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 que la integración no se da en la capa superficial de la interfaz, sino en las bases del almacenamiento y la seguridad.

Fabric adopta un enfoque verdaderamente centrado en el lago. No como eslogan, sino como arquitectura estructural. OneLake se convierte en la capa única de almacenamiento sobre la cual operan todos los motores: Spark, T-SQL, KQL, modelos semánticos, notebooks, todos trabajan sobre la misma base en formato Delta y Parquet. No hay “copias optimizadas por motor”. No hay versiones paralelas del mismo dataset para satisfacer distintas herramientas. Hay una sola representación lógica de los datos.

Y ahí es donde empieza a cambiar la conversación arquitectónica.

Porque cuando se reduce el número de copias, se reduce también el número de sincronizaciones. Cuando se eliminan sincronizaciones, se eliminan inconsistencias. Y cuando se eliminan inconsistencias, se empieza a recuperar control.

El otro punto que muchas veces se subestima es la seguridad persistente. Tradicionalmente, cada motor interpreta las políticas de acceso de forma distinta. En Fabric, la seguridad se define sobre las tablas Delta y es respetada por todos los motores de cómputo. No es seguridad “adaptada”. Es seguridad compartida. Eso simplifica el gobierno, reduce superficie de error y hace que la arquitectura sea mucho más coherente desde el punto de vista regulatorio.

Fabric, en el fondo, no simplifica la tecnología. Simplifica las decisiones innecesarias. Ya no tiene que decidir dónde vive el dato para cada motor. No tiene que replicar pipelines para que BI tenga su propia versión del modelo. No tiene que diseñar capas intermedias solo para resolver incompatibilidades estructurales.

Eso no elimina la necesidad de arquitectura. La hace más interesante. Porque ahora el foco deja de estar en mover datos entre servicios y pasa a estar en diseñar correctamente dominios, modelos y capacidades.