Der World of Data
Erlebe DAS Datenevent des Jahres!

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12.11.2026

Online-Workshop | 12. November 2026 | 9:00 Uhr
Dieser Workshop bietet eine strukturierte End-to-End-Einführung in die Möglichkeiten von Microsoft Fabric für Data Engineering und moderne Lakehouse-Szenarien. Anhand eines praxisnahen Szenarios erfährst Du, wie sich Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren, innerhalb einer Medallion-Architektur organisieren und mit verschiedenen Fabric-Komponenten verarbeiten lassen. Im Fokus stehen die Datenintegration mit Fabric Data Factory und Mirroring sowie die Datentransformation mit Data Flow Gen2 und Spark Notebooks. Darüber hinaus wird gezeigt, wie aufbereitete Daten mithilfe von Data Agents für fachliche Fragestellungen zugänglich gemacht werden können.
Der Workshop richtet sich an Data Professionals, Data Engineers, Data Architects und IT-Entscheider, die einen praxisorientierten ersten Überblick darüber gewinnen möchten, wie Microsoft Fabric als zentrale Plattform für die Integration und Verarbeitung von Daten aus heterogenen Umgebungen eingesetzt werden kann. Die Inhalte werden durch Live-Demonstrationen, konzeptionelle Erläuterungen und ausgewählte praktische Übungen vermittelt. Du erhältst Einblicke in verschiedene Ansätze zur Datenintegration und -transformation sowie in die Möglichkeiten, Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg bereitzustellen.
Anleitungen, Beispielskripte und Live-Support stehen während des gesamten Workshops zur Verfügung. Die gezeigten Szenarien können in einer vorbereiteten Fabric-Umgebung nachvollzogen werden.
Kernmerkmale:
Voraussetzungen:
Eigene Fabric-Kapazität im Kundentenant; Grundkenntnisse im Data Engineering
Adresse
online
Datum
–
12.11.2026
Zielgruppe
Dateningenieure, Datenarchitekten, Plattformverantwortliche
Kosten
kostenfrei
Veranstaltungssprache
Englisch

Introduction to b.telligent
(15 min)
Microsoft Fabric at a Glance: Architecture, Key Components, and Use Cases
(25 min)
Introduction to the MyFabric Workshop: Initial Scenario, Target Architecture, and Data Sources
(15 min)
Implementation of a Lakehouse Scenario Using Mirroring and Traditional Pipelines
(70 min)
Demonstration of Data Transformation with Data Flow Gen2 and Spark Notebooks
(35 min)
Creating and Using a Data Agent
(15 min)
Conclusion
(5 min)




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