Dataflow Gen 1, Gen 2, Data Lake y Datamart: Diferencias clave explicadas

En el mundo de la analítica y la inteligencia empresarial, manejar, procesar y transformar datos de manera eficiente es clave para obtener insights valiosos. Microsoft ha desarrollado varias herramientas que cumplen roles específicos en este proceso: Dataflow Gen 1, Dataflow Gen 2, Data Lake y Datamart. Cada una tiene un propósito distinto y se adapta a necesidades únicas. Este artículo desglosa las diferencias entre estas tecnologías y presenta casos de uso que te ayudarán a elegir la adecuada para tu proyecto.

Dataflow Gen 1: La base de la transformación de datos

Dataflow Gen 1 fue diseñado para centralizar los procesos de extracción y transformación de datos en la nube. Su objetivo principal es permitir a los equipos compartir datos reutilizables y preparados para análisis en Power BI.

• Caso de uso:

  • Un equipo de finanzas necesita consolidar datos de ventas provenientes de múltiples archivos Excel de diferentes regiones en una única tabla estándar que se actualiza automáticamente en Power BI. Dataflow Gen 1 permite realizar las transformaciones necesarias sin necesidad de escribir código.
• Características principales:
  • Basado en Common Data Model (CDM), que estandariza los datos según estructuras predefinidas.
  • Admite cálculos incrementales básicos, reduciendo los tiempos de carga.
  • Reutilización de tablas transformadas en diferentes informes y dashboards.
• Limitaciones:
  • Escalabilidad limitada para proyectos con grandes volúmenes de datos o transformaciones complejas.
  • Carece de funcionalidades avanzadas de integración con plataformas modernas.

Dataflow Gen 2: La evolución para escenarios modernos

Dataflow Gen 2 es la versión mejorada de Gen 1 y está diseñada para escenarios más avanzados que requieren mayor rendimiento y escalabilidad. Además, está totalmente integrada con Microsoft Fabric, permitiendo un flujo de datos más eficiente entre herramientas.

• Caso de uso:
  • Una empresa de retail global gestiona grandes volúmenes de datos de inventarios en tiempo real. Con Dataflow Gen 2, pueden procesar y transformar datos directamente desde sistemas ERP, calcular cifras incrementales para análisis rápidos y enviarlos a un Data Lake para integrarlos con otros datasets.
• Mejoras clave frente a Gen 1:
  • Optimización automática de recursos en función de la carga de trabajo.
  • Procesamiento incremental avanzado, lo que lo hace ideal para cargas parciales frecuentes.
  • Integración directa con servicios como OneLake y Data Lakehouse.
• Ideal para: Proyectos que requieren una solución ETL moderna con alto rendimiento.

Data Lake: Almacenamiento masivo para datos en bruto

Data Lake es un repositorio masivo y centralizado donde los datos se almacenan en su formato original. Es una solución ideal para empresas que trabajan con datos variados y necesitan un lugar para consolidarlos antes de analizarlos.

• Caso de uso:
  • Una empresa tecnológica recopila datos de sensores IoT instalados en miles de dispositivos en todo el mundo. Estos datos son enviados sin procesar a un Data Lake, donde se almacenan para análisis posteriores y modelos de machine learning que predicen fallos en los dispositivos.
• Características principales:
  • Escalabilidad masiva: Capacidad de almacenar volúmenes ilimitados de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
  • Conservación de datos originales: Ideal para análisis históricos o transformaciones personalizadas en el futuro.
  • Integración: Compatible con herramientas avanzadas como Synapse y Power BI.

Datamart: Análisis para usuarios no técnicos

Datamart combina almacenamiento, procesamiento y visualización en una solución integrada. Es especialmente útil para usuarios de negocio que necesitan autonomía en sus análisis sin depender de equipos técnicos.

• Caso de uso:
  • Un gerente de proyectos necesita analizar el rendimiento de sus equipos, incluyendo métricas como tiempo estimado vs tiempo real, costos, y desviaciones. Con Datamart, puede cargar y transformar datos de diferentes fuentes (como listas de SharePoint) y realizar análisis rápidos sin escribir código o preocuparse por administrar una base de datos.
• Características principales:
  • Base de datos SQL integrada, lista para consultas desde Power BI.
  • Simplifica el análisis self-service para usuarios no técnicos.
  • Carga y transformación de datos en una sola herramienta.

Comparativa detallada con casos de uso

Conclusión

La clave para elegir entre estas herramientas es comprender tus necesidades y casos de uso específicos:

• Dataflow Gen 1: Ideal para transformaciones básicas y rápidas.
• Dataflow Gen 2: La solución más completa para procesos ETL modernos.
• Data Lake: Perfecto para almacenar grandes volúmenes de datos en bruto.
• Datamart: La mejor opción para usuarios no técnicos que buscan autonomía en el análisis.

Cada herramienta cumple un papel esencial en el ecosistema de Microsoft Fabric y Power BI. Si los usas de manera adecuada, puedes construir una estrategia de datos robusta, escalable y eficiente.