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Un espacio para compartir ideas, tutoriales, automatizaciones y experiencias reales de trabajo con plataformas de datos y analítica. Artículos y notas sobre datos, Power BI, Fabric, Azure y automatización.
Recientemente Microsoft ha realizado fantásticos anuncios durante la conferencia MS Build 2023. Si bien la misma suele tener un foco en desarrollo de software, el apartado de la industria de data ha tenido un revuelco enorme con sus anuncios.
En este artículo vamos a introducir características y funcionalidades de la nueva herramienta de Microsoft que va a intentar tomar todos los roles de data trabajando en un mismo espacio.
CI/CD, DataOps, Devops y muchos otros nombres han recorrido las redes para referirse al proceso más continuo y automático de deploy. Hoy luego de tanto tiempo de dos herramientas como Azure Devops y PowerBi existen muchos posts y artículos que nos hablan de esto.
¿Qué diferencia este artículo de otro? que haremos el deploy continuo con SimplePBI (librería de python para usar la PowerBi Rest API) dentro de Azure Devops. Solo prácticas de CD. Luego compartiré pensamientos sobre CI. Para esto nos acompañaremos de un repositorio Git en Azure Devops.
No se si llamarle algo "Ops" o simplemente CD PowerBi. Asique sin más charla que dar seguí leyendo si te interesa este mix de temas.
Estoy seguro que una de las dudas más grandes de las soluciones de Power Bi actualmente se están preguntando ¿Como persistir/versionar PowerBi?
Naturalmente, cuando los desarrollos son realizados por una única persona no suele haber tantos problemas porque bastaría con una herramienta de estilo Sharepoint para guardar los archivos una vez finalizados. Sin embargo, si trabajamos en equipo sobre un dataset en constante crecimiento la cuestión se complica.
Luego de varios años trabajando en distintos proyectos y métodos voy a compartir mi forma rutinaria de trabajar en equipo persistiendo nuestros archivos. Este artículo aprovechara las tecnologías de versionado de Git con desarrollos de Power Bi Desktop usando Azure DevOps.
Azure Synapse Analytics es una tecnología que suena cada día más como una opción estable de arquitectura robusta para construir una solución de medio y alto nivel de analítica o datos. Sin embargo, mucho más conocidos son los recursos individuales que provee azure como servicio y puede resultar confuso usarlo.
Este artículo nos ayudará a mapear y entender la orientación de los servicios de Synapse mapeados con algo semejante en servicios individuales de Azure y como se organizan para encontrar todos los elementos bajo los cuales se trabaja diariamente.
Hace tiempo que una herramienta de nivel Enterprise está introduciéndose al mercado de Data Platform. Una que busca integrar muchos servicios en una sola área de trabajo. Intenta resolver múltiples problemáticas de múltiples roles en un solo entorno para mantener el ambiente familiar en las distintas tareas que un equipo de datos debe manejar.
Seguramente ya escucharon nombrar a Azure Synapse Analytics. Este artículo nos ayudará a dar el salto e iniciarnos en la herramienta mostrándonos como crear uno. Así podremos estar preparados para posteriormente estudiar lo que nos provee en las distintas perspectivas de datos como los pipelines o tal vez notebooks. Quien sabe hasta capas que hablamos más detalladamente de Dedicated SQL Pool (antiguamente llamado warehouse)