- Prüfen Sie zuerst die offizielle DP-900-Prüfungsseite auf Microsoft Learn, weil Sprache, Prüfungsformat, Anmeldung und Richtlinien sich ändern können.
- Richten Sie Ihre Lernzeit auf Datenkonzepte, Azure-Datendienste, Analytics-Workloads und grundlegende Governance aus, statt sich in SQL-Details zu verlieren.
- Üben Sie das Zuordnen von Szenarien zu passenden Diensten wie Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Storage, Azure Synapse Analytics und Power BI.
- Planen Sie kurze Lernblöcke über vier Wochen ein und verbinden Sie Lesen, Hands-on-Übungen und kurze Selbsttests.
Zuletzt aktualisiert: Juli 2026. Die DP-900 ist Microsofts Grundlagenprüfung zu Datenkonzepten und Azure-Datendiensten. Sie richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger in Datenrollen, datenaffine IT-Administratoren, Entwicklerinnen und Business-Analysten, die den Azure-Datenstack sicher einordnen möchten, ohne bereits tief in Datenbankadministration oder Data Engineering einzusteigen.
DP-900 wird häufig unterschätzt, weil der Name nach einer reinen Grundlagenprüfung klingt. In der Praxis entscheidet aber weniger auswendig gelerntes Vokabular über eine gute Vorbereitung, sondern die Fähigkeit, Workloads zu erkennen und den passenden Dienst zu wählen. Wer versteht, wann relationale Daten, dokumentorientierte Modelle, Objektspeicher, Data Warehouses oder Visualisierungslösungen sinnvoll sind, ist deutlich besser vorbereitet als jemand, der nur Definitionen wiederholt.
Was DP-900 tatsächlich prüft
Microsoft beschreibt DP-900 als Prüfung zu Kerndatenkonzepten und deren Umsetzung mit Microsoft-Azure-Datendiensten. Die genaue Gewichtung steht in der offiziellen Skills Outline auf Microsoft Learn und sollte vor der Anmeldung noch einmal geprüft werden. Prüfungsdetails wie verfügbare Sprachen, Delivery-Format, Anmeldung, Preis, Dauer, Bewertungslogik und mögliche Aktualisierungen gehören ebenfalls auf die offizielle Microsoft-Prüfungsseite, weil diese Informationen regional und zeitlich variieren können.
Inhaltlich bewegt sich DP-900 um mehrere wiederkehrende Themen: relationale Daten, nicht-relationale Daten, analytische Workloads und grundlegende Datenvisualisierung. Dazu kommt ein Verständnis dafür, wie Azure-Dienste in typischen Szenarien eingesetzt werden. Die Prüfung verlangt keine tiefgehende Administration von Azure SQL Database und keine fortgeschrittene Power-BI-Modellierung, aber sie erwartet ein klares Grundverständnis der Begriffe, Dienstgrenzen und typischen Einsatzfälle.
Ein wichtiger Vorbereitungspunkt ist die Unterscheidung zwischen Konzeptwissen und Produktwissen. Konzeptwissen bedeutet etwa, den Unterschied zwischen transaktionalen und analytischen Workloads zu verstehen. Produktwissen bedeutet, dieses Konzept auf Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Storage, Azure Synapse Analytics oder Power BI anwenden zu können. DP-900 verbindet beides: Die Frage ist selten nur „Was ist eine relationale Datenbank?“, sondern häufiger „Welcher Dienst passt zu dieser Anforderung?“
DP-900 oder AZ-900 zuerst?
DP-900 und AZ-900 haben keine formalen Voraussetzungen, bedienen aber unterschiedliche Ziele. AZ-900 ist die allgemeinere Azure-Grundlagenprüfung und erklärt Cloud-Konzepte, Azure-Architektur, Kosten, Identität, Governance und Supportmodelle. DP-900 konzentriert sich dagegen auf Datenkonzepte, Datenworkloads und Azure-Datendienste.
Wer noch nie mit Cloud-Grundlagen gearbeitet hat, profitiert oft davon, zuerst Azure-Basisbegriffe wie Regionen, Ressourcen, Abonnements, Identitäten und Kostenmodelle zu verstehen. Dafür ist ein Einstieg über den Microsoft-Azure-Grundlagenbereich oder ein strukturierter AZ-900-Pfad sinnvoll. Wer dagegen bereits weiß, wie Azure grundsätzlich aufgebaut ist, und gezielt in Analytics, Datenbanken oder Datenplattformen einsteigen möchte, kann direkt mit DP-900 beginnen.
Die Entscheidung sollte vom Zielprofil ausgehen. Data- und Business-Analysten brauchen DP-900 häufig als fachliche Orientierung für Datenquellen, Modellierung, Visualisierung und analytische Workloads. IT-Administratoren und Entwicklerinnen profitieren davon, wenn sie Azure-Datendienste sicher einordnen müssen, ohne sofort produktive Plattformarchitekturen zu verantworten. Für Lernende, die allgemeine Cloud-Begriffe noch unsicher verwenden, kann ein breiterer Microsoft-Lernpfad helfen, DP-900 nicht isoliert zu betrachten.
Die Inhalte richtig priorisieren
Ein häufiger Fehler besteht darin, zu viel Zeit in SQL-Syntax zu investieren. Grundlegende Abfragen, Tabellen, Schlüssel, Beziehungen und Normalisierung sind relevant, aber DP-900 ist keine SQL-Programmierprüfung. Wichtiger ist, Datenmodelle und Workload-Typen zu erkennen: transaktional oder analytisch, strukturiert oder semistrukturiert, batchorientiert oder nahezu in Echtzeit, stark konsistent oder global verteilt.
Eine nützliche Denkweise ist eine kurze Kriterienkette: Latenz, Skalierung, Konsistenz und Kosten. Wenn eine Anwendung weltweit niedrige Latenz und flexible Dokumentstrukturen benötigt, liegt ein anderer Dienst nahe als bei einem klassischen relationalen System mit klaren Tabellenbeziehungen. Wenn große Datenmengen für Berichte und Analysen zusammengeführt werden, unterscheidet sich die Lösung wiederum von einfachem Objektspeicher für Dateien, Bilder oder Rohdaten.
Azure SQL Database steht typischerweise für relationale, strukturierte Daten und bekannte SQL-Muster. Azure Cosmos DB ist stärker mit global verteilten, hoch skalierbaren NoSQL-Szenarien verbunden. Azure Storage ist grundlegend für Objekte, Dateien, Warteschlangen und tabellenartige Speicherformen, während Azure Synapse Analytics und Power BI stärker im analytischen Bereich erscheinen. DP-900 verlangt nicht, diese Dienste wie ein Architekt zu entwerfen, aber Kandidatinnen und Kandidaten sollten die typischen Grenzen und Anwendungsfälle erklären können.
Governance und Security werden in der Vorbereitung oft zu spät behandelt. Begriffe wie Rollen, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Datenschutz, Row-Level Security in Power BI und Compliance wirken zunächst weniger prüfungsnah als Datenbanktypen. In Szenariofragen tauchen sie jedoch häufig indirekt auf, weil geschäftliche Anforderungen selten nur „Daten speichern“ bedeuten, sondern auch sicheren Zugriff, Nachvollziehbarkeit und Schutz sensibler Informationen verlangen.
Ein realistischer 4-Wochen-Lernplan
Ein vierwöchiger Plan funktioniert gut, wenn er nicht als täglicher Marathon angelegt wird. Für Berufstätige sind Lernblöcke von 30 bis 45 Minuten meist realistischer als lange Abende mit reinem Lesen. Die bessere Reihenfolge ist ein Wechsel aus Theorie, kurzer praktischer Erkundung und Selbsttest, weil DP-900 stark auf Wiedererkennen und Anwenden von Konzepten setzt.
- Woche 1: Klären Sie Kerndatenkonzepte, Datenarten, relationale Grundbegriffe, Transaktionen und analytische Workloads.
- Woche 2: Vergleichen Sie Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Azure Storage anhand typischer Szenarien.
- Woche 3: Arbeiten Sie analytische Dienste, Power BI-Grundlagen, Data Warehousing, Batch- und Streaming-Konzepte durch.
- Woche 4: Wiederholen Sie Governance, Security, typische Dienstzuordnungen und üben Sie Prüfungstaktik mit gemischten Fragen.
Die Lernblöcke sollten bewusst klein bleiben. Ein sinnvoller Abend kann aus 20 Minuten Microsoft-Learn-Lektüre, 15 Minuten Dienstvergleich in der Azure-Dokumentation und 10 Minuten eigenen Karteikarten bestehen. Ein anderer Block kann eine kurze Azure-Sandbox-Erkundung enthalten, etwa das Öffnen der Produktseiten zu Azure SQL Database, Cosmos DB oder Storage, um Begriffe aus der Theorie mit realen Dienstoptionen zu verbinden.
Wer strukturierte Vorbereitung bevorzugt, kann ein fokussiertes DP-900 Azure Data Fundamentals Training als Rahmen nutzen. Entscheidend bleibt aber, die Inhalte aktiv zu verarbeiten: Nach jeder Lerneinheit sollte klar sein, welches Problem ein Dienst löst, welche Datenform typisch ist und welche Einschränkungen oder Sicherheitsaspekte im Szenario auftauchen könnten.
Beispielaufgaben und wie die Lösung gedacht wird
Die folgenden Beispiele sind keine Originalfragen und ersetzen keine offiziellen Übungsmaterialien. Sie sind aus den DP-900-Kompetenzbereichen, typischen Dienstbeschreibungen und praxisnahen Azure-Szenarien abgeleitet. Der Zweck ist, die Denkweise hinter der Prüfung zu zeigen: Begriffe vergleichen, Anforderungen herauslesen und offensichtlich unpassende Antworten ausschließen.
Beispiel 1: Eine Anwendung speichert Bestellungen mit klaren Beziehungen zwischen Kunden, Produkten und Rechnungen. Welche Datenbankform passt am ehesten? Die naheliegende Antwort ist eine relationale Datenbank, weil Tabellen, Schlüssel und Beziehungen zentral sind. Ein Dokumentmodell kann zwar flexibel sein, ist hier aber nicht die erste Wahl, wenn referenzielle Struktur und SQL-nahe Abfragen im Vordergrund stehen.
Beispiel 2: Ein global genutzter Dienst speichert Benutzerprofile als JSON-ähnliche Dokumente und benötigt schnelle Zugriffe aus mehreren Regionen. Welche Azure-Dienstkategorie ist wahrscheinlich? Hier spricht vieles für einen NoSQL-Dienst wie Azure Cosmos DB, weil flexible Dokumentstrukturen und globale Verteilung zum Szenario passen. Azure Storage kann Objekte ablegen, bietet aber nicht dieselbe Datenbanksemantik für solche Anwendungsabfragen.
Beispiel 3: Ein Unternehmen möchte Verkaufsdaten aus mehreren Systemen in Berichten auswerten und Kennzahlen visualisieren. Welche Rolle spielt Power BI? Power BI dient in diesem Kontext nicht als primärer transaktionaler Speicher, sondern als Analyse- und Visualisierungsschicht. In DP-900 ist diese Unterscheidung wichtig, weil Visualisierung, Modellierung und Datenspeicherung unterschiedliche Aufgaben sind.
Beispiel 4: Ein Bericht soll je nach angemeldeter Person nur bestimmte Regionen anzeigen. Welcher Begriff ist relevant? Row-Level Security ist hier ein naheliegendes Konzept, weil der Zugriff auf Datenzeilen anhand der Benutzerrolle oder Identität eingeschränkt wird. Solche Sicherheitskonzepte werden leicht übersehen, sind aber in realen Datenlösungen zentral.
Prüfungstag: ruhig, methodisch, nicht zu früh festlegen
Am Prüfungstag hilft eine einfache Strategie: zuerst die klaren Fragen beantworten, unsichere Fragen markieren und später zurückkehren. So wird verhindert, dass eine einzelne Szenariofrage zu viel Zeit bindet. Besonders bei Begriffspaaren und Dienstvergleichen lohnt es sich, zunächst offensichtlich falsche Optionen zu streichen, bevor zwischen zwei plausiblen Antworten entschieden wird.
Viele DP-900-Fragen lassen sich über Signalwörter lösen. „Relational“, „Tabellen“, „Transaktionen“ und „SQL“ führen in eine andere Richtung als „Dokumente“, „Key-Value“, „globale Verteilung“ oder „unstrukturierte Dateien“. Wörter wie „Dashboard“, „Visualisierung“ und „Bericht“ deuten wiederum auf Analytics- und BI-Funktionen. Diese Signale ersetzen kein Verständnis, aber sie reduzieren die kognitive Last in der Prüfung.
Vor der Prüfung sollte außerdem die technische Durchführung geklärt sein. Microsoft stellt die jeweils aktuellen Informationen zu Anmeldung, Online- oder Testcenter-Delivery, Identitätsprüfung, Prüfungsrichtlinien und verfügbaren Sprachen auf der offiziellen DP-900-Seite bereit. Es ist sinnvoll, diese Angaben kurz vor dem Termin erneut zu prüfen, weil operative Details nicht dauerhaft stabil sind.
Was sich bei Updates beachten lässt
Microsoft aktualisiert Prüfungen und Skills Outlines, wenn sich Produkte, Rollenanforderungen oder Begriffe ändern. Deshalb sollte jede DP-900-Vorbereitung mit einem Blick auf die aktuelle Skills Outline beginnen. Wenn dort Bereiche anders benannt, gewichtet oder beschrieben werden, hat diese Quelle Vorrang vor älteren Blogartikeln, Videos oder Lernnotizen.
Bei früheren Aktualisierungen standen unter anderem moderne Datenworkloads, Sicherheit, Datenschutz und Azure-Dienste stärker im Fokus als eine rein abstrakte Datenbanklehre. Für die Vorbereitung bedeutet das: Nicht nur Begriffe lernen, sondern die Microsoft-Dienste im Kontext verstehen. Wer alte Materialien nutzt, sollte besonders auf veraltete Zertifizierungsnamen und Produktbezeichnungen achten; für die analytische Power-BI-Richtung ist beispielsweise PL-300 die aktuelle relevante Prüfung, nicht die frühere DA-100-Bezeichnung.
Nach DP-900: sinnvolle nächste Schritte
DP-900 ist ein Fundament, kein Endpunkt. Nach bestandener Prüfung hängt der nächste Schritt davon ab, welche Rolle angestrebt wird. Wer Berichte, Datenmodelle und Business-Intelligence-Lösungen vertiefen möchte, bewegt sich typischerweise in Richtung PL-300. Wer Datenpipelines, Transformationen, Data Lakes und produktive Azure-Datenplattformen aufbauen möchte, sollte eher DP-203 prüfen.
Für analytische Profile ist ein Azure- und Power-BI-orientierter Lernpfad sinnvoll, weil Datenmodellierung, DAX-Grundlagen, Visualisierung und Governance enger zusammenrücken. Für Engineering-Profile sind solide Kenntnisse in SQL, Datenintegration, Speicherarchitektur und Azure-Sicherheit wichtiger. Enterprise-Analytics-Rollen setzen meist zusätzlich Erfahrung mit Governance, semantischen Modellen und Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT voraus.
Die eigentliche Stärke von DP-900 liegt darin, Gespräche über Datenlösungen präziser zu machen. Nach der Prüfung sollten Kandidatinnen und Kandidaten nicht nur sagen können, dass sie Azure SQL Database, Cosmos DB, Storage und Power BI kennen. Sie sollten erklären können, warum ein Dienst in einem bestimmten Szenario passt und welche Fragen zu Sicherheit, Skalierung, Kosten und Datenqualität vor einer Umsetzung geklärt werden müssen.
Häufige Fragen zu DP-900
Ist DP-900 für Einsteiger geeignet?
Ja, DP-900 ist als Grundlagenprüfung angelegt und hat keine formalen Voraussetzungen. Ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Begriffen, Datenbanken und Analyseprozessen hilft jedoch deutlich, weil die Prüfung Konzepte mit Azure-Diensten verbindet.
Muss man SQL programmieren können?
Tiefe SQL-Programmierung steht nicht im Mittelpunkt. Kandidatinnen und Kandidaten sollten aber Tabellen, Zeilen, Spalten, Schlüssel, Beziehungen und einfache Abfrageideen verstehen, weil diese Konzepte für relationale Datenfragen wichtig sind.
Reicht Microsoft Learn zur Vorbereitung?
Microsoft Learn ist eine zentrale Quelle, besonders zusammen mit der offiziellen Skills Outline. In der Praxis ist zusätzliches Üben mit Szenarien hilfreich, weil DP-900 häufig verlangt, Anforderungen einem passenden Dienst oder Konzept zuzuordnen.
Wie unterscheidet sich DP-900 von PL-300?
DP-900 vermittelt Grundlagen zu Datenkonzepten und Azure-Datendiensten. PL-300 ist stärker auf Power BI, Datenmodellierung, Berichterstellung und analytische Arbeit ausgerichtet und setzt mehr praktische Erfahrung voraus.
Die Vorbereitung auf das Wesentliche ausrichten
Wer DP-900 bestehen möchte, sollte die Prüfung als Orientierungstest für moderne Datenarbeit in Azure verstehen. Die wichtigsten Lernfragen lauten: Welche Art von Daten liegt vor, welcher Workload entsteht, welcher Azure-Dienst passt, und welche Sicherheits- oder Governance-Anforderung beeinflusst die Entscheidung?
Readynez kann in diesem Zusammenhang als strukturierter Lernrahmen dienen, wenn Selbststudium allein zu unverbunden bleibt. Noch wichtiger ist jedoch die Lernmethode: kurze Einheiten, aktive Dienstvergleiche, regelmäßige Selbsttests und eine klare Prüfungstaktik. Wenn Sie eine geführte Vorbereitung oder Unterstützung bei der passenden Lernroute benötigen, können Sie Kontakt aufnehmen und Ihre nächsten Schritte klären.
