Microsoft Fabric frente a Power BI: ¿Cuál es la diferencia?

Microsoft Fabric versus Power BI: arquitectura, capacidades, gobierno de datos y casos de uso

Gabe A, M.Sc. experto en visualización de datos y Python con más de una década de experiencia. Su pasión por enseñar y simplificar conceptos complejos ha ayudado a numerosos estudiantes a comprender las complejidades del análisis de datos. Gabe A cree en el poder de las tecnologías de código abierto y continúa contribuyendo a la comunidad Python a través de sus blogs, tutoriales y fragmentos de código .

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Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada puede resultar complicado con tantas opciones disponibles. Dos opciones populares son Power BI de Microsoft y Microsoft Fabric.

Profundicemos en su funcionalidad, diseño, seguridad, enfoque industrial y más. También lo guiaremos sobre cómo integrar estas herramientas y abordar consultas comunes.

En mi opinión, comparar Microsoft Fabric y Power BI ayuda a arrojar luz sobre sus fortalezas y casos de uso únicos. Microsoft Fabric parece ser una plataforma integral que ofrece una amplia gama de capacidades analíticas, de ingeniería y de integración de datos. Su arquitectura de lago, servicios de inteligencia artificial y funciones de análisis en tiempo real lo convierten en una opción prometedora para las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos y requisitos de análisis complejos.

Tabla de contenido

Microsoft Fabric frente a Power BI: ¿Cuál es la diferencia?
Arquitectura
Capacidades
Seguridad y Gobernanza
Casos de uso
Integración de Microsoft Fabric con Power BI
Pensamientos concluyentes
Preguntas frecuentes (FAQ)
Lecturas relacionadas

Microsoft Fabric frente a Power BI: arquitectura

Descripción general de la arquitectura de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric se basa en OneLake y utiliza una arquitectura de casa de lago para recuperar datos de lagos y almacenes en la nube, incluidas las plataformas de Microsoft y Amazon S3. Esta desviación del almacenamiento relacional tradicional permite que los datos se almacenen en el formato de código abierto delta lake.

En general, Microsoft Fabric comprende siete cargas de trabajo que se ejecutan en OneLake:

Data Factory: un servicio de integración de datos.
Servicios de Synapse Analytics: ofrece almacenamiento de datos, ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis en tiempo real.
Power BI: El servicio de inteligencia empresarial.
Activador de datos: un servicio de seguimiento en tiempo real.

Descripción general de la arquitectura de Power BI

Power BI es una herramienta de visualización de datos que ayuda a los usuarios a crear informes y paneles. Sus componentes incluyen:

Una tecnología de conexión de datos para la transformación de datos.

Power Pivot: un componente de modelado de datos en memoria.
Expresiones de análisis de datos (DAX): el lenguaje de fórmulas utilizado en Power BI.
Power BI Report Server: una plataforma basada en servidor para publicar informes dentro del firewall de una organización.
Power BI Gateway: un puente entre el servicio en la nube de Power BI y los orígenes de datos locales.
Power BI Visuals: elementos gráficos como cuadros y gráficos para visualizar datos.

Limitaciones arquitectónicas

Si bien Microsoft Fabric ofrece una solución de datos versátil, actualmente se encuentra en la fase de vista previa, lo que puede resultar en un soporte limitado para ciertas funciones de visualización de datos e informes en comparación con la plataforma independiente Power BI. Además, las opciones de personalización en Microsoft Fabric pueden ser más restringidas, lo que puede hacer que crear componentes únicos fuera de la biblioteca estándar lleve mucho tiempo.

Power BI, por otro lado, puede tener dificultades a la hora de determinar qué componente es ideal para casos de uso específicos, y la resolución de problemas dentro de la herramienta puede llevar mucho tiempo debido a la ausencia de piezas móviles.

Microsoft Fabric frente a Power BI: capacidades

Capacidades de tejido de Microsoft

Microsoft Fabric permite a los usuarios automatizar el movimiento y la transformación de datos, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos en una casa de lago centralizada, construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático, procesar y analizar datos en tiempo real y visualizar y analizar datos a través de informes y tableros de instrumentos. Además, los servicios de inteligencia artificial de Microsoft Fabric se pueden aprovechar en los flujos de trabajo, y el próximo soporte de lenguaje conversacional facilitará a los usuarios empresariales la interacción con el sistema.

Capacidades de Power BI

Power BI permite a los usuarios integrar, transformar y visualizar datos. Su Power BI Desktop ofrece una amplia gama de opciones de visualización para crear informes interactivos, que luego se pueden publicar en el servicio Power BI basado en la nube para colaborar y compartir. Power BI también admite la creación de paneles interactivos que brindan vistas consolidadas de métricas y visualizaciones clave, lo que permite a los usuarios explorar y analizar datos mediante filtrado y división.

Limitaciones generales de capacidad

Las limitaciones de Microsoft Fabric incluyen capacidades de protección de la información, donde la compatibilidad con el etiquetado manual, el etiquetado predeterminado, el etiquetado obligatorio y la herencia pueden variar para diferentes elementos dentro de la plataforma. Además, la capacidad de prueba de Microsoft Fabric (versión preliminar) no admite el escalado automático.

Por otro lado, Power BI tiene limitaciones en el desarrollo de elementos visuales personalizados, ya que la creación de elementos visuales personalizados requiere conocimientos de codificación (JavaScript). También tiene restricciones en la capacidad de procesamiento de datos, y Power BI Pro maneja hasta 10 GB de datos por usuario.

Microsoft Fabric frente a Power BI: seguridad y gobernanza

Gobernanza y seguridad de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric garantiza la seguridad de los datos a través de funciones como el acceso condicional, que permite controlar el acceso según la identidad y la ubicación del usuario, la resiliencia regional para la confiabilidad de los datos y Lockbox, que brinda control de aprobación explícito sobre el acceso de los ingenieros de Microsoft a los datos. Para el gobierno y el cumplimiento, Microsoft Fabric ofrece protección de la información con etiquetas de confidencialidad, lo que permite el descubrimiento, la clasificación y la protección de datos.

Seguridad y gobernanza de Power BI

Power BI utiliza control de acceso basado en roles (RBAC) y seguridad a nivel de fila (RLS) para proporcionar un control de acceso a datos más granular. También ofrece clasificación de datos, auditoría, capacidades de monitoreo, certificación de conjuntos de datos, linaje de datos y análisis de impacto para la gobernanza de datos. Otras características incluyen funcionalidades programadas de actualización de datos, colaboración y uso compartido.

Microsoft Fabric frente a Power BI: casos de uso

Casos de uso de Microsoft Fabric

Microsoft Fabric es adecuado para administrar grandes volúmenes de datos estructurados, simplificar la integración de datos, admitir flujos de trabajo de ciencia de datos de un extremo a otro, permitir análisis en tiempo real y facilitar predicciones precisas para tendencias futuras.

Casos de uso de Power BI

Power BI admite una variedad de casos de uso para el análisis y la visualización de datos. Permite a los usuarios comunicar conocimientos y monitorear tendencias en evolución con una variedad de opciones de visualización y análisis en tiempo real. Power BI también se integra con herramientas de aprendizaje automático para análisis predictivo.

Tanto Microsoft Fabric como Power BI tienen sus puntos fuertes y pueden usarse juntos para crear una solución de datos integral. Las capacidades de Microsoft Fabric cubren la gestión backend y la preparación de datos, mientras que Power BI se especializa en analizar y visualizar datos para informes.

Integración de Microsoft Fabric con Power BI: esto es lo que necesita saber

Para integrar Power BI con Microsoft Fabric, siga estos pasos:

Regístrese para una prueba gratuita de Microsoft Fabric y cree un nuevo espacio de trabajo con capacidad de Fabric asignada.
Cree una Lakehouse en su espacio de trabajo y asígnele un nombre (por ejemplo, «SalesLakehouse»).
Prepare y cargue datos en Lakehouse utilizando Dataflows Gen2.
Agregue un destino de datos para cada tabla en Lakehouse, especificando el método de actualización (por ejemplo, «Reemplazar» o «Agregar»).
Organice una canalización de datos dentro del editor de Lakehouse y agregue actividades de canalización según sea necesario.
Cree un modelo semántico accediendo al SQL Endpoint de SalesLakehouse y estableciendo relaciones entre tablas.

Recuerde, si bien tanto Microsoft Fabric como Power BI tienen sus puntos fuertes individuales, usarlos juntos puede proporcionar una solución de datos más completa para su organización.

Microsoft Fabric frente a Power BI: reflexiones finales

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En conclusión, Microsoft Fabric y Power BI son valiosas herramientas de análisis de datos con distintas fortalezas y casos de uso. Microsoft Fabric ofrece una plataforma integral para datos y análisis, que incluye integración de datos, ingeniería y análisis en tiempo real. Por otro lado, Power BI es una herramienta de inteligencia empresarial especializada para visualización y generación de informes de datos.

Si bien estas herramientas se pueden utilizar de forma independiente, están diseñadas para trabajar juntas para proporcionar una solución de datos más sólida y completa. Al aprovechar las fortalezas de Microsoft Fabric y Power BI, las organizaciones pueden optimizar sus procesos de análisis de datos y tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva.

Microsoft Fabric frente a Power BI: preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuáles son las diferencias clave entre Microsoft Fabric y Power BI?

Microsoft Fabric es una solución integrada que combina varias aplicaciones de Microsoft para integración de datos, ingeniería, análisis e inteligencia empresarial. Por el contrario, Power BI es una herramienta de inteligencia empresarial dedicada a la visualización de datos y la generación de información procesable.

¿En qué escenarios debería usar Microsoft Fabric en lugar de Power BI?

Si sus necesidades de análisis de datos van más allá de la inteligencia empresarial y requieren servicios como movimiento de datos, ingeniería de datos, análisis en tiempo real y ciencia de datos, entonces Microsoft Fabric es la solución más completa. Sin embargo, si su requisito principal es la visualización de datos y la inteligencia empresarial, Power BI será suficiente.

¿Se puede utilizar Power BI junto con Microsoft Fabric?

Sí, Power BI ya está integrado en la plataforma Microsoft Fabric, lo que permite a los usuarios aprovechar sus capacidades de visualización de datos y generación de informes dentro del ecosistema más amplio de Microsoft Fabric.

Mis pensamientos

Como ingeniero de datos y visualización de datos con una década de experiencia, la comparación entre Microsoft Fabric y Power BI me parece bastante reveladora. Microsoft Fabric surge como una solución integral para almacenar, administrar y analizar datos, gracias a sus múltiples cargas de trabajo y su arquitectura Lakehouse construida sobre OneLake. Destaca en integración de datos, análisis en tiempo real y creación de modelos de aprendizaje automático, lo que la convierte en una opción atractiva para los profesionales de datos que buscan una plataforma versátil.

Power BI, por otro lado, se centra principalmente en la visualización y la generación de informes de datos, con capacidades adicionales para la integración y transformación de datos. Como parte de la plataforma Microsoft Fabric, complementa la solución de datos más amplia pero también funciona de forma independiente.

Una limitación que me llamó la atención es que Microsoft Fabric aún se encuentra en su fase de vista previa, lo que puede resultar en que ciertas funciones de visualización de datos e informes sean limitadas en comparación con la plataforma Power BI completamente desarrollada. Además, la falta de opciones personalizables en Microsoft Fabric podría ser un inconveniente para quienes buscan crear componentes únicos fuera de la biblioteca estándar.

Integrar ambas herramientas parece un enfoque convincente, ya que permite a las organizaciones aprovechar las fortalezas de cada plataforma. Al combinar las capacidades de administración de datos de Microsoft Fabric con la destreza de visualización de Power BI, las empresas pueden crear una solución de datos más completa que cubra todo el proceso de datos, desde la ingesta de datos hasta los informes detallados.

En última instancia, la elección entre Microsoft Fabric y Power BI dependerá de las necesidades específicas de una organización. Para tareas centradas en datos, como ingeniería de datos y análisis en tiempo real, Microsoft Fabric parece una opción sólida. Para los equipos que buscan una herramienta de visualización de datos e inteligencia empresarial dedicada, Power BI sería una opción convincente.

Las características de seguridad de ambas herramientas son encomiables: Microsoft Fabric ofrece acceso condicional, resiliencia regional y caja de seguridad, mientras que Power BI aprovecha RBAC, RLS y clasificación de datos para un acceso y gobernanza seguros a los datos.

Comprender los casos de uso ideales para cada herramienta es crucial, ya que Microsoft Fabric es adecuado para la ingesta, el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real, mientras que Power BI sobresale en visualización de datos, informes interactivos y análisis en tiempo real.

Aprovechar Microsoft Fabric para la ingesta y el procesamiento de datos, combinado con Power BI para visualización e informes, puede crear un entorno de análisis de datos sólido e integral. La elección entre las dos herramientas depende en última instancia de las necesidades y requisitos específicos de la organización, y su integración puede conducir a un poderoso ecosistema basado en datos.

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¿Quién soy? 👨🏾‍🔬 Gabe A es un experto en visualización de datos y Python con más de una década de experiencia. Su pasión por enseñar y simplificar conceptos complejos ha ayudado a numerosos estudiantes a comprender las complejidades del análisis de datos. Gabe A cree en el poder de las tecnologías de código abierto y continúa contribuyendo a la comunidad Python a través de sus blogs, tutoriales y fragmentos de código .