Microsoft Fabric na Perspetiva de uma Data Analyst e Power BI Consultant

O Power BI é poderoso porque torna a análise de dados acessível através de self-service BI, assente em três pilares: Power Query, modelação de dados e visualização. Com DAX (Data Analysis Expressions), uma linguagem low-code, é possível criar métricas ricas e partilhar insights rapidamente. Juntando a forte integração com o ecossistema Microsoft e a escalabilidade com custos controlados, torna-se fácil perceber porque o Power BI se tornou um verdadeiro game changer para a analítica empresarial. Como diz a famosa frase atribuída a Peter Drucker: “If you don’t measure it, you can’t manage it.”

No seu melhor, o Power BI liga diferentes departamentos através de uma visão comum do negócio, permitindo que as equipas colaborem com os mesmos números e avancem mais rapidamente. E, no tema da colaboração, o Microsoft Fabric leva este conceito ainda mais longe ao unificar data engineering, data science, real-time analytics e business intelligence numa única plataforma SaaS.

Ao longo do último ano, tenho procurado aprofundar mais a componente de dados, com o objetivo de entregar projetos de BI end-to-end, desde a engenharia de dados até à visualização e a uma estratégia de colaboração sustentável. Ainda é um trabalho em evolução… mas o Microsoft Fabric mudou realmente o ritmo. Num único lugar, reúne governance, segurança, escalabilidade, transformações mais rápidas, orquestração e capacidades mais robustas de monitorização e alertas. E, do ponto de vista do Power BI, o que mais me impressiona é o Direct Lake: permite acesso quase em tempo real aos dados do Lakehouse sem os compromissos clássicos entre Import e DirectQuery em cenários de big data.

Uma das coisas que mais aprecio é o facto de o Fabric ser bastante acessível para quem já trabalhou com ferramentas de dados da Microsoft na área de data engineering e/ou Power BI. Na prática, normalmente trabalha-se com componentes como:

• Lakehouse – combina a escalabilidade de um data lake com a capacidade de consulta de um data warehouse. Suporta dados estruturados e não estruturados, e permite utilizar instruções SQL (incluindo %%sql magic em notebooks).
• Data Warehouse (DWH) – oferece um ambiente relacional otimizado para performance em cenários analíticos. Também permite utilizar Spark para processamento e para a criação de modelos de machine learning.
• Data Pipeline – orquestra processos end-to-end com monitorização, alertas e mecanismos integrados para mitigar falhas. Atividades como Copy data podem acelerar significativamente a ingestão de grandes volumes de dados.
• Dataflow Gen 2 – transforma, carrega e ingere dados através de uma experiência low-code familiar para developers de Power BI (estilo Power Query).
• Eventstreams – possibilita cenários de streaming em tempo real. Os dados podem ser armazenados em bases KQL (Kusto Query Language) dentro de Eventhouses, com suporte também para queries em T-SQL.
• Activator – permite automação baseada em eventos, desencadeando ações com base em condições previamente definidas.

O Fabric também facilita o carregamento de dados a partir de múltiplos assets dentro de um workspace (incluindo outros warehouses e lakehouses). E como os warehouses no mesmo workspace estão integrados sob o mesmo endpoint lógico de SQL, é possível executar queries entre bases de dados de forma semelhante ao que acontece numa instância tradicional de SQL Server.

A minha expectativa é que, daqui para a frente, os clientes com quem trabalho em projetos de big data encontrem menos limitações de performance. Com a arquitetura certa e o conhecimento adequado, muitas possibilidades se abrem, especialmente quando utilizamos os componentes certos do Fabric para processos ETL complexos, em vez de tentar resolver tudo diretamente no Power BI.

Com tantas capacidades reunidas no OneLake, acredito cada vez mais que é importante definir papéis claros entre diferentes competências. Uma pessoa pode fazer muita coisa, mas um modelo colaborativo de equipa full-stack tende a escalar melhor dentro da plataforma. É também assim que a Luza procura trabalhar: com as pessoas como principal ativo acima de tudo.

O próprio Power BI tem evoluído rapidamente. Com melhorias que permitem um desenvolvimento mais rápido, como as vistas baseadas em Tabular Model Definition Language (TMDL) e o formato de ficheiro PBIP,  tornou-se possível trabalhar de forma mais orientada a código com modelos semânticos e utilizar IA para melhorar a qualidade dos modelos. Juntando o Copilot e outras ferramentas de inteligência artificial… isso já será tema para o próximo capítulo.

Em resumo, o Microsoft Fabric está a redefinir o que significa ser um Data Analyst ou Power BI Consultant. Permite entregas mais rápidas, melhor performance e soluções mais escaláveis, assentes numa base de dados unificada, com capacidades Copilot e integração profunda em toda a plataforma. No entanto, o verdadeiro impacto surge quando estas ferramentas são combinadas com a arquitetura correta e com boas práticas. A plataforma é poderosa, mas é a abordagem que determina o sucesso.

por Cátia Reis, Power BI & Fabric Consultant na Luza