Entender Fabric: lo que los líderes empresariales realmente necesitan saber

«Fabric» se ha convertido en uno de los términos más habituales en los debates sobre datos empresariales. Por desgracia, también es uno de los que se interpretan de forma menos coherente.

Para algunos, «Fabric» se refiere a Microsoft Fabric, un producto específico de Azure. Para otros, es una forma abreviada de referirse a la arquitectura de «data fabric», un enfoque más amplio para conectar los datos, el análisis y la gobernanza en toda una organización. Ambos conceptos se solapan, pero no son lo mismo, y confundirlos es precisamente la razón por la que tantos directivos de empresas asienten con la cabeza en las reuniones sin saber realmente qué es lo que se está proponiendo.

Este artículo trata sobre el primero: Microsoft Fabric; qué es realmente y qué deben saber los directores de sistemas de información (CIO), los directores de tecnología (CTO) y los responsables de análisis antes de que aparezca en una hoja de ruta.

Qué es lo que realmente consolida Microsoft Fabric

Fabric no es una herramienta aislada. Es el intento de Microsoft de dejar de vender a las empresas un conjunto de productos independientes y empezar a ofrecerles una única plataforma integrada.

En las generaciones anteriores de la pila de datos de Microsoft, una organización que quisiera crear un entorno de análisis podía adquirir licencias de Data Factory para la integración, de Synapse para el almacenamiento de datos, de Power BI para la generación de informes y de un servicio independiente para los datos en tiempo real; cada uno con su propio almacenamiento, su propio modelo de seguridad y su propia definición de lo que significa un «cliente» o una «región».

Fabric reúne todo esto en un solo lugar:

• Integración de datos, basada en los flujos de trabajo de Data Factory

• Ingeniería de datos y almacenamiento de datos

• Información en tiempo real sobre datos de streaming y eventos

• Power BI para la elaboración de informes y la visualización

• Una plataforma compartida de ciencia de datos y aprendizaje automático

El mecanismo que hace que esto sea algo más que una estrategia de marketing es OneLake: un único lago de datos lógico que sirve de base para todo el sistema. En lugar de que cada carga de trabajo mantenga su propia copia de los datos, OneLake está diseñado para permitir que Power BI, el motor del almacén de datos y las herramientas de ciencia de datos lean los mismos datos subyacentes, en el mismo formato, sin necesidad de un paso adicional para transferirlos entre ellos. ^{[Microsoft Learn]}

Eso es precisamente lo nuevo. No se trata de «unificar cosas» como concepto, sino de una apuesta arquitectónica concreta que elimina el «copiar y mover» como método predeterminado de comunicación entre las herramientas analíticas.

«Unificado» no significa «monolítico»

La palabra «unificado» pone nerviosos a algunos directivos. Da la impresión de que se trata de una migración de varios años hacia un sistema rígido que todos los equipos tienen que adoptar de la misma manera. Eso no es lo que requiere Fabric.

Los equipos pueden adoptar los espacios de trabajo y los dominios de Fabric de forma selectiva. El almacén de datos de un equipo de finanzas y el «lakehouse» de un equipo de ciencia de datos pueden coexistir en el mismo OneLake sin que ello obligue a ninguno de los dos grupos a utilizar las mismas herramientas o flujos de trabajo. Lo que se comparte no es la interfaz, sino los datos subyacentes, el modelo de seguridad y la titularidad de los mismos.

La lección de liderazgo: la unificación a través de Fabric tiene como objetivo eliminar la duplicación y los traspasos entre herramientas, no obligar a todos los departamentos a trabajar de la misma manera.

La gobernanza está integrada en la plataforma, no es un elemento añadido a posteriori

En un entorno fragmentado, la gobernanza suele incorporarse a posteriori. Se publica un nuevo informe y alguien pregunta si los datos subyacentes están aprobados. Se pone en marcha una iniciativa de inteligencia artificial y la organización se da cuenta de que nunca se asignó la responsabilidad. Llega una solicitud regulatoria y los equipos tienen que reconstruir manualmente el origen de la información.

Microsoft ha organizado las capacidades de gobernanza de Fabric en torno a la gestión del patrimonio de datos, la protección de la información confidencial y el fomento del descubrimiento y la confianza, con controles de inquilinos y espacios de trabajo, seguimiento del linaje, auditoría, protección de la información y análisis de metadatos integrados en la propia plataforma. Algunas de estas capacidades requieren una licencia adicional de Microsoft Purview, algo que conviene saber antes de dar por sentado que la gobernanza es algo que Fabric incluye de forma gratuita. ^{[Microsoft Learn]}

Para los directivos, la ventaja no es simplemente el cumplimiento normativo. Se trata de poder confiar en que una cifra de un informe de Power BI se puede rastrear hasta la tabla —y el equipo— de donde procede, dentro de la misma plataforma, sin necesidad de una herramienta de trazabilidad independiente añadida.

¿Qué cambia concretamente para los analistas?

La forma más clara de apreciar la diferencia que Fabric pretende aportar es en el momento en que un analista abre un informe.

En un entorno fragmentado, un analista que extrae un dato para el director financiero a menudo tiene que confirmar primero qué sistema lo ha generado, si coincide con la versión que utiliza el departamento de finanzas y si se ha actualizado desde el último cierre. Esa labor de conciliación —y no el análisis en sí— es lo que ocupa la mayor parte del tiempo.

En Fabric, dado que Power BI lee los mismos datos de OneLake en los que escriben el almacén de datos y los flujos de datos, se prevé que ese paso de conciliación se reduzca. La cifra que aparece en el informe y la del almacén de datos son la misma; no se trata de dos copias que haya que cotejar entre sí.

Esa afirmación es más limitada que «la analítica mejora con una base compartida». Se trata de un mecanismo específico —una única copia de los datos, leída por varios motores— y merece la pena ponerlo a prueba con tus propios analistas en lugar de darlo por sentado.

Fabric también es una apuesta por la preparación para la IA

La urgencia que rodea actualmente a Fabric tiene tanto que ver con la IA como con la analítica. Microsoft —y Proximo, como hemos mencionado en algunos de nuestros otros artículos recientes— ha dejado claro que el cuello de botella de la IA empresarial no es el acceso a los modelos, sino si una organización cuenta con un contexto empresarial coherente y compartido en el que el modelo pueda basarse. ^{[Blog de Microsoft Azure] [TechTarget]}

El argumento de Fabric es que, si tus datos, la semántica y la gobernanza ya se encuentran en una única plataforma, herramientas como Copilot pueden dirigirse a esa plataforma con los mismos permisos y el mismo linaje ya establecidos, en lugar de requerir una capa de integración independiente creada exclusivamente para la IA.

Se trata de una afirmación relevante, que merece ser analizada con detenimiento en lugar de aceptarse sin más. Da por hecho que la organización ha llevado a cabo realmente el trabajo de consolidación en Fabric, y no se ha limitado a adquirir la licencia. Un inquilino de Fabric repleto de espacios de trabajo sin control y con una titularidad de los datos indefinida no hace que la IA sea más fiable; simplemente traslada esa misma fragmentación a una interfaz más moderna.

Lo que deberían preguntarse los líderes empresariales

No es necesario que evalúes tú mismo los formatos de almacenamiento ni los motores de consulta. Lo que sí necesitas son respuestas a las siguientes preguntas:

• ¿Cuáles de nuestras herramientas actuales se trasladarían realmente a Fabric y cuáles no?

• ¿En qué aspectos falla para nosotros el modelo de copia única de OneLake? ¿En qué casos seguiría siendo necesario duplicar los datos?

• ¿Qué funciones de gobernanza están incluidas y cuáles requieren una licencia de Purview independiente?

• ¿Quién es el responsable de la calidad de los datos y de las definiciones dentro de cada espacio de trabajo?

• ¿Podemos rastrear el origen de un número que aparece en un informe sin tener que realizar una investigación manual?

• Si adoptáramos Fabric hoy mismo, ¿nuestras herramientas de IA dispondrían realmente de un mejor contexto, o simplemente de un acceso más rápido a los mismos datos fragmentados?

Si tu equipo no puede responder a estas preguntas con seguridad, es posible que estés valorando la adquisición de una plataforma sin haber tomado antes una decisión sobre la arquitectura.

La misma apuesta por la arquitectura, diferentes proveedores

Todo lo anterior gira en torno a Microsoft Fabric, ya que es la plataforma que aparece con mayor frecuencia en las hojas de ruta en estos momentos. Sin embargo, no es la única de su clase.

Databricks, Google Cloud, AWS y Snowflake están apostando, cada uno a su manera, por la misma estrategia arquitectónica: reducir el número de copias de los datos empresariales, unificar la gobernanza en todas las cargas de trabajo e integrar la IA en esa base compartida, en lugar de hacerlo en una pila independiente acoplada a ella.

• El equivalente de Databricks a OneLake es Delta Lake, gestionado a través de Unity Catalog.

• Google Cloud combina BigQuery con Dataplex como su capa unificada de gobernanza y metadatos para las cargas de trabajo de análisis e inteligencia artificial.

• AWS ha ido consolidando una pila de servicios que, históricamente, se caracterizaba por su carácter fragmentado (Redshift, Glue, Lake Formation) para ofrecer una experiencia de «lakehouse» más unificada, lo que se aprecia sobre todo a través de Amazon SageMaker Lakehouse.

• Snowflake, que en sus orígenes era un almacén de datos, posiciona ahora su Data Cloud como una apuesta similar basada en una única plataforma, con Horizon para la gobernanza y Cortex para la inteligencia artificial, ambos construidos sobre el mismo almacenamiento subyacente.

El proveedor y la terminología variarán. Las preguntas que se plantean en este artículo —si se pueden identificar datos fiables, si la gobernanza está integrada o se añade a posteriori, si la adopción de la plataforma reduce realmente la duplicación y si la IA obtendría un mejor contexto o simplemente un acceso más rápido a la misma fragmentación— son las mismas independientemente del logotipo que figure en el contrato.

La lección clave sobre liderazgo

Fabric no debe interpretarse como una filosofía general de «conectar todo». Se trata de una plataforma específica de Microsoft, diseñada en torno a un mecanismo concreto: una única copia lógica de los datos empresariales (OneLake) compartida entre las cargas de trabajo de integración, almacenamiento de datos, tiempo real, generación de informes e inteligencia artificial, con la gobernanza integrada en el mismo entorno, en lugar de superpuesta a él.

Que esa sea la plataforma adecuada para tu organización depende de cuestiones que ningún proveedor puede responder por ti: qué es lo que realmente consolidarías, qué mecanismos de gobernanza necesitarías además de los que ya se incluyen y si tus equipos están preparados para renunciar a copias independientes de los mismos datos a cambio de una única versión compartida.

Fabric puede formar parte de una estrategia sólida de arquitectura de datos. No es un sustituto de la misma.

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