Microsoft Fabric

Consultoría de Microsoft Fabric: implementación, migración y optimización

Microsoft Fabric reúne ingeniería de datos, almacenamiento, analytics e IA en una misma plataforma, con OneLake como repositorio único. Implementamos, migramos y optimizamos entornos Fabric, desde el dimensionamiento de la capacidad F hasta la arquitectura Lakehouse en producción, incluida la migración de quienes hoy tienen Power BI Premium.

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Imagen por insertarWorkspace real de Microsoft Fabric con Lakehouse, pipelines y modelo semántico (datos anonimizados), o diagrama de OneLake con el estilo de la marca.

Empresas que confían en Active BI

Qué hace una consultoría de Microsoft Fabric

Una consultoría de Microsoft Fabric evalúa si la plataforma tiene sentido para la empresa, dimensiona la capacidad por el uso real, diseña la arquitectura en OneLake, migra lo que ya existe (Power BI Premium, Synapse, Data Factory y SSIS) y entrega el entorno gobernado y listo para IA. En Active BI, el trabajo empieza con un assessment del entorno y sigue en ciclos cortos, con el costo de la capacidad medido antes de cualquier contratación.

Cuándo Microsoft Fabric entra en la conversación

"Tenemos Power BI Premium, Synapse y Data Factory en contratos separados, y nadie ve el costo total."
"Cada herramienta del entorno guarda una copia del dato, y sincronizar todo se volvió un proyecto permanente."
"Queremos usar Copilot y agentes de IA sobre los datos, pero el entorno actual no fue diseñado para eso."
"Microsoft anunció Fabric como el camino y no sabemos si migrar, cuándo ni cómo."
"Contratamos capacidad Fabric y no sabemos si el dimensionamiento es el correcto."

Cuándo Fabric tiene sentido, y cuándo todavía no

Conocer bien Fabric no significa recomendarlo para todos. Significa saber decir cuándo es la respuesta correcta y cuándo no lo es.

Fabric suele ser la elección correcta

Cuando la empresa ya usa Power BI, quiere unificar sus herramientas de datos en una sola plataforma, planea usar IA sobre los datos corporativos y busca previsibilidad de costos por capacidad.

Ventaja centralUna sola copia del dato en OneLake al servicio de BI, ingeniería e IA, sin duplicación entre herramientas.

Otras opciones pueden tener más sentido

Cuando hay una inversión consolidada en Databricks o Snowflake que funciona bien, un requisito de multicloud o una restricción regulatoria que exige que el dato esté totalmente on-premises.

Nuestra posiciónEvaluamos su escenario y recomendamos el camino técnicamente correcto, aunque no sea Fabric.

Licenciamiento de Microsoft Fabric: capacidades F, Pro y PPU

Fabric se contrata por capacidad, en SKU que van de F2 a F2048. La misma capacidad atiende todas las cargas de trabajo: ingeniería, warehouse, tiempo real y Power BI.

Por debajo de F64. Quien crea y quien consume contenido de Power BI necesita licencia Pro o PPU (Premium Per User).
A partir de F64. Los usuarios que solo visualizan informes no necesitan licencia Pro. Quien publica y edita sigue necesitándola.
Por uso o por reserva. La capacidad puede pagarse por uso, con la posibilidad de pausarla cuando no se utiliza, o reservarse por un año, con un costo menor y compromiso de plazo.
Almacenamiento aparte. El volumen almacenado en OneLake se cobra por separado de la capacidad.

La comparación completa entre Pro, PPU y capacidades está en la página de Licenciamiento de Power BI y Fabric.

Cuánto cuesta Microsoft Fabric: cómo dimensionar la capacidad

El costo mensual de Fabric depende de tres decisiones: el tamaño de la capacidad, la forma de contratación y el volumen almacenado. Dimensionar por la estimación más alta es el error más común y el más caro.

Medir antes de contratar. Ejecutamos las cargas reales en una capacidad de prueba y medimos el consumo en unidades de capacidad (CU) con la app Microsoft Fabric Capacity Metrics.
Entender el suavizado y la limitación (throttling). Fabric distribuye los picos cortos de consumo a lo largo del tiempo. Cuando el consumo acumulado supera el límite, la capacidad empieza a retrasar y luego a rechazar operaciones. Quien dimensiona sin entender este mecanismo paga por el pico o convive con informes lentos.
Separar capacidades cuando tiene sentido. La ingeniería pesada y los informes de la dirección en la misma capacidad compiten por recursos; en entornos más grandes, separarlos protege el consumo del negocio.
Pausar lo que no necesita ejecutarse. Las capacidades de desarrollo y prueba con pago por uso pueden pausarse fuera del horario de trabajo.

El resultado es una estimación de costo mensual basada en mediciones, presentada antes de la contratación.

Migración de Power BI Premium (SKU P) a Microsoft Fabric (SKU F)

Microsoft descontinuó las nuevas compras de capacidad Power BI Premium (SKU P) y dirige a los clientes hacia las capacidades Fabric. Para quien ya tiene Premium, la pregunta deja de ser si migrar y pasa a ser cuándo y con qué dimensionamiento.

Lo que no cambia. Los informes, modelos semánticos y workspaces siguen funcionando. En la parte de BI, la migración consiste en reasignar los workspaces a la nueva capacidad.
Lo que requiere análisis. La capacidad F también atiende ingeniería, warehouse y tiempo real. Si esas cargas entran, el dimensionamiento hecho solo para BI deja de ser válido.
Lo que hay que planificar. Fecha de renovación del contrato actual, región de la capacidad, tamaño equivalente (F64 corresponde a P1) y un período con los dos entornos activos hasta la validación.

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Direct Lake, Import o DirectQuery: cómo Power BI lee los datos en Fabric

En Fabric, el modelo semántico de Power BI puede leer las tablas Delta de OneLake directamente, sin copiar el dato dentro del modelo. Ese es el modo Direct Lake.

Modo	Cómo funciona	Indicado cuando
Import	Dato copiado en el modelo, con el mejor rendimiento de consulta y actualización programada.	Modelos más pequeños o fuentes fuera de Fabric.
DirectQuery	Cada interacción consulta la fuente. Dato actual, con un rendimiento que depende de la fuente.	El requisito es dato en tiempo real y la fuente soporta las consultas.
Direct Lake	Lectura directa del Delta en OneLake, sin copiar el dato y con rendimiento cercano al de Import.	El dato ya está en el Lakehouse o en el Warehouse de Fabric y el volumen haría lenta la actualización en Import.

Direct Lake tiene límites según el tamaño de la capacidad y, en algunos escenarios, pasa a consultar vía DirectQuery. Por eso el modo de cada modelo se define en el diseño, no por defecto.

Microsoft Fabric o Databricks: cómo decidir

Ambas plataformas trabajan con Lakehouse sobre el formato Delta y pueden convivir en el mismo entorno. La decisión depende menos de funcionalidades y más de dónde ya está la empresa.

Criterio	Microsoft Fabric	Databricks
Modelo de servicio	SaaS, cobrado por capacidad compartida entre las cargas de trabajo.	Plataforma en la nube del cliente, cobrada por el consumo de procesamiento más la infraestructura.
Nube	Servicio de Microsoft, con accesos directos (shortcuts) de OneLake a datos en otras nubes.	Azure, AWS y Google Cloud.
Integración con Power BI	Nativa, con Direct Lake sobre OneLake.	Mediante conector, o con las tablas replicadas (mirroring) en Fabric.
Perfil del equipo	Equipos de BI e ingeniería que buscan una plataforma única, con poca infraestructura que operar.	Equipos de ingeniería y ciencia de datos con madurez en Spark, con machine learning a escala.
Gobernanza	Microsoft Purview y dominios de Fabric.	Unity Catalog.

Cuando Databricks ya funciona bien, el camino más común es mantener la ingeniería allí y llevar el consumo a Fabric mediante mirroring de Unity Catalog o accesos directos (shortcuts) de OneLake, sin duplicar el dato.

La arquitectura de referencia que implementamos en Fabric

Es el punto de partida de cada proyecto. El diseño final cambia según las fuentes, el volumen y quién consume el dato, pero la lógica de capas se mantiene.

1. Fuentes

Dónde nace el dato

ERP: SAP, TOTVS, Dynamics 365
Bases de datos on-premises y en la nube
APIs de sistemas y socios
Hojas de cálculo que todavía sostienen procesos

2. Ingesta

Cómo entra el dato

Data Factory: pipelines y conectores
Notebooks Spark para transformación
Mirroring de bases de datos y de Databricks
Gateway para fuentes locales

3. OneLake

Lakehouse en capas

Bronce: dato bruto, tal como vino de la fuente
Plata: dato tratado y conciliado entre sistemas
Oro: tablas de negocio listas para el consumo

4. Consumo

Quién usa el dato

Modelo semántico en Direct Lake
Power BI para las áreas y la dirección
Warehouse SQL para los analistas
Copilot y agentes de IA sobre el mismo dato

Gobernanza en todas las capas: dominios y workspaces separados por entorno, Microsoft Purview para catálogo y etiquetas de confidencialidad, seguridad a nivel de fila en los modelos y seguimiento del consumo en Capacity Metrics.

Por qué en capasCuando un número no cuadra, se puede volver al dato bruto y encontrar dónde cambió la regla. Sin eso, cada corrección se vuelve una investigación.

Por qué una sola copiaBI, ingeniería e IA leen el mismo dato en OneLake. Desaparece la sincronización entre herramientas, que suele ser la mayor fuente de discrepancias.

Por qué pensar en la IA desde el inicioLos agentes y Copilot responden bien cuando la capa oro tiene nombres, descripciones y reglas de negocio documentadas. Hacerlo después cuesta más.

Las cargas de trabajo de Fabric que ponemos en producción

Data Engineering e Data Factory

Pipelines de ingesta y transformación con Spark y conectores nativos, orquestados dentro de la propia plataforma.

Indicado cuandoEs la base de cualquier implementación: el dato entrando organizado en OneLake.

Data Warehouse e Lakehouse

Almacenamiento y consulta SQL sobre OneLake, unificando los modelos de Lake y Warehouse en la misma base.

Indicado cuandoLa capa de consumo que alimenta Power BI con rendimiento y gobernanza.

Real-Time Intelligence

Ingesta y análisis de eventos casi en tiempo real, para datos de operación, sensores y logs.

Indicado cuandoLa operación necesita reaccionar al dato en minutos, no al día siguiente.

Ciencia de Datos e IA

Notebooks, modelos y agentes de IA operando sobre el mismo dato gobernado de OneLake.

Indicado cuandoLa empresa quiere pasar del BI descriptivo a la predicción y a las respuestas en lenguaje natural.

Del primer dimensionamiento a Fabric en producción

Implementación completa. Arquitectura Lakehouse en OneLake, workspaces organizados por dominio, seguridad y gobernanza configuradas desde el inicio.
Migración planificada. Transición de entornos Synapse, Data Factory y Power BI Premium a Fabric, sin interrumpir los informes y cargas en uso.
Dimensionamiento de capacidad. Cálculo de la capacidad correcta según el uso real, con seguimiento del consumo para evitar tanto cuellos de botella como desperdicio.
Integración con lo que ya existe. Conexión con SAP, TOTVS, bases de datos on-premises y APIs, aprovechando el gateway y los conectores nativos de la plataforma.
Preparación para IA. Datos organizados y documentados en OneLake, listos para Copilot, agentes en Fabric y Active IA.

Imagen por insertarGráfico de consumo de capacidad de Fabric antes y después de la optimización, con datos anonimizados.

Capacidad dimensionada por el uso real, y no por la estimación más alta

Implementación en ciclos, con la capacidad bajo control

Assessment del entorno

Evaluación del escenario actual, de los contratos existentes y dimensionamiento inicial de la capacidad.

Base y gobernanza

OneLake, workspaces, dominios, seguridad y catálogo configurados antes de la primera carga.

Migración e integración

Cargas e informes migrando en oleadas, con los dos entornos conviviendo hasta la validación final.

Optimización continua

Seguimiento del consumo de capacidad, ajuste (tuning) y evolución del entorno a medida que crece el uso.

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Si su entorno Fabric ya está definido y lo que falta es capacidad técnica para llevar adelante la implementación, asignamos el perfil correcto, de forma individual o en squad.

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Errores que más vemos en proyectos de Microsoft Fabric

Casi todos aparecen meses después de la implementación, como informes lentos, costos por encima de lo previsto o números en los que nadie confía.

Migrar todo de una vez

Llevar todas las cargas en la misma ventana multiplica el riesgo. Migramos en oleadas y solo apagamos el camino anterior después de que la oleada se valida en producción.

Copiar la arquitectura anterior dentro de Fabric

Reproducir el diseño de Synapse o de los paquetes SSIS sin repensarlo pierde la principal ganancia de la plataforma: una sola copia del dato en OneLake leída directamente por Power BI.

Desarrollo y producción en la misma capacidad

Una carga de prueba pesada consume la capacidad y el informe de la dirección se vuelve lento. Separar entornos, y pausar el de desarrollo fuera del horario, resuelve las dos cosas.

Nadie responsable del consumo

Sin alguien que siga el Capacity Metrics, la limitación de la capacidad solo aparece cuando el usuario se queja. El consumo necesita un responsable y una revisión mensual.

Workspaces sin estándar ni responsable

En pocos meses el entorno tiene decenas de workspaces y nadie sabe qué está en producción. Dominios, nomenclatura y reglas de publicación entran en el primer ciclo.

Tratar Fabric como un proyecto solo de TI

Si el área de negocio no valida los indicadores de la capa oro, el nuevo entorno repite los números en los que nadie confiaba en el anterior.

Caso de Microsoft Fabric

Stanley (grupo PMI): datos de varias fuentes en una base central en Fabric

Stanley, marca del grupo PMI (Pacific Market International) conocida por sus botellas térmicas, vasos y utensilios para uso al aire libre, necesitaba organizar e integrar datos de varias fuentes para aumentar su madurez analítica y ampliar las formas de consumo de datos.

Active BI implementó una arquitectura de datos en Microsoft Fabric con una base central, modernizada y optimizada para el consumo analítico y para la gobernanza de los activos de datos. Las fuentes estructurales, como Dynamics 365 y APIs, se integraron mediante pipelines y paquetes SSIS.

Leer el caso completo de Stanley →

Cliente: Stanley, grupo PMI
Plataforma: Microsoft Fabric
Fuentes integradas: Dynamics 365 y APIs
Alcance: Documentación, integración, desarrollo e implementación
Período: 2023 e 2024

Para profundizar en Microsoft Fabric

Licenciamiento de Power BI y FabricPro, PPU o capacidad F: cuándo conviene cada una Arquitectura de datosData lake, data warehouse o lakehouse Integración de SAP con Power BI y FabricCaminos según la versión de SAP y cuidados de licenciamiento Integración de TOTVS con Power BIProtheus, RM y Datasul con sucursales y carga incremental Gobernanza de Power BIWorkspaces, acceso, modelos certificados y LGPD (ley brasileña de protección de datos) Assessment de datos e IADiagnóstico de madurez con roadmap priorizado Artículo: el modo Direct Lake en FabricCómo funciona y cuándo usarlo Artículo: Power BI y Microsoft Fabric, antes y despuésQué cambia para quien ya usa Power BI Artículo: transición de Power BI Premium a FabricQué planificar antes de la renovación Artículo: Fabric y Databricks juntosArquitecturas que combinan las dos plataformas

Preguntas frecuentes sobre Microsoft Fabric

¿Cuál es la duda más común de quien ya tiene Power BI Premium?

Si la migración es obligatoria y cuánto cuesta. Microsoft descontinuó las nuevas compras de capacidad Power BI Premium (SKU P) en favor de las capacidades Fabric (SKU F), y la transición preserva los informes y modelos existentes. El punto que requiere análisis es el dimensionamiento, porque la capacidad F también atiende ingeniería y warehouse, no solo BI. El paso a paso está en la sección de migración de esta página.

¿Qué es OneLake, en la práctica?

Un repositorio único y automático para todos los datos de la organización dentro de Fabric, como un OneDrive para datos. Cada carga de trabajo lee y escribe en el mismo lugar, lo que elimina las copias que los entornos tradicionales mantienen entre herramientas.

¿Se puede migrar de Synapse a Fabric sin detener la operación?

Sí, ese es el diseño estándar de la migración: los entornos conviven, las cargas migran en oleadas y cada oleada solo apaga el camino anterior después de validarse en producción.

¿Cómo funciona el licenciamiento de Fabric?

Por capacidad, en SKU de F2 a F2048, con pago por uso o reservada. Por debajo de F64, quien consume informes de Power BI necesita licencia Pro o PPU; a partir de F64, quien solo visualiza no la necesita. El dimensionamiento depende del volumen de datos y de la concurrencia de uso, y el detalle está en la página de licenciamiento.

¿Fabric reemplaza a Databricks?

No necesariamente. Ambas usan el formato Delta y conviven bien: quien ya tiene Databricks funcionando puede mantener la ingeniería allí y llevar el consumo a Fabric y Power BI sin duplicar el dato. Quien empieza en el ecosistema Microsoft tiende a ganar con la plataforma única de Fabric. La comparación completa está en esta página.

¿Con Fabric nuestros datos quedan listos para IA?

La plataforma fue diseñada para eso: los agentes y Copilot operan directamente sobre el dato gobernado de OneLake. Lo que garantiza la calidad de las respuestas es el trabajo de semántica y documentación, que tratamos como parte de la implementación.

¿Se puede empezar con una capacidad Fabric pequeña?

Sí. Los pilotos suelen empezar en capacidades pequeñas o en el período de prueba que ofrece Microsoft, midiendo el consumo real antes de cualquier contrato. La atención está en el licenciamiento: por debajo de F64, todos los que consumen los informes del piloto necesitan licencia Pro o PPU.

¿Necesito Azure para usar Microsoft Fabric?

No es necesario tener infraestructura en Azure. Fabric es un servicio de Microsoft, y la capacidad F se contrata a través del portal de Azure, por lo que la empresa necesita una suscripción de Azure para la facturación. Los datos quedan en OneLake, dentro del entorno de la empresa.

¿Microsoft Fabric reemplaza a Power BI?

No. Power BI es una de las cargas de trabajo de Fabric y sigue siendo donde las áreas consumen informes. Lo que Fabric agrega es la ingeniería, el almacenamiento y la IA en la misma plataforma, con Power BI leyendo los datos directamente de OneLake.

¿Por dónde empieza un proyecto de Fabric con Active BI?

Por un assessment del entorno: inventario de fuentes, cargas y licencias, medición del consumo en una capacidad de prueba, diseño de la arquitectura y plan de migración en oleadas. El plazo y la inversión de cada fase surgen de ese diagnóstico, antes de contratar cualquier capacidad.

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Cuéntenos cómo está hoy su entorno Microsoft: licencias Pro o PPU, capacidad Premium o Fabric contratada y la fecha de renovación. A partir de eso, evaluamos dimensionamiento, costo y el plan de implementación o migración.

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