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Microsoft Fabric: una plataforma de análisis SaaS para la era de la IA

por Iván Torres
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Microsoft Fabric es una plataforma de análisis nueva y unificada en la nube que integra varios servicios de datos y análisis, como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics y Power BI, en un solo producto que cubre todo, desde el movimiento de datos hasta la ciencia de datos, análisis en tiempo real e inteligencia empresarial. Microsoft Fabric se basa en la conocida plataforma Power BI, que proporciona visualización líder en la industria y análisis impulsados por IA que permiten a los analistas de negocios y a los usuarios obtener información de los datos.

Conceptos básicos

El 23 de mayo de 2023, Microsoft presentó un nuevo producto durante su conferencia Microsoft Build, conocido como Microsoft Fabric. Se trata de una plataforma de análisis como servicio (SaaS, por sus siglas en inglés), diseñada para atender las necesidades comerciales de extremo a extremo. Tal como se ha señalado, esta plataforma se construye sobre la base de Power BI y amplía las funcionalidades de Azure Synapse Analytics a todos los tipos de análisis de trabajo. Por lo tanto, Microsoft Fabric se posiciona como una solución de análisis de nivel empresarial. Sin embargo, antes de continuar, profundicemos un poco en lo que significa realmente una plataforma de análisis SaaS.

¿Qué es una plataforma de análisis?

Una plataforma de análisis es una solución de software integral creada para simplificar el análisis de datos, permitiendo a las organizaciones extraer valiosos conocimientos a partir de ellos. Usualmente, fusiona diversas herramientas, tecnologías y marcos para optimizar todo el ciclo analítico, desde la recolección y el procesamiento de datos hasta la visualización y creación de informes. A continuación, te detallamos algunas características esenciales que deberías encontrar en una plataforma de análisis:

  1. Integración de datos: La plataforma debe facilitar la integración de datos de múltiples fuentes, como bases de datos, almacenes de datos, APIs y plataformas de streaming. Asimismo, debe proporcionar funciones para la ingesta, extracción, transformación y carga (ETL) de datos, asegurando un flujo constante de datos dentro del ecosistema analítico.
  2. Almacenamiento y gestión de datos: Cualquier plataforma de análisis debe contar con una infraestructura robusta y escalable para el almacenamiento de datos, que podría incluir data lakes, data warehouses, o una combinación de ambos. También debería soportar prácticas de gobierno de datos, incluyendo la gestión de calidad, gestión de metadatos y seguridad de los datos.
  3. Procesamiento y transformación de datos: La plataforma debe proporcionar herramientas y marcos que permitan procesar y transformar datos crudos en un formato utilizable. Esto podría implicar la limpieza de datos, la desnormalización, el enriquecimiento, la agregación, o incluso el análisis avanzado de grandes volúmenes de datos, incluyendo el flujo de datos del Internet de las Cosas (IoT). La eficacia en el manejo de grandes cantidades de datos es crucial para el rendimiento y la escalabilidad.
  4. Análisis y visualización: Un aspecto clave de una plataforma de análisis es su habilidad para realizar análisis avanzados de los datos. Esto engloba una amplia gama de capacidades analíticas, como análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, con algoritmos de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA). Además, debe proporcionar herramientas de visualización interactiva para presentar información de manera clara e intuitiva, permitiendo a los usuarios explorar datos y generar informes con facilidad.
  5. Escalabilidad y rendimiento: Las plataformas de análisis deben ser escalables para manejar volúmenes crecientes de datos y demandas de usuarios. Deben tener la capacidad de escalar horizontal o verticalmente, y los motores de procesamiento de alto rendimiento y los algoritmos optimizados son esenciales para garantizar un procesamiento y análisis de datos eficientes.
  6. Colaboración y uso compartido: Una plataforma de análisis debe promover la colaboración entre analistas de datos, científicos de datos y usuarios de negocio. Debe proporcionar funcionalidades para compartir activos de datos, modelos de análisis e información entre equipos. Las funciones de colaboración pueden incluir anotaciones de datos, comentarios, compartición de tableros y flujos de trabajo colaborativos.
  7. Gobernanza y seguridad de datos: Con la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo convirtiéndose cada vez más en un aspecto crucial, una plataforma de análisis debe contar con sólidas medidas de seguridad. Esto incluye controles de acceso, cifrado, auditoría y cumplimiento de regulaciones relevantes como GDPR o HIPAA. Las funciones de gobernanza de datos, como el linaje de datos, la catalogación de datos y la aplicación de políticas, también son esenciales para mantener la integridad y el cumplimiento de los datos.
  8. Flexibilidad y extensibilidad: La plataforma ideal de análisis debe ser flexible y extensible para adaptarse a las cambiantes necesidades comerciales y los avances tecnológicos. Debe permitir la integración con herramientas, marcos y bibliotecas de terceros para aprovechar funcionalidades adicionales.
  9. Facilidad de uso: La usabilidad es un factor clave en la adopción y eficacia de una plataforma de análisis. Debe tener una interfaz de usuario intuitiva y proporcionar herramientas fáciles de usar para la exploración, el análisis y la visualización de datos. Las capacidades de autoservicio permiten a los usuarios de negocio acceder y analizar datos sin una gran dependencia de los especialistas en TI o en datos.

¿Qué es SaaS y en qué se diferencia de PaaS?

SaaS significa Software como Servicio, lo que significa que los clientes pueden acceder y usar aplicaciones de software a través de Internet sin tener que instalarlas, administrarlas o mantenerlas en su propia infraestructura. Las aplicaciones SaaS son alojadas y administradas por el proveedor de servicios, quien también se ocupa de las actualizaciones, la seguridad, la escalabilidad y el rendimiento. Los clientes solo pagan por lo que usan y pueden ampliar o reducir fácilmente según sea necesario.

PaaS significa Plataforma como Servicio, lo que significa que los clientes pueden utilizar una plataforma basada en la nube para desarrollar, ejecutar y administrar sus propias aplicaciones, sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Las plataformas PaaS proveen a los desarrolladores con herramientas y servicios para construir, probar, desplegar y administrar aplicaciones. Aunque los usuarios tienen un mayor control y flexibilidad sobre sus aplicaciones, también son más responsables de su mantenimiento.

¿Cómo se aplican estos conceptos a Microsoft Fabric?

Con las definiciones anteriores, podemos decir que Microsoft Fabric se ajusta perfectamente a la descripción de una Plataforma de Análisis SaaS. En función de nuestras necesidades, podemos utilizar varios elementos para integrar datos de múltiples sistemas, almacenarlos en un lugar unificado en la nube y procesar y transformar estos datos de manera eficiente y escalable. Además, podemos aplicar técnicas avanzadas de IA y ML para aprovechar al máximo la plataforma. Dado que Microsoft Fabric se basa en la plataforma Power BI, también se beneficia de su facilidad de uso, sólida colaboración y amplias capacidades de integración. Todo ello significa que los usuarios no tienen que lidiar con la complejidad de integrar y administrar diversos servicios de análisis y datos de distintos proveedores. Tampoco necesitan preocuparse por configuraciones complicadas y tareas de mantenimiento, gracias a las características de SaaS de la plataforma. Los usuarios ahora pueden utilizar un solo producto con una experiencia y arquitectura unificadas, que brinda todas las capacidades necesarias para la integración de datos, la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos, la ciencia de datos, el análisis en tiempo real y la inteligencia empresarial.

Los beneficios de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ofrece varios beneficios para los clientes que desean desbloquear el potencial de sus datos y sentar las bases para la era de la IA. Algunos de estos beneficios son:

  • Sencillez: Podemos registrarnos en segundos y obtener valor comercial real en minutos. No tenemos que preocuparnos por aprovisionar, configurar o actualizar la infraestructura o los servicios. Podemos usar un único portal para acceder a todas las características y funcionalidades de Microsoft Fabric.
  • Integralidad: Podemos usar Microsoft Fabric para abordar todos los aspectos de nuestras necesidades de análisis de principio a fin. Podemos ingerir datos de varias fuentes, integrarlos, modelarlos, visualizarlos, analizarlos y ejecutar modelos de IA y ML para obtener información basada en datos que conduzca a la toma de decisiones basada en hechos y predicciones científicas que pueden ayudar a las empresas. invertir con más confianza.
  • Colaboración: Microsoft Fabric ofrece experiencias específicas para cada rol en el proceso analítico, potenciando a todos los equipos involucrados. Ingenieros de datos, profesionales de almacenamiento de datos, científicos de datos, analistas de datos y usuarios empresariales pueden colaborar de forma efectiva en la misma plataforma y compartir datos, conocimientos y mejores prácticas.
  • Gobernanza: Con Microsoft Fabric, podemos crear una única fuente de verdad en la que todos puedan confiar. Podemos usar funciones de gobernanza unificadas para administrar la calidad, la seguridad, la privacidad, el cumplimiento y el acceso de los datos en toda la plataforma.
  • Innovación: Podemos usar Microsoft Fabric para aprovechar las últimas tecnologías e innovaciones de Microsoft y sus socios. Podemos beneficiarnos de la IA generativa y los servicios de modelo de lenguaje como Copilot para crear experiencias cotidianas de IA que transformen la forma en que los usuarios y desarrolladores pasan su tiempo. Dado que OneLake es el lago de datos central, ahora podemos admitir formatos abiertos como Parquet e integrarnos con otras plataformas en la nube como Amazon S3 y Google Cloud Storage.

Microsoft Fabric es un cambio de juego para las organizaciones que desean transformar sus negocios con datos y análisis. Es una Plataforma de Análisis SaaS que cubre los requisitos comerciales de extremo a extremo desde el punto de vista de datos y análisis. Se basa en la conocida plataforma Power BI y amplía las capacidades de Azure Synapse Analytics a todas las cargas de trabajo de análisis. Es simple, completo, colaborativo, gobernado e innovador.

El uso de Microsoft Fabric está basado en roles

Microsoft Fabric empodera a varios roles dentro de una organización para aprovechar su experiencia en la plataforma de análisis. Según el rol:

  • Ingenieros de datos pueden utilizar herramientas y funciones de ingeniería de datos para transformar datos a gran escala, empleando portátiles Spark para limpiar y enriquecer datos de varias fuentes, y almacenándolos en formato Parquet en OneLake.
  • Desarrolladores de integración de datos pueden emplear las capacidades de Fábrica de Datos en Microsoft Fabric para crear flujos de integración con Flujos de Datos Gen2 o Canalizaciones de Fábrica de Datos, recolectando datos de cientos de fuentes y enviándolos a OneLake.
  • Científicos de datos pueden aprovechar las herramientas y características de la ciencia de datos para construir e implementar modelos ML con herramientas familiares como Python y R.
  • Profesionales de almacenamiento de datos pueden usar las herramientas y funciones del almacén de datos para crear bases de datos relacionales empresariales usando SQL, empleando Synapse Data Warehouse para crear tablas y vistas que unen datos de diferentes fuentes, permitiendo consultas rápidas.
  • Analistas de negocios pueden emplear Power BI en Fabric para obtener información de los datos y compartirla con otros. Esto incluye la creación de informes y paneles interactivos que visualizan datos de varias fuentes y los publican en el servicio Power BI.
  • Microsoft Fabric también ofrece capacidades de Análisis en tiempo real para ingerir y analizar datos de transmisión desde dispositivos IoT o registros y consultar datos de transmisión utilizando el Lenguaje de Consulta Kusto (KQL).
    La sofisticación de las herramientas y características de Microsoft Fabric se integra sin problemas en la experiencia del usuario final. Esto permite un acceso continuo a informes y paneles de Power BI como antes, pero con una mayor facilidad y eficacia a través de Fabric. La reducción de la discusión sobre limitaciones tecnológicas resulta en un entorno de trabajo más fluido y con menos distracciones. Los usuarios se benefician de una experiencia optimizada, disfrutando de informes y tableros de mayor velocidad y rendimiento excepcional.

Conclusión

Microsoft Fabric es una prometedora innovación que pretende simplificar y mejorar la experiencia de análisis para los usuarios. Sin embargo, es importante tener en cuenta que actualmente se encuentra en desarrollo y, por lo tanto, puede estar sujeta a cambios. Para obtener más información sobre Fabric, por favor visita https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/.

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