W dobie sztucznej inteligencji dane urastają do rangi najcenniejszego aktywa przedsiębiorstw. To właśnie jakość i objętość zgromadzonych informacji bezpośrednio determinują efektywność modeli AI oraz generowane przez nie wnioski.
Nowoczesne platformy analityczne, takie jak Amazon Redshift i Microsoft Fabric, stanowią fundament sprawnego przetwarzania danych, umożliwiając firmom podejmowanie strategicznych decyzji w oparciu o rzetelne analizy. Zapraszamy do odkrycia kluczowych różnic między platformami Amazon Redshift i Microsoft Fabric, aby dowiedzieć się, które rozwiązanie analityczne najlepiej odpowie na specyficzne potrzeby Twojej organizacji w erze inteligentnych technologii.
Czym są nowoczesne platformy danych
Nowoczesna platforma danych to kompleksowe rozwiązanie umożliwiające zarządzanie całym cyklem życia danych - od ich pozyskiwania, przez przechowywanie, przetwarzanie, aż po analizę i wizualizację.
W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, współczesne platformy oferują skalowalność, elastyczność i zaawansowane funkcje analityczne, często wykorzystując chmurę jako środowisko działania, co eliminuje potrzebę zarządzania fizyczną infrastrukturą.
Czym jest Amazon Redshift
Amazon Redshift to w pełni zarządzana, skalowalna do petabajtów usługa hurtowni danych (data warehouse) w chmurze oparta na architekturze przetwarzania równoległego (MPP).
Zaprojektowana jako kolumnowa baza danych, jest zoptymalizowana pod kątem złożonych zapytań na ogromnych zbiorach danych, umożliwiając analizę zarówno danych strukturalnych jak i półstrukturalnych przy użyciu standardowego SQL z imponującą szybkością i wydajnością.
Architektura Amazon Redshift opiera się na klastrach składających się z węzła lidera i węzłów obliczeniowych. Węzeł lider zarządza komunikacją i dystrybucją zadań, podczas gdy węzły obliczeniowe, podzielone na "plasterki" (slices), równolegle przetwarzają dane.
Ta architektura zapewnia wysoką wydajność dla złożonych zapytań, skalowalność do petabajtów danych oraz automatyczne odzyskiwanie po awariach.
Mocne strony
Amazon Redshift wyróżnia się imponującą wydajnością dla złożonych zapytań na ogromnych zbiorach danych dzięki architekturze MPP (Massively parallel processing). Platforma oferuje skalowalność do petabajtów danych oraz elastyczność wdrożenia (on-demand, reserved instances). Z darmowymi kredytami Concurrency Scaling, rozwiązanie zapewnia stałą wydajność nawet przy tysiącach równoczesnych użytkowników. Jako dojrzała platforma na rynku (od 2012), Redshift ma sprawdzone zastosowanie w różnych branżach, w tym finansach, opiece zdrowotnej oraz mediach i rozrywce.
Słabe strony
Amazon Redshift może być kosztowny do utrzymania i skalowania, szczególnie przy rosnących zbiorach danych. Użytkownicy mogą napotkać wąskie gardła wydajności wraz ze wzrostem objętości danych i złożoności zapytań. Platforma wykazuje również pewne ograniczenia w równoległym ładowaniu danych oraz pozyskiwaniu informacji z różnorodnych źródeł. Redshift wymaga również specjalistycznej wiedzy technicznej do konfiguracji, optymalizacji i utrzymania, co może stanowić barierę wejścia dla mniejszych firm bez dedykowanych zasobów IT.
Integracje
Amazon Redshift oferuje szerokie możliwości integracji z narzędziami ETL, BI oraz systemami partnerów AWS. Szczególnie interesująca jest integracja z rozwiązaniami Oracle, takimi jak SQL Developer, ODI Studio i Data Visualization. Proces integracji jest uproszczony dzięki konsoli Amazon Redshift, która umożliwia szybkie połączenie i synchronizację danych z aplikacjami partnerów. Dodatkowo, Redshift integruje się z usługami AWS dla bezproblemowej wymiany danych w całym ekosystemie chmurowym.
AI i Machine Learning
Amazon Redshift ML umożliwia tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio przy użyciu znanego języka SQL. Użytkownicy mogą trenować modele na własnych danych w Redshift, co pozwala identyfikować trendy, przewidywać odpływ klientów czy prognozować przychody. Dodatkowo, integracja z Amazon Bedrock umożliwia wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) jak Claude czy Amazon Titan do przetwarzania języka naturalnego na danych w Redshift, bez konieczności ich eksportowania.
Model cenowy
Amazon Redshift oferuje elastyczne modele cenowe dostosowane do różnych potrzeb biznesowych. Można rozpocząć z opcją pay-as-you-go, z możliwością pauzowania i wznawiania klastrów dla optymalizacji kosztów. Dla stałych obciążeń dostępne są Reserved Instances ze znacznymi zniżkami. Dodatkowo, każdy klaster otrzymuje do 1 godziny darmowych kredytów Concurrency Scaling dziennie, co wystarcza dla 97% klientów. Użytkownicy płacą tylko za faktycznie wykorzystane zasoby, co umożliwia kontrolę wydatków.
Kiedy wybrać Amazon Redshift?
Amazon Redshift jest idealnym wyborem dla organizacji potrzebujących wysokowydajnej hurtowni danych w chmurze, zwłaszcza jeśli już korzystają z ekosystemu AWS. Sprawdzi się w przypadkach wymagających kompleksowej analizy dużych zbiorów danych przy użyciu SQL, jak analizy finansowe, wykrywanie oszustw czy optymalizacja badań klinicznych.
Redshift oferuje elastyczne opcje wdrażania i skalowania, co pozwala dostosować zasoby do zmieniających się potrzeb. Wybierając Redshift, warto uwzględnić koszty, wymagania dotyczące wydajności oraz potrzebne integracje z innymi usługami.
Czym jest Microsoft Fabric
Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna i danych, łącząca różnorodne narzędzia w jednym środowisku. Oparta na architekturze SaaS, integruje komponenty takie jak Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse i Power BI.
Jej centralnym elementem jest OneLake - ujednolicone repozytorium danych. Fabric oferuje wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, umożliwiające automatyzację zadań i generowanie inteligentnych analiz.

Microsoft Fabric opiera się na architekturze SaaS z centralnym elementem OneLake, który eliminuje silosy danych. Platforma łączy wszystkie obciążenia danych, od inżynierii danych, przez hurtownie, po analizy w czasie rzeczywistym.
Korzyści to scentralizowane zarządzanie danymi, bezproblemowa integracja z ekosystemem Microsoft, wbudowane funkcje AI oraz architektura medalionowa (bronze-silver-gold) wspierająca przetwarzanie danych od surowych po zaawansowane analizy.
Zobacz poradnik dla firm o Microsoft Fabric
Mocne strony
Microsoft Fabric wyróżnia się kompleksową integracją wszystkich aspektów analityki danych w jednej platformie. Kluczowa zaleta to OneLake - ujednolicone repozytorium eliminujące silosy danych. Fabric oferuje szeroką gamę narzędzi analitycznych dostosowanych do różnych ról w organizacji. Natywna integracja z ekosystemem Microsoft (Power BI, Azure, Microsoft 365) zapewnia płynny przepływ pracy. Wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, automatyzują zadania i dostarczają inteligentnych analiz. Fabric umożliwia też kompleksowe zarządzanie danymi z kontrolą dostępu i zgodnością z przepisami.
Słabe strony i ograniczenia
Microsoft Fabric, mimo kompleksowości, ma swoje ograniczenia. Platforma jest silnie związana z ekosystemem Microsoft, co może utrudniać integrację z rozwiązaniami innych dostawców. Fabric jest stosunkowo nowym produktem, więc ma mniej dojrzałe funkcjonalności w porównaniu do specjalistycznych narzędzi. Elastyczność multi-chmurowa jest ograniczona głównie do Azure. Model pojemności może być mniej elastyczny dla organizacji o zmiennych potrzebach obliczeniowych. Dodatkowo, kompleksowość platformy może wydłużyć krzywą uczenia się dla nowych użytkowników.
Integracje
Microsoft Fabric oferuje natywną integrację z całym ekosystemem Microsoft, w tym z Microsoft 365, Microsoft Azure, Microsoft Copilot Studio i Microsoft Power Platform. Posiada również liczne konektory do systemów zewnętrznych, w tym do Snowflake, Google BigQuery, MongoDB i AWS S3. Dzięki Data Factory, Fabric może pobierać dane z różnorodnych źródeł strukturalnych i niestrukturalnych. Integracja z Power BI zapewnia zaawansowane możliwości wizualizacji, a połączenie z Microsoft Azure AI Foundry umożliwia wykorzystanie zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji.
AI i Machine Learning
Microsoft Fabric oferuje zaawansowane możliwości AI dzięki integracji z Azure Machine Learning w Microsoft Azure AI Foundry i Microsoft 365 Copilot. Platforma umożliwia tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami ML w ramach jednolitego środowiska, bez konieczności przełączania między narzędziami. Funkcje AI są wbudowane w cały cykl życia danych, od ich inżynierii po analizę biznesową. Fabric automatyzuje rutynowe zadania, tworzy szybkie raporty i buduje auto-modele, co czyni go dobrym wyborem dla firm poszukujących zintegrowanych doświadczeń AI.
Model cenowy
Microsoft Fabric oferuje dwa główne modele cenowe: Pay-as-you-go (elastyczny, bez zobowiązań) oraz Reserved (z oszczędnościami do 40% przy rocznej rezerwacji). Koszty zależą od dwóch głównych czynników: mocy obliczeniowej (Compute) i magazynowania (Storage). Pojedyncza moc obliczeniowa może obsługiwać wszystkie funkcje jednocześnie i być współdzielona przez wiele projektów. Fabric oferuje również trzy typy licencji dla użytkowników: Free, Pro i Premium per-user.
Zobacz przewodnik po licencjonowaniu i cenach Microsoft Fabric
Kiedy wybrać platformę danych Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric będzie optymalnym wyborem dla organizacji już korzystających z ekosystemu Microsoft. Sprawdzi się w firmach poszukujących kompleksowego rozwiązania obejmującego cały cykl życia danych - od pozyskiwania po wizualizację. Jest idealny dla przedsiębiorstw potrzebujących integracji różnych zespołów (inżynierów danych, analityków, data scientists) na jednej platformie.
Fabric sprawdzi się również w organizacjach, które chcą wykorzystać zaawansowane funkcje AI bez budowania złożonej infrastruktury, korzystając z wbudowanych narzędzi wspieranych przez Microsoft Copilot.
Jaka jest różnica pomiędzy Amazon Redshift i Microsoft Fabric
Amazon Redshift i Microsoft Fabric reprezentują różne podejścia do analizy danych w biznesie.
Redshift koncentruje się przede wszystkim na dostarczaniu wysokowydajnej hurtowni danych w chmurze, z silnym naciskiem na przetwarzanie równoległe i wydajną analizę dużych zbiorów danych poprzez zapytania SQL.
Z kolei Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna end-to-end, która unifikuje różnorodne narzędzia i usługi (od inżynierii danych po wizualizację) w jedno, spójne środowisko SaaS.
Podczas gdy Redshift działa w ekosystemie AWS, oferując elastyczne opcje wdrażania (on-demand, reserved instances) i integrację z usługami Amazon, Fabric jest głęboko zintegrowany z ekosystemem Microsoft, w tym Microsoft 365 i usługami Azure.
Redshift buduje swoją przewagę na dojrzałości i sprawdzonej wydajności dla dużych obciążeń analitycznych, natomiast Fabric przyciąga unifikacją doświadczenia użytkownika, eliminując konieczność integracji różnych narzędzi i upraszczając zarządzanie danymi.
Wybór między nimi zależy od istniejącej infrastruktury, specyficznych potrzeb analitycznych i preferencji integracyjnych organizacji.
Który system wybrać dla firmy?
Mała firma
Dla małej firmy kluczowym czynnikiem wyboru jest prostota wdrożenia i minimalizacja kosztów administracyjnych.
Dla małej firmy Microsoft Fabric często będzie lepszym wyborem ze względu na niższy próg wejścia, model SaaS eliminujący konieczność zarządzania infrastrukturą oraz przyjazny interfejs niewymagający specjalistycznej wiedzy technicznej. Jeśli firma już korzysta z Microsoft 365 lub Power BI, integracja będzie jeszcze łatwiejsza. Redshift może być lepszym wyborem tylko dla małych firm głęboko zintegrowanych z AWS, posiadających kompetencje techniczne w zakresie baz danych lub mających specyficzne wymagania dotyczące wydajności i skalowalności.
Średnia firma
Średnia firma powinna oprzeć wybór na istniejącej infrastrukturze IT i specyficznych potrzebach analitycznych.
Dla średniej firmy wybór zależy głównie od istniejącego ekosystemu technologicznego i dostępnych kompetencji. Jeśli organizacja już korzysta z Microsoft 365 i Power BI, a priorytetem jest intuicyjne środowisko analityczne dla różnych ról użytkowników, Microsoft Fabric będzie lepszym wyborem. Z kolei, jeśli firma wykorzystuje usługi AWS, ma zespół z doświadczeniem w SQL i potrzebuje wysokowydajnej hurtowni danych z możliwością elastycznego skalowania, Amazon Redshift może lepiej odpowiadać jej potrzebom.
Duża firma
Duże przedsiębiorstwa powinny dokonać wyboru w oparciu o strategię IT, istniejące inwestycje i długoterminową wizję zarządzania danymi.
Duże firmy często powinny rozważyć hybrydowe podejście, wykorzystując zarówno Amazon Redshift jak i Microsoft Fabric w różnych obszarach organizacji. Redshift sprawdzi się w przypadkach wymagających wysokowydajnego przetwarzania ogromnych zbiorów danych, zaawansowanej analityki i integracji z usługami AWS. Fabric będzie lepszym wyborem dla zespołów zorientowanych na Microsoft 365, potrzebujących ujednoliconego środowiska analitycznego z głęboką integracją z Power BI i Azure. Kluczowe jest dopasowanie rozwiązania do konkretnych przypadków użycia i istniejącej architektury IT.
Podsumowanie
Wybór między Amazon Redshift, a Microsoft Fabric powinien opierać się na konkretnych potrzebach biznesowych, istniejącym ekosystemie technologicznym i dostępnych kompetencjach.
Amazon Redshift wyróżnia się jako dojrzała, wysokowydajna hurtownia danych w chmurze, idealna dla organizacji potrzebujących zaawansowanej analizy dużych zbiorów danych przy użyciu SQL, szczególnie w ekosystemie AWS.
Wdrożenie Microsoft Fabric będzie lepszym wyborem dla organizacji zintegrowanych z ekosystemem Microsoft, ceniących prostotę wdrożenia, ujednolicone środowisko i łatwość obsługi bez konieczności zarządzania infrastrukturą.
Dla małych i średnich firm bez rozbudowanych zespołów IT, Microsoft Fabric często będzie łatwiejszym wdrożeniem, podczas gdy duże organizacje mogą rozważyć podejście hybrydowe, wykorzystując zalety obu platform w różnych obszarach działalności.
Growth Manager / Microsoft AI Consultant
Doświadczony konsultant i entuzjasta technologii AI, specjalizujący się w transformacji cyfrowej i rozwiązaniach chmurowych Microsoft. Od wielu lat z pasją łączy świat biznesu z projektowaniem doświadczeń cyfrowych, koncentrując się na kluczowych obszarach, takich jak marketing, sprzedaż, obsługa klienta, cyfrowe miejsca pracy, HR oraz komunikacja wewnętrzna.