Investment rechnen wie bei Fabric, allerdings liegt hier ein anderes Problem vor: Sie zahlen entweder zu viel, weil Sie zu wenig nutzen oder Sie erleben eine temporäre Drosselung, veraltete Dashboards und die Sperrung von Nutzern. 

Wie Sie die Kosten auf Fabric managen, erfahren Sie hier: 7 Praxistipps für ein effektives Kostenmanagement auf Microsoft Fabric

Databricks ist flexibler und skaliert linear vom Kostenmodell her, man zahlt also nur das, was man wirklich braucht. Fabric hingegen hat ein Kapazitätsmodell. Stoßen Sie an die Kapazitätsgrenze, kann sich der Preis für Fabric verdoppeln. Seit 2025/2026 lässt sich dieses Risiko allerdings abfedern, weil eine kostenlose Kapazitätsreserve kurzfristige Lastspitzen abfängt, bevor gedrosselt wird. Außerdem lässt sich der Ressourcenverbrauch einzelner Hintergrundjobs begrenzen, damit sie nicht die gesamte Kapazität blockieren.

Das Pricing Modell von Microsoft ist zwar einfacher zu verstehen aber es verbergen sich wesentlich mehr Kosten als beim Pricing-Modell von Databricks. 

Wie wir bei Datasolut die passende Datenplattform implementieren, zeigen wir in diesem Use Case.

Für wen ist welche Plattform geeignet?

Microsoft Fabric ist die richtige Wahl, wenn…

…Ihr Team so aussieht:

• Power BI-Entwickler und BI-Analysten sind Ihr Kern-Datenteam
• SQL-Kenntnisse sind vorhanden, tiefes PySpark- oder DevOps-Know-how fehlt
• Kein dediziertes Data Engineering- oder Infrastruktur-Team vorhanden

…Ihr Unternehmen so aufgestellt ist:

• KMU oder Mittelstand mit starker Microsoft-Bindung (Azure, Microsoft 365, Teams, Power Platform)
• Schneller Time-to-Value ist wichtiger als maximale technische Flexibilität
• Data Governance muss nicht auf Enterprise-Niveau umgesetzt werden
• Sie wollen Power BI nutzen und erste Advanced Analytics Projekte starten

…Ihr Anwendungsfall so aussieht:

• Unified Reporting und Analytics ohne Tool-Wildwuchs
• Self-Service Analytics für Business-Nutzer
• Standardisierte Datenplattform ohne aufwendige Infrastruktur-Wartung (kein Infrastruktur Team)

Databricks ist die richtige Wahl, wenn…

…Ihr Team so aussieht:

• Größeres Team mit erfahrenen Data Engineers und Data Scientists mit Spark- und PySpark-Kenntnissen
• DevOps-Erfahrung für CI/CD, Cluster-Management und Versionskontrolle vorhanden
• Machine Learning und Agentic AI als strategische Kompetenz aufgebaut oder geplant

…Ihr Unternehmen so aufgestellt ist:

• Wachstumsstarke Digital Natives, Hidden-Champions / gehobener Mittelstand und Konzerne mit dedizierten Datenteams
• Multi-Cloud-Strategie oder Vendor-Lock-in-Vermeidung als Anforderung
• Größe Datenmengen, viele Datenquellen

…Ihr Anwendungsfall so aussieht:

• Custom Machine Learning Modelle in Production (Churn, CLV, NBA, Empfehlungssysteme)
• LLM-basierte Anwendungen, RAG-Architekturen, Fine-Tuning
• Komplexe ML-Pipelines mit Monitoring, Feature Stores und Model Registry
• Data Mesh oder Multi-Cloud-Architektur

Wie man Azure Services und Databricks zur perfekten Platform kombiniert 

In der Praxis lassen sich die Stärken beider Plattformen hervorragend kombinieren.

Seit Juni 2026 kann Azure Databricks OneLake direkt als Speicheroption nutzen. Das Lesen von OneLake-Daten ist bereits allgemein verfügbar, das native Schreiben von Unity-Catalog-verwalteten Tabellen nach OneLake befindet sich aktuell in der Beta-Phase. Für viele Szenarien reduziert das den bisherigen Aufwand über Shortcuts oder Mirroring deutlich. Für Kunden, die zusätzlich auf klassische Azure-Dienste setzen, empfehlen wir weiterhin, sowohl Azure Data Factory als auch ADLS Gen2 für Storage zu nutzen; die weiteren Verarbeitungsschritte der Medallion-Architektur (Bronze, Silver, Gold) sowie Machine-Learning-Lösungen sollten dann direkt in Azure Databricks implementiert werden.

Für die eigene Entwicklung von GenAI Chatbots im RAG-Ansatz verfolgen beide Plattformen einen unterschiedlichen Ansatz, sind aber beide führend in diesem Bereich. Microsoft ist sehr eng mit OpenAI verbunden und die vorhandenen Frameworks nutzen dementsprechend GPT-Modelle (Closed Source). Databricks hingegen setzt hier eher auf ein Ökosystem von Services, die es Unternehmen ermöglichen, die Orchestrierung, das Data Ingestion sowie eine Vektordatenbank selbst aufzubauen, um dann Open-Source-Modelle (wie Llama 3.1 von Meta) oder Closed-Source-Modelle wie GPT zu nutzen.

Schließlich empfiehlt es sich, Databricks als Serving Layer für PowerBI-Reports zu verwenden (meist reicht hier der Importmodus). Die aggregierten Daten aus dem Gold Layer können dann in Power BI zur Visualisierung importiert werden. Semantische Modelle sind derzeit noch nicht nativ übertragbar, können aber problemlos in Power BI Desktop erstellt werden.

Wie man sieht, können Azure Services und Databricks nahtlos miteinander kombiniert werden und die Kombination der beiden Plattformen kann eine charmante und effiziente Möglichkeit sein (Better Together).

Fazit

Databricks und Microsoft Fabric sind keine direkten Konkurrenten, da sie unterschiedliche Schichten einer modernen Datenarchitektur adressieren und teilweise unterschiedliche Teams ansprechen.

Microsoft Fabric ist der richtige Einstieg für Unternehmen, die ihre Daten demokratisieren wollen, aber über keine tiefen Engineering-Ressourcen verfügen und eine enge Microsoft-Integration wünschen. In Sachen Governance und DevOps hat die Plattform 2025/2026 deutlich aufgeholt. Für viele Mittelständler und Microsoft-affine Unternehmen ist Fabric die pragmatischere Wahl.

Databricks ist die richtige Wahl, wenn Data Engineering und KI als strategische Kernkompetenzen betrieben werden sollen, d. h. wenn erfahrene Teams, hohe Datenvolumina und der Anspruch vorhanden sind, Custom-Modelle in Produktion zu bringen. Die Plattform ist reifer, mächtiger und flexibler, aber auch anspruchsvoller zu betreiben.

Beide Plattformen haben sich seit 2025 spürbar weiterentwickelt. Databricks erweitert mit Lakebase und Agent Bricks sein Portfolio Richtung operativer und agentischer KI-Anwendungen, während Fabric mit der GA von OneLake Security und ausgebauten Purview-Funktionen bei Governance und Sicherheit deutlich aufgeholt hat.

Unsere Empfehlung für die Entscheidungsfindung: Vergleichen Sie nicht nur die Features auf dem Papier. Ein Hands-on-Proof-of-Concept ist unverzichtbar. Wir evaluieren regelmäßig beide Plattformen für unsere Kunden und stellen dabei fest, dass die Entscheidung fast immer stärker von Team, Strategie und Anwendungsfall als von der Plattform selbst abhängt.

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