Microsoft Fabric es una plataforma de análisis de datos integral desarrollada por Microsoft, diseñada para reunir diversas herramientas de datos bajo un mismo paraguas. Su objetivo es permitir a las organizaciones liberar el potencial de sus datos en la era de la inteligencia artificial, facilitando la interpretación y el análisis de información de manera accesible para todos, no solo para especialistas en ciencia de datos15.

Características clave de Microsoft Fabric

1. Plataforma analítica completa:
Ofrece una interfaz unificada y arquitectura para extraer información de los datos y presentarla de manera efectiva.

• Cada proyecto de análisis depende de varios sistemas de apoyo. Estos sistemas de apoyo suelen tener un conjunto único de requisitos y a menudo requieren la colaboración de otros proveedores. Integrar los distintos productos de estos proveedores puede ser una tarea difícil, frágil y costosa.

• Microsoft Fabric alivia este problema proporcionando a los equipos una única solución que ofrece una interfaz de usuario y una arquitectura uniformes, así como otras herramientas necesarias para extraer información de los datos y presentarla.

2. Lago de datos multicloud integrado (OneLake):
Este lago de datos es parte de Fabric y ayuda a eliminar silos de datos, facilitando el descubrimiento y el intercambio de datos entre equipos.

• Los lagos de datos suelen ser desordenados y complejos, lo que convierte su creación, integración y gestión en una tarea extremadamente difícil. También está el problema de la duplicación de datos y la dependencia del proveedor que surge una vez que el lago de datos está operativo; esto se deriva del uso de múltiples productos de datos que emplean varios formatos de datos propietarios en el mismo lago de datos.

• Fabric resuelve este problema introduciendo un lago de datos multicloud integrado de software como servicio (SaaS) llamado "OneLake". Del mismo modo que todas las aplicaciones de Microsoft 365 se conectan automáticamente a OneDrive, todas las cargas de trabajo de Fabric se conectan a OneLake.

• La integración incorporada de OneLake ayuda a eliminar los silos de datos ubicuos y desorganizados, que surgen cuando los miembros del equipo configuran sus propias cuentas de almacenamiento segregadas. OneLake ofrece a todo el equipo una unidad de almacenamiento única y unificada que permite descubrir y compartir datos de forma sencilla.

3. Cargas de trabajo variadas por capacidades unificadas:
Cuando se combinan varios productos de distintos proveedores en un mismo proyecto, suele producirse un desperdicio considerable. 

• Esto se debe al aprovisionamiento de capacidad informática en múltiples sistemas, como la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial. En el momento en que uno de estos sistemas está inactivo, su capacidad no puede ser utilizada por otro sistema, lo que significa que se están desperdiciando recursos.

• Fabric alivia este problema reduciendo la complejidad de la compra y gestión de recursos. Con Fabric, es posible adquirir un único conjunto de recursos informáticos para alimentar todas las cargas de trabajo (por ejemplo, integración de datos, ciencia de datos, etc.). Este modelo "todo incluido" reduce significativamente los costes, ya que los recursos informáticos no utilizados en una carga de trabajo pueden ser utilizados por cualquiera de las cargas de trabajo.

La fábrica de datos ofrece más de 150 conectores a fuentes de datos en la nube y locales, la capacidad de orquestar canalizaciones de datos y experiencias de arrastrar y soltar para la transformación de datos.

• Ingeniería de datos de sinapsis: La carga de trabajo de ingeniería de datos tiene características interesantes que funcionan dentro de Fabric, como Lakehouse. Un artefacto Lakehouse existe dentro de su propio espacio de trabajo y permite lo que Microsoft describe como "grandes experiencias de creación" utilizando el motor Spark. También hay otras ventajas interesantes, como el inicio instantáneo con grupos en directo y la posibilidad de colaborar.

• Almacén de datos Synapse: La carga de trabajo del almacén de datos proporciona a los ingenieros y analistas de datos una experiencia convergente de Lakehouse y almacén de datos. Detrás del almacén está su motor SQL líder en el sector (sobre formatos de datos abiertos), unificado, sin servidor y dedicado.

• Análisis de sinapsis en tiempo real: La carga de trabajo de análisis en tiempo real permite a los desarrolladores transmitir datos de dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), telemetría, registros, etc. También son capaces de analizar grandes volúmenes de datos semiestructurados con alto rendimiento y baja latencia, ya que Kusto Query Langauge (KQL) es su base.

• Sinapsis de la ciencia de datos: La carga de trabajo de Ciencia de Datos permite a los usuarios trabajar a través de todo el proceso de ciencia de datos de principio a fin. Para ello, ofrece a los científicos de datos una serie de herramientas necesarias para crear sofisticados modelos de IA, colaborar en proyectos y entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático.

• Inteligencia empresarial (Power BI): En el centro de la carga de trabajo de inteligencia empresarial de Fabric se encuentra Power BI, el servicio de análisis de Microsoft líder del sector y basado en IA . Esto permite a los analistas de negocio y a otros usuarios descubrir información dentro de los datos de la organización. También está profundamente integrado con Microsoft 365, lo que significa que las organizaciones pueden obtener información relevante directamente desde cualquiera de los productos 365.

• Activador de datos: Data Activator es una interfaz intuitiva y sin código dentro de Microsoft Fabric, diseñada para iniciar de forma autónoma acciones en respuesta a patrones identificados o condiciones específicas en datos en evolución.

4. Integración con herramientas de Microsoft:
Consecuencia de lo anterior, Microsoft Fabric permite la integración con herramientas como Power BI para visualizar y compartir datos.

5. Inteligencia Artificial

• El servicio OpenAI de Azure está integrado en Microsoft Fabric en cada capa para ayudar a los usuarios a liberar todo el potencial de sus datos. Esta integración también permite a los desarrolladores aplicar la potencia de la IA generativa a los datos de los clientes y ayudar a los usuarios empresariales en su búsqueda para descubrir perspectivas en los datos.

• Dado que Copilot está integrado en todas las experiencias de datos de Microsoft Fabric, los usuarios pueden utilizar el lenguaje conversacional para:

1. Construir modelos de aprendizaje automático

2. Desarrollo de flujos y canalizaciones de datos

3. Generar código y funciones completas

4. Visualizar los resultados

• Incluso es posible que los usuarios creen sus propias experiencias de lenguaje conversacional personalizadas que combinen sus datos con los modelos de Azure OpenAI Service y luego las publiquen como plug-ins.

Licencias y capacidades

• Capacidades:
  Las capacidades en Microsoft Fabric determinan la cantidad de recursos disponibles y se dividen en diferentes SKU (F2, F4, F8, etc.), cada una con un conjunto específico de características y recursos23.

• Requisitos de licencia:
  Para utilizar todas las características, se requiere una licencia por capacidad o por usuario, dependiendo del tipo de SKU y las necesidades de la organización2.

Ventajas de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric es una plataforma analítica integral diseñada para

• Simplificar la gestión y el análisis de datos en las empresas. 

• Democratizar el análisis de datos, haciendo que sea más accesible y eficiente para todos los usuarios, independientemente de su nivel de experiencia en ciencia de datos.

A continuación, se presentan las principales ventajas de utilizar Microsoft Fabric:

1. Integración completa de análisis

• Unificación de herramientas: Combina servicios como Data Factory, Data Science, Data Warehouse, y Power BI en un solo lugar, facilitando el flujo de trabajo desde la ingesta hasta la visualización de datos12.

• Ecosistema integrado: Ofrece un lago de datos unificado llamado "OneLake", que elimina silos de datos y facilita el acceso y la colaboración34.

2. Simplificación de la administración

• Modelo SaaS: Al ser una plataforma basada en Software como Servicio, elimina la necesidad de infraestructura local y simplifica la configuración y el mantenimiento.

• Acceso centralizado: Permite a los usuarios acceder a todas las herramientas desde un solo punto, reduciendo la complejidad y el tiempo dedicado a configuraciones.

3. Escalabilidad y flexibilidad

• Crecimiento dinámico: Puede ajustarse fácilmente a las necesidades cambiantes de las organizaciones, garantizando un rendimiento óptimo sin sacrificar la rentabilidad25.

• Compatibilidad con múltiples fuentes: Admite más de 150 conectores, facilitando la integración de diversas fuentes de datos1.

4. Análisis avanzado y en tiempo real

• Capacidades de ciencia de datos: Incluye herramientas para análisis predictivo y machine learning, permitiendo a los científicos de datos desarrollar modelos complejos.

• Información en tiempo real: Facilita la toma de decisiones rápidas al proporcionar análisis en tiempo real.

5. Seguridad y cumplimiento

• Medidas de seguridad robustas: Al formar parte del ecosistema de Microsoft, garantiza un alto nivel de seguridad y cumplimiento normativo para proteger los datos confidenciales.

6. Interfaz accesible

• Usabilidad intuitiva: Diseñada para ser accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos, lo que democratiza el análisis de datos en toda la organización2.

7. Rentabilidad

• Costos reducidos: Al integrar múltiples herramientas en una sola plataforma, reduce los costos asociados con la administración de soluciones independientes28.

Desventajas de Microsoft Fabric

A continuación, se presentan algunas de las desventajas y críticas más comunes de Microsoft Fabric:

1. Limitaciones técnicas

• Almacenamiento en varias zonas geográficas: Actualmente no se admite el almacenamiento de datos en múltiples zonas geográficas, lo que puede ser un problema para organizaciones con operaciones globales1.

• Gestión de archivos parquet: Los archivos parquet no utilizados no se eliminan automáticamente del almacenamiento, lo que puede generar problemas de espacio1.

2. Dependencia del ecosistema Microsoft

• Compatibilidad con herramientas externas: Aunque Fabric ofrece integración con muchas herramientas, puede tener limitaciones al interactuar con soluciones de terceros no compatibles2.

• Dependencia de Azure: Al ser una plataforma SaaS de Microsoft, está limitada a Azure, lo que puede ser un desafío para organizaciones que buscan soluciones multi-nube5.

3. Rendimiento en consultas complejas

• Desafíos de rendimiento: Para consultas muy complejas o grandes volúmenes de datos, el rendimiento puede verse afectado, especialmente si se utilizan "shortcuts" hacia el Data Lakehouse2.

4. Limitaciones en personalización de datos

• Filtrado y preparación de datos: Al trabajar directamente con el Data Lakehouse, la personalización en términos de filtrado o preparación de datos puede ser más limitada que al trabajar con copias dedicadas en cada sistema2.

5. Madurez de funcionalidades

• Funcionalidades en desarrollo: Algunas características, especialmente en Data Science, pueden no estar tan maduras como en otras plataformas como Azure Machine Learning4.

6. Escalabilidad limitada

• Comparación con Azure Machine Learning: La escalabilidad de Fabric puede ser limitada en comparación con soluciones más robustas como Azure Machine Learning4.

Conclusión

Microsoft Fabric ofrece una plataforma integral para el análisis de datos, pero también presenta desafíos como la dependencia del ecosistema Microsoft, limitaciones técnicas, y desafíos de rendimiento en consultas complejas. Estas limitaciones pueden ser significativas para organizaciones con necesidades específicas de integración multi-nube o personalización avanzada de datos.