Consultoría Microsoft Fabric e ingeniería de datos en Azure

La mayoría de las organizaciones que trabajan con Microsoft no eligieron su plataforma de datos de una sola vez. Tienen pipelines de Azure Data Factory de un proyecto, un workspace de Synapse de otro, bases de datos Azure SQL detrás de las aplicaciones de negocio y Power BI encima de todo. Microsoft Fabric reúne esas piezas en un solo producto con una única capa de almacenamiento, pero solo simplifica las cosas si la migración se planifica.

Nuestros servicios de consultoría Microsoft Fabric e ingeniería de datos en Azure cubren ambos lados: construir desde cero en Fabric cuando encaja, y operar, optimizar o migrar los servicios de Azure que ya tiene. Trabajamos en su tenant y sus suscripciones, respetamos su modelo de seguridad y entregamos pipelines y modelos que su equipo puede operar.

Una gran parte de nuestro trabajo es para equipos farmacéuticos y de ciencias de la vida. Nuestro fundador, Harsh Khubchandani, se formó en consultoría de operaciones comerciales farmacéuticas en ZS, por eso diseñamos la plataforma en torno a los datos y reportes que realmente usa un equipo comercial o de servicios al paciente. Si la mayor parte de su esfuerzo está en Power BI, consulte nuestra página de consultoría Power BI.

No hay un único camino correcto: depende de lo que hace hoy el workspace de Synapse.

• Los dedicated SQL pools pasan a un warehouse de Fabric. Microsoft ofrece en Fabric un asistente de migración que convierte el esquema a partir de un DACPAC o de una conexión directa y señala los objetos que requieren correcciones manuales; después, los datos se copian con Fabric Data Factory.
• Las cargas de trabajo de Spark pasan a lakehouses y notebooks de Fabric, normalmente con cambios de código moderados.
• Los pipelines de Synapse y Azure Data Factory se reconstruyen o migran a Fabric Data Factory, fuente por fuente.
• Los reportes de Power BI se redirigen y, cuando conviene, se reconstruyen sobre Direct Lake.

Durante todo el proceso, los resultados antiguos y los nuevos se ejecutan en paralelo y se concilian antes de apagar nada. Algunos entornos conviene dejarlos por ahora en los servicios de Azure, y se lo diremos cuando sea el caso.

Un proveedor de terapias especializadas reconstruía a mano sus reportes de acceso de pacientes en cada ciclo, con identificadores que no coincidían entre fuentes. Creamos identificadores limpios y una estructura MDM, automatizamos los pipelines de casos y estandarizamos reportes y dashboards. El trabajo manual se redujo entre un 60 y un 80 por ciento y los reportes se mantuvieron estables. En un entorno Microsoft, el mismo patrón son pipelines de Data Factory que alimentan un maestro gobernado y modelos de Power BI en Fabric.

Consulte consultoría Power BI para la capa de reportes, consultoría Databricks si utiliza Azure Databricks, servicios ETL para trabajo de pipelines en cualquier plataforma y analítica comercial farmacéutica para lo que construimos encima para los equipos de marca.