Microsoft Fabric vs Azure Synapse – które narzędzie wybrać?

Wprowadzenie do Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics to zintegrowane środowisko analityczne stworzone przez Microsoft, które łączy możliwości hurtowni danych z funkcjonalnościami analityki Big Data. Jego głównym celem jest umożliwienie organizacjom kompleksowego przetwarzania i analizy danych w jednym miejscu – bez potrzeby przenoszenia danych między różnymi narzędziami czy usługami.

Synapse oferuje spójne środowisko do pracy z danymi strukturalnymi, półstrukturalnymi i niestrukturalnymi, wspierając zarówno zapytania SQL, jak i analizę za pomocą Apache Spark. Użytkownicy mogą łączyć dane z różnych źródeł – takich jak Azure Data Lake, Dynamics 365 czy Power BI – i przekształcać je w wartościowe informacje biznesowe.

Jednym z kluczowych atutów Azure Synapse jest jego elastyczność: pozwala na wykorzystanie zarówno dedykowanych pul mocy obliczeniowej (dedicated SQL pools), jak i modelu pay-as-you-go (serverless SQL), co czyni go odpowiednim dla różnych scenariuszy – od szybkich zapytań ad-hoc po zaawansowane przetwarzanie danych operacyjnych i raportowych.

W praktyce Azure Synapse znajduje zastosowanie w projektach związanych z tworzeniem centralnych hurtowni danych, raportowaniem biznesowym, analizą predykcyjną czy przygotowaniem danych do systemów uczenia maszynowego. Dzięki temu stanowi atrakcyjne rozwiązanie dla organizacji, które chcą zintegrować różnorodne źródła danych i uzyskać spójne, skalowalne środowisko analityczne w chmurze.

Nowości i możliwości Microsoft Fabric

Microsoft Fabric to nowa, kompleksowa platforma analityczna zaprezentowana przez Microsoft jako odpowiedź na rosnące potrzeby w zakresie integracji danych, analizy biznesowej i uczenia maszynowego w ramach jednego środowiska. W przeciwieństwie do Azure Synapse Analytics, który skupia się głównie na hurtowniach danych i analityce big data, Microsoft Fabric stanowi jednolite środowisko typu Data as a Product, które porządkuje i upraszcza pracę z danymi w całym cyklu życia.

Kluczową cechą Microsoft Fabric jest jego modułowa budowa, która integruje różne komponenty znane wcześniej z oddzielnych usług Azure, takie jak Power BI, Data Factory, Synapse oraz nowe elementy, jak OneLake – centralne jezioro danych wspólne dla całej organizacji.

Nowości w Microsoft Fabric obejmują m.in.:

• OneLake: centralne i otwarte repozytorium danych, które działa jako jednolita warstwa przechowywania danych dla wszystkich komponentów platformy, eliminując potrzebę ręcznego duplikowania danych.
• Notebooks i Data Science: pełna obsługa notebooków Jupyter, ułatwiająca pracę zespołów analitycznych i data science w ramach jednego środowiska.
• Lakehouse: możliwość tworzenia hybrydowych modeli danych łączących cechy hurtowni danych i data lake'ów – przy zachowaniu wysokiej wydajności.
• Deep integration z Power BI: natywna współpraca z Power BI pozwala na natychmiastowe udostępnianie wizualizacji i raportów bez konieczności przełączania się między narzędziami.
• Copilot: rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które wspomaga użytkowników w generowaniu kodu, zapytań i raportów za pomocą języka naturalnego.

Dzięki podejściu typu Software-as-a-Service, Fabric zapewnia łatwe wdrożenie, automatyzację zarządzania infrastrukturą oraz jednolite doświadczenie użytkownika. Umożliwia to organizacjom szybsze reagowanie na zmiany i skrócenie czasu potrzebnego na dostarczenie wartości biznesowej z danych.

Porównanie architektury i integracji

Zarówno Microsoft Fabric, jak i Azure Synapse Analytics są zaawansowanymi platformami analitycznymi, jednak różnią się podejściem architektonicznym oraz zakresem integracji z innymi usługami Microsoft i komponentami chmurowymi.

Architektura

Azure Synapse Analytics opiera się na zintegrowanym środowisku, które łączy silnik SQL (dedykowany i serwerless), Spark oraz komponenty analizy danych, takie jak Data Explorer. Umożliwia użytkownikom korzystanie z różnych typów przetwarzania danych w ramach jednej platformy. Architektura Synapse kładzie nacisk na elastyczne łączenie źródeł danych oraz wykonywanie złożonych zapytań analitycznych.

Microsoft Fabric natomiast bazuje na koncepcji OneLake – pojedynczego, zintegrowanego jeziora danych, które konsoliduje dane z różnych źródeł w ramach jednego modelu storage. Fabric łączy funkcjonalności Power BI, Data Factory, Synapse i innych narzędzi w jednym, unifikowanym środowisku zorientowanym na doświadczenie użytkownika biznesowego i citizen data scientistów.

Integracja

Azure Synapse oferuje natywną integrację z usługami Azure jak Azure Data Lake, Azure Data Factory czy Azure Machine Learning, ale wymaga często ręcznej konfiguracji i pracy w ramach różnych interfejsów. Przykładowo integracja z Power BI wymaga osobnej konfiguracji i połączeń.

Microsoft Fabric z kolei został zaprojektowany od podstaw jako rozwiązanie skonsolidowane – Power BI, Pipelines (Data Factory), Notebooks (Synapse), i inne komponenty są dostępne bezpośrednio w jednym środowisku. Dzięki temu integracja danych, wizualizacji i analityki przebiega w sposób bardziej płynny.

// Przykład pobrania danych w Microsoft Fabric (Notatnik Spark)
val df = spark.read.format("delta").load("/lakehouse/default/Customers")
df.show()

Podsumowując, główną różnicą jest to, że Synapse skupia się na elastyczności i skalowalności rozwiązań technicznych, natomiast Fabric oferuje bardziej zintegrowane, ustandaryzowane doświadczenie użytkownika. Jeśli chcesz nauczyć się efektywnego wykorzystania możliwości Microsoft Fabric w praktyce, sprawdź Kurs Microsoft Fabric – modelowanie i przygotowanie danych.

Elastyczność i skalowalność obu rozwiązań

Zarówno Azure Synapse Analytics, jak i Microsoft Fabric oferują wysoki poziom elastyczności i skalowalności, jednak każdy z tych produktów realizuje te cechy w nieco inny sposób, odpowiadając na odmienne potrzeby organizacji.

Azure Synapse Analytics stawia na elastyczność infrastrukturalną – użytkownik może zdecydować, czy chce korzystać z modelu serwerless czy dedykowanej puli SQL, a także integrować różne źródła danych w ramach jednego środowiska. Dodatkowo, skalowanie można zrealizować manualnie bądź automatycznie w zależności od obciążenia i potrzeb biznesowych.

Microsoft Fabric natomiast koncentruje się na elastyczności usług i doświadczenia użytkownika – oferuje zunifikowaną platformę, w której użytkownicy mogą korzystać z różnych typów obciążeń (Power BI, Data Engineering, Data Science, Real-Time Analytics) bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Wszystko działa w ramach jednego, współdzielonego zaplecza danych (OneLake), co ułatwia skalowanie operacji bez większej ingerencji technicznej.

Poniższy przykład pokazuje prosty sposób skalowania dedykowanej puli SQL w Azure Synapse za pomocą PowerShell:

Set-AzSynapseSqlPool -ResourceGroupName "myResourceGroup" \
                     -WorkspaceName "mySynapseWorkspace" \
                     -Name "mySqlPool" \
                     -PerformanceLevel "DW2000c"

W Microsoft Fabric użytkownik nie zarządza bezpośrednio mocą obliczeniową – system sam dopasowuje zasoby w zależności od charakteru realizowanych zadań.

Pod względem elastyczności i skalowalności, wybór między Synapse a Fabric zależy głównie od tego, czy organizacja preferuje większą kontrolę nad infrastrukturą (Synapse), czy też prostotę i automatyzację (Fabric).

Zarządzanie, bezpieczeństwo i dostępność

Wybór między Microsoft Fabric a Azure Synapse Analytics często zależy od wymagań organizacyjnych w zakresie zarządzania środowiskiem danych, zapewnienia bezpieczeństwa oraz utrzymania wysokiej dostępności usług. Oba rozwiązania oferują zaawansowane możliwości, ale różnią się podejściem i zakresem funkcjonalności.

Zarządzanie i administracja

Azure Synapse jest ściśle zintegrowany z platformą Azure i opiera się na klasycznym podejściu do zarządzania zasobami chmurowymi poprzez Azure Resource Manager. Użytkownicy mają dostęp do wielu opcji konfiguracyjnych, co daje dużą elastyczność, ale wymaga też wiedzy administracyjnej.

Microsoft Fabric natomiast upraszcza zarządzanie poprzez zintegrowane środowisko Power BI i domyślne konfiguracje. Wiele operacji, takich jak zarządzanie obciążeniem czy przydział zasobów, odbywa się automatycznie, co zmniejsza bariery wejścia dla użytkowników biznesowych.

Bezpieczeństwo

Oba narzędzia wspierają nowoczesne standardy bezpieczeństwa, takie jak:

• Azure Active Directory (AAD) do uwierzytelniania i autoryzacji
• Szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie
• Polityki dostępu oparte na rolach (RBAC)

Synapse oferuje dodatkowo integrację z Azure Purview, co umożliwia zaawansowane zarządzanie zgodnością i klasyfikacją danych. Microsoft Fabric z kolei wprowadza tzw. „OneLake security model”, oparty na centralnym repozytorium danych i ujednoliconym zestawie zasad dostępu.

Dostępność i niezawodność

Azure Synapse gwarantuje wysoką dostępność dzięki regionalnemu rozproszeniu i funkcjom disaster recovery opartym na infrastrukturze Azure. Użytkownicy mogą ręcznie zarządzać replikacją i konfiguracją stref dostępności.

Fabric działa w modelu Software-as-a-Service (SaaS) i automatycznie zarządza replikacją i skalowaniem, co upraszcza utrzymanie ciągłości działania. Mimo to, użytkownicy mają ograniczoną kontrolę nad wyborem regionu czy konfiguracją HA.

Porównanie

Przykładowa konfiguracja uprawnień w Synapse z użyciem RBAC:

az synapse role assignment create \
  --workspace-name my-synapse-ws \
  --role "Synapse Contributor" \
  --assignee <user-object-id>

W przypadku Fabric, dostęp do obiektów takich jak Lakehouse czy Data Warehouse konfigurowany jest bezpośrednio w Power BI Service z poziomu interfejsu graficznego. Aby poznać praktyczne aspekty zarządzania Microsoft Fabric i skutecznie wykorzystać jego możliwości w codziennej pracy, warto zapoznać się z Kursem Microsoft Fabric w praktyce: od Lakehouse do Apache Spark – kompleksowa analityka danych.

Case study: kiedy wybrać Synapse, a kiedy Fabric

Wybór między Azure Synapse Analytics a Microsoft Fabric zależy przede wszystkim od charakterystyki projektu, dojrzałości danych w organizacji oraz potrzeb związanych z integracją i zarządzaniem danymi. Poniżej prezentujemy kilka scenariuszy, które pomogą zrozumieć, kiedy warto sięgnąć po konkretne narzędzie.

Scenariusz 1: Duża organizacja z istniejącą infrastrukturą Azure

Firma z rozbudowaną hurtownią danych, korzystająca już z usług Azure (np. Data Lake, Azure Data Factory) i posiadająca zespół specjalistów BI, może preferować Azure Synapse Analytics. Synapse zapewnia dogłębną kontrolę nad procesami ETL i umożliwia wydajne przetwarzanie danych w środowisku SQL oraz Spark.

• Cel: zaawansowana analityka, integracja z istniejącymi usługami Azure
• Wybór: Azure Synapse

Scenariusz 2: Organizacja wdrażająca analitykę end-to-end bez dużego zaplecza technicznego

Dla zespołów, które chcą szybko wdrożyć platformę analityczną bez potrzeby konfigurowania wielu komponentów, Microsoft Fabric będzie bardziej odpowiedni. Łączy on funkcjonalności Data Factory, Power BI, Data Engineering i Data Science w jednym środowisku.

• Cel: maksymalna integracja narzędzi, szybkie wdrożenie, prostota obsługi
• Wybór: Microsoft Fabric

Scenariusz 3: Zespół data science potrzebujący wsparcia dla eksperymentów

Jeśli głównym celem jest eksploracja danych, trenowanie modeli ML i szybkie prototypowanie, Microsoft Fabric dzięki OneLake i wsparciu dla notebooków oraz języków takich jak Python i R będzie naturalnym wyborem.

• Cel: eksploracja danych, modele predykcyjne, integracja z Power BI
• Wybór: Microsoft Fabric

Scenariusz 4: Skoncentrowana analiza danych czasu rzeczywistego

W przypadku przetwarzania strumieniowego i analizy danych w czasie rzeczywistym (np. danych z IoT), Azure Synapse w połączeniu z Azure Stream Analytics oferuje sprawdzone rozwiązania.

• Cel: analiza danych czasu rzeczywistego, stream processing
• Wybór: Azure Synapse

Porównanie przypadków użycia

Przykładowy kod do odczytu danych z OneLake w środowisku Fabric:

df = spark.read.format("delta").load("abfss://datalake@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/sales")
df.show()

Ostateczny wybór powinien być podyktowany potrzebami biznesowymi, kompetencjami zespołu oraz istniejącą infrastrukturą.

Rekomendacje w zależności od potrzeb organizacji

Wybór między Microsoft Fabric a Azure Synapse Analytics zależy w dużej mierze od charakteru organizacji, jej potrzeb analitycznych oraz stopnia zaawansowania infrastruktury danych.

• Dla organizacji poszukujących kompleksowego i gotowego do użycia środowiska analitycznego, które integruje wiele usług w jednym interfejsie, Microsoft Fabric będzie naturalnym wyborem. Szczególnie przypadnie do gustu zespołom pracującym już z Power BI i preferującym rozwiązania typu all-in-one.
• Dla firm z rozbudowanymi środowiskami danych, które wymagają pełnej kontroli nad przetwarzaniem, optymalizacją zapytań i integracją danych z wielu źródeł, Azure Synapse Analytics oferuje większą elastyczność i zaawansowane możliwości konfiguracji.
• Startupy i małe zespoły mogą docenić prostotę wdrożenia i niską barierę wejścia w Microsoft Fabric, który eliminuje konieczność zarządzania infrastrukturą.
• Organizacje z istniejącą inwestycją w Azure Data Lake czy Spark częściej skorzystają z możliwości oferowanych przez Azure Synapse, które lepiej integruje się z zaawansowaną analityką i big data.

Podsumowując, jeśli celem jest szybki dostęp do zintegrowanych danych i wizualizacji w jednym środowisku – Fabric będzie bardziej odpowiedni. Jeśli jednak priorytetem są złożone transformacje danych i rozproszona architektura analityczna – warto rozważyć Synapse.

Podsumowanie i wnioski końcowe

Wybór między Microsoft Fabric a Azure Synapse Analytics zależy przede wszystkim od potrzeb organizacji, poziomu zaawansowania zespołu w pracy z danymi oraz preferowanego podejścia do integracji i zarządzania danymi.

Azure Synapse Analytics to sprawdzone, kompleksowe środowisko analityczne zaprojektowane głównie z myślą o organizacjach, które potrzebują dużej elastyczności w zakresie przetwarzania danych, raportowania i integracji z istniejącymi systemami Azure. Synapse oferuje głęboką kontrolę nad procesami ETL/ELT, zaawansowaną optymalizację zapytań SQL i możliwość integracji z ekosystemem Spark oraz .NET.

Z kolei Microsoft Fabric to nowoczesna, zunifikowana platforma danych, która stawia na prostotę, automatyzację i integrację w ramach jednej struktury. Dzięki szybkiemu wdrożeniu, wbudowanej orkiestracji oraz podejściu „one lake, one copy of data”, może być idealnym wyborem dla firm, które chcą szybko uzyskać wartość z danych bez konieczności głębokiego zarządzania infrastrukturą.

W praktyce:

• Azure Synapse sprawdzi się tam, gdzie potrzebna jest pełna kontrola i skalowalność w środowisku analitycznym klasy enterprise.
• Microsoft Fabric będzie odpowiedni dla organizacji szukających uproszczonego, nowoczesnego podejścia do pracy z danymi w duchu „data democratization”.

Ostateczny wybór powinien więc opierać się na analizie konkretnych potrzeb biznesowych, istniejącej architektury i oczekiwanych celów analitycznych.

Automatyzacja zadań biurowych dzięki Copilotowi – case study z działów HR, finansów i sprzedaży 12 września 2025

10 przykładów promptów do Copilot, które usprawnią Twoją codzienną pracę 10 września 2025