La Data Web

Muchos lanzamientos y herramientas dentro de una sola plataforma haciendo participar tanto usuarios técnicos (data engineers, data scientists o data analysts) como usuarios finales. Fabric trajo una unión de involucrados en un único espacio. Ahora bien, eso no significa que tengamos que usar todas pero todas pero todas las herramientas que nos presenta.

Si ya disponemos de un excelente proceso de limpieza, transformación o procesamiento de datos con el gran popular Databricks, podemos seguir usándolo.

Entre el revuelo de tener una única plataforma unificada para los proyectos de datos, hay uno que me parece fantástico. Ya hemos conversado sobre Onelake, lakehouse como hacer ingesta de datos e incluso de notebooks, pero algo muy interesante que trae un paradigma nuevo es la nueva forma de conectarse en Power Bi.

En este artículo vamos a conocer más sobre la conexión. Veremos porque tanto revuelo y que tiene que las otras formas no tengan o porque la elegiríamos. Incluso explicar como setearla.

Ya conocemos un panorama de Fabric y por donde empezar. La Data Web nos mostró unos artículos sobre esto. Mientras más veo Fabric más sorprendido estoy sobre la capacidad SaaS y low code que generaron para todas sus estapas de proyecto.

Un ejemplo sobre la sencillez fue copiar datos con Data Factory. En este artículo veremos otro ejemplo para que fanáticos de SQL puedan trabajar en ingeniería de datos o modelado dimensional desde un notebook.

Hace tiempo que existe una extensión para limpieza de datos en el mercado que no para de llamar la atención. Normalmente me encontré con dos tipos de perfiles que limpian datos, los que aman código (usan python o R) y los que usan herramientas de Bi (power bi, tableau, etc). Creo que esta extensión busca integrar lo mejor de ambos mundos. Utilizar el poder de python con la comodidad visual de las herramientas tradicionales.

Este artículo nos cuenta sobre Data Wrangler. La extensión que permite hacer transformaciones de datos de un archivo de python o jupyter con clicks como si fuera una herramienta de BI.

Recuerdo iniciar data factory cuando todavía ni interfaz gráfica tenía. Cierto es que poco a poco fue ganando experiencia de usuario para convertirse en una herramienta super cómoda para orquestar y mover datos.

Recientemente, tuve que usarla pero dentro del dominio de Fabric y quedé sorprendido como en pocos pasos/clicks podía mover datos de un origen a un Lakehouse con un solo pipeline y parámetros delimitados. Esté pequeño artículo te muestra lo simple que es