Análisis de lakehouse con Microsoft Fabric y Azure Databricks

Hoy en día, los datos se comparan a menudo con el oro, por lo que empresas de todo el mundo compiten para extraer, refinar y capitalizar sus inmensos activos de datos.

Esta ola transformadora está impulsada por una infraestructura de cloud público que proporciona a las empresas una enorme capacidad de computación y almacenamiento para procesar sus recientes patrimonios de datos. Microsoft Azure, la plataforma en el cloud líder de hoy en día, proporciona servicios que permiten a las organizaciones hacer frente a estos modernos desafíos de datos. A la vanguardia está Microsoft Fabric, un nuevo motor de análisis que está remodelando el ámbito de la administración de datos. En combinación con Azure Databricks, las empresas disponen de un amplio conjunto de herramientas para aprovechar el poder del cloud y abordar sus iniciativas de datos más ambiciosas.

¿Qué es un lakehouse?

La arquitectura de lakehouse es el enfoque moderno para crear una plataforma de análisis escalable para el patrimonio de datos en crecimiento de una empresa. Combina la precisión de un almacén de datos tradicional con la enorme escala y flexibilidad de un data lake. Mediante el uso de herramientas modernas como Microsoft Fabric, Microsoft Power BI y Azure Databricks, las empresas pueden crear un lakehouse que satisfaga las necesidades de los ingenieros de datos, analistas del negocio y científicos de datos, compartiendo una única copia de los datos almacenada en un formato abierto y controlada por un catálogo unificado. La arquitectura de lakehouse de Azure adopta en su totalidad la potencia de Apache Spark, un motor de análisis escalable para las empresas. Con los asistentes de IA de Fabric y Azure Databricks, los equipos pueden trabajar más eficazmente para compartir datos, encontrar nuevos conocimientos y crear modelos de IA avanzados.

Administración y análisis de datos con Microsoft Fabric y Azure Databricks

Microsoft Fabric es una plataforma unificada de análisis que reúne todas las herramientas de datos y análisis que las organizaciones necesitan. Azure Databricks es un servicio de Azure totalmente administrado que permite el análisis y la IA en un lakehouse de Azure.

Fabric y Azure Databricks proporcionan soluciones integrales que permiten a los ingenieros de datos, científicos de datos, administradores de datos, analistas de datos y consumidores de datos trabajar juntos para encontrar conocimientos valiosos. Dado que ambas plataformas se basan en el almacenamiento de Delta Lake, los dos servicios pueden funcionar juntos, compartiendo las mismas copias de los datos. Cuando se combinan, Fabric yAzure Databricks ofrecen una potente sinergia que mejora las soluciones de análisis de datos, procesamiento e IA. A continuación se incluyen cinco ejemplos concretos de cómo Fabric funciona mejor con Azure Databricks:

• Canalizaciones de datos eficientes: Azure Databricks permite a los ingenieros de datos aprovechar la potencia de Apache Spark con la aceleración de Photon para crear canalizaciones de datos eficientes y escalables. Estas canalizaciones pueden proporcionar datos a OneLake, lo que garantiza que los datos estén disponibles para el análisis y otras operaciones. Esta integración garantiza que los ingenieros y científicos de datos disfruten de una experiencia ininterrumpida al trabajar con datos en ambas plataformas.
• Almacenamiento de datos unificado con OneLake: Azure Databricks puede interactuar directamente con los datos almacenados en OneLake. Tanto si los datos se originan en sistemas on-premises como si se ingieren de fuentes como Azure Databricks, OneLake proporciona las herramientas para consolidar estos datos. Esta arquitectura minimiza las copias de datos, ofrece un gobierno consolidado y permite a los usuarios utilizar sus aplicaciones preferidas como Azure Databricks para las consultas y la ciencia de datos.
• Sinergia de IA y machine learning: Azure Databricks ayuda a crear modelos complejos de IA y machine learning. Cuando se combina con las características de Copilot basadas en IA de Fabric, las empresas pueden obtener conocimientos de sus datos de manera más eficiente. Esta sinergia garantiza que los científicos de datos puedan crear e implementar modelos en Azure Databricks y usar después Fabric para el análisis de BI, utilizando las funcionalidades de IA de ambas plataformas.
• Flexibilidad con el almacenamiento de datos: hay dos enfoques posibles para cargar datos en OneLake mediante Azure Databricks:
  • Lakehouse basado en ADLS: los datos se pueden almacenar en tablas de Delta Lake en una cuenta de Azure Data Lake Storage (ADLS). Después se puede crear un acceso directo a este almacenamiento en la base de datos de Fabric Lakehouse para que se pueda acceder a los datos de forma sencilla y segura dentro de Fabric.
  • Lakehouse basado en OneLake: los datos se pueden almacenar directamente en la ubicación de ADLS de OneLake. Este enfoque requiere identificar la ubicación de almacenamiento predeterminada para Fabric Lakehouse. Una vez almacenados los datos en esta ubicación, se puede acceder a ellos y usarse en Fabric, lo que garantiza una integración perfecta entre las dos plataformas.
• Visualizaciones de datos mejoradas: una vez almacenados y procesados los datos, la creación de visualizaciones se convierte en un paso crucial. Con la integración de Azure Databricks y Fabric, los usuarios pueden crear fácilmente conjuntos de datos de Power BI a partir de los datos procesados. Esta integración garantiza que los científicos y analistas de datos puedan visualizar sus datos, obtener conocimientos y tomar decisiones fundamentadas basadas en el análisis proporcionado por ambas plataformas.

La integración entre Fabric y Azure Databricks ofrece una solución integral para las necesidades de análisis de datos de una organización. Con el lanzamiento de la preview pública de OneLake, estos dos eficaces almacenes de datos tienen el potencial de simplificar las tareas de análisis.

OneLake: el núcleo de Microsoft Fabric

OneLake, también conocido como Microsoft Fabric Lake, es el elemento fundamental de todos los servicios de Fabric. Proporciona un centro de almacenamiento unificado para los datos de la organización, basado en el robusto ADLS Gen2. OneLake atiende a una base de usuarios diversa, desde profesionales experimentados hasta desarrolladores en ciernes, con el objetivo principal de descomponer los silos de datos. Facilita la detección y el intercambio de datos, y garantiza un cumplimiento de la seguridad centralizado.

Unificar los datos con Microsoft Fabric

Microsoft Fabric va más allá de las herramientas de análisis tradicionales. Proporciona una plataforma unificada que simplifica el proceso de análisis, desde la integración de los datos hasta la obtención de conocimientos en tiempo real. Ofrece una solución completa de análisis para las empresas, con lo que se elimina la necesidad de servicios específicos de varios proveedores. Fabric reúne componentes nuevos y existentes de Power BI, Azure Synapse y Azure Data Factory en una única plataforma de software como servicio (SaaS) para garantizar una experiencia de usuario cohesionada.

Componentes de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ofrece soluciones de análisis integrales. Conecta todos los servicios de orígenes de datos y análisis a través de experiencias líderes del sector en una amplia variedad de categorías:

• Synapse Data Engineering: Synapse Data Engineering, una experiencia básica de Microsoft Fabric, dota a los ingenieros de datos de una plataforma Spark de primer nivel y facilita la transformación de los datos a gran escala dentro del paradigma del lakehouse. Simplifica el proceso de ingesta, transformación e intercambio de los datos de la organización en un formato abierto.
• Data Factory: Data Factory se ha diseñado para proyectos complejos híbridos de extracción, transformación y carga (ETL) e integración de datos. Ayuda a transformar los datos sin procesar desorganizados en conocimientos útiles. Data Factory permite la creación de flujos de trabajo basados en datos, conocidos como canalizaciones, para ingerir datos de diversos almacenes de datos. Estas canalizaciones pueden utilizar flujos de datos o servicios de computación como Azure HDInsight Hadoop, Azure Databricks y Azure SQL Database para transformar los datos.
• Synapse Data Science: Synapse Data Science desbloquea el valor de los datos en el flujo de trabajo de análisis de una organización. Proporciona herramientas y funciones que permiten a los científicos de datos crear, implementar y administrar fácilmente modelos de machine learning mediante integraciones de Azure Machine Learning.
• Synapse Data Warehouse: integrado con Power BI, Fabric ofrece funciones de almacenamiento de datos de última generación. Es compatible con un formato de datos abierto, lo que garantiza que los ingenieros de datos y los equipos de TI puedan trabajar fácilmente almacenando los datos en el formato abierto de Delta Lake para disfrutar de un rendimiento de SQL de primer nivel.
• Synapse Real-Time Analytics: Synapse Real-Time Analytics se ha diseñado para manejar datos observacionales de varios orígenes y procesar datos semiestructurados en grandes volúmenes. Proporciona información en tiempo real para que las empresas puedan tomar decisiones fundamentadas basadas en los datos másrecientes.
• Power BI: Power BI es una completa colección de servicios de software, aplicaciones y conectores diseñados para transformar los orígenes de datos no relacionados en conocimientos coherentes, visualmente inmersivos e interactivos. Tanto si los datos residen en una hoja de cálculo de Excel como en una combinación de almacenes de datos on-premises y basados en el cloud, Power BI facilita la conexión, la visualización y el intercambio de conocimientos. Su compatibilidad con soluciones on-premises y en el cloud garantiza que las empresas puedan elegir dónde desean almacenar sus informes en función de sus necesidades específicas.
• Data Activator: Data Activator ofrece una experiencia sin código que permite a los analistas del negocio realizar operaciones automáticas a partir de los datos. Esto simplifica el proceso de activación de datos para que los usuarios puedan obtener conocimientos útiles a partir de sus datos.

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Esta información está basada en el ebook publicado por Microsoft acerca de Microsoft Fabric: «Análisis de lakehouse con Microsoft Fabric y Azure Databricks», las «ventajas de Microsoft Fabric» y la «integración de la Inteligencia Artificial en Microsoft Fabric«.