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Speaker en Global Power Platform: Integrando Microsoft Fabric con Dataverse

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  Hace poco tuve la oportunidad de participar como speaker en el Global Power Platform, donde compartí una sesión enfocada en un tema que cada vez toma más relevancia en arquitecturas modernas: la integración entre Microsoft Fabric y Dataverse. Press enter or click to view image in full size No fue una charla conceptual. Fue una conversación técnica, práctica y estratégica sobre cómo conectar el mundo transaccional de Power Platform con el mundo analítico y de inteligencia artificial que habilita Fabric. Dataverse: el corazón operativo Dataverse se ha convertido en el backend natural de muchas soluciones empresariales construidas sobre Power Apps, Power Automate y Dynamics 365. Ahí viven: Procesos operativos Flujos de negocio Datos transaccionales críticos Información que impacta decisiones diarias Pero muchas organizaciones se enfrentan al mismo reto: Dataverse es excelente para operación, pero no está diseñado como plataforma analítica masiva. Cuando los volúmenes crecen, cuando ...
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Power Platform y Microsoft Fabric: eliminación estructural de una capa arquitectónica

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  Existe un punto dentro del ecosistema Microsoft donde las herramientas te facilitan el trabajo diario. Ese punto es la integración entre Dataverse, Power Platform y Microsoft Fabric. Durante años, el patrón arquitectónico predominante ha sido consistente: los datos operativos en Dynamics 365 o Power Apps residen en Dataverse o bases de datos; posteriormente se diseñan procesos de extracción, transformación y carga hacia un data lake o data warehouse; sobre esa nueva capa se habilitan modelos analíticos, BI o ciencia de datos. Es un enfoque válido, pero introduce duplicación de datos, latencia y complejidad en la solución. Press enter or click to view image in full size Fuente: Microsoft Learn Fabric Link para Dataverse altera ese patrón de forma estructural. Cuando se utiliza Fabric Link, el sistema genera una réplica optimizada de lectura en formato Delta/Parquet dentro del almacenamiento administrado por Dataverse. Paralelamente, se crea automáticamente un Lakehouse en el espac...
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Microsoft Fabric no es una evolución incremental: Es una reestructuración del modelo analítico

  Durante años hemos construido plataformas de datos siguiendo un patrón que, aunque funcional, arrastra algunos puntos completos: silos de datos, data warehouses separados, motores de Spark por un lado, herramientas de integración por otro, BI en otra capa, y la seguridad replicada o implementada en cada servicio. Esa era la forma de trabajar en su momento, que de hecho ha funcionado razonablemente bien. Pero la cantidad de trabajo que genera esa fragmentación es enorme, y muchas veces invisible hasta que la organización trata de ordenar y adoptar mejores prácticas de la industria. Microsoft Fabric aparece precisamente en ese punto, no como un servicio adicional dentro del portafolio, sino como una consolidación real de la plataforma analítica. Lo interesante no es que integre Data Engineering, Data Warehousing, Real-Time Analytics, Data Science y Business Intelligence en una sola experiencia. Eso, en papel, suena bien en cualquier campaña de marketing. Lo realmente relevante es q...
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Machine Learning Services con SQL Server Managed Instance

 En este articulo se incluyen los scripts para configurar y utilizar los servicios de Machine Learning Services en Azure Managed Instance y de esa forma poder ejecutar scripts de Python dentro de la base de datos -- Para habilitar Machine Learning Services en Azure SQL Managed Instance, habilite la extensibilidad sp_configure  'external scripts enabled' ,  1 ; RECONFIGURE   WITH   OVERRIDE ; -- Ejecucion de un script sencillo EXECUTE  sp_execute_external_script @language  =   N'Python'     , @script  =  N ' a = 1 b = 2 c = a/b d = a*b print(c, d) ' -- Script en Python que devuelve un Result Set EXECUTE  sp_execute_external_script @language  =   N'Python'     , @script  =  ...
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Demostración de SQL Server Query Store

A continuación les comparto el script de TSQL utilizado durante la demostración de SQL Server Query Store. -- Creamos la base de datos CREATE   DATABASE   db_ejemplo_querystore   ON   PRIMARY   (   NAME   = N'db_ejemplo_querystore' ,   filename   =   N'C:\DATOS_SQL\db_ejemplo_querystore.mdf' , size   =   102400 kb ,   maxsize   =   1024000 kb ,   filegrowth   =   20480 kb   )   log   ON   (   NAME   = N'db_ejemplo_querystore_log' ,   filename   = N'C:\DATOS_SQL\db_ejemplo_querystore_log.ldf' ,   size   =   20480 kb ,   maxsize   =   1024000 kb ,   filegrowth   =   20480 kb   ) go ALTER   DATABASE   db_ejemplo_querystore SET   auto_update_statistics   OFF go ALTER   DATABASE   db_ejemplo_querystore SET   auto_create_statistics   OFF go ALTER ...
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