Fabric vs. Databricks
Microsoft Fabric vs. Databricks: Hvilken platform passer bedst til jer?
Lad os undersøge det sammen
Fabric eller Databricks? Det er sjældent det rigtige spørgsmål
De fleste, der spørger „Fabric eller Databricks?“, stiller spørgsmålet forkert. Det er ikke en kamp med én vinder. De to platforme deler mere fundament, end de fleste tror, og de bedste arkitekturer i 2026 kombinerer dem i stedet for at vælge den ene fra. Det rigtige spørgsmål er ikke „hvilken platform er bedst?“ — men „hvilken passer til vores data, vores team og det problem, vi reelt skal løse?“ Derfor starter vi aldrig med platformen. Vi starter med jeres data og de beslutninger, de skal understøtte.
- Samme fundament
begge bygger på Delta Lake (åbent lakehouse-format) - Fabric
SaaS i Microsoft-stakken, lav barriere, Direct Lake til Power BI - Databricks
åben, cloud-agnostisk, markedsledende på ML og AI - Mirroring
Unity Catalog spejles til OneLake (GA 2025), zero-ETL - Governance
Purview og Unity Catalog supplerer hinanden
Fabric eller Databricks?
6 spørgsmål. Et neutralt bud på hvilken platform der passer jeres setup — og hvornår svaret er begge. Tager under 2 minutter.
Initiate arbejder med begge platforme. Guiden anbefaler det der passer jer — ikke det vi helst vil sælge.
Kender I det her?
Det er sjældent ét stort problem, der udløser spørgsmålet om platform. Det er summen af små:
- Power BI er langsom mod jeres data, og ingen er enige om, hvor modellen skal ligge.
- Data science-teamet og BI-teamet bygger hver sin silo oven på de samme data.
- I betaler for at flytte de samme datasæt to gange, fordi to platforme ikke deler dem.
- Et nyt AI-initiativ venter, fordi platformen ikke kan følge med.
- Diskussionen om, hvilken platform der er den rigtige, har kørt i månedsvis uden at lande.
Genkender I tre eller flere, handler det ikke om at vælge den rigtige platform — men om at matche den til jeres profil, og ofte om at få to platforme til at spille sammen.
To dataplatforme — hvornår hver vinder
Der findes ikke ét rigtigt svar. Det afhænger af, hvor tyngdepunktet i jeres arbejde ligger, hvor jeres team er stærkest, og hvad det reelt koster for jeres workload. Her er den ærlige version — og de fire profiler, vi oftest møder.
Vælg Fabric, når…
Fabric er en SaaS-platform, dybt integreret i Microsoft-økosystemet. Alt arbejder mod samme OneLake — færre bevægelige dele og lav indgangsbarriere — og Direct Lake giver Power BI et stort performance-spring mod jeres data. Stærkest, når BI og rapportering er tyngdepunktet.
Vælg Fabric, når I:
- kører Azure, Power BI og Microsoft 365, og teamet er BI-udviklere frem for Spark-specialister
- vil have ét samlet datafundament med lav driftsbyrde
- har Power BI som omdrejningspunkt for forretningens indsigt
- er tidligt i datarejsen og skal vise værdi hurtigt uden et stort specialistteam
Vælg Databricks, når…
Databricks er åben og cloud-agnostisk (AWS, Azure, GCP), med styrke i datateknik og databehandling i stor skala via Spark. I Gartners 2025 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning er Databricks Leader for fjerde år i træk. Stærkest, når data science og AI er tyngdepunktet.
Skal forretningen også have let BI-adgang, behøver I ikke vælge: Unity Catalog kan spejles til OneLake (GA 2025), så Databricks forbliver motoren, mens Fabric bliver analyselaget.
Vælg Databricks, når I:
- behandler store datavolumener med et modent data engineering-team
- kører ML- eller AI-workloads, hvor performance betyder mere end Office-integration
- er multi-cloud eller vil undgå at bindes til én udbyder
- allerede har Databricks og vil løfte BI til forretningen via mirroring
Vores anbefaling er ikke „vælg det største“ eller „vælg det nyeste“. Den er: vælg det, der matcher jeres data, jeres team og jeres økonomi — og for mange er det ærlige svar begge. Siden juli 2025 kan Unity Catalog spejles til OneLake (GA, zero-ETL), så de to platforme arbejder over samme datakopi uden at flytte data. Pengene tabes sjældnest på at vælge den „forkerte“ platform. De tabes på at bygge to siloer, der ikke taler sammen — eller på at betale dobbelt for at flytte data, der lige så godt kunne deles.
Vi vælger ikke platform på en fornemmelse — vi laver en foranalyse
- Før der investeres i en platform, etablerer vi et kvalificeret beslutningsgrundlag. Vores foranalyse er et struktureret, tidsafgrænset forløb, der dokumenterer, hvordan I arbejder med data i dag, hvad I reelt har brug for, og hvor godt hver platform matcher — inklusive en ærlig vurdering af omkostning og kompleksitet.
- Opstart. Vi bekræfter scope og succeskriterier og aftaler hvilke data og dokumenter, vi skal se. Kort og fokuseret.
- Workshopdag — As-Is, krav og målbillede. Vi kortlægger jeres nuværende datalandskab, teamets kompetencer og de workloads, platformen skal bære, og tegner målbilledet sammen med dem, der faktisk arbejder i dataene.
- Analyse og fit-gap. Vi holder kravene op mod Fabric, Databricks og en kombineret arkitektur — med ærlige tal på licens, capacity og DBU-forbrug for jeres mønster.
- Beslutningsgrundlag. I får en konkret anbefaling — Fabric, Databricks eller begge — med fit-gap, omkostningsbillede og et forslag til implementeringsforløb. Et beslutningsgrundlag, ikke en salgstale.
Derefter — når valget er truffet på et oplyst grundlag — bygger vi datafundament, model og governance, og sikrer, at data, rapporter og AI taler sammen.
Sådan hjælper Initiate
Vi er en dansk datapartner med dyb forståelse for både teknik og forretning. Vi arbejder med begge platforme — som Microsoft Solution Partner i Data & AI og med Databricks i produktion hos vores kunder. Det betyder, at vi har en reel grund til at anbefale den vej, der passer jer, frem for den, vi tilfældigvis sælger mest af. Vi bygger fundamentet, vælger platform med jer på et oplyst grundlag, og sikrer, at data, rapporter og AI taler sammen.
I behøver ikke at vælge
Det binære valg er langt hen ad vejen forsvundet. For mange mellemstore og store virksomheder bliver „Fabric vs. Databricks“ til „Fabric og Databricks“ — Databricks som motor til tung databehandling og AI, Fabric som det governance- og analyselag, forretningen møder.
Spørgsmålet er ikke, hvem der vinder. Det er, hvad der passer til jer — og for mange er svaret begge.
Start med et oplyst platformsvalg — ikke en fornemmelse
Det dyreste, I kan gøre, er at vælge platform, før I kender jeres eget datagrundlag og krav. Start med en afgrænset foranalyse: vi kortlægger jeres situation, laver fit-gap mod jeres behov og giver jer en klar anbefaling — Fabric, Databricks eller en kombineret arkitektur. Vil I bare vende det først, så book en uforpligtende sparring på 30 minutter.
