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Lakehouse en Microsoft Fabric
Uno de los componentes más innovadores y esenciales en el ecosistema de Microsoft Fabric, es el Lakehouse. Microsoft Fabric es una solución integral que facilita la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. Vamos a profundizar en qué es exactamente un Lakehouse, sus características y cómo puedes utilizarlo para mejorar tus procesos de análisis de datos.
¿Qué es Lakehouse en Microsoft Fabric?
Un Lakehouse en Microsoft Fabric combina lo mejor de dos mundos: la flexibilidad y escalabilidad de un Data Lake y la estructura y capacidad de análisis de un Data Warehouse. Esta combinación permite a las organizaciones almacenar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y escalable, aprovechando la potencia de ambos sistemas.
Características de un Lakehouse
Escalabilidad y Flexibilidad:
Almacenamiento masivo para datos estructurados y no estructurados.
Crecimiento automático y alta disponibilidad gracias a su infraestructura en la nube.
Capacidad de Análisis:
Soporte para consultas SQL, permitiendo a los usuarios realizar análisis detallados y obtener resúmenes de los datos.
Integración con herramientas analíticas como Power BI para la visualización de datos.
Integración con OneLake:
Almacenamiento en Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2.
Compatibilidad con el formato Delta Parquet para almacenamiento de datos tabulares.
Cómo Utilizar Lakehouse en Microsoft Fabric
Paso 1: Creación del Lakehouse
Para comenzar a utilizar un Lakehouse, necesitas acceso a Microsoft Fabric con capacidad Premium. Aquí te explicamos los pasos iniciales:
Accede a la sección de Ingeniería de Datos en Power BI:
Ve al extremo izquierdo de la interfaz y selecciona la opción de Ingeniería de Datos.
Crea tu primer Lakehouse:
Pulsa en "Crear Lakehouse" y asigna un nombre a tu proyecto, por ejemplo, "MisProductosC".
Selecciona la opción de crear y espera a que se configure tu nuevo Lakehouse.
Paso 2: Carga de Datos
Una vez creado tu Lakehouse, es hora de cargar datos en él. Existen varias formas de hacerlo:
Carga Directa:
Dirígete a la sección de archivos (Files) y pulsa en los tres puntos del extremo derecho.
Crea una nueva subcarpeta, por ejemplo, "Datos", y selecciona la opción de cargar archivos.
Selecciona los archivos CSV u otros formatos que quieras subir y espera a que se completen.
Carga mediante Flujos de Datos o Data Factory Pipeline:
Puedes integrar flujos de datos o pipelines de Azure Data Factory para automatizar la carga de grandes volúmenes de datos.
Uso de Shortcuts (Accesos Directos):
Los accesos directos permiten referenciar datos almacenados en otras ubicaciones como ADLS, S3 o Dataverse sin necesidad de mover o duplicar los datos.
Paso 3: Transformación y Consulta de Datos
Una vez que los datos están cargados, puedes transformarlos y realizar consultas utilizando SQL:
Mover Datos a Tablas:
Si necesitas realizar análisis estructurados, mueve tus archivos CSV a tablas dentro del Lakehouse.
Pulsa en los tres puntos del archivo y selecciona "Cargar en Tablas".
Consultas SQL:
Cambia al modo de punto de conexión SQL en la parte superior derecha.
Escribe y ejecuta consultas SQL para extraer y analizar los datos según tus necesidades.
Paso 4: Visualización de Datos con Power BI
Finalmente, utiliza Power BI para crear informes y visualizaciones a partir de los datos almacenados en tu Lakehouse:
Crear Conjunto de Datos en Power BI:
Dentro de tu área de trabajo en Fabric, selecciona la opción de crear un nuevo conjunto de datos de Power BI.
Configura relaciones, medidas y jerarquías necesarias para tu análisis.
Generar Informes:
Utiliza el editor de informes de Power BI para crear visualizaciones interactivas.
Añade gráficos, tablas y otros elementos visuales para representar tus datos de manera clara y efectiva.
El Lakehouse en Microsoft Fabric es una poderosa herramienta que combina la escalabilidad de un Data Lake con la capacidad de análisis de un Data Warehouse. Su integración con herramientas como Power BI y Azure Data Lake Storage facilita la gestión, transformación y visualización de grandes volúmenes de datos. Siguiendo estos pasos, puedes empezar a aprovechar todo el potencial de Lakehouse en tus proyectos de análisis de datos.
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