Del Datamart al Lakehouse: El Futuro de los Modelos Analíticos en Power BI con Microsoft Fabric

Los Datamarts de Power BI han sido una solución accesible y práctica para usuarios de negocio y analistas que necesitaban transformar datos y construir modelos sin depender directamente de un equipo de ingeniería. Sin embargo, con la llegada de Microsoft Fabric, se redefine completamente el panorama arquitectónico y técnico del autoservicio, la analítica empresarial y la gobernanza de datos.

¿Qué es un Datamart en Power BI?

Un Datamart en Power BI es una solución que permite a los usuarios:

• Conectar fuentes de datos (SQL, Excel, etc.)

• Transformar datos mediante Power Query

• Almacenarlos internamente en un SQL Server embebido

• Crear un modelo semántico asociado con medidas DAX

• Compartirlo mediante datasets reutilizables

Está pensado para usuarios de negocio que desean mayor autonomía.

Ventajas de los Datamarts

• Autonomía para usuarios sin depender del área de TI.

• Fácil integración con Power BI Desktop y el servicio web.

• Permiten crear modelos semánticos sin conocimientos de bases de datos.

• Almacenamiento automático, sin gestión de infraestructura.

• Acceso SQL a los datos procesados.

Desventajas de los Datamarts

• Escalabilidad limitada: el SQL embebido no está pensado para cargas de trabajo intensas.

• Aislamiento: los datamarts generan silos que fragmentan los modelos y cálculos.

• Gobernanza débil: difícil controlar versiones, seguridad a nivel de columna, linaje y calidad de datos.

• Duplicación de datos: cada usuario puede crear su propio datamart con datos redundantes.

• Costos acumulativos: cada modelo tiene su propia copia de datos, lo que multiplica el almacenamiento.

• Sin integración real con big data o modelos ML.

¿Qué propone Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric unifica múltiples cargas de trabajo (Data Engineering, Data Science, Data Warehousing, Real-Time Analytics y Power BI) en una plataforma SaaS completamente gobernada y pensada para la era del lakehouse.

Principales pilares técnicos:

Delta Lakehouse

Un único repositorio basado en OneLake, con formato abierto (Delta) que permite:

• Lectura/escritura desde Spark, T-SQL, Dataflows, Notebooks o pipelines.

• Consolidación entre batch y streaming.

• Escalabilidad para analítica masiva.

• Eliminación de silos de datos.

Modelos semánticos reutilizables

En lugar de crear múltiples datamarts, ahora puedes:

• Diseñar un único modelo semántico tabular.

• Publicarlo como dataset central.

• Compartirlo entre áreas sin duplicar datos.

• Aplicar seguridad, RLS, linaje, gobernanza y control de versiones.

Fabric Data Warehouse + Dataflows Gen2

Sustituyen los datamarts al permitir ETL centralizado, carga incremental, acceso a tiempo real, y lógica reusable.

Comparativa técnica: Datamart vs Fabric + Lakehouse

Característica	Power BI Datamart	Microsoft Fabric (Lakehouse + Modelo Semántico)
Escalabilidad	Limitada	Alta (Spark + Delta + SQL)
Gobernanza y linaje	Básica	Avanzada (Purview, lineage, RLS)
Costo	Duplica datos	Datos unificados en OneLake
Performance	Limitado por backend SQL	Optimizado con Delta y caching
Reutilización del modelo	Parcial (copias)	Total (modelos compartidos)
Integración con ciencia de datos	No	Sí (Notebooks, ML, AutoML)
Control de versiones / CI/CD	Nulo	Soporte Git, pipelines, YAML

Resumen:

Los Datamarts de Power BI cumplieron su propósito durante un tiempo en escenarios de autoservicio. Pero hoy, con el crecimiento exponencial de datos, necesidades de gobernanza y adopción de IA, se vuelven obsoletos y poco sostenibles.

Microsoft Fabric representa el presente y el futuro de la analítica moderna. Su enfoque de Data as a Product, su capacidad de escalar, y su integración natural con Power BI, Synapse, ML y RAG, lo convierten en el entorno ideal para construir soluciones analíticas de próxima generación.

***Este contenido fue potenciado con IA. Porque cuando el conocimiento humano se encuentra con la inteligencia artificial, surgen mejores ideas.***

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