Microsoft Fabric und Databricks werden oft als Rivalen dargestellt, und sie konkurrieren tatsächlich um dasselbe Budget. Gebaut wurden sie aber von entgegengesetzten Enden aus. Fabric beginnt bei Power BI und Microsoft 365 und ergänzt Data Engineering drumherum. Databricks beginnt bei Apache Spark und Machine Learning und ergänzt Analytics obendrauf. Dieser Leitfaden vergleicht beide im November 2026 mit aktuellen Preisen und Funktionen, damit Sie entscheiden können, was zu Ihrem Team passt, oder ob Sie beide brauchen.
Zwei Vorstellungen von einer Datenplattform
Microsoft Fabric
Komplett-SaaS- Speicher
- OneLake, ein Lake pro Organisation
- Rechenleistung
- geteilte Kapazitätseinheiten (F2 bis F2048)
- Cloud
- nur Azure
- KI
- Copilot, Fabric-Datenagenten
- Power BI integriert, mit Direct Lake für schnelle Berichte auf Lake-Daten
- Vertraut für Excel-, Power-BI- und SQL-Server-Teams
- Weniger Machine-Learning-Funktionen, keine GPU-Spark-Pools
Ideal für Microsoft-orientierte Unternehmen, in denen Power BI das Hauptergebnis ist.
Databricks
Lakehouse-Plattform- Speicher
- Delta Lake und verwaltetes Iceberg in Ihrem Cloud-Speicher
- Rechenleistung
- pro Workload, abgerechnet in DBUs
- Cloud
- AWS, Azure und Google Cloud
- KI
- Agent Bricks, Genie, Model Serving
- Am stärksten bei Data Engineering, Machine Learning und KI-Agenten
- Offene Formate und Multi-Cloud
- Mehr Einrichtung und Governance; BI ist nicht das Kernprodukt
Ideal für Engineering-starke Teams, die ML und KI auf ihren Daten bauen.
Preise
Die Abrechnungsmodelle sind der größte praktische Unterschied.
- Fabric-Kapazität
- Ein gemeinsamer Pool an Kapazitätseinheiten für alle Workloads: 0,18 Dollar pro CU-Stunde nutzungsbasiert, mit Reservierung etwa 41 % günstiger. Eine F2 kostet etwa 263 Dollar im Monat, eine F64 etwa 8.410 Dollar nutzungsbasiert oder etwa 5.003 Dollar reserviert.
- Fabric und Power-BI-Lizenzen
- Berichtsautoren brauchen immer eine Power-BI-Lizenz. Unter F64 brauchen auch Betrachter eine; ab F64 können Betrachter mit kostenloser Lizenz Berichte lesen.
- Databricks-DBUs
- Jeder Workload, etwa Jobs, SQL-Warehouses, All-Purpose-Cluster oder Model Serving, hat einen eigenen DBU-Satz. Bei klassischer Rechenleistung zahlen Sie die virtuellen Maschinen zusätzlich an Ihren Cloud-Anbieter; serverlose Optionen schließen sie ein.
- Speicher
- Fabric berechnet OneLake-Speicher; Databricks-Daten liegen in Ihrem eigenen Cloud-Speicher und werden von Ihrem Anbieter abgerechnet.
Power BI und Analytics
Wenn Ihre Organisation in Power BI lebt, ist Fabric schwer zu schlagen. Direct Lake lässt Power BI Tabellen direkt aus OneLake lesen, ohne sie zu importieren, und Copilot arbeitet über Berichte, Notebooks und das Warehouse hinweg. Databricks hat eigene Dashboards und Genie, Analysen in natürlicher Sprache für Fachanwender, doch die meisten Databricks-Kunden setzen trotzdem Power BI oder ein anderes BI-Tool darauf.
Machine Learning und KI-Agenten
| Microsoft Fabric | Databricks | |
|---|---|---|
| Modelltraining | Spark-Notebooks mit ML-Bibliotheken; keine GPU-Spark-Pools | GPU-Rechenleistung, MLflow, verwalteter Feature Store |
| Modelle bereitstellen | Begrenzt; meist über Azure-AI-Dienste | Model Serving und Unity Gateway für viele Modellanbieter |
| Agenten | Fabric-Datenagenten und Copilot für Fachanwender | Agent Bricks und Genie Code; ChatGPT, Claude und Cursor können sich mit Databricks-MCP-Servern verbinden |
| Geschäftskontext | Semantische Modelle in Power BI | Metric Views, jetzt mit Beziehungen untereinander (Beta) |
Offene Formate und Lock-in
Beide speichern Daten in offenen Delta-Parquet-Dateien, das hilft. Databricks bietet verwaltete Apache-Iceberg-Tabellen mit Lesen und Schreiben und läuft auf drei Clouds. Fabric liest Iceberg über Verknüpfungen, seine Iceberg-REST-APIs sind noch in der Vorschau, und es läuft nur auf Azure. Wenn Ihnen Wahlfreiheit wichtig ist, liegt Databricks vorn.
Das Muster „beides“
Viele Unternehmen lassen inzwischen Engineers in Databricks und Fachanwender in Fabric und Power BI arbeiten, verbunden durch Spiegelung statt Kopien. Das kostet zwei Plattformen, aber jedes Team bekommt das Werkzeug, in dem es am besten ist.
So entscheiden Sie
- 1
Beginnen Sie beim Hauptergebnis
Endet die meiste Arbeit in Power-BI-Berichten, starten Sie mit Fabric. Endet sie in Pipelines, Modellen und KI-Apps, starten Sie mit Databricks.
- 2
Prüfen Sie Ihre Cloud
Fabric braucht Azure. Auf AWS oder Google Cloud vermeidet Databricks das Verschieben von Daten.
- 3
Zählen Sie Ihre Nutzer
Ab F64 dürfen kostenlose Nutzer Power-BI-Berichte ansehen, das verändert die Rechnung bei großem Publikum.
- 4
Modellieren Sie die Rechnung
Schätzen Sie einen Monat realer Workloads auf beiden. Kapazität oder Nutzung kann das Ergebnis in beide Richtungen kippen.
- 5
Erwägen Sie beide
Wenn Sie schon Azure Databricks haben, ist die Spiegelung nach Fabric für Power BI oft die einfachste Lösung.
Testen Sie Ihr Wissen
1/3Wie rechnet Microsoft Fabric Rechenleistung ab?
Fabric-Kapazität kostet 0,18 Dollar pro CU-Stunde nutzungsbasiert, geteilt über alle Workloads.
2/3Ab welcher Fabric-Größe können Betrachter mit kostenloser Lizenz Power-BI-Berichte lesen?
Unter F64 braucht jeder Betrachter ebenfalls eine kostenpflichtige Power-BI-Lizenz.
3/3Was verbindet Azure Databricks und Fabric, ohne Daten zu kopieren?
Die Spiegelung ist allgemein verfügbar und lässt Power BI Direct Lake auf Databricks-Tabellen nutzen.
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Weitere Vergleiche: Power BI oder Tableau, BigQuery oder Snowflake und Snowflake oder Databricks für KI-Agenten. Aktuelles: FabCon Europe 2026 und das Databricks-Update Oktober 2026.
Quellen: Brickster' belegter Vergleich von Databricks und Microsoft Fabric (Preise vom Juli 2026, Funktionen geprüft im September 2026); Lizenzdokumentation zu Microsoft Fabric und Power BI; Databricks-Release-Notes (Oktober und November 2026). Nutzungsbasierte US-Listenpreise, die sich ändern können; prüfen Sie beide Anbieter vor einer Entscheidung.
Alessandro Ecclesie AgazziGeschrieben von Alessandro Ecclesie Agazzi, Analytics Engineer in London. Aktualisiert am 3 November 2026. Über mich