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010203
Microsoft Most Valuable Professional

FabCon Barcelona 2026:
was es gab, was gekommen ist,
was noch fehlt

dr Estera Kot
dr Estera Kot
Microsoft MVP · Data Platform · Real-Time Analytics & Ontology · früher Principal PM im Microsoft-Fabric-Team
Freitag, 23. Oktober 2026Online-Session
⟦TBC Name der Veranstaltung und Startzeit⟧
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FabCon Europe 2026 · Barcelona

Direkt aus der Keynote. Vier dieser Themen bekommen heute eine eigene Folie.

Eröffnung der Keynote, 8.47 Uhr
Eröffnung der Keynote, 8.47 Uhr
Hauptsaal, 9.57 Uhr
Hauptsaal, 9.57 Uhr
Microsoft IQ
Microsoft IQ · Folie 10
Database Hub in Fabric
Database Hub in Fabric · Folie 14
Microsoft übernimmt Osmos
Microsoft übernimmt Osmos · Folie 13
On-Demand Billing und F0
On-Demand Billing und F0 · Folie 20
Die dritte europäische FabCon und die erste SQLCon. Eröffnet hat die Keynote Arun Ulag, der bei Microsoft Azure Data leitet.
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FabCon Europe 2026

Eine Frage an sieben Leute von Microsoft: Du bist Data Engineer und hast noch nie mit KI gearbeitet. Was jetzt?

«Was auch heute in der Welt der KI zählt, ist die Erfahrung, die du mitbringst. KI kann den Code schreiben, aber nicht das Ökosystem bauen, das du deinen Kunden bieten willst.»

Ajith Shetty, Fabric Spark Engineering · übersetzt

«Ich würde KI als Assistenten nutzen, nicht als Ersatz für mein eigenes kritisches Denken.»

Amanjeet Singh, Fabric Customer Advisory Team · übersetzt
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Fabric ist zur Plattform für Agenten geworden.
Halten unsere Einstellungen mit?

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4

Vier Fragen und vier Labels: GA, PREVIEW, ROADMAP, TBC.

01

Was es gab

Fabric vor Barcelona

02

Was gekommen ist

Neues mit dem Label GA oder Preview

03

Was noch fehlt

Die Roadmap, ungeschönt

04

Was das für uns heisst

Wo wir anfangen

Was die Labels bedeuten
GAallgemein verfügbar
PREVIEWöffentliche Vorschau
ROADMAPangekündigt, ohne Datum
TBCStatus noch offen
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Teil 1 · Was es gab

Vor Barcelona arbeiteten Copilot und der Data Agent innerhalb von Fabric. Die Antwort verliess die Plattform nicht.

LakehouseWarehouseReal-Time IntelligencePower BIData FactoryOneLakeCopilotData agentKI INNERHALB DES RINGS
1

OneLake in der Mitte. Rundherum die Workloads: Lakehouse, Warehouse, Real-Time Intelligence, Power BI, Data Factory.

2

Copilot und der Data Agent sassen innerhalb des Rings. Wir fragten in Fabric, und die Antwort blieb in Fabric.

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Teil 1 · Was es gab

Seit Barcelona beantwortet Fabric auch Fragen von ausserhalb der Plattform: aus Copilot Chat, MCP-Clients und Foundry.

Vorher

Wir fragen Copilot in einem Power-BI-Bericht

  • Die Antwort bleibt in Fabric.
  • Die Daten gehen an einen Menschen, der auf den Bericht schaut.
Nachher

Agenten fragen Fabric von aussen

  • Die Fragen kommen aus Microsoft 365 Copilot Chat, aus MCP-Clients und aus Foundry.
  • Hauptabnehmer der Daten ist jetzt ein Agent.
Fabric ist nicht mehr nur der Ort, an dem wir Fragen stellen. Es ist jetzt eine Quelle, aus der Agenten ihre Antworten holen.
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2
Teil 1 · Was es gab

Zwei Einstellungen sind in jedem Tenant standardmässig aktiv. Wer von euch hat sie geprüft?

GAZugriff von Microsoft 365 Copilot auf Power-BI-Daten

Die Einstellung «Fabric data in Microsoft Copilot» im Microsoft 365 Admin Center, standardmässig für alle aktiv.

GADie KI-Einstellung auf einem semantischen Modell

Wer nur Leserechte hat, kann Copilot, Copilot Chat, Cowork, den Data Agent und MCP-Tools nutzen. Standardmässig aktiv.

Die Einstellung gilt nicht für verkettete Modelle, also Modelle, die auf diesem Modell aufbauen.

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3
Teil 2 · Was gekommen ist

Barcelona hat drei Türen geöffnet, durch die Daten aus Fabric zu Agenten gelangen.

1

Microsoft 365 Copilot Chat und Cowork

Jemand fragt im Chat, und Fabric IQ antwortet aus einem semantischen Modell, das wir kontrollieren.

GA
2

MCP-Server

Ein MCP-Client fragt Fabric IQ ab. Core MCP legt Workspaces und Items im Namen des Benutzers an.

GATBC
3

Copilot Studio und die OneLake Table Read API

Ein Data Agent arbeitet als Tool eines anderen Agenten. Eine App liest Delta- und Iceberg-Tabellen per REST, und OneLake Security filtert das Ergebnis.

TBCPREVIEW
Jede dieser Türen setzt die Berechtigungen des Benutzers durch. Die Frage ist, wer diese Berechtigungen gesetzt hat.
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1
Teil 2 · Tür 1 von 3

Tür 1: Copilot Chat fragt ein semantisches Modell über Fabric IQ ab, im Namen des Benutzers.

GAFabric IQ in Copilot Chat und Cowork
FabCon-Keynote: Microsoft IQ

Wir stellen in Copilot Chat eine Business-Frage, und die Antwort kommt aus einem semantischen Modell, das wir kontrollieren. Keine Zusatzkosten für KI-Tokens.

Konkret: Abfragen aus dem Chat verbrauchen weiterhin unsere Capacity. Es gibt nur keine separate Rechnung für Tokens.

Grenze: Die Antwort ist nur so gut wie die Beschreibungen und Synonyme im Modell. Die Version «Code Experience» kommt zuerst ins Frontier-Programm.

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2
Teil 2 · Tür 2 von 3

Tür 2: Fabric IQ MCP liest nur. Core MCP kann deinen Tenant verändern: 15 seiner 27 Tools schreiben Änderungen.

GAFabric IQ MCP

Liest. Sechs Tools, alle nur lesend: Suche, Modellschema, DAX-Abfrage. Die Antwort kommt aus den Daten und respektiert die Berechtigungen des Benutzers.

TBCCore MCP

Ändert. 27 Tools, 15 davon schreiben Änderungen an Workspaces, Items und Berechtigungen. Anmeldung per OAuth 2.0 mit Entra ID, unterstützte Operationen landen im Audit-Log.

Learn, übersetzt: «Autonome oder falsch konfigurierte Clients können destruktive Aktionen ausführen.» Schutz davor ist in MCP nicht standardisiert, und Clients können Daten ausserhalb der Compliance-Grenzen von Fabric verarbeiten.

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3
Teil 2 · Tür 3 von 3

Tür 3: der Data Agent als Tool in Copilot Studio und Delta-Tabellen, per REST gelesen.

TBCData Agents in Copilot Studio
Nicht aufgezeichnet: Der Demo-Tenant hat keine Copilot-Studio-Lizenz

Ein Data Agent aus Fabric arbeitet als Tool eines Agenten in Copilot Studio und zeigt in seiner Antwort eine Visualisierung.

Keynote: GA. Die Anleitung auf Learn nennt am 21. Oktober 2026 noch Preview. Auch Topics in Data Agents sind in Preview.

PREVIEWOneLake Table Read API

Eine App liest eine Delta- oder Iceberg-Tabelle per REST, und OneLake Security filtert Zeilen und Spalten bei jeder Anfrage.

Konkret: Jede App, die eine HTTP-Anfrage mit einem Entra-ID-Token schickt, kann die Tabelle lesen. Kein Spark-Cluster, kein SQL-Endpunkt, keine Kopie der Daten. Einziger Schutz sind die Berechtigungen in OneLake Security.

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Teil 2 · Was gekommen ist

Osmos plant die Aufgabe, führt sie auf SparkCore aus und prüft das Ergebnis. Die Grenze bleiben die Berechtigungen in OneLake.

PREVIEWProject Osmos

Der Agent plant, erledigt und prüft eine Data-Engineering-Aufgabe in Fabric auf SparkCore. Wir starten ihn aus GitHub Copilot CLI, Claude Code oder Codex. Aufgaben bleiben bestehen, wir können später zu ihnen zurück.

Leitplanken: eine Berechtigungsgrenze, ein Schreibmuster, Regeln für Wiederholungen, Schema-Evolution. Die Berechtigungen in Fabric und OneLake bestimmen, was der Agent tun darf.

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Teil 2 · Was gekommen ist

Der Operations Agent liest nur Daten aus dem Monitor Hub. Database Agents gibt es noch nicht.

PREVIEW

Der Agent findet heraus, warum ein Pipeline-Lauf fehlgeschlagen ist, direkt aus dem Monitor Hub.

Nur lesend, im Namen des angemeldeten Benutzers. Braucht die Rolle Contributor und aktiviertes Workspace Monitoring.

ROADMAPDatabase Agents
FabCon-Keynote: Database Hub in Fabric

Für SQL und PostgreSQL, im Database Hub und in VS Code. In der Keynote angekündigt, noch nicht verfügbar.

Auch der Database Hub selbst ist in Preview.

010203
Teil 2 · Was gekommen ist

Die neue Ontologie in Fabric IQ: Entitäten aus dem semantischen Modell, Regeln in natürlicher Sprache, Export in einen Knowledge Graph.

PREVIEWOntologie in Fabric IQ

Wir bauen die Ontologie aus einem semantischen Modell, Daten in OneLake und Dokumenten. Regeln schreiben wir in natürlicher Sprache. DAX-Measures kommen als Metriken hinein. Der Ontologie-Agent handelt in unserem Namen und respektiert OneLake Security, RLS, OLS und CLS.

Konkret: Wir exportieren nach RDF und Turtle, den W3C-Standards für Knowledge Graphs, und importieren auch aus OWL. Ein anderes Graph-Tool kann eine Ontologie aus Fabric also öffnen.

Die bisherige Version der Ontologie verschwindet am 31. Januar 2027, die neue ersetzt sie. Eine unabhängige Analyse bemängelte Entitäten ohne identifizierenden Schlüssel und eine fehlende automatische Zustandsprüfung der Ontologie.

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Teil 2 · Was gekommen ist

Power BI: agentische Apps bald in Preview, Copilot für RTI schon in Preview.

PREVIEWAgentische Apps in Power BI Desktop
Meme: Man kann nicht einfach so Power BI Desktop auf dem Mac starten

Wir beschreiben die App, und Power BI Desktop generiert sie, zeigt eine Vorschau und veröffentlicht sie. In den Lizenzen Pro und PPU enthalten, bis 1 GB pro App, mit Write-back.

PREVIEWCopilot für Real-Time Intelligence

Ein Real-Time Dashboard aus einem einzigen Satz, und das Eventhouse verwalten wir in natürlicher Sprache.

010203
Teil 2 · Was gekommen ist

OneLake Security: Rollen, RLS und CLS definieren wir einmal, und sie gelten auch über Shortcuts.

GAOneLake security

Rollen, RLS und CLS an einem Ort, auch über Shortcuts. Jedes Lakehouse bekommt eine Rolle DefaultReader. GA ist für die nächsten Wochen angekündigt, ohne konkretes Datum.

GAShortcutsPREVIEWData AgentsOutbound access protection

Der Workspace lässt keine Daten hinaus, weder über einen ausgehenden Shortcut noch über einen Data Agent.

GAPurview DLP: Zugriff sperren

Sperrt den Zugriff für alle oder nur für Gäste, wenn es sensible Daten in einem Fabric-Item findet.

FabCon-Keynote, 29. September 2026: GA.
Learn, 7. Oktober 2026: Zugriffssperre noch in Preview.
010203
Teil 2 · Was gekommen ist

Policies (nur Allow), Catalog Govern und Observability: drei Bildschirme für Admins.

PREVIEWPolicies in Fabric

Geltungsbereich: Tenant oder Capacity. Es gibt nur eine Allow-Liste: Der einzige Effekt ist Allow, ein Deny gibt es nicht. Bedingungen: Workspace, Gruppen, Vertraulichkeitsbezeichnungen, Domäne des Empfängers, Item-Typ.

GAOneLake catalog Govern

Ein Bildschirm für Admins: Abdeckung mit Bezeichnungen, DLP-Ergebnisse, Tenant-Einstellungen, empfohlene Massnahmen.

Die Daten werden einmal täglich aktualisiert. Tabellen innerhalb von Items deckt die Ansicht nicht ab.

PREVIEWObservability
Der neue Monitor Hub in Fabric: Ansicht Job runs mit Laufhistorie

Der neue Monitor Hub: Laufhistorie und Erfolgsquote für jeden Job. Dazu Workspace Monitoring in einem Eventhouse und Alerts mit Activator.

Ist unser Tenant bereit für einen Agenten, der Daten in unserem Namen liest?
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03
Teil 3

Was noch fehlt und wo wir anfangen

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Teil 3 · Was fehlt und wo wir anfangen

Fünf Ankündigungen ohne Datum und ein festes Datum: Am 31. Januar 2027 verschwindet die bisherige Ontologie.

WasStatus
ROADMAPOn-Demand-Abrechnung und Capacity F0Bald, noch ohne Preise
ROADMAPDatabase Agents für SQL und PostgreSQLBald
ROADMAPNative Unterstützung für Ontologien und semantische Modelle in IQ SharingAuf der Roadmap
ROADMAPApache Ossie als herstellerneutraler Ontologie-Standard, gemeinsam mit SnowflakeAngekündigt
ROADMAPGA-Datum für OneLake SecurityNicht genannt
ROADMAPBisherige Version der OntologieAbschaltung am 31. Januar 2027
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Teil 3 · Was fehlt und wo wir anfangen

Was wir aktivieren, was wir zuerst im Pilot testen, was wir verschieben. Das Label entscheidet, nicht die Meinung.

Aktivieren
  • GAFabric IQ in Microsoft 365 Copilot Chat
  • GAOneLake catalog Govern
  • GAOneLake Security, sobald GA
Erst im Pilot
  • PREVIEWOntologie auf einem Modell
  • PREVIEWOperations Agent im Monitor Hub
  • PREVIEWPolicies auf einer Capacity
  • GAFabric IQ MCP auf einem Workspace
Vorerst verschieben
  • PREVIEWOsmos in Produktion
  • TBCCore MCP für autonome Clients
  • ROADMAPDatabase Agents
Ein Pilot umfasst einen Workspace, ein Modell oder eine Capacity, damit wir ihn mit einem Handgriff abschalten können.
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Teil 3 · Was fehlt und wo wir anfangen

Vier Tenant-Einstellungen zum Prüfen, jede mit QR-Code zu Learn.

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Teil 3 · Was fehlt und wo wir anfangen

Engineer: RLS unter dem Data Agent testen. CTO: nach der Identität des Agenten fragen.

Engineer
CTO
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Fabric ist zur Plattform für Agenten geworden.
Halten unsere Einstellungen mit?

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Fragen

dr Estera Kot
linkedin.com/in/esterakot
QR-Code: https://github.com/ekote/fabcon-barcelona-2026-recapFolien, PDF und Aufnahmengithub.com/ekote/fabcon-barcelona-2026-recap
QR-Code: https://cloudsonmars.com/careers/
stellt ein

Projekte: Datenplattformen und Lakehouses, Datenmodellierung und Reporting, KI und Automatisierung. Microsoft Fabric, Azure, Databricks, Power BI.

Wir machen kein Body Leasing. Wir liefern Projekte, Staff Augmentation kommt nur sehr, sehr selten vor.

cloudsonmars.com/careersestera.kot@cloudsonmars.com

Microsoft Most Valuable Professional
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Anhang · Neues in Aktion

Den OneLake-Katalog aus Code durchsuchen: eine Abfrage, der ganze Tenant.

PREVIEWOneLake catalog search API

POST /v1/catalog/search sucht nach Name, Beschreibung und Workspace-Name, mit Filter nach Typ. Zurück kommt nur, wofür wir Berechtigungen haben. Das Tool search_catalog in Core MCP führt dieselbe Suche aus.

Konkret: Ein Agent prüft zuerst, ob ein Modell oder eine Tabelle schon existiert, bevor er die nächste Kopie baut.

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Anhang · Neues in Aktion

AI Functions in Spark: Übersetzung, Stimmung und Klassifizierung mit einer Zeile pro Spalte.

GAAI Functions in einem PySpark-Notebook

ai.translate, ai.analyze_sentiment und ai.classify auf Kommentaren von Testpersonen, geschrieben auf Englisch, Arabisch und Französisch. Eingebauter Fabric-Endpunkt, kein API-Schlüssel.

Konkret: Wir verarbeiten Text dort, wo die Daten liegen, ohne separaten Dienst und ohne Kopie.

Auf Runtime 2.0 muss man das Modell derzeit explizit angeben. Learn beschreibt das als vorübergehende Lösung.

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Anhang · Neues in Aktion

Materialized Lake Views: eine Medallion-Architektur in SQL, mit Qualitätsregeln in der View-Definition.

GAMaterialized lake views

Die Schichten Silber und Gold erstellen wir mit CREATE MATERIALIZED LAKE VIEW. Fabric baut die Lineage und aktualisiert die Views in der Reihenfolge der Abhängigkeiten. CONSTRAINT … ON MISMATCH DROP verwirft fehlerhafte Zeilen.

Konkret: Drei fehlerhafte Zeilen aus dem Panel sind nie in der Gold-Schicht angekommen. Der Laufbericht zeigt Dropped rows: 3.

Views aus PySpark sind in Preview und werden nur vollständig aktualisiert.

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Anhang · Neues in Aktion

Der Data Agent auf Deutsch: eine Frage, SQL auf dem Lakehouse, eine Antwort in einem Satz und eine Tabelle.

GAFabric data agent

Ein Agent auf lh_oud_rd mit Anweisungen auf Deutsch. Beide Antworten stimmen mit den Daten überein: OB-104 Oud Saffron S-7, 68 %, 14 353 QAR pro Kilogramm.

Konkret: Wir testen den Agenten mit Fragen, deren Antwort wir kennen.

Learn: Data Agents unterstützen offiziell nur Englisch. Die deutsche Demo hat funktioniert, aber ausserhalb des offiziellen Supports.

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Anhang · Neues in Aktion

Dieselben Delta-Tabellen sehen wir über die Unity Catalog API und den Iceberg REST Catalog.

GAOneLake table APIs

Der Endpunkt onelake.table.fabric.microsoft.com: Delta über eine mit Unity Catalog kompatible API, Iceberg über den Iceberg REST Catalog. Eine Delta-Tabelle aus dem Lakehouse erscheint als Iceberg format-version 2.

Konkret: Jede Engine, die Iceberg REST oder Unity Catalog spricht, sieht unsere Tabellen ohne Kopie und ohne Export.

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