Microsoft Fabric es la nueva herramienta que presentó Satya Nadella, CEO de Microsoft, en el pasado evento Microsoft Build 2023. La compañía norteamericana continúa ampliando su extenso catálogo de soluciones empresariales presentando la plataforma de analítica unificada, Microsoft Fabric.
Fabric es la solución de Microsoft para dar respuesta a las empresas que utilizan diversas herramientas de análisis de datos. En este sentido, la compañía mantiene su apuesta por la inteligencia de negocio y refuerza su posición como líder en soluciones de BI, donde se mantiene en la primera posición del mercado desde hace más de 15 años seguidos.
¿Qué es Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric es una solución de análisis todo en uno para empresas que abarca y unifica todo lo esencial: movimiento de datos, ciencia de datos, análisis en tiempo real e inteligencia empresarial. Al estar integrada y conectada con el resto de aplicaciones de Microsoft, ofrece un conjunto completo de servicios todo en un solo lugar: Data Lake, Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics y Power BI.
La plataforma SaaS (Software como servicio) está alojada en la nube y lleva la simplicidad e integración a un nuevo nivel. Con Microsoft Fabric ya no es necesario agrupar diferentes servicios de varios proveedores. En su lugar, los productos se integran de un extremo a otro con un diseño simple que facilita el análisis. La propia compañía ha destacado que los clientes pueden usar “un solo producto con una experiencia y arquitectura unificadas”.
OneLake es el lago de datos que sirve de base para integrar todos los servicios de Microsoft Fabric. Al igual que OneDrive, OneLake viene automáticamente incluido en la licencia de cada usuario de Microsoft Fabric. Está diseñado para ser el único lugar donde almacenar todos los datos de la organización y respaldaros gracias a una copia de datos.
¿Qué reúne Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric ofrece un conjunto completo de herramientas de análisis diseñadas para facilitar el trabajo en equipo de manera fluida. Cada experiencia se adapta a un rol específico (analista de datos, ETL Developer, ingeniero de datos, científico de datos, Data Modeler…) y a una tarea específica.
En las siguientes categorías podemos distinguir las experiencias líderes para cubrir las necesidades analíticas de un extremo a otro:
Data Factory
Data Factory es un servicio de integración de datos basado en la nube que permite crear flujos de trabajo de datos automatizados. Con Data Factory puedes extraer, transformar y cargar datos desde diversas fuentes, como bases de datos, archivos, servicios web y aplicaciones. Data Factory también permite monitorear y administrar sus flujos de trabajo de datos desde una interfaz gráfica o mediante código.
Data Factory proporciona más de 150 conectores a fuentes de datos tanto en la nube como locales. Al facilitar la transformación de datos mediante arrastrar y soltar, Data Factory simplifica la orquestación de canalizaciones de datos. Esto reduce la complejidad de la conexión y transformación de datos, haciéndola accesible a usuarios con distintos niveles de conocimientos técnicos. Azure Data Factory combina la simplicidad de Power Query con la escala y la potencia de Azure Data Factory. Puede utilizar más de 200 conectores nativos para conectarse a fuentes de datos locales y en la nube.
Synapse Data Engineering
La ingeniería de datos es una disciplina que se ocupa de diseñar, construir y mantener sistemas de datos escalables, confiables y eficientes. Los ingenieros de datos utilizan herramientas y técnicas como bases de datos, Big Data, almacenes de datos, procesamiento de datos en la nube, inteligencia artificial y aprendizaje automático para extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes, así como para analizarlos y generar valor para las organizaciones.
La integración de Microsoft Fabric Spark con Data Factory permite programar y orquestar cuadernos y trabajos de Spark, lo que permite a los ingenieros de datos realizar transformaciones de datos a gran escala y democratizar los datos en todo el lago.
Esta carga de trabajo proporciona una sólida experiencia de autoría para Apache Spark y permite comenzar inmediatamente con pools en vivo. Con un fuerte enfoque en la colaboración, Synapse Data Engineering permite el trabajo en equipo sin problemas en tareas complejas de ingeniería de datos. Esta carga de trabajo principal proporciona un espacio de trabajo interactivo para que los ingenieros de datos creen, gestionen y ajusten sus canalizaciones de datos.
Synapse Data Science
Data Science es una disciplina que combina métodos estadísticos, computacionales y de visualización para extraer conocimiento e insights de grandes volúmenes de datos. La experiencia de Data Science permite construir, desplegar y poner en funcionamiento modelos de aprendizaje automático sin problemas dentro de Microsoft Fabric.
Se integra con Azure Machine Learning para proporcionar un seguimiento de experimentos y un registro de modelos incorporados. Los Data Scientists pueden enriquecer los datos empresariales con predicciones y los analistas, integrar esas predicciones en sus informes de BI. Se trata de un cambio de perspectivas descriptivas a predictivas.
Synapse Data Science proporciona un flujo de trabajo integral para que los científicos de datos construyan sofisticados modelos de IA. Al proporcionar un entorno integrado y sin fisuras, permite a los científicos de datos centrarse en lo más importante: extraer valor y conocimiento de sus datos.
Synapse Data Warehouse
Un Data Warehouse es un sistema de almacenamiento de datos que integra información de diversas fuentes y que permite realizar consultas y análisis complejos. Facilita la toma de decisiones basadas en datos y el descubrimiento de patrones e insights. Se compone de varias capas, como son: la capa de extracción, transformación y carga (ETL), la capa de almacenamiento, la capa de procesamiento analítico en línea (OLAP) y la capa de presentación.
Synapse Data Warehousing proporciona una experiencia unificada de lago de datos y almacén de datos. Tiende un puente entre los datos estructurados y no estructurados, lo que permite a las organizaciones obtener una visión más holística de su panorama de datos. Este enfoque racionalizado de la gestión de datos allana el camino para mejorar la comprensión y la toma de decisiones.
Data Warehouse ofrece un rendimiento y una escalabilidad SQL líderes del sector. Separa por completo la computación del almacenamiento, permitiendo que cada uno escale de forma independiente. Además, almacena los datos de forma nativa en el formato abierto Delta Lake.
Synapse Real-Time Analytics
El análisis en tiempo real es el proceso de examinar y procesar datos a medida que se generan, sin demoras ni almacenamiento intermedio. Este tipo de análisis permite obtener información valiosa y tomar decisiones rápidas basadas en los datos actuales, no en los históricos.
Estos datos provienen de diversas fuentes como aplicaciones, dispositivos Internet of Things (IoT), interacciones humanas, equipos… Suelen estar semiestructurados en formatos JSON o texto, presentados en grandes volúmenes con esquemas cambiantes. Estas características dificultan el trabajo de las plataformas tradicionales de almacenamiento de datos. Por ello, Real-Time Analytics es el mejor motor para analizar datos observacionales , incorporado en Microsoft Fabric.
Power BI
Power BI es una herramienta de análisis de datos que permite crear informes interactivos y visualizaciones dinámicas. Con Microsoft Power BI puedes conectar diferentes fuentes de datos, transformar y modelar los datos para compartirlos con otros usuarios. Power BI se puede instalar en la nube o en servidores propis, ofreciendo una variedad de opciones de licencia y precios.
Es la plataforma de inteligencia empresarial líder del mercado. A través de ella, Microsoft Fabric garantiza que los usuarios empresariales puedan acceder de forma rápida e intuitiva a todos los datos para tomar mejores decisiones con datos.
Data Activator
La carga de trabajo de Data Activator permite el descubrimiento y la supervisión de datos en tiempo real. Puedes activar notificaciones y acciones basadas en patrones de datos específicos sin necesidad de código. Esto permite a los usuarios reaccionar rápidamente a los cambios en los datos y tomar decisiones sobre la marcha, manteniendo las operaciones ágiles y con capacidad de respuesta.
