Databricks gegen Microsoft Fabric: der vollständige Plattformvergleich

Im Jahr 2026 läuft die Wahl einer Datenplattform für das Unternehmen zunehmend auf zwei Finalisten hinaus: 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 Mosaic AI für das Training, die Feinabstimmung und das Ausliefern von Basismodellen.

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 Arbeitslasten, die vorher als getrennte Azure-Dienste bestanden, also Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Power BI, Azure Stream Analytics und Azure Data Explorer, zu einer einzigen mandantenweiten Umgebung für Analyse, gebaut auf einem gemeinsamen Lake namens OneLake.

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 minimaler 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.

Die Funktion „Shortcut“ von OneLake erlaubt Fabric, Daten in S3, ADLS Gen2, Dataverse oder anderswo zu referenzieren, ohne sie zu kopieren. 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 unmittelbare Iceberg-Verträglichkeit auf OneLake.

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++) beschleunigt SQL-Abfragen, serverlose SQL-Warehouses 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 (Polaris für SQL, Spark für Engineering, Eventhouse und Kusto für Datenströme) 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 Einheit Verarbeitungsfähigkeit pro Stunde, der Preis je DBU schwankt nach Cloud, Region, Instanztyp und Art der Arbeitslast (Jobs, All-Purpose, SQL, Serverless). Die Sätze reichen typischerweise von 0,07 bis 0,55 US-Dollar je DBU-Stunde, dazu kommt eine Gebühr für die darunterliegende virtuelle Maschine der Cloud. Die Gesamtkosten ergeben sich aus verbrauchten DBU mal DBU-Satz plus Cloud-Infrastruktur.

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 oder als Reservierung über ein Jahr. Reservierte Kapazität bringt rund 41 % Ersparnis gegenüber dem Abruf. Die Größen reichen von F2 (wenige CU, geeignet für kleine Teams) bis F2048 und darüber. Innerhalb einer Kapazität laufen alle Fabric-Arbeitslasten ohne zusätzliche Kosten, doch überschreitet die Nutzung die Kapazität, werden Jobs gebremst oder in eine Warteschlange gestellt.

Dieses Modell ist vorhersagbar, aber grob. Sie zahlen die Kapazität auch dann, wenn Sie sie nicht nutzen.

KI und maschinelles Lernen

Hier gehen die beiden Plattformen am deutlichsten auseinander.

Mosaic AI von Databricks deckt den vollen Lebenszyklus von ML und generativer KI ab: Training und Feinabstimmung von Basismodellen, Vektorsuche, Entwicklung von Anwendungen mit RAG, Ausliefern von Modellen mit geringer Latenz und über MLflow verfolgte Experimente. Die Plattform unterstützt sowohl eigene Modelle von Databricks (DBRX) als auch Modelle Dritter über Foundation Model APIs. Für Unternehmen, die ernsthafte Infrastruktur für ML oder KI bauen, ist Databricks die leistungsfähigere Plattform.

Microsoft Fabric bettet KI-Unterstützung im ganzen Produkt ein (Copilot für Power BI, Copilot in Notebooks, KI Skills und die Anbindung an Azure AI Foundry für fortgeschrittene Fälle). Die Arbeitslasten für Data Science in Fabric nutzen im Hintergrund ML und MLflow, doch der Entwurfsschwerpunkt liegt darauf, Analysen und Fachleuten ohne Entwicklungshintergrund zu helfen, und nicht darauf, produktive ML-Systeme im großen Maßstab zu bauen. Für tiefe eigene Arbeit an ML oder LLM gehen Kunden von Microsoft typischerweise weiterhin zu Azure ML oder Azure AI Foundry, als Ergänzung zu Fabric und nicht zu Fabric allein.

Governance und Sicherheit

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

Der Databricks Unity Catalog bietet eine einheitliche Ebene der Governance über Arbeitsbereiche und Clouds hinweg, mit Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene, eingebauter Lineage, Prüfprotokollen und Anbindungen an Microsoft Purview, Collibra und andere Katalogsysteme. Unity Catalog ist der zentrale Grund, warum Databricks in regulierten Branchen mithalten kann.

Die Governance von Microsoft Fabric teilt sich zwischen eigenen Berechtigungen in OneLake (Steuerung auf Ebene von Arbeitsbereich, Element und Lake) und Microsoft Purview für Katalog, Lineage und Schutz vor Datenverlust im Unternehmen. Die Anbindung ist enger, als Kataloge Dritter es bei einer der beiden Plattformen erreichen, denn Purview liest Metadaten unmittelbar aus OneLake, doch Purview selbst ist ein eigenes, lizenzpflichtiges Produkt.

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 über Partner Connect und Lakehouse Federation hunderte Quellsysteme an, dazu Konnektoren erster Güte zu BI-Werkzeugen, zu dbt, zu Airflow und zum Open-Source-Ökosystem für ML. Sein Ökosystem ist breit und plattformunabhängig.

Fabric bindet sich tief an Microsoft 365, Power BI, Azure, Dynamics 365 und Office an. Innerhalb der Microsoft-Welt ist diese Anbindung unerreicht, mit einmaliger Anmeldung, einheitlicher Abrechnung, Auffindbarkeit über Office und Teilen über Teams, und außerhalb schwächer.

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, Feinabstimmung oder produktives Ausliefern 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.