Czy Twoja firma też stanęła kiedyś przed wyborem odpowiedniej platformy do analizy danych? Jeśli tak, to prawdopodobnie wiesz, że dziś nie chodzi już tylko o samo raportowanie. Firmy potrzebują narzędzi, które ogarną wszystko — od integracji danych z różnych źródeł, przez przetwarzanie ETL, aż po zaawansowaną analitykę i machine learning. Krótko mówiąc: szukamy rozwiązań typu „all-in-one”, które uproszczą pracę zespołom BI i IT. 

Na rynku dominują dwie mocne opcje: Microsoft Fabric i Databricks. Obie oferują ogromne możliwości, ale różnią się podejściem, funkcjonalnością i grupą docelową. Która z nich będzie lepsza dla Twojej organizacji? W tym artykule porównamy je z perspektywy zastosowań biznesowych, nie akademickich. Zobaczmy, co naprawdę potrafią — i która z nich lepiej odpowie na potrzeby Twojego zespołu. 

Czym jest Microsoft Fabric? 

Jeśli korzystasz z Power BI albo Data Factory, to Microsoft Fabric może być dla Ciebie naturalnym krokiem dalej. To nowoczesna platforma analityczna, która łączy wszystkie kluczowe narzędzia danych w jednym miejscu — w pełni zintegrowanym środowisku. Brzmi dobrze? Jeszcze lepiej wygląda w praktyce. 

Microsoft Fabric to rozwiązanie typu end-to-end, które pozwala przejść przez cały proces pracy z danymi: od ich pobrania i transformacji, przez modelowanie i analizę, aż po wizualizację i udostępnienie wyników. A wszystko to w jednym, spójnym interfejsie — bez konieczności przełączania się między różnymi aplikacjami. 

W ramach Fabric otrzymujesz m.in.: 

• Power BI – do tworzenia interaktywnych raportów, 

• Data Factory – do budowania przepływów danych (ETL/ELT), 

• Lakehouse – nowoczesne repozytorium danych łączące cechy Data Lake i hurtowni danych, 

• Data Engineering, Data Science, Real-Time Intelligence– specjalistyczne środowiska pracy z danymi, 

• OneLake – centralny magazyn danych dla całej organizacji. 

Całość oparta jest na chmurze Microsoft Azure i mocno powiązana z Microsoft 365, co oznacza pełną integrację z narzędziami takimi jak Excel, Teams czy Outlook. Dzięki temu użytkownicy biznesowi mogą działać na danych w znanym środowisku — bez konieczności kodowania czy wsparcia zespołu IT. 

Co ważne, Microsoft Fabric został zaprojektowany z myślą o dostępności dla szerokiego grona użytkowników – od analityków biznesowych po inżynierów danych. To rozwiązanie, które porządkuje chaos danych, automatyzuje procesy i pozwala firmom szybciej podejmować trafne decyzje. 

Czym jest Databricks? 

Jeśli Microsoft Fabric to „pakiet all-in-one dla biznesu”, to Databricks można nazwać „silnikiem analitycznym dla zaawansowanych graczy”. Powstał z inicjatywy zespołu, który stworzył Apache Spark – jeden z najpopularniejszych silników do przetwarzania danych na dużą skalę. 

Databricks to platforma analityczna, która skupia się na pracy z ogromnymi zbiorami danych, machine learningiem i projektami big data. To rozwiązanie uwielbiane przez data scientistów, inżynierów danych i wszystkich, którzy potrzebują dużej elastyczności oraz precyzyjnego sterowania każdym etapem przetwarzania danych. 

Dlaczego firmy sięgają po Databricks? 

• Bo obsługuje różne języki: Python, R, Scala, SQL, 

• bo można go uruchomić w różnych chmurach (Azure, AWS, GCP), 

• i bo daje dużą kontrolę nad środowiskiem obliczeniowym. 

Brzmi technicznie? Bo takie właśnie jest Databricks. To narzędzie zorientowane na specjalistów, którzy mają już doświadczenie z danymi i chcą budować zaawansowane rozwiązania AI, predykcje, scoringi i inne projekty, których nie da się „wyklikać”. 

Najważniejsze różnice między Microsoft Fabric a Databricks 

Choć Microsoft Fabric i Databricks mają podobny cel – ułatwić firmom pracę z danymi – to w praktyce są to dwie zupełnie różne filozofie działania. Poniżej porównujemy je w pięciu kluczowych obszarach. 

a) Docelowy użytkownik 

Microsoft Fabric został zaprojektowany z myślą o zespołach BI, analitykach biznesowych i użytkownikach Power BI, którzy chcą analizować dane bez konieczności pisania skomplikowanego kodu. To świetna opcja dla firm, które już korzystają z ekosystemu Microsoft 365 i chcą rozszerzyć możliwości raportowania. 

Databricks z kolei to narzędzie stworzone głównie dla data engineerów, programistów i specjalistów od uczenia maszynowego, którzy na co dzień pracują z dużymi zbiorami danych i potrzebują dużej swobody w tworzeniu niestandardowych rozwiązań analitycznych. 

b) Łatwość obsługi 

W Microsoft Fabric znajdziesz intuicyjny interfejs oparty na podejściu low-code/no-code, co sprawia, że wielu operacji nie trzeba programować ręcznie. Jeśli jednak chcesz budować bardziej zaawansowane raporty, modele predykcyjne czy ETL – możesz sięgnąć po kod w językach takich jak DAX, SQL czy Python. 

W Databricks kodowanie jest raczej normą. Tworzenie pipelines, transformacji danych czy modeli ML opiera się na językach takich jak Python, SQL, R czy Scala, a użytkownicy korzystają z notatników i środowisk programistycznych. To podejście daje ogromne możliwości, ale wymaga też odpowiednich kompetencji technicznych. 

c) Integracje i ekosystem 

Microsoft Fabric działa w pełni natywnie w ekosystemie Microsoft – integruje się z Power BI, OneLake, Data Factory, Azure ML i narzędziami z pakietu Microsoft 365, ale łączy się również z narzędziami spoza ekosystemu Microsoft.  

Databricks stawia na elastyczność. Możesz z niego korzystać na platformach Azure, AWS i Google Cloud, a także integrować go z różnorodnymi językami i narzędziami open-source. To duży plus dla organizacji z bardziej zróżnicowaną infrastrukturą. 

d) Podejście do Lakehouse 

Obie platformy wspierają podejście typu Lakehouse, czyli połączenie zalet hurtowni danych i data lake. Różni je jednak technologia. 

Microsoft Fabric bazuje na OneLake – nowej warstwie danych Microsoftu, która umożliwia współdzielenie danych między różnymi usługami bez konieczności duplikacji. 

Databricks korzysta z Delta Lake – otwartego formatu danych zoptymalizowanego pod kątem niezawodności, wersjonowania i obsługi dużych zbiorów. 

e) Funkcje AI i ML 

Fabric integruje się z Azure Machine Learning oraz nowym Copilotem, który wspiera użytkownika m.in. w analizie danych, tworzeniu raportów i eksploracji danych tekstowych – bez konieczności kodowania. 

Databricks daje większą kontrolę techniczną: ma własny runtime dla uczenia maszynowego, biblioteki do budowania modeli (m.in. MLflow, PyTorch, TensorFlow) i elastyczność w tworzeniu niestandardowych pipeline’ów ML. 

Kiedy wybrać Microsoft Fabric? 

Microsoft Fabric będzie najlepszym wyborem dla firm, które już korzystają z Microsoft 365, Power BI lub innych rozwiązań z tego ekosystemu. Dzięki temu wdrożenie jest szybkie, a użytkownicy nie muszą się uczyć całkowicie nowych narzędzi. 

Jeśli Twoim celem jest efektywne raportowanie biznesowe, łatwa współpraca między działami i szybki dostęp do danych – Fabric sprawdzi się idealnie. Szczególnie dobrze odnajdują się tu analitycy biznesowi, którzy chcą tworzyć raporty i przekształcać dane bez pisania kodu (choć bardziej zaawansowane funkcje też są dostępne). 

W skrócie, warto postawić na Microsoft Fabric, gdy: 

• Twoja firma działa już na Power BI lub Microsoft 365 

• Potrzebujesz narzędzi BI, które „dogadują się” z użytkownikami biznesowymi 

• Zależy Ci na szybkiej analizie danych bez angażowania zespołu IT 

• Szukasz platformy typu end-to-end – od przetwarzania danych po wizualizacje 

Kiedy lepiej sprawdzi się Databricks? 

Databricks to świetna opcja dla organizacji, które mają rozbudowany zespół data scientistów, inżynierów danych i specjalistów od ML/AI. Jeśli Twoje projekty wymagają dużej elastyczności, przetwarzania ogromnych zbiorów danych i wykorzystania niestandardowych modeli analitycznych – Databricks będzie strzałem w dziesiątkę. 

To narzędzie szczególnie dobrze sprawdza się w środowiskach chmurowych niezależnych od Microsoft – np. jeśli Twoja firma działa na AWS lub Google Cloud. Dużym plusem jest również pełna kontrola nad kodem oraz możliwość pracy w językach takich jak Python, Scala, SQL czy R. 

W skrócie, wybierz Databricks, gdy: 

• Masz zespół specjalistów technicznych (data science / data engineering) 

• Tworzysz zaawansowane projekty analityczne lub AI/ML 

• Pracujesz z dużą ilością danych i potrzebujesz wysokiej wydajności 

• Chcesz działać niezależnie od ekosystemu Microsoft 

Podsumowanie 

Microsoft Fabric to rozwiązanie, które rewolucjonizuje analizę danych w firmach korzystających z ekosystemu Microsoft. Dzięki integracji z Power BI, OneLake i Microsoft 365 otrzymujesz spójną, intuicyjną platformę, która umożliwia tworzenie raportów, przetwarzanie danych i współpracę biznesową – bez konieczności pisania skomplikowanego kodu. To idealne narzędzie dla zespołów BI i analityków, którzy chcą działać szybko, skutecznie i w przyjaznym środowisku. 

Z kolei Databricks to platforma stworzona z myślą o najbardziej zaawansowanych zastosowaniach w obszarze machine learningu, inżynierii danych i big data. Jej ogromna moc i elastyczność idą w parze z wysokim poziomem złożoności. Bez znajomości Pythona, SQL i frameworków takich jak Spark trudno w pełni wykorzystać jej możliwości. To rozwiązanie dla firm, które mają doświadczony zespół data scientistów i potrzebują ekstremalnie dopasowanych rozwiązań. 

Jeśli zależy Ci na szybkim wdrożeniu, czytelnych raportach i płynnej współpracy między zespołami, Microsoft Fabric będzie bardziej naturalnym wyborem. Natomiast Databricks to opcja dla tych, którzy budują własne algorytmy, pracują z petabajtami danych i potrzebują pełnej swobody technologicznej – kosztem większego skomplikowania. 

Skontaktuj się z naszymi ekspertami – pomożemy Ci wybrać technologię dopasowaną do potrzeb zespołu i strategii danych. 

👉 Umów bezpłatną konsultację i zacznij budować nowoczesne środowisko analityczne z partnerem Microsoft!