Azure Machine Learning vs. Microsoft Fabric Data Science

Aufzeichnung vom 02.07.2025

Warum sich der Vergleich von Microsoft Fabric Data Science und Azure Machine Learning lohnt – für Führungskräfte & Data Scientists

In einer Zeit, in der datengetriebene Entscheidungen und KI-Einsatz über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden, stehen Unternehmen vor der Herausforderung: Welche ML-Plattform passt wirklich zu unserem Bedarf – Microsoft Fabric Data Science oder Azure Machine Learning? Die Wahl beeinflusst nicht nur den Projekterfolg, sondern auch Total Cost of Ownership (TCO), Time-to-Market und die langfristige Skalierbarkeit von MLOps-Prozessen.

Für Führungskräfte ist ein strukturierter Vergleich entscheidend, um:

• Investitionssicherheit zu gewährleisten – durch Auswahl der Plattform, die nahtlos mit der bestehenden Datenstrategie (z. B. Power BI, OneLake, Azure) harmoniert.
• TCO zu optimieren – durch intelligentes Ressourcen-Sharing (Fabric) oder Pay-per-Use-Modelle (Azure ML).
• GenAI-Potenziale zu nutzen, ohne unnötige Cloudkosten: Fabric ermöglicht schnelle Anbindung vortrainierter Foundation Models, Azure ML bietet volle Kontrolle für eigene GenAI-Finetuning-Projekte.

Für Data Scientists geht es um Produktivität:

• Sind alle notwendigen Funktionen in beiden Technologien enthalten?
• Welche Vorteile bietet die Arbeit in der jeweiligen Technologie?

Die richtige Plattformwahl ermöglicht:

✔ Schnellere Entwicklung produktionsreifer Modelle
✔ Geringeren Abstimmungsaufwand zwischen Data Engineering, BI und ML
✔ Zukunftssicheren KI-Einsatz – von klassischem ML bis GenAI

Ausblick – Erfahre außerdem: Wann macht es Sinn die stärken der beiden Plattformen zu kombinieren und auf ein Zusammenspiel zu setzen?

#MachineLearning #DataScience #MicrosoftFabric #AzureML #PowerBI