Power ETL mit Microsoft Fabric: Dataflows vs. Pipelines – die richtige Wahl für Ihre Datenprozesse
- Silja Ziegler
- Lesedauer: 3 Minuten
Welche Technologie bringt Ihr Datenprojekt wirklich weiter – Dataflows oder Pipelines in Microsoft Fabric? Beide Werkzeuge bieten leistungsstarke Funktionen für die Datenintegration und -verarbeitung, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, worin sich die beiden Ansätze unterscheiden, wo ihre jeweiligen Stärken liegen und wie Sie die passende Lösung für Ihre ETL- oder ELT-Prozesse auswählen – praxisnah, verständlich und mit klaren Empfehlungen.
Zwei Tools, ein Ziel – Daten zuverlässig transformieren
Microsoft Fabric bietet eine leistungsfähige Plattform, um Daten aus unterschiedlichsten Quellen effizient aufzubereiten, zusammenzuführen und für Analysen oder Reports nutzbar zu machen. Zu den zentralen Werkzeugen zählen dabei Dataflows und Pipelines. Beide verfolgen das gleiche Ziel: Daten zu bewegen und zu transformieren – setzen dabei jedoch auf unterschiedliche Konzepte.
In diesem Beitrag erfahren Sie:
- Was Dataflows und Pipelines leisten
- Worin sie sich technisch und funktional unterscheiden
- Für welche Szenarien sich welches Tool besonders eignet
- Wie Sie beide kombinieren können, um das Beste aus beiden Welten zu nutzen
Dataflows: Low-Code-Transformation mit Power Query
Dataflows bieten eine intuitive, visuelle Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in einem Zielsystem – meist einem Lakehouse oder Warehouse – abzulegen. Sie basieren auf Power Query, das viele Anwender bereits aus Power BI oder Excel kennen.
Typische Einsatzszenarien:
- Import von strukturierten Daten (Excel, CSV, SQL Server, Web-APIs)
- Transformation wie Spaltenberechnung, Pivotierung, Filterung oder Datenzusammenführung
- Zentrale Datenvorbereitung für Power BI-Berichte oder Data Warehouses
Beispiel:
Ein Controlling-Team verarbeitet monatlich mehrere Excel-Dateien mit Kostenstellen-Daten. Mithilfe eines Dataflows werden diese Dateien zusammengeführt, geprüft (z. B. auf Duplikate oder fehlende Werte), transformiert und anschließend als Tabelle im Lakehouse gespeichert. Die gesamte Aufbereitung erfolgt ohne eine einzige Codezeile – vollständig über Power Query.
Vorteile von Dataflows:
- Low-Code & Self-Service: Besonders geeignet für Fachbereiche und BI-Teams ohne tiefgehendes Programmierwissen
- Zentrale Datenlogik: Transformationsschritte sind wiederverwendbar und versionierbar
- Nahtlose Integration in Fabric: Ergebnisse stehen direkt für Power BI oder weitere Verarbeitungsschritte zur Verfügung
Grenzen:
- Keine echte Orchestrierung (z. B. kein Event-Handling oder Abhängigkeitsmanagement)
- Kein integriertes Fehler-Logging oder automatischer Retry-Mechanismus
- Transformationsmöglichkeiten sind auf Power-Query-Funktionen begrenzt
Pipelines: Orchestrierung für komplexe Datenworkflows – mit Schleifen, Bedingungen und Wiederholungen
Pipelines (basierend auf Azure Data Factory) bilden die zentrale Komponente für die Automatisierung, Steuerung und Überwachung komplexer Datenprozesse in Microsoft Fabric. Sie ermöglichen es, unterschiedlichste Verarbeitungsschritte zu verknüpfen und dynamische Abläufe mithilfe von Schleifen, Bedingungen und Triggern umzusetzen.
Typische Einsatzszenarien:
- Zeitgesteuerte Ladeprozesse (z. B. täglich, stündlich oder monatlich)
- Kopieren großer Datenmengen zwischen Systemen (z. B. Lakehouse und Warehouse)
- Integration von Notebooks (PySpark, SQL), SQL Scripts, Dataflows und benutzerdefiniertem Code
- Iterationen über Datensätze mit „For Each“-Schleifen (z. B. pro Kunde, Datei oder Partition)
- Fehlerbehandlung, Logging, Triggering und Wiederholversuche
Beispiel:
Ein Data-Engineering-Team orchestriert einen nächtlichen Ladeprozess mithilfe einer Pipeline:
- Abruf einer Liste aller aktiven Mandanten aus einer SQL-Tabelle
- Über eine „For Each“-Schleife wird für jeden Mandanten eine eigene Verarbeitung gestartet:
- Datenimport aus einem S3-Bucket
- Transformation per Notebook
- Validierung über ein SQL Script
- Speicherung der bereinigten Daten im Data Warehouse
- Abschließend wird eine E-Mail versendet – inklusive Erfolgs- oder Fehlermeldung je Mandant
Die „For Each“-Schleife ermöglicht eine dynamische Verzweigung, ohne für jeden Mandanten eine separate Pipeline definieren zu müssen. Das spart Zeit und erhöht die Wiederverwendbarkeit erheblich.
Vorteile von Pipelines:
- Hohe Flexibilität: Workflows mit Verzweigungen, Bedingungen, Iterationen und Abhängigkeiten
- For Each-Schleifen: Dynamische Verarbeitung auf Basis von Listen oder Tabelleninhalten
- Umfangreiche Integration: Verknüpfung von Dataflows, Notebooks, externen Datenquellen und APIs
- Monitoring & Logging: Transparente Statusmeldungen, detaillierte Fehleranalysen und Retry-Strategien
Grenzen
- Höhere Einstiegshürde im Vergleich zu Dataflows
- Teilweise technisch anspruchsvolle Konfiguration
- Eher für Entwickler oder erfahrene Power-User konzipiert
Dataflow vs. Pipeline – wann sollten Sie welches Tool einsetzen?
|
Zielgruppe |
Fachanwender, BI-Teams |
Data Engineers, Entwickler |
|
Komplexität |
Gering bis mittel |
Mittel bis hoch |
|
Benutzeroberfläche |
Visuell, Power Query |
Visuell + Code-Komponenten |
|
Transformation |
Power Query |
PySpark, SQL Scripts, Notebooks |
|
Orchestrierung |
Nicht vorgesehen |
Trigger, Schleifen, Bedingungen |
|
„For Each“-Support |
Nicht vorhanden |
Ja – dynamische Iterationen |
|
Typische Use Cases |
Ad-hoc-Datenaufbereitung, Power BI |
ETL-/ELT-Pipelines, Automatisierung |
💡 Tipp: Definieren Sie mit einem Dataflow eine standardisierte Transformation und binden Sie diesen anschließend in einer Pipeline per „For Each“-Schleife mehrfach ein. So erreichen Sie maximale Effizienz bei minimalem Wartungsaufwand.
Fazit: Synergie statt klarer Trennung – besonders bei dynamischen Szenarien
Dataflows und Pipelines in Microsoft Fabric sind keine Gegenspieler, sondern ergänzen sich optimal. Während Dataflows durch einfache Bedienung und schnelle Transformationen überzeugen, eröffnen Pipelines mit Schleifen, Bedingungen und Triggern eine neue Dimension der Automatisierung.
Gerade bei mandantenfähigen Datenarchitekturen, periodischer Verarbeitung oder einer Vielzahl von Quelldateien sind Pipelines mit „For Each“-Logik ein echter Game Changer. In Kombination mit wiederverwendbaren Dataflows entsteht eine robuste, skalierbare und zukunftssichere Architektur.
Jetzt durchstarten – ich begleite Sie auf Ihrer Data Journey
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