🧵

Microsoft Fabric

La plataforma SaaS unificada de analítica de Microsoft. Un único producto que reúne ingeniería de datos, data warehousing, data science, tiempo real y Power BI sobre un lago de datos común: OneLake. 🌸

Intermedio Avanzado

¿Qué es Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric es una plataforma de analítica todo-en-uno entregada como SaaS (Software as a Service). Antes, cuando querías montar una solución moderna de datos en Azure, necesitabas pegar con cinta adhesiva varios servicios independientes: Azure Data Factory para ingesta, Synapse para warehousing, Databricks o Synapse Spark para ingeniería, Azure ML para ciencia de datos, Event Hubs y Stream Analytics para tiempo real, y Power BI para consumir todo. Cada pieza con su propio almacenamiento, su propia facturación, sus propios permisos y sus propios dolores de cabeza.

Fabric lo fusiona todo en un único producto, con una experiencia web unificada (la misma donde vive Power BI), una sola capa de almacenamiento (OneLake), un solo modelo de capacidad, una sola gobernanza y un solo portal. No compras piezas: activas una capacidad y tienes acceso a todas las cargas de trabajo analíticas de Microsoft.

💡 En una frase Fabric es a los datos lo que Office 365 es a la productividad: varios productos que siempre fueron buenos por separado, pero que ahora comparten identidad, almacenamiento, permisos y experiencia. Una única suite de analítica.
🏗️

La arquitectura de Fabric, por capas

Visualmente es útil pensar en Fabric como una tarta de 4 capas. Cada una se apoya en la de debajo y todas juntas conforman la plataforma:

🤖 Copilot e IA Asistente transversal
🧰 Experiencias (Workloads) Data Factory · Engineering · Warehouse · Science · RTI · Power BI
🪣 OneLake Almacén único, formato Delta Parquet
⚙️ Capacidad (F SKU) Cómputo unificado facturado por segundo

De abajo hacia arriba: compras una capacidad (cómputo), que da servicio a un OneLake (almacenamiento), sobre el cual corren las experiencias (las herramientas de trabajo), todas ellas potenciadas por Copilot (la capa de IA generativa).

🏛️

Los 3 pilares de Fabric

Si sólo te quedas con tres conceptos de Fabric, que sean estos. Todo lo demás se apoya en ellos:

🪣

1. OneLake

Un único lago de datos por organización, en formato abierto Delta Parquet, accesible desde todas las herramientas. El "OneDrive de los datos": una sola copia, muchos consumidores. Sin silos, sin duplicación, sin export/import entre servicios.

🧰

2. Experiencias

Seis cargas de trabajo analíticas especializadas que comparten el mismo portal, los mismos permisos y el mismo lago. Elige la que encaje con tu problema: ETL, warehousing, ML, streaming… y todas hablan el mismo idioma.

🤖

3. Copilot

IA generativa integrada de forma transversal: genera DAX y medidas, escribe código Spark, traduce preguntas en SQL, resume informes y crea flujos de datos con lenguaje natural. Un único asistente a lo largo de toda la plataforma.

🧭

Las 6 experiencias analíticas

Una experiencia (o workload) es un conjunto de herramientas centradas en un tipo de tarea analítica. En el portal de Fabric verás un selector abajo a la izquierda para cambiar de experiencia. Cada una tiene su propio menú, sus propios artefactos y su propia interfaz, pero todas comparten workspace, permisos y OneLake.

🏭 Data Factory

Ingesta y orquestación. Pipelines y Dataflows Gen2 para mover datos desde cualquier origen al lago.

⚒️ Data Engineering

Spark, Notebooks PySpark y Lakehouse. Para transformar, limpiar y modelar grandes volúmenes en formato Delta.

🏢 Data Warehouse

Warehouse con T-SQL puro, transacciones multi-tabla y semántica relacional. Para quien ama el SQL tradicional.

🔬 Data Science

Notebooks, experimentos MLflow, modelos ML, AutoML y despliegue integrado sobre los mismos datos del lago.

Real-Time Intelligence

Streams, KQL Database, Eventhouse y dashboards en tiempo real para datos que no pueden esperar.

📊 Power BI

El que ya conoces: modelos semánticos, informes, dashboards y Direct Lake sobre OneLake sin ETL adicional.

✨ Todas comparten lo mismo La clave es que las 6 experiencias no son silos: comparten workspaces, capacidad, permisos y — lo más importante — OneLake. Un Warehouse creado en Data Warehouse es visible y consultable desde un Notebook de Data Engineering, desde Power BI, o desde Real-Time Intelligence, sin mover un solo byte.
⚙️

Capacidades: el cómputo unificado

En Fabric no compras por servicio: compras una capacidad, que es una cantidad de cómputo medida en Capacity Units (CUs). Una misma capacidad sirve a todas las experiencias. Los SKUs se llaman F2, F4, F8… F2048, donde el número es el total de CUs (2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048).

  • Pago por uso (PAYG): facturación por segundo, puedes pausar la capacidad cuando no la uses y dejas de pagar cómputo.
  • Reservada: compromiso de 1 año a cambio de descuento (≈ 40%).
  • Trial: 60 días gratis con una capacidad equivalente a F64, perfecta para aprender y prototipar.
  • P SKUs (Power BI Premium): los antiguos P1/P2/P3 se han fusionado en el mismo modelo — una capacidad P incluye todas las experiencias de Fabric.
🎯 F64 es la frontera A partir de F64 (o P1) los informes de Power BI se pueden consumir con licencias Free de usuario: el consumo va contra la capacidad, no contra licencias individuales. Por debajo de F64 cada consumidor necesita licencia Pro.
🗺️

Explora Fabric en profundidad

Esta guía se divide en dos grandes bloques. Empieza por OneLake para entender dónde viven los datos, y luego pasa a los artefactos para conocer con qué herramientas vas a trabajarlos:

🔒 ¿Y la seguridad y gobernanza? Todo lo relacionado con roles, permisos, RLS/CLS en OneLake, Purview, workspace roles, sensibilidad de datos y sharing lo encontrarás en su propia sección: Gobernanza. Aquí nos centramos en arquitectura, almacenamiento y herramientas.
🚀 ¿Por dónde empezar? Si es tu primer contacto con Fabric, ve primero a OneLake — entender dónde se guardan los datos es la base de todo lo demás. Luego, cuando tengas claro el lago, salta a Artefactos para ver qué puedes crear encima. ¡Paso a paso! 🌸