Microsoft Fabric im Krankenhaus: zentrale Datenplattform für BI, Analytics und KI

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Microsoft Fabric ist Microsofts Analyseplattform als Software-as-a-Service. Sie vereint Datenintegration, einen zentralen Datenspeicher (OneLake), Lakehouse, Data Warehouse, Data Science, Echtzeitanalysen und Power BI. Krankenhäuser nutzen Fabric, um Daten aus KIS, ERP, Personal-, Labor- und OP-Systemen zusammenzuführen und daraus einheitliche Kennzahlen für Controlling, Management und Prozessanalysen sowie eine Grundlage für KI zu schaffen. Entscheidend sind eine klare Architektur, saubere Kennzahlendefinitionen und geprüfter Datenschutz.

Stand: Oktober 2026

1Datenquellen im Krankenhaus

• Krankenhaus­informations­system (KIS)Patienten, Aufnahmen, Diagnosen, Prozeduren, Bewegungsdaten
• Medizinische FachsystemeLabor, Radiologie, PACS, OP-Management, Anästhesie, Vitaldaten
• ERP und FinanzenKosten, Erlöse, Finanzbuchhaltung, Materialwirtschaft
• PersonalmanagementStammdaten, Dienstplanung, Arbeitszeiten, Abwesenheiten
• Weitere QuellenQualitätsmanagement, Befragungen, externe Daten

2Schnittstellen und Integration

• HL7 FHIR (ISiK)
• HL7 v2 (ADT, ORU)
• APIs und Webservices
• Datenbankverbindungen
• Datei- und Batch-Exporte
• Integrationsplattform

3Microsoft Fabric

• Data Factory
• Data Engineering
• Data Warehouse
• Data Science
• Real-Time Intelligence
• Power BI

OneLake – zentraler, logisch einheitlicher Datenspeicher

1. BronzeRohdaten aus den Quellsystemen
2. Silverbereinigt und vereinheitlicht
3. Goldkonsolidiert für Berichte und KI

• LakehouseDelta-Tabellen und Apache Spark für strukturierte und unstrukturierte Daten, Data Engineering und Data Science
• Data WarehouseSQL, einheitliche Kennzahlen und fachliche Datenmodelle für Reporting und Controlling

4Datennutzung und Anwendungsfälle

• Management und GeschäftsführungStrategische Kennzahlen, Leistungsentwicklung, Dashboards
• KrankenhauscontrollingErlöse, Kosten, Fallzahlen, DRG-Analysen
• Medizinische ProzessanalysenBehandlungsverläufe, Verweildauer, Prozesszeiten, Qualität
• OP- und BettenmanagementSaalauslastung, Wechselzeiten, Belegung, Prognosen
• Personal- und RessourcenplanungKapazitäten, Einsatzplanung, Abwesenheiten
• Data Science und KIPrognosemodelle, Mustererkennung, Entscheidungsunterstützung

Querschnitt: Governance, Sicherheit und Compliance

• Identität und Zugriff: Entra ID, Rollen
• Datenklassifizierung: Vertraulichkeitsbezeichnungen, DLP
• Monitoring und Audit
• Daten-Governance: Katalog, Data Lineage
• Compliance: DSGVO, ISiK, KRITIS und NIS2

Das Wichtigste in Kürze

• Fabric bündelt Datenintegration, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Berichte auf einer Plattform mit gemeinsamem Datenspeicher OneLake.
• Power BI ist Teil von Fabric. Wer nur einige Berichte braucht, kommt oft mit Power BI allein aus.
• Die Anbindung an KIS und Fachsysteme ist die größte Aufgabe – Fabric ersetzt keine klinische Integrationsplattform.
• Gesundheitsdaten erfordern vor dem Start eine datenschutzrechtliche Prüfung und ein durchdachtes Berechtigungskonzept.
• Sinnvoll ist ein Pilot mit einem klaren Anwendungsfall, etwa Controlling oder Bettenmanagement.

Was ist Microsoft Fabric?

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Eine cloudbasierte Analyseplattform, die alle Schritte von der Datenübernahme über Aufbereitung und Speicherung bis zu Berichten und Machine Learning in einer Umgebung abdeckt. Alle Bausteine arbeiten auf demselben Datenspeicher, OneLake.

Die Bausteine von Microsoft Fabric

Baustein	Aufgabe
OneLake	Zentraler, logisch einheitlicher Datenspeicher für alle Fabric-Bausteine, aufgebaut auf Azure Data Lake Storage
Data Factory	Datenintegration und Datenpipelines mit über 200 Konnektoren zu lokalen und Cloud-Quellen
Data Engineering	Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und Notebooks
Data Warehouse	SQL-basierte Analyse strukturierter Daten, gespeichert im offenen Delta-Lake-Format
Data Science	Entwicklung und Betrieb von Machine-Learning-Modellen
Real-Time Intelligence	Analyse von Ereignissen und Datenströmen, etwa Gerätedaten oder Protokollen
Power BI	Semantische Modelle, Berichte und Dashboards

Hinzu kommen Copilot-Funktionen, die beim Schreiben von Abfragen, Pipelines und Code helfen, sowie zentrale Governance mit dem OneLake-Katalog, Vertraulichkeitsbezeichnungen und Microsoft Purview.

Der Unterschied zu einer Sammlung einzelner Werkzeuge: Alle Bausteine nutzen dieselben Daten, ohne sie zwischen Systemen zu kopieren. Eine einmal aufbereitete Fallstatistik steht damit Controlling, Management und Data Science gleichermaßen zur Verfügung.

Warum brauchen Krankenhäuser eine zentrale Datenplattform?

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Weil die Daten für übergreifende Fragen in vielen Systemen liegen. Ohne gemeinsame Plattform werden sie manuell zusammengeführt – mit hohem Aufwand und widersprüchlichen Kennzahlen.

Ein Beispiel: Die Krankenhausleitung will wissen, wie sich Bettenauslastung, Personalbesetzung, Verweildauer und wirtschaftliches Ergebnis einer Fachabteilung entwickeln. Die Daten dafür liegen in vier Systemen:

• Patientenbewegungen und Belegung im KIS
• Personalkapazitäten im Dienstplan- oder Personalsystem
• Kosten und Erlöse im ERP-System
• Medizinische Leistungsdaten in Fachanwendungen

Eine zentrale Datenplattform muss drei Dinge leisten:

• Integration: Daten aus den Quellsystemen technisch und fachlich zusammenführen.
• Qualität: Daten prüfen, bereinigen und vereinheitlichen.
• Nutzung: Berechtigten Anwenderinnen und Anwendern einheitliche, nachvollziehbare Kennzahlen bereitstellen.

OneLake: die gemeinsame Datenbasis

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OneLake ist der zentrale Datenspeicher von Fabric. Jeder Microsoft-Mandant hat genau einen OneLake, in dem alle Fabric-Bausteine ihre Daten ablegen und gemeinsam nutzen.

Typische Daten im Krankenhaus

Bereich	Typische Daten
Patientenverwaltung	Aufnahmen, Entlassungen, Verlegungen, Fallzahlen
Medizinische Fachsysteme	Diagnosen, Prozeduren, Labor- und Prozessdaten
Controlling	Kosten, Erlöse, Leistungskennzahlen
Personalmanagement	Arbeitszeiten, Kapazitäten, Dienstpläne
OP-Management	Eingriffszeiten, Saalbelegung, Wechselzeiten
Materialwirtschaft	Bestände, Verbrauch, Beschaffungskosten

Mit Shortcuts lassen sich Daten aus anderen Speichern wie Azure Data Lake Storage oder Amazon S3 einbinden, ohne sie zu kopieren. Mit Mirroring werden Datenbanken laufend in OneLake gespiegelt. Beides ersetzt aber weder die fachliche Aufbereitung noch die Prüfung, wer welche Daten sehen darf.

Bewährt hat sich die Gliederung in drei Schichten (Medallion-Architektur):

1. Bronze: Rohdaten, wie sie aus den Quellsystemen kommen.
2. Silver: bereinigte, vereinheitlichte und verknüpfte Daten.
3. Gold: fachlich konsolidierte Daten für Berichte, Kennzahlen und KI.

Lakehouse oder Data Warehouse?

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Beides – mit unterschiedlichen Aufgaben. Das Lakehouse nimmt große und unterschiedlich strukturierte Daten auf und verarbeitet sie, das Data Warehouse stellt konsolidierte Kennzahlen für Berichte und Controlling bereit.

Kriterium	Lakehouse	Data Warehouse
Daten	Strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert	Strukturiert
Verarbeitung	Apache Spark, Notebooks, SQL-Lesezugriff	T-SQL
Stärken	Flexible Aufbereitung, Data Engineering, Data Science	Einheitliche Kennzahlen, Reporting, Controlling
Beispiele im Krankenhaus	Historische Patientenbewegungen, Labor- und Prozessexporte, Protokolldaten	Fallzahlen nach Fachabteilung, Erlöse nach Leistungsbereich, Kosten nach Kostenstelle

Beide speichern im offenen Delta-Lake-Format in OneLake. In der Praxis übernimmt das Lakehouse Integration und Aufbereitung, das Warehouse die Gold-Schicht für Controlling und Management.

Wie wird das Krankenhausinformationssystem angebunden?

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Über die Wege, die KIS und Fachsysteme anbieten: Datenbankzugriffe, Schnittstellen und Webservices, HL7-v2-Nachrichten, FHIR-Schnittstellen, Dateiexporte oder eine vorhandene Integrationsplattform. Fabric ersetzt keine klinische Integrationsplattform, sondern setzt auf ihr auf.

• Datenbankzugriffe und Dateiexporte: oft der schnellste Weg für Controlling-Daten; Abfragen dürfen den laufenden Betrieb des KIS nicht belasten.
• HL7 v2: Nachrichten zu Aufnahme, Verlegung und Entlassung (ADT) oder Befunden (ORU), meist über die Integrationsplattform.
• HL7 FHIR und ISiK: Mit ISiK spezifiziert die gematik nach § 373 SGB V FHIR-Schnittstellen für Krankenhaussysteme, die das Bundesgesundheitsministerium per Rechtsverordnung verbindlich macht. FHIR-Ressourcen müssen für Analysen in tabellarische Modelle überführt werden – mit einheitlichen Kodierungen, Zeitbezügen und Fallzuordnungen.
• Integrationsplattform: Vorhandene Kommunikationsserver liefern Daten an Fabric weiter, statt jedes System einzeln anzubinden.

Eine FHIR-Schnittstelle liefert in der Regel keine Kosten- oder Finanzdaten; diese kommen weiterhin aus ERP und Kostenrechnung.

Healthcare Data Solutions in Fabric

Microsoft bietet branchenspezifische Bausteine für Gesundheitsdaten an, etwa für FHIR-Daten, medizinische Bilddaten (DICOM) und das Forschungsdatenmodell OMOP. Microsoft ändert dabei das Bereitstellungsmodell: Seit dem 1. Oktober 2026 erhalten Neukunden ein herunterladbares Paket aus Quellcode und Dokumentation, das sie selbst betreiben; die Unterstützung der bisherigen verwalteten Lösung endet am 31. Dezember 2027. Viele Bausteine sind auf US-Datenformate ausgerichtet und müssen für deutsche Krankenhausprozesse geprüft und angepasst werden.

Sechs Einsatzfelder im Krankenhaus

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Krankenhauscontrolling, Bettenmanagement, OP-Management, Personalplanung, Qualitätsmanagement sowie Data Science und KI.

Krankenhauscontrolling

Fabric führt Daten aus Finanzbuchhaltung, Kostenrechnung und Leistungsdokumentation zusammen. Erlöse, Kosten und Leistungskennzahlen werden einmal zentral definiert und in Power-BI-Dashboards für Geschäftsführung und Fachabteilungen bereitgestellt. Mehr dazu im Artikel Power BI im Krankenhaus.

Bettenmanagement und Kapazitätsplanung

Aus Patientenbewegungen und Belegungsdaten entstehen Auswertungen zu Belegung je Station, Verweildauer, Aufnahmen und Entlassungen, wiederkehrenden Engpässen und saisonalen Schwankungen. Auf dieser Grundlage lassen sich Prognosemodelle entwickeln – mehr im Artikel Predictive Analytics im Krankenhaus.

OP-Management

OP-Planungs- und Prozessdaten zeigen Saalauslastung, Wechselzeiten, Verzögerungen und Eingriffsdauer. Verbesserungen müssen medizinische Prioritäten, Notfallkapazitäten und Patientensicherheit berücksichtigen.

Personal- und Ressourcenplanung

Personal- und Leistungsdaten zeigen die Entwicklung von Kapazitäten, Abwesenheiten und Leistungsmengen. Sie unterstützen die Planung, ersetzen aber keine vorgeschriebenen Verfahren der Personalbemessung. Beschäftigtendaten brauchen ein eigenes Berechtigungskonzept und die Beteiligung der Mitarbeitervertretung.

Qualitätsmanagement und Prozessanalysen

Klinische und administrative Daten zusammen zeigen Prozesszeiten, Wiederaufnahmen und Qualitätskennzahlen. Statistische Auffälligkeiten sind ein Anlass zur Prüfung, kein Urteil über einzelne Behandlungen.

Data Science und KI

Eine zentrale Datenbasis ist Voraussetzung für Prognosen zum Patientenaufkommen, zum Ressourcenbedarf oder für die Erkennung ungewöhnlicher Entwicklungen. Fabric bringt dafür Data-Science-Werkzeuge mit und ist mit Microsoft Foundry verbunden. Für patientenbezogene KI mit medizinischem Zweck gelten zusätzlich Medizinprodukterecht und KI-Verordnung – mehr im Artikel KI im Krankenhaus.

Microsoft Fabric oder Power BI?

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Power BI macht Daten sichtbar, Fabric macht sie zusätzlich verfügbar: Es integriert, speichert und bereitet sie auf. Power BI ist Bestandteil von Fabric.

Power BI	Microsoft Fabric
Berichte, Dashboards, Visualisierung	Integrierte Daten- und Analyseplattform
Semantische Modelle, DAX-Kennzahlen	Datenintegration mit Data Factory
Datenaufbereitung mit Power Query	Lakehouse, Data Warehouse, OneLake
Für Fachanwender und Analysten	Zusätzlich Data Engineering, Data Science, Echtzeitanalysen

Für einige Berichte aus gut aufbereiteten Daten reicht Power BI. Fabric lohnt sich, wenn viele Quellen integriert, große Datenmengen verarbeitet und Data-Science- oder KI-Anwendungen aufgebaut werden sollen.

Direct Lake: große Datenmengen ohne Importkopie

Mit dem Speichermodus Direct Lake lesen Power-BI-Modelle Delta-Tabellen direkt aus OneLake. Anders als beim Import entsteht keine vollständige Kopie der Daten; eine Aktualisierung übernimmt nur die Metadaten und dauert Sekunden. Direct Lake eignet sich besonders für die Gold-Schicht und große historische Leistungs- und Prozessdaten. Die Leistung hängt von gut gepflegten Delta-Tabellen und der Größe der Fabric-Kapazität ab.

Ist Microsoft Fabric für Gesundheitsdaten geeignet?

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Fabric bringt die nötigen Sicherheits- und Governance-Funktionen mit. Ob eine konkrete Umsetzung zulässig ist, entscheiden Zweck, Rechtsgrundlage, Datenminimierung, Speicherregion, Berechtigungen und die Datenschutz-Folgenabschätzung.

Was Fabric mitbringt:

• Identitäten und Zugriffe über Microsoft Entra ID, Rollen für Arbeitsbereiche und Objekte
• Zeilen- und Spaltensicherheit in Warehouse und semantischen Modellen
• Vertraulichkeitsbezeichnungen, Schutz vor Datenabfluss und Protokollierung mit Microsoft Purview
• Verschlüsselung und ein zentraler Katalog mit Herkunftsnachweis der Daten

Was das Krankenhaus klären muss:

• Zweck und Rechtsgrundlage: Wofür werden die Daten verarbeitet? Gesundheitsdaten sind nach Art. 9 DSGVO besonders geschützt.
• Datenminimierung: Reichen pseudonymisierte oder aggregierte Daten? Für Controlling ist das meist der Fall.
• Speicherregion und Datenflüsse: In welcher Region liegt die Kapazität, welche weiteren Dienste sind beteiligt?
• Berechtigungen: Wer darf welche Daten sehen – getrennt nach Rollen und Fachabteilungen?
• Verträge: Auftragsverarbeitung und Unterauftragsverarbeiter.
• Datenschutz-Folgenabschätzung: bei Gesundheitsdaten in großem Umfang in der Regel erforderlich (Art. 35 DSGVO).
• Informationssicherheit: Einbindung in das Sicherheitsmanagement nach § 391 SGB V und, je nach Größe, BSI-Gesetz und NIS2 – mehr im Artikel KRITIS und NIS2 im Gesundheitswesen.

Wie gelingt die Einführung?

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In sechs Schritten: Anwendungsfälle festlegen, Datenlandschaft analysieren, Zielarchitektur und Datenschutz klären, Pilot umsetzen, Wirtschaftlichkeit bewerten, schrittweise erweitern.

1. Anwendungsfälle festlegen: Welche Entscheidungen sollen besser werden? Gute Piloten sind Controlling, Bettenmanagement oder OP-Prozesse.
2. Datenlandschaft analysieren: Quellsysteme, Schnittstellen, Datenformate, vorhandene Data Warehouses und Berichte erfassen.
3. Zielarchitektur und Datenschutz klären: Welche Daten dürfen in die Plattform, in welcher Form? Berechtigungskonzept, Sicherheitsarchitektur und Verantwortlichkeiten vor dem ersten produktiven Datentransfer festlegen.
4. Pilot umsetzen: einen begrenzten Anwendungsfall technisch realisieren und Datenqualität, Kennzahlen und Akzeptanz prüfen.
5. Wirtschaftlichkeit bewerten: Nutzen gegen Kapazitäts-, Lizenz-, Integrations- und Betriebskosten stellen.
6. Schrittweise erweitern: weitere Quellen und Fachbereiche erst nach erfolgreichem Pilot anbinden.

Was kostet Microsoft Fabric im Krankenhaus?

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Fabric wird über Kapazitäten abgerechnet. Hinzu kommen Power-BI-Lizenzen für Berichtsersteller und – bei kleinen Kapazitäten – für alle Berichtsleser sowie Aufwände für Integration, Betrieb und Schulung.

• Kapazität: F-SKUs von F2 bis F8192, über Azure sekundengenau ohne Bindung oder mit Jahresreservierung günstiger. Eine Testkapazität läuft 60 Tage.
• Power-BI-Lizenzen: Wer Berichte erstellt und teilt, braucht eine Pro-Lizenz. Unterhalb von F64 brauchen auch alle Leserinnen und Leser eine Pro-Lizenz; ab F64 genügt eine kostenlose Lizenz mit Leserolle.
• Weitere Kosten: Anbindung von KIS und Fachsystemen, Aufbau von Lakehouse und Warehouse, Datenschutz und Sicherheit, Schulung, Betrieb und Weiterentwicklung.

Die technisch umfangreichste Lösung ist nicht automatisch die wirtschaftlichste. Für einzelne Berichte genügt oft eine bestehende SQL- und Power-BI-Umgebung; Fabric spielt seine Stärken bei vielen Quellen und mehrfach genutzten Daten aus.

Welche Schulung passt zu welcher Rolle?

Kurze Antwort

Fachanwender und Controlling starten mit Power BI, Analytics Engineers bauen mit DP-600 Lösungen in Fabric, Data Engineers lernen mit DP-700 die Datenaufbereitung, und für den Einstieg in Datenkonzepte eignet sich DP-900.

Schulungen nach Rolle

Rolle	Passende Schulung	Dauer
Controlling, Medizincontrolling, Fachanwender	Power BI Grundlagen	2 Tage
Berichtsentwicklung, Analysten	Power BI Advanced: Datenmodellierung, DAX und Performance	2 Tage
Datenanalysten mit Zertifizierungsziel	PL-300 Power BI Data Analyst	3 Tage
Analytics Engineers, BI-Teams	DP-600 Analyselösungen mit Microsoft Fabric	4 Tage
Data Engineers, Integrationsteams	DP-700 Data Engineering mit Microsoft Fabric	4 Tage
IT und Projektleitung (Einstieg)	DP-900 Einführung in Azure-Daten	1 Tag
Controlling mit KI-Unterstützung	Fortgeschrittene Datenanalyse mit Power BI und Copilot	2 Tage
Informationssicherheit, Datenschutz	Healthcare-Security	3 Tage

Alle Seminare gibt es als offenen Kurs online oder vor Ort und als Firmenseminar für das eigene Team – dann mit Beispielen aus dem eigenen Haus. Welche Schulung passt, zeigt auch der Seminarberater.

Fazit

Microsoft Fabric gibt Krankenhäusern eine gemeinsame Plattform, um Daten aus KIS, ERP und Fachsystemen zusammenzuführen und für Controlling, Management, Prozessanalysen und KI nutzbar zu machen. Der Mehrwert entsteht aber nicht durch die Plattform allein, sondern durch verlässliche Daten, klar definierte Kennzahlen und konkrete Verbesserungen im Alltag. Jedes Fabric-Projekt sollte deshalb mit einer Analyse der Datenlandschaft, einem klaren Ziel und einem realistischen Pilot beginnen. Unterstützung bei Datenstrategie, Architektur und Umsetzung bietet die Datenanalyse-Beratung für das Gesundheitswesen, für Berichte und Dashboards die Power BI Beratung.

Quellen

1. What is Microsoft Fabric? Microsoft Learn, Stand September 2026: Bausteine, OneLake, Shortcuts, Mirroring, Governance.
2. Direct Lake overview. Microsoft Learn, Stand Oktober 2026.
3. Understand Microsoft Fabric licenses and capacity. Microsoft Learn, Stand August 2026: F-SKUs, Pro-Lizenz, F64-Grenze, Testkapazität.
4. Healthcare data solutions in Microsoft Fabric. Microsoft Learn, Stand August 2026: FHIR, DICOM, OMOP, geändertes Bereitstellungsmodell.
5. § 373 SGB V – Spezifikationen für informationstechnische Systeme in Krankenhäusern (ISiK). Bundesministerium der Justiz.
6. § 391 SGB V – IT-Sicherheit in Krankenhäusern. Bundesministerium der Justiz.
7. Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO). Art. 9 und 35.

Passende Schulungen

Vertiefen Sie das Thema mit Ihrem Team – im offenen Seminar oder als Inhouse-Schulung.

• DP-600 Implement analytics solutions using Microsoft Fabric (DP-600T00)4 Tage · nächster Termin 27.–30.10.2026
• DP-700 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700T00)4 Tage · nächster Termin 27.–30.10.2026
• PL-300 Design and manage analytics solutions using Power BI (PL-300T00)3 Tage · nächster Termin 28.–30.10.2026
• Alle Seminare: Data Science & AnalyticsTermine, Inhalte und Inhouse-Angebote