![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/img1.png\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nDebido a que el anuncio fue de una magnitud importante, es conveniente separar un poco la visi\u00f3n general de Microsoft sobre el mundo de datos y bajar a tierra cada concepto de esta nueva herramienta.<\/p>\n\n\n\n
Lo que nos lleva a tratar de responder algunas preguntas iniciales:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- \u00bfQu\u00e9 es Microsoft Fabric?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo funciona?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfPor qu\u00e9 nos deber\u00eda importar?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfRealmente todos lo vamos a usar?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfLo vamos a usar de repente sin darnos cuenta de que realmente lo hemos activado?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo encaja en el mundo existente?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfD\u00f3nde encaja Synapse Analytics?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfD\u00f3nde encaja Power BI?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es Microsoft Fabric?<\/h2>\n\n\n\n
Bien, para comenzar tomando la definici\u00f3n oficial de Microsoft, Fabric se define como como \u201cla plataforma de datos en la era de la IA\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Es una nueva plataforma de tipo SaaS (Software as a Service) que encapsula todos los diferentes tipos de cargas de trabajo y c\u00f3mputo que hab\u00eda Synapse analytics en una versi\u00f3n \u201cSaaSificada\u201d, sumado a la agradable facilidad de uso que tenemos en Power BI.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture1-1-1024x512.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nAgrega toda la capacidad de un Lake-House m\u00e1s todas las piezas de Synapse Analytics, tra\u00eddos a la misma plataforma SaaS que Power BI. Eso es lo que proclama ser Microsoft Fabric.<\/p>\n\n\n\n
Si ya somos usuarios de la versi\u00f3n premium de Power BI, algunas de estas caracter\u00edsticas se encontrar\u00e1n habilitadas a partir de este lanzamiento.<\/p>\n\n\n\n
En resumen, Fabric es una plataforma SASS que encapsula Power BI m\u00e1s muchos de los componentes de Synapse Analytics y otras nuevas capacidades.<\/p>\n\n\n\n
Haciendo un paralelo, la forma en que se defini\u00f3 a Fabric ser\u00eda como hablar de Microsoft Office, pero para el mundo de datos.<\/p>\n\n\n\n
Por lo que asumiendo los costos (y claramente habr\u00e1 algunos), ser\u00eda como usar Office 365. Entonces, si tengo que hacer una presentaci\u00f3n podemos utilizar PowerPoint, o Word para componer un documento o si tenemos que hacer c\u00e1lculos utilizar\u00edamos Excel.<\/p>\n\n\n\n
Tomando esta idea como concepto, deber\u00edamos pensar en agrupar bajo un mismo portal todas las actividades de datos. Por ejemplo, un Pipeline de Copy en Data Factory o quiz\u00e1s empezar a trabajar directamente desde un Reporte de Power BI con un conjunto de datos, que a su vez otro usuario puede haber trabajado con un Notebook de Python o mediante un Dataflow.<\/p>\n\n\n\n
Un \u00fanico almacenamiento para gobernarlos a todos<\/h2>\n\n\n\n
Todas estas cargas de trabajo que mencionamos, si bien pertenecen a productos que ya exist\u00edan y claramente estaban orientadas a diferentes roles de usuario, ahora se encuentran bajo una misma Suite y cuyo soporte de almacenamiento es com\u00fan a todas a ellas.<\/p>\n\n\n\n
Este es un pilar de Fabric, todo el almacenamiento es un \u00fanico tipo de storage de tipo Lake.<\/p>\n\n\n
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<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nMicrosoft ha presentado este concepto de almacenamiento tipo Lake unificado como si fuese el concepto de OneDrive, pero orientado a cargas de datos.<\/p>\n\n\n\n
Hoy todos conocemos el servicio de OneDrive, donde hay Teams y tambi\u00e9n carpetas de Sharepoint. Y siempre tenemos una copia en sincron\u00eda local en nuestros equipos, por lo que toda la organizaci\u00f3n puede trabajar y compartir los archivos que necesitan.<\/p>\n\n\n\n
Y esencialmente, Microsoft est\u00e1 tratando de imitar esta funcionalidad con este almacenamiento Lake, basado en Cloud Storage.<\/p>\n\n\n\n
Hasta ahora si ten\u00edamos que trabajar con diferentes tipos de archivos o fuentes de datos, incluso en diferentes ubicaciones o nubes, la integraci\u00f3n de estos silos de datos requer\u00eda mucha complejidad para poder conectarnos, copiar o masajear la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Esta situaci\u00f3n terminaba inevitablemente requiriendo tareas de Data Engineering, pipelines de ETL\/ELT o simplemente una de-duplicaci\u00f3n de estos datos m\u00faltiples veces para poder trabajar con ellos.<\/p>\n\n\n\n
Pues bien, ahora Fabric con el almacenamiento unificado de tipo Lake, quiere poner fin a estas tareas complejas presentando una \u201c\u00fanica<\/strong>\u201d copia de los datos con los que todos los usuarios vamos a poder trabajar.<\/p>\n\n\n\n
Y este es un gran concepto, ya que teniendo un \u00fanico punto de donde parten los datos, se simplifica en una gran medida el trabajo con la seguridad, para decidir qui\u00e9n puede acceder a qu\u00e9 datos, y toda la integraci\u00f3n con el resto de las herramientas.<\/p>\n\n\n\n
Por otro lado tambi\u00e9n, se ofrecer\u00e1 una interfaz similar a OneDrive, llamada OneLake donde podremos interactuar con este almacenamiento para subir, modificar u obtener archivos tan f\u00e1cilmente como conectarnos con nuestras credenciales incluso desde un desktop.<\/p>\n\n\n\n
Un motor para cada tarea<\/h2>\n\n\n\n
La evoluci\u00f3n de las diferentes cargas de trabajo, hacen que un \u00fanico motor de procesamiento no sea suficiente.<\/p>\n\n\n\n
Y es por esto que MS Fabric, nos permite utilizar el poder de los diferentes tipos de motores bajo una misma interfaz y sin tener que preocuparnos de aprovisionar o configurar previamente una capacidad de c\u00f3mputo espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n
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<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nData Factory<\/h3>\n\n\n\n
En Fabric nos encontramos con una \u201cevoluci\u00f3n\u201d de los pipelines y Mapping Dataflows de Synapse Analytics, que ahora utiliza Power Query para copia y transformaci\u00f3n de flujos de datos.<\/p>\n\n\n
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<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nData Engineering<\/h3>\n\n\n\n
En cuanto a ingenier\u00eda de datos, esencialmente nos encontramos con el motor de Spark que ten\u00edamos en Synapse, donde vemos la versi\u00f3n 1.1 que incluye Spark 3.3 y Delta 2.2 y se espera que el ritmo de actualizaci\u00f3n sea m\u00e1s constante y con una experiencia m\u00e1s continua y que sea completamente transparente con el resto de las piezas de Fabric.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture3.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture4.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nData Science<\/h3>\n\n\n\n
Por el lado de Ciencia de Datos, tenemos la capacidad de crear Modelos y Experimientos y luego incluir \u00e9stos dentro de un Pipeline con Spark Jobs.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture5.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nData Warehousing<\/h3>\n\n\n\n
Luego llegamos al componente de Data Warehousing, el mundo un poco m\u00e1s conocido para los que trabajamos con T-SQL.<\/p>\n\n\n\n
En este motor, tenemos la capacidad de escribir SQL y ejecutar Stored Procedures con cargas de trabajo transaccionales.<\/p>\n\n\n\n
Lo que realmente estamos viendo con Fabric es que no vamos a tener que elegir si trabajar con un SQL Pool dedicado y un SQL Pool Serverless. Ahora vamos a tener un \u00fanico motor SQL que operar\u00e1 con un \u00fanico almacenamiento de datos que ya se encuentra previamente configurado.<\/p>\n\n\n\n
Es quiere decir que todo el almacenamiento de nuestras tablas y registros se encontrar\u00e1 dentro del OneLake y nuevamente con formato Delta.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture6-1024x374.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nReal Time Analytics<\/h3>\n\n\n\n
Este motor de an\u00e1lisis en tiempo real, toma la forma de lo que ten\u00edamos en Azure Data Explorer con lenguaje Kusto, para realizar ingesta y consulta de eventos en tiempo real. Este motor permite trabajar y analizar grandes vol\u00famenes de registros en formato de series temporales, que pueden desde luego ser conectados a Power BI.<\/p>\n\n\n
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<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nData Activator<\/h3>\n\n\n\n
Este motor quiz\u00e1s sea la pieza de Fabric mas novedosa y permite tomar acciones autom\u00e1ticamente basadas en los datos.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture8.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nNormalmente para automatizar acciones sobre los datos, se require el desarrollo de c\u00f3digo y esto suele ser costoso en tiempo y recursos. Es por esto Fabric ofrece dentro de sus motores a Data Activator con una experiencia \u201cNo-Code\u201d para poder tomar acciones directamente desde los datos y sus cambios.<\/p>\n\n\n\n
Basado en modelos de datos, reglas de negocio y Triggers que se pueden configurar en forma visual, se crean acciones que pueden desencadenar procesos, alertas y llamadas a otras aplicaciones. Desde un simple email hasta interactuar con Power Automate para crear flujos mas complejos.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/Picture9.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nConclusi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n
Microsoft ha fijado con Fabric una direcci\u00f3n unificada de d\u00f3nde visualiza sus servicios en t\u00e9rminos de datos y an\u00e1lisis en la nube.<\/p>\n\n\n\n
Y esto parece ser algo serio, ya que de alguna manera Fabric parece ser el punto de convergencia de las m\u00faltiples iniciativas y servicios que exist\u00edan en el ecosistema de Azure y On Premises de los productos de Microsoft hasta hoy.<\/p>\n\n\n\n
Es verdad que a\u00fan falta mucho camino y en toda unificaci\u00f3n habr\u00e1 cosas que se perder\u00e1n y otras se ganar\u00e1n. Cada pieza de Fabric a\u00fan est\u00e1 en desarrollo y otras que a\u00fan no han sido anunciadas pero lo importante es que finalmente tenemos una direcci\u00f3n que permite tener una historia consistente de punta a punta con los datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Visitas: 442 Microsoft Fabric finalmente ha sido anunciado como Public Preview durante Microsoft Build 2023. Y esencialmente, es una nueva herramienta, o bien una especie de nueva herramienta dentro todo el ecosistema de la plataforma de Datos de Microsoft. Debido a que el anuncio fue de una magnitud importante, es conveniente separar un poco la … Continuar leyendo “Microsoft Fabric \u2013 La nueva Soluci\u00f3n de Analytics”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":371,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[87,26,31,64,93,30],"tags":[62,40,95,96,94,32,86],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/369"}],"collection":[{"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=369"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/369\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":399,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/369\/revisions\/399"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/media\/371"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=369"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=369"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/precisionit.com.ar\/blogs\/marianokovo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=369"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}