Eine souveräne Microsoft-Fabric-Alternative
Ihre Semantik ist Strategie — besitzen Sie sie. Eine organisationsweite Geschäftsontologie auf offenen Formaten, betrieben, wo Sie es entscheiden, keinem einzelnen Hyperscaler verpflichtet.
Ihre eigene organisationsweite Ontologie
Eine organisationsweite fachliche Ontologie, die Sie selbst besitzen und betreiben — keine semantische Schicht, die in der Microsoft-Cloud gehostet wird.
Nicht an Azure-SaaS gebunden
Läuft innerhalb Ihres Perimeters auf offenen Formaten, europäisch-nativ — kein Azure-only-SaaS auf OneLake und im Microsoft-Ökosystem.
Verankerte KI eingebaut
Dieselbe Ontologie verankert KI-Agenten für genaue, erklärbare Antworten — über Dashboards und Copilot auf BI-Modellen hinaus.
Fabric bietet inzwischen ebenfalls ein fachliches Modell Ihrer Daten — allerdings als Dienst innerhalb der Microsoft-Cloud. Diese Seite beantwortet, was das bedeutet, wenn Ihre Pflichten oder Ihr Aufsichtsgremium verlangen, dass Semantik und Daten dort liegen, wo Sie selbst betreiben.
Lesenswert, wenn Sie Fabric gegen die Anforderung abwägen, Daten und ihre Bedeutung außerhalb eines einzelnen Hyperscalers zu halten.
Scrydon ist eine souveräne Alternative zu Microsoft Fabric: eine erstklassige, organisationsweite fachliche Ontologie, die Sie innerhalb Ihres eigenen Perimeters betreiben. Fabric bietet inzwischen eine eigene Ontologie (Fabric IQ), diese wird jedoch als Azure-only-SaaS auf OneLake geliefert; Scrydon läuft auf offenen Tabellenformaten innerhalb Ihres eigenen Perimeters, europäisch-nativ, von air-gapped on-premises bis Cloud — sodass Ihre Semantik, Ihre Daten und Ihr Deployment nicht an die Microsoft-Cloud gebunden sind.
Microsoft Fabric vereint Analytik gut für Microsoft-zentrierte Teams, und ob Sie nun Power-BI-Semantikmodelle oder die neuere Fabric-IQ-Ontologie nutzen, die gesamte Suite läuft als Azure-only-SaaS auf OneLake. Das bindet Ihre Daten, Ihre Modellierung und Ihre Residenz an einen einzelnen Hyperscaler. Scrydon geht einen anderen Weg: eine erstklassige fachliche Ontologie, die Sie innerhalb Ihres eigenen Perimeters betreiben, auf offenen Formaten, europäisch-nativ — sodass Ihre Semantik und Souveränität nicht von Azure abhängen.
Microsoft-Fabric-Alternative in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Microsoft-Fabric-Alternative ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Microsoft-Fabric-Alternative im Detail
Analytik
Daten, die in Warehouses und Dashboards liegen, die niemand liest, sind Daten, die niemand nutzen kann. Die Analytik-Schicht ändert das — sie gibt den richtigen Menschen die richtigen Informationen, ohne dass sie danach fragen müssen. Jede Kennzahl ist in der Cognitive Enterprise-Ontologie verankert, sodass eine Umsatzzahl nie isoliert eintrifft. Daten im Kontext — nicht nur in Dashboards.
Entscheidungsträger erhalten einen Live-Blick auf das Unternehmen — Finanzleistung, operative Gesundheit, Beschaffungsstatus — ohne darauf zu warten, dass ein Datenteam einen Bericht erstellt.
- Interaktive Notebooks: Python- und SQL-Umgebungen mit vollem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten — ganz ohne Datenbewegung.
- Visuelle Dashboards: Vorgefertigtes, stets aktuelles Reporting, das sich automatisch mit dem Geschäft aktualisiert — kein manuelles Refresh, keine veralteten Zahlen.
- Agent-native Analytik: KI-Agenten können Erkenntnisse autonom abfragen, zusammenfassen und danach handeln — und schließen so den Kreis zwischen Analyse und Aktion.
Cognitive Enterprise
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Die meisten Organisationen haben Daten, die sie nicht nutzen können — nicht weil sie nicht existieren, sondern weil nichts sie verbindet. Die Cognitive Enterprise-Schicht ist die prägende Intelligenz des AI OS: ein lebendiges, abfragbares semantisches Modell der Entitäten, Prozesse und Regeln Ihrer Organisation. Sie ist die Single Source of Truth, die es jedem Agenten, jedem Analysten und jedem Workflow ermöglicht, mit einem konsistenten Verständnis über Ihr Geschäft zu schlussfolgern.
Ohne sie schlussfolgern KI-Agenten auf Rauschen. Mit ihr schlussfolgern sie auf dem Geschäft.
- Entitätsgraph: Modellieren Sie Kunden, Konten, Aufträge, Produkte und jedes beliebige Domänenkonzept — und verbinden Sie sie mit typisierten, traversierbaren Beziehungen.
- Prozessintegration: Verknüpfen Sie reale Workflows mit Ontologie-Entitäten, damit Agenten verstehen, wie Daten durch Ihr Geschäft fließen.
- Kontinuierliche Anreicherung: Agenten reichern Ontologie-Knoten automatisch mit frischen Daten aus dem Lakehouse an und halten das Modell ohne manuellen Aufwand aktuell.
Das Lakehouse ist das hochperformante Datenfundament, das die Cognitive Enterprise trägt. Es basiert auf StarRocks — einer blitzschnellen, vektorisierten MPP-Query-Engine, die Analytik im Sekundenbruchteil, Echtzeit-Updates und hohe Parallelität liefert — und fragt offene Apache Iceberg-Tabellen direkt ab. So vereint es die Flexibilität eines Data Lake mit der Geschwindigkeit eines Warehouse unter einem einzigen, souveränen Dach.
- Offene Iceberg-Tabellen: Fragen Sie Apache Iceberg und andere offene Tabellenformate direkt ab — Ihre Daten bleiben Ihre, ohne proprietäres Lock-in und ohne Datenbewegung.
- Blitzschnelles OLAP: Die vektorisierte Engine, der kostenbasierte Optimierer und die materialisierten Views von StarRocks ermöglichen Echtzeit-SQL — von Dashboards bis zum Schlussfolgern der Agenten — ohne Datenduplizierung.
- Integrierte Vector Search: Speichern und durchsuchen Sie Embeddings neben herkömmlichen Daten, wodurch das Lakehouse sofort bereit für KI-Workloads ist.
Gemeinsame fachliche Bedeutung, keine verstreuten Semantikmodelle
Fabrics Semantik lebte lange in Power-BI-Modellen pro Datensatz, und seine neuere Fabric-IQ-Ontologie läuft innerhalb der Microsoft-Cloud auf OneLake. Scrydon modelliert die Organisation einmal in einer nativen Ontologie — Entitäten, Beziehungen und Definitionen, geteilt von jedem Dashboard, jedem Bericht und jedem KI-Agenten — und hält sie auf offenen Formaten innerhalb Ihres eigenen Perimeters statt in einer Azure-only-SaaS-Landschaft.
Organisationsweite Ontologie — Modellieren Sie Bedeutung einmal über die gesamte Organisation hinweg und betreiben Sie diese Ontologie innerhalb Ihres eigenen Perimeters.
Offene, souveräne Speicherung — Offene Tabellenformate innerhalb Ihres eigenen Perimeters, mit Ihren Schlüsseln — sodass Sie nicht an eine Azure-Kapazität, einen Tenant und eine Entra-Landschaft gebunden sind.
Konsistente Metriken — Jede Metrik einmal definiert, sodass Berichte und Agenten zusammenpassen, ohne widersprüchliche Power-BI-Modelle.
Verankerte KI — Agenten schlussfolgern über die Ontologie für erklärbare Antworten, innerhalb Ihres eigenen Perimeters statt in einer vom Anbieter gehosteten Cloud.
Souveränität und gemeinsame Bedeutung, kein Azure-Lock-in
Fabric ist eine starke Wahl, wenn Sie voll auf Azure und Power BI setzen — aber genau das ist die Einschränkung: Es ist Azure-only-SaaS, gehostet auf OneLake, mit Ihrer Semantik und Ontologie innerhalb der Microsoft-Cloud. Eine souveräne Alternative gibt Ihnen eine organisationsweite Ontologie auf offenen Formaten innerhalb Ihres eigenen Perimeters, europäisch-nativ, mit Ihren Schlüsseln — sodass Ihre Daten, Ihre Modellierung und Ihre Residenz nicht länger an einen einzelnen Hyperscaler gebunden sind und dasselbe Fundament Ihre KI verankert.
Scrydon vs. Microsoft Fabric
Beide vereinen Analytik und beide bieten eine Ontologie. Der Unterschied liegt darin, wo sie läuft: Die Ontologie und Daten von Scrydon liegen innerhalb Ihres eigenen Perimeters auf offenen Formaten, während Fabric die Ihren in Azure-only-SaaS auf OneLake hostet.
| Funktion | Scrydon | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Primärer Fokus | Ontologiebasierte Datenvereinheitlichung und vertrauenswürdige Erkenntnisse | Vereinheitlichte SaaS-Analytik und BI |
| Semantik- / Ontologieschicht | Native, erstklassige organisationsweite fachliche Ontologie | Power-BI-Semantikmodelle, plus die Fabric-IQ-Ontologie (Vorschau) — gehostet in der Microsoft-Cloud |
| Analytik & Erkenntnisse | Analytik verankert in der Ontologie; überall konsistente Metriken | Tiefgehende BI über Power BI |
| Deployment & Souveränität | Souverän — Air-Gap bis Cloud, europäisch-nativ, Ihre Schlüssel | Nur Azure-Cloud-SaaS |
| Offenheit & Lock-in | Offene Formate, Ihr Perimeter, Ihre Schlüssel | Offene Formate in OneLake, aber gebunden an eine Azure-Kapazitäts-SKU, einen Tenant und Entra |
| Beste Eignung | Organisationen, die eine souveräne semantische Schicht für Erkenntnisse und KI benötigen | Microsoft-zentrierte BI-Teams |
Der Vergleich ist Scrydons Zusammenfassung zur Orientierung. Microsoft, Microsoft Fabric, Power BI und Azure sind Marken der Microsoft Corporation; Funktionsumfänge entwickeln sich weiter — überprüfen Sie aktuelle Details beim Anbieter.
Häufig gestellte Fragen
Was ist die beste Alternative zu Microsoft Fabric?+
Wie unterscheidet sich Scrydon von Microsoft Fabric?+
Ist ein Power-BI-Semantikmodell nicht dasselbe wie eine Ontologie?+
Ist Scrydon souveräner als Microsoft Fabric?+
Funktioniert Scrydon mit KI und Copilot-artigen Assistenten?+
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