Descubriendo el Direct Lake de Microsoft Fabric: Uniendo Rendimiento y Análisis de Datos en Tiempo Real

Antes de la llegada de Microsoft Fabric, Power BI operaba principalmente con dos modos de almacenamiento: Import Mode y Direct Query. Cada uno de estos modos poseía fortalezas distintivas y limitaciones inherentes, dependiendo del caso de uso específico de los datos.

• Import Mode: Import Mode era el mecanismo predeterminado utilizado por la mayoría de los usuarios. Este modo requería que Power BI creara una copia local de los datos de origen en una base de datos columnar en memoria conocida como VertiPaq.. The major advantage of this approach was its ability to deliver La principal ventaja de este enfoque era su capacidad para ofrecer un rendimiento de consulta extremadamente rápido, incluso al interactuar con conjuntos de datos que constan de cientos de millones o miles de millones de filas.

• Sin embargo, Import Mode presentaba dos desventajas significativas:

• Duplicación de Datos: Al mantener una copia local de los datos, Import Mode introdujo redundancia, lo que requirió el almacenamiento de datos idénticos tanto en la fuente original como en la base de datos de Power BI. Esto no solo escaló los requisitos de almacenamiento, sino que también agregó complejidad al flujo de trabajo de gestión de datos. Asegurar la sincronización entre estas copias requería un gobierno diligente de los datos y planteaba desafíos para mantener una única versión de la verdad en toda la empresa.

• Latencia de Datos: Los datos disponibles en Power BI eran efectivamente una instantánea estática, válida solo a partir de la más reciente actualización de datos. Cualquier actualización posterior a la fuente original era invisible para Power BI hasta la siguiente actualización. En consecuencia, esto creó una latencia de datos, que impedía análisis en tiempo real efectivos y limitaba las capacidades de toma de decisiones que dependían de los datos más actuales.

• Direct Query: Direct Query mitigó algunos de los problemas asociados con Import Mode al evitar cualquier replicación de datos en Power BI. En su lugar, cuando los usuarios interactuaban con un informe, las consultas DAX (lenguaje utilizado en Power BI para realizar cálculos y consultas sobre datos) correspondientes se traducían dinámicamente en consultas SQL y se ejecutaban contra el sistema de origen, garantizando así que siempre estuviera disponible la información más actualizada.

A pesar de estas ventajas, Direct Query tenía un inconveniente crucial: su rendimiento no era óptimo. Como cada interacción requería una comunicación directa y en tiempo real con la fuente de datos subyacente, la latencia resultante hacía que Direct Query fuera impráctico para escenarios que requerían conocimientos analíticos rápidos, particularmente al tratar con modelos de datos complejos. Además, la dependencia de las capacidades e infraestructura de la fuente de datos subyacente significaba que el rendimiento general podía variar ampliamente, introduciendo imprevisibilidad y obstaculizando la escalabilidad en entornos con diversas fuentes de datos.

Con el lanzamiento de Microsoft Fabric, se ha introducido una nueva modalidad de almacenamiento: Direct Lake. Direct Lake busca combinar la eficiencia de rendimiento de Import Mode con el acceso en tiempo real de Direct Query, ofreciendo un equilibrio adecuado que atiende a las necesidades actuales de las empresas. Este enfoque híbrido está diseñado no solo para aliviar las deficiencias de sus predecesores, sino también para proporcionar una ventaja estratégica a las organizaciones que buscan mayor agilidad y conocimientos en sus operaciones de datos.

Direct Lake utiliza tablas en formato Delta, que residen dentro de una plataforma de almacenamiento de datos unificada llamada OneLake, parte integral de la arquitectura de Microsoft Fabric. Esto asegura que los datos se mantengan dentro de OneLake, y Power BI, en lugar de crear copias redundantes, lee directamente desde estas tablas Delta cada vez que se ejecuta una consulta de informe. El formato Delta aporta la ventaja adicional de almacenar metadatos transaccionales, que soportan el control de versiones y permiten una reconciliación avanzada de datos, reduciendo la fricción operativa y mejorando la consistencia entre los conjuntos de datos.
A diferencia de Import Mode, donde se importa el conjunto de datos completo, o Direct Query, donde cada solicitud interactúa directamente con la fuente, Direct Lake opera de manera híbrida:

• Sólo las columnas necesarias se cargan dinámicamente en el motor en memoria de Power BI, VertiPaq, según la demanda, asegurando un movimiento de datos mínimo y un uso optimizado de la memoria.

• Una vez cargados, los datos se comportan como si estuvieran en Import Mode, lo que permite análisis en memoria con el mismo nivel de rapidez. Esto significa que los usuarios pueden beneficiarse de análisis interactivos y receptivos, combinando el poder del procesamiento en memoria con menores gastos generales derivados de la replicación de datos

• Elimina la Duplicación de Datos: Al evitar el almacenamiento local de datos en Power BI, Direct Lake minimiza significativamente la redundancia de datos, optimizando así la eficiencia del almacenamiento. La arquitectura asegura un repositorio centralizado, lo que fomenta la consistencia y simplifica la gobernanza entre fuentes de datos dispares.

• Minimiza la Latencia de Datos: Al acceder directamente a las tablas Delta, que se mantienen actualizadas en OneLake, los usuarios se benefician de la disponibilidad casi en tiempo real de los datos, siempre que las tablas Delta se sincronicen regularmente con las actualizaciones de la fuente. Esta capacidad es particularmente ventajosa en entornos donde la toma de decisiones depende de información actualizada, cerrando efectivamente la brecha entre la recolección y el análisis de datos.

• Rendimiento Comparable a Import Mode: Una vez cargados en memoria, los datos ofrecen un rendimiento similar al de Import Mode, lo que permite a los usuarios ejecutar consultas y realizar análisis con una demora mínima. Esta aceleración en memoria es vital para la modelización y exploración de datos a escala empresarial, garantizando que los grandes y complejos conjuntos de datos puedan seguir siendo consultados de manera eficaz sin un retraso significativo.

Direct Lake alivia efectivamente las principales limitaciones de Import Mode y Direct Query. La duplicación de datos se evita mediante una fuente única de verdad en OneLake, y la latencia de datos se mitiga aprovechando las tablas Delta, que almacenan tanto las versiones actuales como las históricas de los datos. De este modo, cuando un usuario consulta un conjunto de datos, se puede identificar y entregar la versión adecuada de manera rápida, garantizando la frescura de los datos.
Además, Direct Lake aprovecha los formatos de almacenamiento columnar como Parquet y Delta. Delta, a menudo conceptualizado como una versión mejorada de Parquet, incorpora metadatos que rastrean los cambios transaccionales, permitiendo análisis puntuales similares a los almacenes de datos tradicionales, sin los inconvenientes asociados a la latencia de los datos o los tiempos de actualización extensos. Esta capacidad de mantener consistencia transaccional es fundamental para escenarios donde el linaje de datos y la precisión son fundamentales, como sucede en las auditorías financieras o los informes regulatorios.

Una innovación interesante incorporada con Direct Lake es la gestión basada en la temperatura para las columnas de datos. A medida que los usuarios interactúan con varios componentes de un informe, Power BI monitorea la frecuencia de uso de diferentes columnas. Las columnas con tasas de interacción más altas se designan como «calientes» y se retienen en memoria, mientras que las columnas accedidas con menos frecuencia se etiquetan como «frías» y pueden descargarse para optimizar el uso de la memoria.
Esta estrategia de retención basada en temperatura asegura que los recursos de memoria limitados se utilicen de una forma óptima, priorizando los elementos de datos más críticos para mejorar la experiencia del usuario. También proporciona un mecanismo autorregulador que evoluciona según las necesidades cambiantes de los usuarios, asegurando que el rendimiento de las consultas se mantenga robusto incluso cuando los modelos de datos y las necesidades de informes evolucionen con el tiempo.

Una característica destacada de Direct Lake es su capacidad para revertir automáticamente a Direct Query si una consulta no puede ser atendida únicamente por Direct Lake. Aunque esta característica garantiza que siempre se respondan las consultas de los usuarios, tiene un costo de degradación del rendimiento, ya que Direct Query es inherentemente más lento en términos de tiempo de respuesta en comparación con las operaciones en memoria. La reversión sin interrupciones asegura la continuidad del negocio, pero subraya la importancia de gestionar los requerimientos de Direct Lake para evitar impactos innecesarios en el rendimiento.
Microsoft Fabric ofrece varias configuraciones para gestionar este comportamiento de reversión, como el modo Direct Lake Only, que devuelve un error si no se puede utilizar Direct Lake, y el modo Automático, que cambia suavemente a Direct Query según sea necesario. Estas configuraciones brindan a los administradores la flexibilidad de adaptar el equilibrio entre rendimiento y confiabilidad según los requisitos operativos de sus unidades de negocio.

Direct Lake, con su equilibrio único de capacidades en tiempo real, rendimiento en memoria y eficiencia de almacenamiento, es particularmente adecuado para organizaciones que han adoptado una arquitectura de datos basada en data lakes. Si se utilizan plataformas como Azure Data Lake o Data Lakehouse, se puede incorporar fácilmente Direct Lake en su infraestructura existente, reduciendo así la redundancia de datos y mejorando la accesibilidad general de los datos.

Un caso de uso específico para Direct Lake es la inteligencia operacional, que permite el análisis de flujos de datos operativos en casi tiempo real para permitir la toma de decisiones inmediata. Estos análisis son fundamentales en industrias como la manufactura, donde la optimización de procesos y las respuestas rápidas a anomalías son esenciales para mantener la productividad y el control de calidad.

Otra aplicación óptima es el análisis financiero, donde mantener un equilibrio entre la actualidad de los datos y el rendimiento analítico es clave. Con Direct Lake, las organizaciones pueden asegurarse de trabajar con los datos financieros más recientes sin sacrificar el rendimiento, lo que permite una planificación y análisis financieros más precisos y eficaces.

Sin embargo, es importante reconocer que Direct Lake no es una solución universal. Import Mode sigue siendo altamente efectivo para escenarios que requieren un modelo totalmente autónomo que exija la máxima velocidad, particularmente en situaciones donde las actualizaciones en tiempo real no sean fundamentales. Por ejemplo, el análisis de datos históricos que requiere conocimientos detallados de varios años sin actualizaciones frecuentes podría beneficiarse más de un modelo Import Mode tradicional debido a la simplicidad en la gobernanza de datos y la menor complejidad en la gestión de la capa de almacenamiento.

Microsoft Fabric’s Direct Lake aporta grandes ventajas, resolviendo muchos de los problemas legados que enfrentaban los usuarios de Power BI en cuanto a la duplicación de datos y la latencia. No obstante, como ocurre con cualquier tecnología emergente, presenta ciertas limitaciones. Las restricciones actuales incluyen la ausencia de soporte para Power Query dentro de los modelos de Direct Lake, la falta de compatibilidad con modelos compuestos y la incapacidad de utilizar columnas calculadas de manera efectiva.
Además, si bien Direct Lake promete reducir la latencia y mejorar la eficiencia del almacenamiento, su dependencia del formato Delta puede requerir ajustes en los pipelines de datos existentes, y garantizar la compatibilidad con las tablas Delta optimizadas en v-order es crucial para aprovechar al máximo los beneficios de la plataforma. Las limitaciones actuales en cuanto a la conectividad API también implican que algunas estrategias de integración de datos deban revaluarse o posponerse hasta que se realicen más actualizaciones en la plataforma.
A medida que Direct Lake siga madurando, podría convertirse en una solución predilecta para muchas empresas. Sin embargo, para los casos en que se esté satisfecho con sus implementaciones de Import Mode, un cambio de este tipo no es inmediatamente necesario. Lo más recomendable es evaluar cada caso según sus necesidades específicas, especialmente en lo que respecta a análisis en tiempo real y arquitecturas basadas en data lakes, para discernir si Direct Lake ofrece la ventaja estratégica más adecuada. Se debe sopesar los beneficios del rendimiento frente a los requisitos técnicos adicionales y las limitaciones para asegurar que la migración se alinee con los objetivos más amplios de la estrategia de datos.

¿Estás preparado para llevar la gestión de datos de tu empresa al siguiente nivel con Microsoft Fabric’s Direct Lake? En Aónides, contamos con una amplia experiencia en implementar y optimizar soluciones de Microsoft Fabric, ayudando a empresas a aprovechar al máximo sus datos. Contacte con nosotros para descubrir cómo podemos ayudar a su empresa a sacar el mayor partido a Direct Lake y visite nuestra página de Microsoft Fabric implementation para más información.