Migracja z Power BI do Microsoft Fabric – krok po kroku do nowoczesnej architektury danych

Wprowadzenie do Microsoft Fabric i porównanie z Power BI

W dobie rosnącej złożoności danych oraz potrzeby ich szybkiego i efektywnego przetwarzania, organizacje coraz częściej sięgają po nowoczesne platformy analityczne. Microsoft Fabric to kompleksowe środowisko analityczne, które integruje różnorodne usługi danych w jednej, spójnej architekturze. W przeciwieństwie do Power BI, które koncentruje się głównie na analizie biznesowej i wizualizacji danych, Microsoft Fabric oferuje znacznie szerszy zakres funkcjonalności, obejmujący cały proces przetwarzania danych – od ich pozyskiwania, przez transformację, przechowywanie, aż po analizę i udostępnianie wyników.

Power BI pozostaje potężnym narzędziem do eksploracji i wizualizacji danych, idealnym dla analityków i użytkowników biznesowych. Jednak w sytuacji, gdy organizacja potrzebuje centralnej platformy łączącej hurtownie danych, bieżące przetwarzanie strumieniowe, integrację z uczeniem maszynowym czy zaawansowane zarządzanie danymi, Microsoft Fabric staje się naturalnym kierunkiem rozwoju.

Microsoft Fabric to odpowiedź na potrzebę ujednolicenia środowisk danych w ramach jednej platformy. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać ze wspólnego modelu bezpieczeństwa, jednego źródła danych oraz zunifikowanego interfejsu użytkownika. Co istotne, Microsoft Fabric bazuje na otwartych standardach i wspiera popularne technologie, takie jak Apache Spark, Delta Lake czy OneLake, umożliwiając elastyczne dopasowanie do potrzeb organizacji.

Krótko mówiąc, Power BI to narzędzie do analizy danych, podczas gdy Microsoft Fabric jest platformą do zarządzania całym cyklem życia danych – od ich akwizycji po finalną prezentację. To przesunięcie z narzędzia raportowego do pełnoprawnej architektury danych otwiera zupełnie nowe możliwości dla zespołów IT, analityków i decydentów biznesowych.

Dlaczego warto migrować do Microsoft Fabric — korzyści i możliwości

Microsoft Fabric to nowoczesna, zintegrowana platforma analityczna, która wychodzi poza ramy tradycyjnych narzędzi raportowych, takich jak Power BI. Migracja do tej platformy otwiera przed organizacjami nowe możliwości w zakresie analizy danych, zarządzania nimi oraz tworzenia skalowalnych, elastycznych rozwiązań analitycznych.

Główną zaletą Microsoft Fabric jest jej kompleksowy charakter – łączy w sobie funkcjonalności znane z Power BI, ale także rozbudowane możliwości pracy z dużymi zbiorami danych, przetwarzania danych w czasie rzeczywistym oraz integracji z innymi usługami Microsoft. Dzięki temu możliwe jest stworzenie jednorodnego środowiska analitycznego obejmującego cały cykl życia danych: od ich pozyskiwania i transformacji, przez przechowywanie, po analizę i wizualizację.

Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Najważniejsze korzyści płynące z migracji do Microsoft Fabric to:

• Centralizacja danych: możliwość konsolidacji różnych źródeł danych w jednej platformie, co przekłada się na łatwiejsze zarządzanie i większą przejrzystość.
• Zwiększona skalowalność: architektura Fabric została stworzona z myślą o dużych wolumenach danych i dynamicznie zmieniających się potrzebach biznesowych.
• Zintegrowane środowisko pracy: użytkownicy mogą korzystać z narzędzi do transformacji danych, modelowania, tworzenia raportów i zarządzania przepływami danych bez konieczności przełączania się między różnymi aplikacjami.
• Zaawansowana automatyzacja i AI: Fabric oferuje wbudowane mechanizmy sztucznej inteligencji oraz automatyzacji procesów, co pozwala szybciej uzyskiwać wartościowe informacje z danych.
• Bezpieczeństwo i zgodność: platforma zapewnia spójne mechanizmy kontroli dostępu, audytowalność oraz zgodność z wymaganiami prawnymi i branżowymi.

Dzięki tym możliwościom organizacje mogą nie tylko zwiększyć efektywność operacyjną, ale również szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe i lepiej podejmować decyzje na podstawie danych.

Kluczowe różnice między Power BI i Microsoft Fabric

Microsoft Fabric to nowoczesna platforma analityczna typu end-to-end, która wychodzi poza możliwości klasycznego Power BI. Choć oba narzędzia służą wspieraniu procesów analitycznych i wizualizacji danych, ich zakres funkcjonalny, architektura oraz sposób zarządzania danymi istotnie się różnią. Poniżej zestawiono podstawowe różnice między tymi rozwiązaniami:

Microsoft Fabric pozwala spojrzeć na dane holistycznie, obejmując cały ich cykl życia — od integracji i inżynierii danych, przez analizy predykcyjne, aż po wizualizację. Power BI pozostaje nadal kluczowym komponentem w świecie wizualizacji, lecz w kontekście Fabric staje się częścią większego ekosystemu danych. Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie wykorzystać te możliwości w praktyce, sprawdź Kurs Microsoft Fabric – modelowanie i przygotowanie danych.

Przygotowanie do migracji — analiza środowiska i planowanie

Migracja z Power BI do Microsoft Fabric to strategiczna decyzja, która wymaga przemyślanej analizy aktualnego środowiska danych oraz zaplanowania działań dostosowanych do specyfiki organizacji. Aby proces przebiegł sprawnie, konieczne jest zrozumienie komponentów wykorzystywanych w Power BI i ich odpowiedników w Microsoft Fabric, a także identyfikacja obszarów, które wymagają przekształcenia lub rozbudowy. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

1. Inwentaryzacja zasobów Power BI

Pierwszym krokiem jest dokładna inwentaryzacja istniejących zasobów w Power BI, takich jak:

• raporty i dashboardy,
• zestawy danych (datasets),
• źródła danych i ich połączenia,
• przekształcenia Power Query (M),
• modele analityczne (DAX),
• harmonogramy odświeżeń,
• uprawnienia i grupy użytkowników.

Warto przy tym zidentyfikować raporty i modele, które są aktywnie wykorzystywane, a także te, które można zarchiwizować lub wycofać z użycia.

2. Ocena gotowości architektury danych

Microsoft Fabric to platforma obejmująca nie tylko raportowanie, ale cały cykl zarządzania danymi: od integracji danych (Data Factory), przez ich przetwarzanie (Data Engineering), po składowanie (OneLake) i analizę (Power BI). W związku z tym warto ocenić:

• czy dane są przechowywane w scentralizowany sposób,
• czy istnieją procesy ETL/ELT możliwe do przeniesienia do Dataflows Gen2 lub Pipelines,
• czy istnieją wymagania dotyczące przetwarzania wsadowego lub strumieniowego,
• czy obecna architektura wspiera integrację danych z wielu źródeł (on-premises i chmura).

3. Porównanie funkcjonalności – Power BI vs Microsoft Fabric

Na etapie planowania warto zidentyfikować funkcje oparte na Power BI, które będą miały swoje odpowiedniki lub rozszerzenia w Fabric. Poniższa tabela przedstawia uproszczone porównanie niektórych komponentów:

4. Planowanie migracji

Po dokonaniu analizy środowiska należy opracować plan migracji, który powinien obejmować:

• priorytetyzację zasobów (np. raporty krytyczne biznesowo),
• identyfikację zależności między komponentami,
• mapowanie źródeł danych do nowej architektury,
• harmonogram migracji z podziałem na etapy (pilot, fazy produkcyjne),
• plan testów walidacyjnych (funkcjonalnych i wydajnościowych),
• plan zarządzania zmianą i komunikacji z użytkownikami końcowymi.

5. Zabezpieczenie kompetencji zespołu

Efektywna migracja wymaga zaangażowania zespołów analitycznych, IT i właścicieli danych. Warto jeszcze przed rozpoczęciem migracji zadbać o szkolenia z obszaru:

• nowych typów obiektów w Fabric (Lakehouse, Warehouse, KQL DB),
• zarządzania przestrzeniami roboczymi Fabric,
• integracji ze źródłami danych i konfiguracji OneLake,
• automatyzacji procesów danych z użyciem Pipelines i Notebooks.

Odpowiednie przygotowanie organizacyjne, techniczne oraz kompetencyjne to fundament skutecznej migracji do Microsoft Fabric. Pozwala to nie tylko uniknąć potencjalnych ryzyk, ale również lepiej wykorzystać nowe możliwości oferowane przez platformę.

Krok po kroku: proces migracji z Power BI do Microsoft Fabric

Migracja z Power BI do Microsoft Fabric to proces, który wymaga przemyślanego podejścia oraz odpowiedniego planowania. Microsoft Fabric rozszerza możliwości Power BI, oferując zintegrowaną platformę dla danych, analityki i sztucznej inteligencji. Poniżej przedstawiamy szczegółowy przewodnik krok po kroku, który pomoże płynnie przejść z tradycyjnej architektury Power BI do nowocześniejszego środowiska Microsoft Fabric. Dla osób, które chcą poznać wszystkie możliwości tej platformy w praktyce, polecamy Kurs Microsoft Fabric w praktyce: od Lakehouse do Apache Spark – kompleksowa analityka danych.

1. Ocena aktualnego środowiska Power BI

Rozpocznij od inwentaryzacji wszystkich artefaktów w Power BI, takich jak:

• Raporty i dashboardy
• Datasety (zestawy danych)
• Źródła danych i połączenia
• Użytkownicy i ich role

To kluczowy etap, który pozwoli zrozumieć, co wymaga migracji oraz jakie elementy można zoptymalizować lub zbudować od nowa w ekosystemie Fabric.

2. Określenie docelowej architektury w Microsoft Fabric

Na tym etapie należy zdecydować, które komponenty Fabric będą wykorzystywane. Microsoft Fabric oferuje m.in.:

• Lakehouse – dla potrzeb przetwarzania plików i danych półstrukturalnych
• Data Warehouse – dla danych relacyjnych
• Notebooks i Dataflows Gen2 – do transformacji danych
• Power BI – do wizualizacji danych w tym samym środowisku

Warto rozrysować mapę nowych zależności i przepływu danych między komponentami.

3. Migracja źródeł danych i transformacji

Przenieś procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania (ETL) do nowego środowiska. W zależności od potrzeb możesz użyć:

• Dataflows Gen2 – do prostszych przekształceń danych
• Notebooks (PySpark, SQL) – dla zaawansowanej logiki transformacji

Przykład prostego zapytania w notebooku Fabric (PySpark):

df = spark.read.option("header", True).csv("/lakehouse/default/Files/sales.csv")
df.createOrReplaceTempView("sales")
spark.sql("SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region")

4. Przeniesienie modeli danych

Modele danych z Power BI (plik .pbix) mogą zostać zaimportowane bezpośrednio do Power BI w Microsoft Fabric. Należy jednak upewnić się, że:

• Wszystkie źródła danych są dostępne w nowym środowisku
• Relacje i miary są poprawnie odwzorowane

W niektórych przypadkach warto rozważyć przebudowę modelu w celu optymalizacji pod kątem wydajności i zgodności z Fabric.

5. Rekonfiguracja raportów i dashboardów

Raporty Power BI można łatwo przenieść, ale warto przy tej okazji:

• Zweryfikować ich poprawność w nowym środowisku
• Udoskonalić wizualizacje z wykorzystaniem nowych możliwości
• Skorzystać z funkcji Direct Lake dla szybszego dostępu do danych

6. Ustawienie uprawnień i ról

Microsoft Fabric integruje zarządzanie tożsamością z Microsoft Entra ID (dawne Azure AD). Należy na nowo zdefiniować:

• Role użytkowników
• Uprawnienia do Lakehouse, Warehouse i raportów
• Polityki bezpieczeństwa danych

7. Testowanie i walidacja

Po zakończeniu migracji przeprowadź testy funkcjonalne i wydajnościowe, obejmujące:

• Poprawność danych
• Szybkość ładowania raportów
• Zgodność z wymaganiami biznesowymi

8. Wdrożenie produkcyjne i monitoring

Po pozytywnym przejściu testów, rozpocznij produkcyjne wykorzystanie środowiska. Skonfiguruj monitoring oraz alertowanie w celu bieżącego nadzorowania pracy systemu i reagowania na potencjalne problemy.

Migracja do Microsoft Fabric to nie tylko przeniesienie danych i raportów, ale także szansa na zbudowanie elastycznego, skalowalnego i nowoczesnego środowiska analitycznego. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i zdobyć umiejętności praktyczne, sprawdź nasz Kurs Microsoft Fabric w praktyce: od Lakehouse do Apache Spark – kompleksowa analityka danych.

Najlepsze praktyki migracyjne i rekomendacje

Migracja z Power BI do Microsoft Fabric to proces, który wymaga odpowiedniego zaplanowania i realizacji w oparciu o sprawdzone praktyki. Poniżej przedstawiamy zestaw rekomendacji, które pomogą zminimalizować ryzyko oraz zoptymalizować efekty wdrożenia nowej architektury danych.

1. Zdefiniuj cele migracji

Przed przystąpieniem do migracji, warto jasno określić cele biznesowe, które ma realizować Microsoft Fabric. Może to być lepsza skalowalność, integracja danych z różnych źródeł, czy automatyzacja procesów analitycznych.

2. Wybierz właściwe podejście migracyjne

Nie każda organizacja musi przenosić całe środowisko jednocześnie. Można rozważyć:

• Migrację stopniową – rozpoczynając od jednego obszaru raportowego lub zespołu.
• Migrację równoległą – uruchomienie Microsoft Fabric obok istniejącego Power BI celem testowania i nauki.

3. Inwentaryzacja zasobów

Dokładna analiza istniejących raportów, datasetów, przepływów danych i połączeń źródłowych pozwoli określić, które komponenty mogą zostać przeniesione „as is”, a które wymagają refaktoryzacji.

4. Uporządkuj modele danych

Migracja to doskonała okazja do przeglądu i uproszczenia istniejących modeli danych. Zaleca się:

• Usunięcie nieużywanych tabel i miar
• Standaryzację nazw kolumn i metadanych
• Optymalizację relacji i hierarchii

5. Korzystaj z nowoczesnych funkcji Microsoft Fabric

Podczas migracji warto przemyśleć wykorzystanie nowych możliwości oferowanych przez Fabric, takich jak:

• Lakehouse i OneLake
• Dataflow Gen2
• Notebooki i pipeline’y

Dzięki temu możliwe jest uproszczenie architektury i zwiększenie efektywności przetwarzania danych.

6. Testowanie i walidacja

Każdy etap migracji powinien być zweryfikowany poprzez testy integralności danych, poprawności obliczeń oraz wydajności. Porównywanie wyników między Power BI a Fabric pomoże wychwycić potencjalne niezgodności.

7. Utrzymanie i monitorowanie

Po migracji istotne jest monitorowanie działania nowych rozwiązań. Warto wdrożyć procesy alertowania i monitorowania wydajności poprzez funkcje Fabric Monitor lub Azure Monitor.

8. Edukacja zespołów

Zapewnienie szkoleń i dokumentacji dla zespołów analitycznych i technicznych zwiększa szanse na płynne przejście na nową platformę. Warto również wyznaczyć „championów Fabric”, którzy będą wspierać innych użytkowników.

9. Rekomendowana struktura projektu migracyjnego

10. Automatyzacja i DevOps

Warto wdrożyć podejście DevOps do zarządzania raportami i procesami ETL w Fabric. Użycie Git Integration w workspace’ach Fabric umożliwia kontrolę wersji i automatyzację publikacji.

# Przykład fragmentu YAML pipeline do publikacji artefaktów Fabric
trigger:
  branches:
    include:
      - main

jobs:
  - job: deploy
    steps:
      - task: AzureCLI@2
        inputs:
          azureSubscription: 'fabric-service-conn'
          scriptType: 'bash'
          scriptLocation: 'inlineScript'
          inlineScript: |
            az fabric workspace publish --name 'SalesWorkspace' --path './artifacts'

Stosowanie powyższych praktyk znacznie zwiększa szanse na powodzenie transformacji oraz efektywne wykorzystanie możliwości Microsoft Fabric.

Wyzwania i sposoby ich pokonania podczas transformacji

Migracja z Power BI do Microsoft Fabric to nie tylko zmiana narzędzia, ale całościowa transformacja podejścia do zarządzania danymi. W procesie tym organizacje mogą napotkać różnorodne wyzwania — zarówno techniczne, jak i organizacyjne. Poniżej przedstawiamy najczęstsze trudności, które mogą pojawić się podczas przejścia, wraz z rekomendacjami, jak skutecznie im przeciwdziałać.

• Brak pełnego zrozumienia architektury Microsoft Fabric
  

  Microsoft Fabric integruje różne składniki analityki danych w jedną platformę, co wymaga nowego podejścia do projektowania rozwiązań. Niskie zrozumienie tej platformy przez zespół może prowadzić do błędów w implementacji. Rozwiązaniem jest szkolenie zespołów i rozpoczęcie od pilotażowych projektów, które pozwolą stopniowo poznać możliwości platformy.

• Oporność zespołów wobec zmiany technologicznej
  

  Transformacja wiąże się nie tylko z nową technologią, ale również z koniecznością zmiany dotychczasowych procesów. Często pojawia się opór ze strony użytkowników przyzwyczajonych do Power BI. Warto zadbać o skutowną komunikację biznesową, pokazując korzyści oraz zapewniając wsparcie merytoryczne i techniczne w trakcie adaptacji.

• Problemy z przenoszeniem istniejących raportów i modeli danych
  

  Nie wszystkie rozwiązania stworzone w Power BI będą bezpośrednio kompatybilne z Microsoft Fabric. Może być konieczna ich przebudowa lub dostosowanie do nowych standardów. Pomocne jest przeprowadzenie szczegółowego audytu istniejących zasobów przed migracją oraz stworzenie mapy zależności między komponentami.

• Niedostosowanie infrastruktury i brak standaryzacji danych
  

  Microsoft Fabric wprowadza nowe możliwości przechowywania, transformacji i udostępniania danych. Jeśli dane nie są odpowiednio ustandaryzowane, ich integracja może być problematyczna. Kluczowe jest stworzenie jednolitych definicji metadanych i struktur danych oraz uporządkowanie źródeł informacji przed migracją.

• Ograniczenia w integracji z dotychczasowymi systemami
  

  Niektóre starsze systemy mogą nie mieć natywnych konektorów do Microsoft Fabric, co utrudnia ich integrację. W takich przypadkach warto rozważyć zastosowanie pośrednich warstw integracyjnych lub wykorzystanie API oraz usług pośredniczących, takich jak Azure Data Factory czy Power Automate.

Skuteczna transformacja wymaga strategicznego podejścia oraz zaangażowania zarówno zespołów IT, jak i użytkowników biznesowych. Poprzez odpowiednie przygotowanie, komunikację i inwestycję w rozwój kompetencji, organizacja może nie tylko złagodzić wyzwania migracyjne, ale także zbudować nowoczesne, skalowalne środowisko analityczne.

Wprowadzenie do Microsoft Fabric i porównanie z Power BI

Microsoft Fabric to nowoczesna, zintegrowana platforma analityczna, która łączy możliwości znane z Power BI z dodatkowymi funkcjami oferującymi kompleksowe podejście do zarządzania danymi. W przeciwieństwie do Power BI, które koncentruje się głównie na tworzeniu wizualizacji i raportów, Microsoft Fabric integruje różne komponenty analityczne, takie jak lakehouse'y, magazyny danych, przepływy danych oraz funkcje sztucznej inteligencji w ramach jednej wspólnej przestrzeni roboczej.

Power BI pozostaje nadal potężnym narzędziem do tworzenia raportów i dashboardów, jednak jego architektura nie obejmuje natywnie zaawansowanej orkiestracji danych czy możliwości przetwarzania danych na dużą skalę. Microsoft Fabric odpowiada na te potrzeby, umożliwiając organizacjom budowę nowoczesnych rozwiązań analitycznych w chmurze z wykorzystaniem jednej, spójnej platformy.

Przejście z Power BI do Microsoft Fabric to nie tylko zmiana narzędzia, ale transformacja podejścia do zarządzania i analizy danych. To szansa na odejście od silosów danych i przejście do bardziej elastycznego, skalowalnego i zintegrowanego modelu pracy z danymi. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

AI w tworzeniu profesjonalnych prezentacji – jak narzędzia Beautiful.ai, Prezent.ai czy Copilot zmieniają pracę konsultantów? 14 listopada 2025

Automatyzacja tworzenia ofert i odpowiedzi na RFP z wykorzystaniem AI: krok po kroku 12 listopada 2025