Databricks gegen Microsoft Fabric: der vollständige Plattformvergleich

Im Jahr 2026 stehen auf vielen Auswahllisten für eine Datenplattform im Unternehmen zwei Namen: Databricks und Microsoft Fabric. Beide legen Daten in einem offenen Lakehouse-Format ab, beide fahren Arbeitslasten für Analyse, maschinelles Lernen und KI, und beide ringen um dasselbe Budget. Doch sie stehen auf grundlegend verschiedenen Entwurfsphilosophien, und die richtige Wahl hängt ebenso am vorhandenen Technologiestapel und Betriebsmodell Ihres Unternehmens wie an einer Liste von Funktionen.

Dieser Leitfaden vergleicht die beiden Plattformen über die Dimensionen, die Beschaffung und Architektur tatsächlich entscheiden: Architektur, Preise, Fähigkeiten für KI, Governance und Passung zum Ökosystem.

Vergleich im Überblick

Die Tabelle unten fasst die wichtigsten Dimensionen zusammen. Die Einzelheiten folgen in den Abschnitten darunter.

Was ist Databricks?

Databricks ist die ursprüngliche Lakehouse-Plattform, eine einzige Umgebung, die die Offenheit eines Data Lake mit der Leistung und Verlässlichkeit eines Data Warehouse verbindet. 2013 von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Spark gegründet, spannt die Plattform heute Data Engineering, SQL-Analyse, Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit, maschinelles Lernen und KI im großen Maßstab auf AWS, Azure und Google Cloud.

Zwei Open-Source-Projekte tragen Databricks: Apache Spark (die verteilte Rechenmaschine) und Delta Lake (das offene Tabellenformat, das ACID-Transaktionen, Time Travel und die Durchsetzung von Schemata in den Speicher eines Lake bringt). Darauf setzt Databricks seine eigene Abfragemaschine Photon für schnelleres SQL, Unity Catalog für Governance, MLflow für die Steuerung des ML-Lebenszyklus und Agent Bricks, seine Entwicklerplattform für Agenten, für das Bauen und Bereitstellen von KI-Agenten.

Für einen tieferen Blick siehe unsere Leitfäden zu Databricks und zu den Preisen von Databricks.

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric, seit November 2023 allgemein verfügbar, ist die vereinheitlichte SaaS-Plattform für Analyse von Microsoft. Sie bündelt Fähigkeiten, die vorher in getrennten Diensten lagen (Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Data Explorer und Power BI), in einer einzigen mandantenweiten Umgebung für Analyse, gebaut auf einem gemeinsamen Lake namens OneLake. Zu ihren aktuellen Arbeitslasten gehören Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Intelligence, Databases und Power BI.

Fabric ist auf Integration hin entworfen: Jede Arbeitslast liest und schreibt in denselben OneLake, gesteuert von einem einzigen Berechtigungsmodell, abgerechnet gegen eine einzige Kapazität und dargestellt über Dashboards in Power BI. Wo Databricks Entwicklerinnen und Entwicklern eine mächtige, einstellbare Plattform gibt, gibt Fabric einem auf Microsoft ausgerichteten Unternehmen eine senkrecht integrierte Sammlung, die Fachbereiche mit weniger Beteiligung des Data Engineering einführen können.

Unterschiede der Architektur

Speicher

Beide Plattformen legen Daten im Format Delta Lake ab. Databricks hat Delta Lake erfunden, Fabric hat es als Voreinstellung für OneLake übernommen. Der praktische Unterschied ist struktureller Natur: Delta-Tabellen von Databricks liegen in kundeneigenem Cloud-Speicher (S3, ADLS, GCS) und werden über Arbeitsbereiche hinweg über Unity Catalog erreicht. Tabellen in Fabric liegen in OneLake, einer von Microsoft verwalteten, mandantenweiten Speicherschicht, und stehen allen Fabric-Arbeitslasten automatisch offen.

Über Shortcuts in OneLake referenziert Fabric Daten in ADLS Gen2, Amazon S3, Google Cloud Storage, Dataverse und an anderen Orten, ohne sie zu kopieren, und das Mirroring repliziert Datenbanken wie Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Snowflake fortlaufend nach OneLake. Databricks unterstützt vergleichbare Muster über externe Tabellen und Lakehouse Federation. Beide Plattformen unterstützen inzwischen die Verträglichkeit mit Apache Iceberg: Databricks über Delta UniForm, Fabric über die Virtualisierung der Metadaten in OneLake, die Iceberg-Tabellen als Delta-Tabellen und Delta-Tabellen als Iceberg darstellt.

Rechenleistung

Arbeitslasten in Databricks laufen auf Clustern, also ausdrücklich angelegten Pools virtueller Maschinen, die Nutzer selbst konfigurieren, mit Knotentypen, automatischer Skalierung und je Arbeitslast gewählten Instanztypen. Diese Kontrolle ist für technische Teams ein Vorteil und für alle anderen eine Steuer auf Komplexität. Die Maschine Photon (eine vektorisierte Laufzeit in C++ und die voreingestellte Maschine der SQL-Warehouses) beschleunigt SQL-Abfragen, serverlose SQL-Warehouses, die typischerweise in 2 bis 6 Sekunden starten, bieten eine verwaltete Alternative für Abfragen nach Bedarf.

Fabric ersetzt Cluster durch Kapazitäten. Eine Kapazität ist ein Pool von Kapazitätseinheiten (CU), die alle Fabric-Arbeitslasten eines Mandanten teilen. Verschiedene Arbeitslasten, also Data Warehouse, Data Engineering, Analyse in Echtzeit und Power BI, verbrauchen Kapazität in unterschiedlichem Tempo, doch Nutzer dimensionieren keine einzelnen Cluster. Maschinen je Arbeitslast (eine verteilte T-SQL-Maschine für das Data Warehouse, Spark für Data Engineering, Eventhouse und KQL für Real-Time Intelligence) erledigen die Arbeit im Hintergrund.

Mehrere Clouds

Databricks läuft auf AWS, Azure und GCP. Fabric läuft nur auf Azure und ist nicht auf andere Clouds übertragbar. Für Unternehmen mit Anforderungen an mehrere Clouds, sei es aus Richtlinien, aus Vorschriften oder aus der Geschichte von Zukäufen, ist Databricks von beiden die einzige Möglichkeit.

Vergleich der Preise

Die beiden Plattformen nutzen grundlegend verschiedene Kostenmodelle, was einen unmittelbaren Vergleich schwer macht.

Databricks: DBU nach Verbrauch

Databricks berechnet je verbrauchte Databricks Unit (DBU). Eine DBU ist eine normierte Einheit Verarbeitungsfähigkeit pro Stunde, der Preis je DBU schwankt nach Cloud, Region, Stufe und Art der Arbeitslast (Jobs, All-Purpose, SQL, Serverless). Zu den Listenpreisen vom Oktober 2026 auf AWS Premium in US East (N. Virginia) kostet Jobs Compute 0,15 US-Dollar je DBU, All-Purpose Compute 0,55 US-Dollar und serverloses SQL 0,70 US-Dollar (Databricks SQL pricing). Auf klassischer Rechenleistung stellt Ihr Cloud-Anbieter die virtuellen Maschinen getrennt in Rechnung, die Gesamtkosten ergeben sich also aus verbrauchten DBU mal DBU-Satz plus Cloud-Infrastruktur; die serverlosen Sätze enthalten die Rechenleistung. Databricks hat die Stufe Standard eingestellt (AWS und GCP am 1. Oktober 2025, Azure am 1. Oktober 2026), daher ist Premium, das Unity Catalog voraussetzt, heute die Einstiegsstufe.

Dieses Modell ist genau, aber schwer vorhersagbar. Die Kosten wachsen mit der tatsächlich genutzten Rechenleistung, was bei sprunghaften Arbeitslasten gut ist und die Planung erschwert.

Microsoft Fabric: nach Kapazität

Fabric berechnet Kapazität nach F-SKU, also einen festen Pool von CU, gekauft entweder auf Abruf (sekundengenau abgerechnet und pausierbar) oder als Reservierung, die laut Microsoft rund 41 % gegenüber dem Abruf spart (Microsoft Fabric pricing). Die Größen der Kapazität reichen von F2 (2 CU) bis F8192 (8.192 CU). Innerhalb einer Kapazität greifen alle Fabric-Arbeitslasten auf dieselben CU zu, ohne Gebühr je Abfrage, doch der Speicher in OneLake wird getrennt berechnet, und auf Kapazitäten unter F64 braucht jeder Betrachter von Power-BI-Inhalten eine Lizenz Pro oder Premium Per User; ab F64 können Nutzer mit kostenloser Lizenz und der Rolle Viewer Power-BI-Inhalte ansehen. Überschreitet die Nutzung die Kapazität, glättet Fabric kurze Spitzen und drosselt dann. Unser Leitfaden zu den Preisen von Microsoft Fabric geht ins Detail.

Dieses Modell ist vorhersagbar, aber grob. Sie zahlen eine laufende Kapazität auch dann, wenn sie ungenutzt ist, sofern Sie eine Kapazität auf Abruf nicht pausieren.

KI und maschinelles Lernen

Hier gehen die beiden Plattformen am deutlichsten auseinander.

Databricks deckt den Lebenszyklus von ML und generativer KI ab: MLflow für das Verfolgen von Experimenten und die Verwaltung von Modellen, Model Serving für das Bereitstellen eigener Modelle und LLMs als REST-Endpunkte, Foundation Model APIs für gehostete offene und führende Modelle sowie Agent Bricks, die Plattform von Databricks, mit der Sie Agenten unter der Governance von Unity Catalog bauen, bewerten und bereitstellen. Für Unternehmen, die eigene Systeme für ML oder KI auf ihren eigenen Daten bauen, ist diese Tiefe das stärkste Argument für Databricks.

Microsoft Fabric bettet KI-Unterstützung im ganzen Produkt ein: Copilot in Power BI, in Notebooks, in Data Factory, im Data Warehouse und in Real-Time Intelligence, dazu Fabric Data Agents, die Fragen zu Ihren Daten beantworten. Copilot ist auf bezahlten Kapazitäten ab F2 standardmäßig aktiviert (P-SKUs kommen ebenfalls infrage) und verbraucht Kapazität wie jede andere Arbeitslast. Fabric Data Science ist für das Verfolgen von Experimenten und eine Modellregistrierung an Azure Machine Learning angebunden, und Fabric ist für Entwicklung, Bereitstellung und Inferenz von Modellen an Microsoft Foundry (früher Azure AI Foundry) angebunden. Der Entwurfsschwerpunkt liegt darauf, Analysten und Fachleuten ohne Entwicklungshintergrund zu helfen, und nicht darauf, eine große eigene ML-Plattform zu betreiben; Teams mit tiefer eigener Arbeit an ML oder LLM können Fabric mit diesen Azure-Diensten kombinieren.

Governance und Sicherheit

Beide Plattformen bieten inzwischen Governance erster Güte, aber mit unterschiedlichem Geltungsbereich und unterschiedlichen Modellen der Anbindung.

Der Databricks Unity Catalog steuert Daten und KI-Assets über die Arbeitsbereiche hinweg, die an einen Metastore angebunden sind (Databricks verlangt einen Metastore je Region), mit Zeilenfiltern und Spaltenmasken, automatischer Lineage und einer Systemtabelle für das Prüfprotokoll. Auch andere Kataloge können ihn lesen: Microsoft Purview etwa scannt Azure Databricks Unity Catalog samt Metadaten und Lineage. Für regulierte Teams auf Databricks ist Unity Catalog der Kontrollpunkt für Zugriff und Prüfung.

Die Governance von Microsoft Fabric beginnt im OneLake-Katalog, dessen Reiter Explore, Govern und Secure das Auffinden, Einblicke in die Governance samt empfohlenen Maßnahmen sowie Rollen für Arbeitsbereiche und OneLake-Sicherheit im ganzen Mandanten abdecken. Microsoft Purview ergänzt Informationsschutz, Schutz vor Datenverlust, Prüfung sowie Fähigkeiten für Risiko und Compliance für unterstützte Daten in Fabric. Purview ist ein eigener Dienst von Microsoft, der diese Governance auf Ebene des Mandanten erweitert.

Für einen tieferen Blick auf die Governance in Databricks siehe unseren Leitfaden zu Unity Catalog. Für den breiteren Zusammenhang siehe Data Governance.

Anbindungen und Ökosystem

Databricks bindet externe Systeme über Partner Connect und Lakehouse Federation an, dazu kommen Anbindungen an BI-Werkzeuge, an dbt, an Airflow und an das Open-Source-Ökosystem für ML. Sein Ökosystem ist breit und läuft auf AWS, Azure und GCP.

Fabric bindet sich tief an Microsoft 365, Power BI, Azure und Dynamics 365 an, und Data Factory bietet mehr als 200 native Konnektoren. Innerhalb der Microsoft-Welt ist diese Anbindung (Anmeldung über Microsoft Entra, eine Rechnung für die Kapazität, der OneLake-Katalog in Teams und Excel) der stärkste Vorteil von Fabric; außerhalb hängt die Passung von den Konnektoren und Shortcuts ab, die Sie brauchen. Die beiden Plattformen treffen sich auch in der Mitte: Fabric kann die Metadaten eines Azure Databricks Unity Catalog spiegeln und seine Tabellen über Shortcuts an Ort und Stelle lesen.

Wann welche Plattform

Die Entscheidung dreht sich selten um Funktionen. Es geht um die Passung zum Ökosystem, um das Betriebsmodell und um die Reife Ihrer Ambitionen bei Daten und KI.

Wählen Sie Databricks, wenn …

• Sie Arbeitslasten auf mehreren Clouds oder außerhalb von Azure fahren.
• Ihr Fahrplan für KI und ML eigenes Training von Modellen oder das produktive Bereitstellen von Modellen umfasst.
• Ihr Team im Data Engineering code-orientiert mit Spark, Python und Scala arbeitet.
• Sie feingranulare Kontrolle über Rechenleistung, Netz und Speicher brauchen.
• Sie am oberen Ende der Größenordnung arbeiten, wo das Abschirmen von Arbeitslasten und das Abstimmen von Clustern für die Kosten zählen.

Wählen Sie Microsoft Fabric, wenn …

• Ihr Unternehmen bereits stark in Microsoft 365, Power BI und Azure investiert hat.
• BI im Self-Service und die Befähigung von Fachbereichen höher wiegen als Tiefe bei ML.
• Sie eine einzige Rechnung nach Kapazität und vorhersagbare Kosten wollen.
• Ihr Datenteam klein oder gemischt ist, also analysestark und kein vollständiges Data Engineering.
• Sie Time-to-Value höher schätzen als tiefe Anpassbarkeit.

Viele große Unternehmen fahren am Ende beides: Fabric für BI, Self-Service und auf Microsoft ausgerichtete Arbeitslasten, Databricks für technisch schwere Pipelines und ML. Was Sie auch wählen, die Governance über Daten und Metadaten, also Verantwortung, Lineage und Klassifizierung, muss über beiden Plattformen gelöst werden. Dort passt Dawiso hinein. Sein Databricks-Konnektor liest Objekte aus Unity Catalog und die Lineage auf Spaltenebene aus system.access.column_lineage, und sein Microsoft-Fabric-Konnektor erfasst Elemente aus Fabric wie Lakehouses, Warehouses, Semantikmodelle, Berichte, Notebooks und Pipelines, sodass beide Plattformen in einem Datenkatalog mit einem gemeinsamen Business Glossary liegen.

Quellen

• Microsoft Learn - What is Microsoft Fabric
• Microsoft Learn - Mirroring
• Microsoft Learn - Use Iceberg tables with OneLake
• Microsoft Learn - Architecture of Fabric Data Warehouse
• Microsoft Azure - Microsoft Fabric pricing
• Microsoft Learn - Understand Microsoft Fabric licenses and capacity
• Microsoft Learn - Overview of Copilot in Fabric
• Microsoft Learn - OneLake catalog overview
• Microsoft Learn - Connect to and manage Azure Databricks Unity Catalog in Microsoft Purview
• Databricks - Databricks SQL pricing
• Databricks - Lakeflow Jobs pricing
• Databricks - Manage your subscription and billing
• Microsoft Learn - End of life for Standard tier workspaces on Azure Databricks
• Databricks - End of life for Standard tier workspaces on Databricks on Google Cloud
• Databricks - What is Photon?
• Microsoft Learn - SQL warehouse types
• Databricks - Create a Unity Catalog metastore
• Databricks - Machine learning on Databricks
• Databricks - What is Agent Bricks?
• Databricks - Connect to external databases and catalogs (Lakehouse Federation)
• Dawiso Help - Databricks connector
• Dawiso Help - Microsoft Fabric connector