Microsoft Fabric: o que é e quando usar?

O Microsoft Fabric é uma plataforma unificada de dados e análise criada para reunir, em um mesmo ambiente, processos que antes costumavam ficar distribuídos entre diferentes ferramentas.

Em vez de tratar ingestão, armazenamento, engenharia de dados, ciência de dados, análise em tempo real e visualização como soluções isoladas, o Fabric organiza essas experiências sobre uma base comum.

Isso significa que uma empresa pode construir desde a entrada do dado até o dashboard final dentro de uma arquitetura integrada.

Resumo: o Microsoft Fabric não é apenas uma nova versão do Power BI. Ele é uma suíte de dados que inclui o Power BI como uma de suas principais experiências.

O que é o Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é uma plataforma SaaS de dados e analytics da Microsoft.

Sua proposta é reduzir a complexidade de arquiteturas compostas por várias ferramentas desconectadas, oferecendo um ambiente integrado para:

• conectar fontes de dados;
• criar pipelines;
• armazenar dados;
• desenvolver lakehouses;
• construir warehouses;
• trabalhar com notebooks;
• executar ciência de dados;
• analisar eventos em tempo real;
• criar modelos semânticos;
• publicar relatórios no Power BI.

A plataforma utiliza o OneLake como camada central de armazenamento.

O OneLake funciona como um data lake unificado para a organização, permitindo que diferentes experiências do Fabric utilizem os mesmos dados com menos cópias e menor fragmentação.

Quais experiências fazem parte do Microsoft Fabric?

O Fabric reúne diferentes experiências especializadas.

Data Factory

O Data Factory é utilizado para integração, movimentação e transformação de dados.

Com ele, é possível criar:

• pipelines;
• cópias de dados;
• Dataflows Gen2;
• rotinas agendadas;
• integrações entre sistemas;
• processos de ingestão e transformação.

Data Engineering

A experiência de engenharia de dados permite trabalhar com lakehouses, Spark, notebooks e grandes volumes de dados.

Ela é indicada para equipes que precisam preparar, transformar e organizar dados antes do consumo analítico.

Data Warehouse

O Fabric também oferece uma experiência de warehouse baseada em SQL.

Esse modelo atende equipes que preferem uma arquitetura analítica estruturada com tabelas, views, procedures e consultas SQL.

Data Science

A experiência de ciência de dados permite criar experimentos, modelos de machine learning e análises avançadas dentro da própria plataforma.

Real-Time Intelligence

Essa camada é direcionada ao tratamento de eventos, telemetria, logs e informações que chegam continuamente.

Ela pode ser utilizada em cenários como:

• monitoramento industrial;
• eventos de aplicações;
• telemetria de dispositivos;
• operações logísticas;
• acompanhamento de processos em tempo real.

Power BI

O Power BI continua sendo a principal camada de análise visual e consumo de dados dentro do ecossistema.

No Fabric, ele se conecta diretamente a itens como:

• lakehouses;
• warehouses;
• modelos semânticos;
• pipelines;
• Dataflows Gen2;
• dados armazenados no OneLake.

O Power BI deixou de existir com o Fabric?

Não.

O Power BI continua sendo a ferramenta de modelagem semântica, visualização e compartilhamento de relatórios.

O que mudou foi o contexto.

Antes, muitas empresas tratavam o Power BI como uma ferramenta isolada. Com o Fabric, ele passa a fazer parte de uma arquitetura maior, que pode incluir ingestão, armazenamento, transformação e processamento dos dados.

Uma empresa pode continuar usando apenas o Power BI sem adotar todas as experiências do Fabric.

Também pode utilizar o Fabric somente em projetos específicos e manter outras cargas em ambientes existentes.

O que é uma capacidade Fabric?

O Microsoft Fabric trabalha com capacidades identificadas por SKUs como:

• F2;
• F4;
• F8;
• F16;
• F32;
• F64;
• F128;
• F256.

Cada SKU oferece uma quantidade de Capacity Units, ou CUs.

As CUs representam os recursos computacionais disponíveis para executar as cargas da plataforma.

Relatórios, consultas, atualizações, pipelines, notebooks, warehouses e outros itens podem compartilhar a mesma capacidade.

Por isso, o dimensionamento não deve considerar apenas a quantidade de usuários. Também é necessário avaliar:

• volume de dados;
• complexidade das consultas;
• frequência de atualização;
• simultaneidade;
• tamanho dos modelos semânticos;
• uso de notebooks e pipelines;
• cargas interativas e de background.

Para entender como funcionam aquisição, SKUs e licenciamento, consulte também Como funcionam as licenças do Microsoft Fabric e Power BI Embedded.

Quando vale a pena usar Microsoft Fabric?

O Fabric tende a fazer mais sentido quando a empresa precisa de uma plataforma de dados mais ampla do que apenas dashboards.

Quando existem muitas ferramentas desconectadas

Empresas que utilizam ferramentas diferentes para integração, data lake, warehouse, notebooks e BI podem encontrar no Fabric uma forma de reduzir fragmentação.

Quando é necessário criar uma plataforma de dados

O Fabric pode ser utilizado como base para uma arquitetura corporativa de dados, reunindo ingestão, transformação, armazenamento e consumo.

Quando o Power BI precisa de uma camada de dados mais organizada

Muitos problemas atribuídos ao Power BI começam antes do relatório.

Fontes desorganizadas, modelos duplicados, transformações espalhadas e ausência de arquitetura aumentam o custo e a complexidade.

O Fabric pode ajudar a organizar essa camada.

Quando a empresa precisa trabalhar com Lakehouse ou Warehouse

O Lakehouse combina características de data lake e warehouse.

O Warehouse oferece uma experiência SQL mais tradicional.

A escolha depende do perfil técnico, do volume de dados e dos tipos de processamento necessários.

Quando várias equipes precisam trabalhar sobre os mesmos dados

Com o OneLake e uma arquitetura compartilhada, engenharia, ciência de dados e BI podem trabalhar sobre uma camada mais integrada.

Quando existe necessidade de escalar processamento

As capacidades Fabric podem ser aumentadas ou reduzidas conforme a necessidade.

Isso permite iniciar com uma SKU menor e ajustar o ambiente com base no consumo real.

Quando o Fabric pode não ser necessário?

Nem toda empresa precisa adotar uma suíte completa.

O Fabric pode ser excessivo quando:

• o ambiente possui poucos relatórios;
• as fontes já estão bem organizadas;
• não existe necessidade de lakehouse, warehouse ou notebooks;
• a empresa deseja apenas incorporar dashboards em um portal;
• a carga de dados é pequena e simples;
• outra plataforma já atende adequadamente engenharia e armazenamento.

Nesse cenário, o Power BI tradicional ou o Power BI Embedded podem ser suficientes.

Para entender melhor essa diferença, veja Power BI Embedded ou Microsoft Fabric: qual é a diferença?.

Fabric e Power BI Embedded podem ser usados juntos?

Sim.

Uma capacidade Fabric pode processar modelos e relatórios que serão exibidos dentro de um portal no modelo Power BI Embedded.

Nesse cenário:

• o Fabric fornece capacidade e recursos de dados;
• o workspace armazena o conteúdo do Power BI;
• o portal autentica os usuários;
• a aplicação solicita tokens de incorporação;
• os relatórios aparecem dentro do sistema.

Essa arquitetura é especialmente útil quando a empresa quer combinar uma plataforma completa de dados com uma experiência personalizada para clientes, parceiros ou usuários externos.

O passo a passo está no artigo Como utilizar a licença Fabric em portais Power BI.

Quais são os principais benefícios do Fabric?

Entre os principais benefícios estão:

• integração entre diferentes cargas de dados;
• armazenamento unificado no OneLake;
• menor necessidade de movimentar dados entre plataformas;
• colaboração entre equipes técnicas;
• experiência SaaS administrada pela Microsoft;
• conexão nativa com Power BI;
• escalabilidade por capacidade;
• possibilidade de trabalhar com Direct Lake;
• centralização da governança;
• redução de arquiteturas fragmentadas.

Quais cuidados são necessários?

A adoção do Fabric não elimina a necessidade de arquitetura e governança.

Alguns cuidados importantes são:

• definir padrões de workspace;
• separar desenvolvimento, homologação e produção;
• controlar quem pode criar itens;
• organizar domínios e áreas de negócio;
• monitorar consumo de capacidade;
• revisar atualizações e pipelines;
• evitar duplicidade de dados;
• definir responsáveis por cada item;
• acompanhar custos;
• otimizar antes de aumentar a SKU.

Uma capacidade pode reunir muitas cargas diferentes. Sem monitoramento, um notebook, pipeline, refresh ou modelo semântico pode afetar outros itens que compartilham os mesmos recursos.

Como começar uma adoção do Microsoft Fabric?

Uma jornada segura pode seguir estas etapas:

1. mapear fontes e processos atuais;
2. identificar problemas da arquitetura existente;
3. definir um caso de uso inicial;
4. escolher entre Lakehouse, Warehouse ou uma abordagem combinada;
5. criar padrões de workspace e segurança;
6. dimensionar uma capacidade inicial;
7. migrar uma carga controlada;
8. monitorar consumo e desempenho;
9. ajustar arquitetura e governança;
10. expandir gradualmente.

Começar pequeno costuma ser mais eficiente do que migrar todo o ambiente de uma vez.

Conclusão

O Microsoft Fabric é uma plataforma completa para empresas que precisam integrar dados, engenharia, armazenamento, ciência de dados, tempo real e Power BI.

Seu valor está menos em substituir uma única ferramenta e mais em conectar diferentes etapas da cadeia analítica.

Ele faz sentido quando a empresa precisa de uma arquitetura de dados mais integrada, escalável e governada.

Entretanto, a decisão deve considerar necessidade real, capacidade, custos, maturidade técnica e arquitetura existente.

Em muitos cenários, o melhor caminho não é usar todas as experiências do Fabric imediatamente, mas adotar somente os recursos que resolvem problemas concretos e expandir conforme o ambiente evolui.