Positie van Microsoft Fabric in een BI-stack

Wat is de positie van Microsoft Fabric en hoe verhoudt dit zich bijvoorbeeld tot alternatieven als Databricks en Snowflake? Hoe passen deze producten binnen een BI-strategie gebaseerd op AI?

Power BI is niet langer “het platform”, maar steeds vaker alleen nog de visualisatielaag. De echte architectuur verschuift naar:

• lakehouses
• semantic layers
• dbt
• AI-agents
• governed metrics

En daarin spelen Microsoft Fabric en Databricks een enorme rol.

Kort samengevat

1. Wat is Microsoft Fabric?

Fabric is Microsoft’s poging om:

Power BI + Data Factory + Synapse + Lakehouse + AI + Data engineering

te combineren in één platform.

Traditioneel Microsoft landschap

Vroeger had je:

SSIS
SQL Server
Azure Data Factory
Synapse
Power BI
Data Lake

allemaal los. Fabric probeert dit samen te brengen.

Fabric architectuur

OneLake
↓
Lakehouse
↓
Warehouse
↓
Semantic model
↓
Power BI
↓
Copilot/AI

Belangrijk concept: OneLake

OneLake is Microsoft’s centrale opslaglaag.

Vergelijkbaar met:

• OneDrive voor data
• Data Lake als centrale waarheid

Alle Fabric onderdelen gebruiken dezelfde data.

Wat zit in Fabric?

1. Lakehouse

Combinatie van:

• data lake
• warehouse

Je kunt:

• bestanden opslaan
• SQL draaien
• Spark gebruiken

2. Warehouse

Meer klassieke SQL warehouse ervaring.

Vergelijkbaar met:

• Snowflake
• Synapse SQL
• BigQuery

3. Power BI

Nu volledig geïntegreerd. Power BI datasets worden:

• semantic models
• onderdeel van Fabric

4. Data Engineering

Spark notebooks:

• Python
• PySpark
• machine learning

5. Real-time analytics

Streaming/event verwerking.

Waarom Fabric belangrijk is

Microsoft verschuift van:

Power BI-centric

naar:

Data platform-centric

Power BI wordt meer:

• consumptielaag
• visualisatielaag

Groot voordeel van Fabric

Sterk geïntegreerd ecosysteem

Voor Microsoft-organisaties is Fabric aantrekkelijk omdat:

• Entra ID
• Office
• Teams
• Azure
• Purview
• Power BI

direct samenwerken.

Zwakte van Fabric

Fabric blijft relatief:

• gesloten
• Microsoft-centric
• GUI-heavy

En AI-agents werken vaak beter met:

• open metadata
• Git-native workflows
• code-first stacks

Daarom zie je vaak:

Fabric + dbt

of zelfs:

Databricks + Power BI

2. Wat is Databricks?

Databricks is fundamenteel anders.

Het is ontstaan uit Apache Spark.

Databricks is eigenlijk:

Data engineering+Machine learning+AI platform+Lakehouse architecture

Kernfilosofie

Databricks zegt:

Alles draait op een open data lake.

Dus:

Files + Parquet + Delta Lake + Spark

als fundament.

Databricks architectuur

Raw files
↓
Delta Lake
↓
Spark processing
↓
dbt / notebooks
↓
Semantic layer
↓
BI / AI

Belangrijk: Delta Lake

Databricks introduceerde:

Delta Lake

Een modern dataformaat met:

• ACID transacties
• versiebeheer
• time travel
• schaalbaarheid

Dit is nu bijna standaard in moderne data-platforms.

Waarom Databricks zo populair is

1. AI-native

Databricks is extreem sterk in:

• machine learning
• LLM pipelines
• vector search
• AI agents
• RAG systemen

2. Engineering-first

Alles is:

• code-based
• API-driven
• Git-native

AI-tools zoals Codex werken daar uitstekend mee.

3. Schaalbaarheid

Databricks draait enorme workloads:

• petabytes
• streaming
• AI training
• real-time analytics

Verschil in filosofie

Waar dbt in past

dbt werkt uitstekend met:

• Fabric
• Databricks
• Snowflake

Maar de “moderne stack” zie je vaak hier:

Databricks↓dbt↓Semantic layer↓Hex/Omni/Power BI↓AI agents

Waarom dit belangrijk wordt voor AI

AI werkt beter met:

SQLYAMLMetadataGitOpen formats

dan met:

PBIXGUI-only logicHidden transformations

Dat is waarom:

• dbt
• Databricks
• semantic layers

nu zo hard groeien.

Mijn interpretatie van waar de markt heen gaat

Oude wereld

ETL
↓
Data warehouse
↓
Power BI

Nieuwe wereld

Lakehouse
↓
dbt semantic layer
↓
AI agents
↓
Dashboards/apps

Waar Fabric goed in is

Gebruik Fabric als:

• je sterk Microsoft georiënteerd bent
• self-service belangrijk is
• governance centraal staat
• businessgebruikers dominant zijn
• je snel wilt leveren

Waar Databricks beter in is

Gebruik Databricks als:

• AI strategisch belangrijk is
• engineering volwassen is
• schaal belangrijk is
• je open architectuur wilt
• je veel data science hebt
• je multi-cloud wilt

Wat ik vaak adviseer

Voor enterprise BI teams

Zeer sterke combinatie:

Databricks+dbt+Power BI

Waarom?

• Databricks → processing
• dbt → semantic governance
• Power BI → consumptie

Dat is momenteel een van de krachtigste enterprise analytics stacks.