Microsoft Fabric y Power BI se diferencia básicamente en las capacidades que se presentan en cada experiencia. No se trata de enfrentarlos, se trata de adoptar ambos para facilitar la madurez de las organizaciones en la analítica de datos.
Presentaremos en este artículo las capacidades de cada sabor y para qué debemos usarlas.
¿Qué capacidades presenta Power BI?
En diferentes publicaciones podemos ver definiciones de Power BI que, desde mi punto de vista, no expresan todo lo que representa Power BI en las organizaciones. Definirlo como una plataforma de BI de autoservicio o una herramienta de visualización de datos me parece quedarse demasiado corto.
Siempre he visto Power BI como un producto SaaS que evolucionó el motor analítico que formó parte de SQL Server en las versiones On-Premises, Análisis Services. Y este motor es sólo parte de lo que proporciona Power BI como, desde mi punto de vista, el servicio clave en toda plataforma analítica que conforma la capa de servicio de los datos a la organización. Hay que tener en cuenta que Power BI tiene capacidades avanzadas que permiten que la misma sea la solución corporativa para todas las necesidades en cuanto a servir los datos que pueda necesitar una organización.
Como digo, no sólo es sorprendente el rendimiento que proporciona el motor de Power BI para analizar e interactuar con los modelos semánticos de grandes volúmenes de datos, sino todo lo que dispone el servicio para organizar, colaborar y servir tanto los informes como los propios modelos semánticos dentro de la organización. Además de que siguen innovando, no hay mes en el cual no tengamos alguna nueva característica que sorprenda. Por ejemplo, a todos los conceptos ya conocidos como áreas de trabajo, modelos semánticos, aplicaciones, audiencia… han añadido una nueva opción llamada el explorador de datos… y boom, otra de las necesidades que muchos usuarios reclamaban ya está disponible.
Además, Power BI ya presenta muchas opciones para que podamos abordar la creación de los modelos semánticos de la organización bajo los estándares de desarrollo. Y me explico, ya podemos tratar el desarrollo de estos modelos como proyectos con un control de código asociado, metodología de desarrollo, integración y desarrollo continuo, despliegues automatizados, etc.
Power BI da respuesta a muchos requerimientos de la capa de servicio, pero cuando los requerimientos de otras capas de nuestra plataforma analítica aumentan, Power BI puede quedar algo alejado de cumplir con las expectativas. Pero no es un defecto, simplemente es que Power BI está pensado para marcar diferencias en la capa de servicio. En la capa de extracción, integración y transformación de datos, Power BI sí puede estar por un escalón por debajo como os decía, y puede cubrir escenarios más de autoconsumo o de poca escala, pero no escenarios de gran escala con exigencias en cuanto al volumen de datos, tratamiento de variabilidad, transformaciones complejas, etc. De ahí que en muchas organizaciones se apostara por complementar estas capas anteriores con otros recursos y tecnologías más preparados para abordar escenarios de mayor escala.
Curso de Microsoft Fabric
¿Qué capacidades aporta Microsoft Fabric?
Es aquí donde aparece Microsoft Fabric, como comentamos en la publicación anterior Qué es Microsoft Fabric en 1 minuto, Microsoft Fabric presenta una única solución simplificada para toda la analítica de datos de una organización basada en, lo que ha definido Microsoft, como experiencias para poder abordar cargas de trabajo relacionadas con Synapse Data Science, Synapse Data Warehousing, Data Factory, Data Activator, Synapse Real-Time Analytics y Synapse Data Engineering. Además, todo ello integrado en la plataforma de Power BI.
Estas experiencias, a diferencia de las capacidades de Power BI, ponen a disposición de las organizaciones las tecnologías modernas para llevar a cabo proyectos de analítica avanzada. No sólo podremos disponer de un servicio preparado para servir los datos a los usuarios consumidores y analistas.
Microsoft Fabric viene con la idea de facilitar aún más el mantenimiento e integración de la información en un recurso común, pero securizado, para toda la organización, OneLake. Artefactos como las canalizaciones, los flujos de datos gen2 facilitan la integración de datos, pero es que además las novedades anunciadas sobre el Mirroring en Fabric hacen que en algunos escenarios empecemos a preocuparnos un poco menos por aspectos técnicos de integración.
Otro aspecto relevante, es la administración de permisos, que en cierta manera “hereda” y amplia la administración de permisos ya existente para los modelos semánticos. En los modelos semánticos de Power BI podemos asignar permisos sobre el artefacto en sí, sin necesidad de asignar permisos a través del área de trabajo, y podemos gestionar aspectos de RLS y OLS.
Y en Fabric se mantiene esta filosofía, permitiendo gestionar el acceso a los nuevos artefactos de lakehouse, warehouse, puntos de conexión SQL… mediante permisos directos sobre los mismos. Por ejemplo, para los lakehouse podremos asignar diferentes variantes:
Otro aspecto presente en Fabric y relacionado con la seguridad es que tanto para los puntos de conexión SQL como el warehouse podremos implementar RLS y OLS, características ya conocidas de Power BI. Y también, se pueden implementar Dynamic Data Masking.
En resumen, Microsoft Fabric proporciona un entorno común, y por tanto reduce la administración necesaria dentro de la organización para abordar gran cantidad de proyectos de analítica de datos de principio a fin.
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Fabric vs Power BI, ¿enfrentamiento o la unión hace la fuerza?
Aunque el título de este artículo enfrenta en cierta manera a Power BI vs Microsoft Fabric, no es este el objetivo. Ambos conviven y evolucionarán de manera conjunta en una plataforma común y bastante adoptada dentro de las organizaciones. Microsoft Fabric amplía las capacidades de análisis de Power BI incluyendo capacidades necesarias en el desarrollo de soluciones de datos dentro de las organizaciones.
Muchas características están por llegar y si quieres estar atento a ellas síguenos en las redes. 😊
