Você já parou para observar como as empresas hoje se encontram literalmente afogadas em dados? Não é exagero dizer que vivemos uma época onde informações chegam de todos os lados – sistemas internos, aplicativos, sensores, redes sociais – e a pergunta que fazemos é: como conseguir extrair valor real de tanta informação espalhada?
Hoje nós temos uma realidade onde dados ficam espalhados em diferentes sistemas, cada departamento com suas próprias ferramentas, criando verdadeiros silos de informação. É como se cada setor da empresa falasse uma língua diferente quando o assunto são dados.
O Microsoft Fabric aparece justamente para resolver esses problemas que há tempos incomodam gestores e equipes técnicas. A plataforma funciona como Software como Serviço, reunindo desde engenharia de dados até business intelligence numa experiência única. Não precisamos mais ficar pulando entre diferentes ferramentas para fazer o trabalho completo com dados.
Existe algo interessante nessa abordagem chamada arquitetura Lakehouse. Ela pega o que há de melhor nos Data Lakes – aquela capacidade de armazenar qualquer tipo de dado – e combina com o poder de processamento dos Data Warehouses. É como ter o melhor dos dois mundos funcionando juntos.
Com PySpark integrado ao Microsoft Fabric, podemos fazer transformações de dados, análises complexas e até treinar modelos de machine learning. Tudo isso acontece numa estrutura distribuída que consegue lidar com volumes grandes de dados sem perder performance.
A arquitetura medalhão organiza os dados de uma forma que faz sentido: Bronze para dados brutos, Silver para dados processados, e Gold para informações prontas para análise. É uma forma de garantir que os dados passem por etapas de verificação e limpeza até chegarem num estado confiável para tomada de decisões.
Vamos ver neste artigo como implementar essas ideias na prática. Desde a configuração inicial até as melhores formas de otimizar tudo para que funcione de forma escalável. A ideia é mostrar como essa abordagem pode mudar a forma como sua empresa lida com grandes volumes de dados no dia a dia.
Visão Geral do Microsoft Fabric e o Conceito de Lakehouse
Image Source: James Serra’s Blog
Quando observamos o cenário atual de dados nas empresas, fica evidente que precisamos de uma abordagem diferente do que temos visto tradicionalmente. O Microsoft Fabric representa essa mudança na forma como lidamos com informações corporativas.
O que é Microsoft Fabric e por que ele importa
Microsoft Fabric funciona como uma plataforma unificada que reúne engenharia de dados, ciência de dados, inteligência em tempo real, data warehouse e bancos de dados numa solução SaaS [1]. A ideia central é permitir que organizações transformem repositórios complexos de dados em análises que realmente fazem diferença no negócio [1].
O ponto mais interessante dessa plataforma está na capacidade de simplificar todo o ciclo de vida dos dados, desde quando eles chegam até o momento de gerar insights [2]. Não precisamos mais ficar integrando manualmente diferentes ferramentas – tudo fica centralizado num ambiente único [1]. As permissões e rótulos de sensibilidade são herdados automaticamente em todos os itens, então podemos focar no trabalho importante em vez de ficar gerenciando infraestrutura [1].
OneLake aparece como componente central dessa arquitetura, funcionando como um data lake unificado que facilita o gerenciamento e acesso aos dados [1]. Essa abordagem evita silos de dados através de um sistema de armazenamento unificado que facilita descoberta, compartilhamento e aplicação de políticas [1].
Diferença entre Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse
Data lakes foram criados para armazenar grandes volumes de dados brutos no formato original, mantendo custos baixos [3]. Conseguem lidar com dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados sem restrições específicas [4]. Todavia apresentam desafios significativos – são frequentemente desorganizados e complexos para construir e gerenciar [6].
Data warehouses seguem uma filosofia diferente: agregam, limpam e preparam dados especificamente para business intelligence e análise [3]. Vêm com mecanismos de análise incorporados e ferramentas de relatórios, enquanto data lakes precisam de ferramentas externas para processamento [3].
Lakehouse surge para combinar essas duas abordagens de forma inteligente. Oferece a flexibilidade de armazenamento de dados de um lake com as capacidades analíticas de alto desempenho de um warehouse [3]. Pode armazenar dados em qualquer formato mantendo custos baixos, ao mesmo tempo que suporta consultas rápidas e análises otimizadas [3].
Como o Lakehouse resolve problemas de silos de dados
Silos de dados representam um problema sério nas organizações – impedem visão completa das informações e afetam diretamente a capacidade de líderes tomarem decisões baseadas em dados [6]. Equipes diferentes acabam coletando, gerenciando e armazenando dados separadamente, com acesso limitado entre grupos [6].
A arquitetura Lakehouse do Microsoft Fabric ataca esse problema implementando políticas de governança consistentes através de gerenciamento unificado de metadados e aplicação de esquemas [7]. Um catálogo único gerencia permissões, linhagem e controles de qualidade, mantendo conformidade regulatória enquanto reduz riscos de acesso não autorizado [7].
Suporte a transações ACID garante consistência dos dados e previne corrupção mesmo durante operações simultâneas [6]. A abordagem centralizada elimina lacunas de governança que tipicamente aparecem entre ambientes separados de warehouse e lake [7].
Aqui é importante destacarmos um benefício adicional: empresas que migram de arquiteturas tradicionais com silos para data lakehouse moderno ganham visibilidade completa dos dados e conseguem reduzir custos [6]. A arquitetura lakehouse elimina a necessidade de manter sistemas separados para diferentes cargas de trabalho, reduzindo despesas de capital e operacionais [7].
Criando um Lakehouse no Microsoft Fabric do Zero
Chega um momento onde precisamos colocar a mão na massa e criar nosso primeiro Lakehouse no Microsoft Fabric. Diferente daquelas soluções tradicionais que exigem configurações complexas, aqui o processo é bem mais direto do que você imagina.
Configuração de workspace e permissões
O primeiro passo é ter um workspace habilitado no Microsoft Fabric. Depois de fazer login no portal, vá até o menu lateral e selecione “Workspaces”, depois “Novo workspace”. Preencha o nome e descrição que façam sentido para sua empresa.
Nas configurações avançadas, você escolhe entre Trial, capacidade Fabric com SKU F64, ou capacidade Premium do Power BI com SKU P1. Essa escolha vai depender do seu cenário específico e necessidades da organização.
Uma coisa interessante aqui é que o Fabric herda automaticamente as permissões e rótulos de sensibilidade para todos os itens relacionados. Isso significa que você não precisa ficar configurando manualmente controle de acesso para cada componente – uma economia de tempo considerável para as equipes.
Criação do item Lakehouse e estrutura inicial
Com o workspace configurado, criar o Lakehouse segue alguns passos bem simples:
- No workspace, clique em “Novo item” e escolha “Lakehouse” na seção “Armazenar dados”
- Dê um nome para seu Lakehouse – evite espaços e caracteres especiais como @, #, $, %
- Clique em “Criar”
O Microsoft Fabric automaticamente provisiona três componentes essenciais: o próprio Lakehouse para armazenamento e processamento, o Endpoint SQL Analytics para consultas SQL, e o Modelo semântico para relatórios e visualizações.
A estrutura interna fica organizada em duas áreas principais. A pasta /Files guarda dados brutos em vários formatos – CSV, Parquet, imagens – funcionando como nossa camada Bronze da arquitetura medalhão. Já a pasta /Tables armazena dados refinados no formato Delta Lake, prontos para análise de negócios, que seria nossa camada Gold.
Endpoints SQL e modelo semântico padrão
Existe um diferencial importante no Microsoft Fabric que vale destacar: a geração automática de um endpoint SQL Analytics quando você cria um Lakehouse. Esse endpoint oferece uma interface relacional somente leitura sobre as tabelas Delta, permitindo explorar e consultar dados usando T-SQL.
Até agosto de 2025, cada Lakehouse tinha um modelo semântico padrão gerado automaticamente. Porém essa funcionalidade está sendo descontinuada para dar maior controle e governança. Agora você precisa criar explicitamente os modelos semânticos, o que na verdade oferece mais transparência e responsabilidade no processo.
Para consultar dados via endpoint SQL Analytics, é só selecionar “SQL Analytics endpoint” no menu suspenso do Lakehouse. A partir daí você executa consultas SQL ou visualiza diretamente os dados das tabelas. Esse endpoint também permite conectar ferramentas externas como Power BI Desktop, SQL Server Management Studio ou Azure Data Studio usando a string de conexão disponível nas configurações.
Implementando a Arquitetura Medalhão: Bronze, Silver e Gold
Image Source: Piethein Strengholt – Medium
Existe uma forma interessante de organizar dados que faz todo sentido quando você para para pensar. A arquitetura medalhão funciona como uma linha de produção onde os dados vão sendo refinados em etapas, saindo de um estado bruto até chegarem numa forma pronta para gerar insights valiosos para o negócio.
A ideia por trás dessa abordagem é simples: em vez de tentar processar tudo de uma vez e criar uma bagunça, nós organizamos o trabalho em três camadas bem definidas. Bronze para os dados que acabaram de chegar, Silver para dados que já passaram por uma limpeza inicial, e Gold para informações prontas para análise e tomada de decisão.
Ingestão de dados brutos na camada Bronze
A camada Bronze é como um depósito onde tudo chega primeiro. Aqui ficam os dados exatamente como vieram das fontes originais – sistemas de vendas, sensores, aplicativos, redes sociais, enfim, tudo misturado e sem muito tratamento [8].
O Microsoft Fabric oferece duas formas principais de trazer dados para essa camada: carga única para dados históricos e carga incremental para atualizações constantes [9]. Durante esse processo, alguns componentes trabalham juntos:
A Tabela de Controle decide quais itens vão ser movidos para o lakehouse. O Componente de Ingestão faz a cópia dos dados do sistema original. A Auditoria fica de olho em tudo, registrando o que acontece e identificando erros. A Notificação avisa a equipe quando algo importante acontece. O Gerenciamento de Configuração cuida das configurações do sistema.
Uma característica importante dos dados Bronze é que eles ficam preservados no formato original. Mesmo que depois sejam atualizados ou excluídos, o Delta Lake mantém as versões anteriores guardadas, garantindo que sempre podemos voltar e consultar como os dados estavam no passado [10].
Transformações com Notebooks PySpark na camada Silver
Aqui é onde a mágica começa a acontecer de verdade. Os dados saem da Bronze e passam por transformações que os deixam mais organizados e úteis. Usamos Notebooks PySpark que seguem sempre um padrão: carregamos os pacotes necessários, importamos notebooks auxiliares, lemos os dados, aplicamos as transformações e escrevemos tudo em tabelas Delta [5].
As transformações mais comuns incluem coisas como padronizar nomes de colunas – porque cada sistema costuma nomear as coisas de um jeito diferente -, converter tipos de dados, adicionar colunas auxiliares que facilitam análises posteriores, e fazer operações de limpeza básica.
Os notebooks podem usar a API Delta para fazer operações de mesclagem, o que significa atualizar registros que já existem ao mesmo tempo que insere dados novos [5]. É uma forma eficiente de manter tudo atualizado sem perder o histórico.
Nessa etapa também fazemos verificações críticas: validamos se o esquema dos dados está correto, tratamos valores nulos, removemos duplicatas, resolvemos problemas com dados que chegaram fora de ordem, e fazemos verificações de qualidade [11]. Tudo isso garante que os dados estejam estruturados e confiáveis para as próximas etapas.
Modelagem de dados e agregações na camada Gold
A camada Gold é o resultado final de todo esse processo. Aqui os dados estão otimizados para visualizações e relatórios, organizados de uma forma que facilita a vida de quem precisa tomar decisões baseadas nessas informações. Geralmente implementamos um modelo dimensional com tabelas de fatos e dimensões, que é uma forma clássica e eficiente de organizar dados para análises complexas [12].
Para empresas que precisam de insights em tempo real, o Microsoft Fabric permite agregar e calcular dados conforme eles chegam através de visualizações materializadas. Isso proporciona acesso rápido aos valores mais recentes, garantindo que as decisões sejam baseadas em informações atualizadas [8].
Quando implementamos essa arquitetura completa no Microsoft Fabric, as empresas conseguem ter uma visão bem mais clara de todos os seus dados. Os silos de informação deixam de existir e os custos operacionais diminuem. É uma forma de estruturar dados que realmente funciona para extrair insights valiosos com eficiência e confiabilidade.
Integração com Power BI usando o Modo Direct Lake
Image Source: Medium
Chegamos ao ponto onde os dados que organizamos com tanto cuidado finalmente ganham vida através de visualizações. A integração entre o Lakehouse e o Power BI no Microsoft Fabric funciona de uma forma que sinceramente impressiona pela simplicidade.
Conectando o Power BI ao modelo semântico do Lakehouse
A conexão acontece de forma bastante direta. No seu Lakehouse, você encontra a opção “SQL analytics endpoint” no menu suspenso. Ali aparecem todas as tabelas que criamos nas camadas Bronze, Silver e Gold anteriormente. Para transformar esses dados num modelo analítico robusto, selecionamos a aba “Model” onde conseguimos acessar o modelo semântico padrão do Power BI.
O passo seguinte envolve definir relacionamentos entre as tabelas. Você arrasta campos como “CityKey” de uma tabela de fatos e solta no campo correspondente na tabela de dimensão. Nas configurações de relacionamento, estabelecemos uma cardinalidade “Muitos para um (*:1)” com direção de filtro única, garantindo que a integridade referencial funcione corretamente. Esse processo transforma dados isolados num modelo dimensional coeso, pronto para análises mais profundas.
Vantagens do Direct Lake sobre Import e DirectQuery
Existe algo realmente interessante no modo Direct Lake. Ele combina o melhor dos modos tradicionais de acesso a dados de uma forma que resolve problemas antigos. O DirectQuery consulta diretamente a fonte para cada execução, o que acaba afetando o desempenho. O modo Import exige atualização de dados completa periodicamente, consumindo tempo e recursos.
O Direct Lake carrega os arquivos diretamente na memória sem duplicação. Isso elimina a necessidade de importação explícita, permitindo capturar mudanças na fonte conforme elas acontecem. Seus relatórios ficam atuais sem aquele peso operacional das atualizações programadas.
Para empresas que lidam com grandes volumes de dados ou precisam de atualizações frequentes, o Direct Lake oferece uma solução que realmente faz diferença. Você consegue performance similar ao modo Import com a atualidade do DirectQuery.
Criação de relatórios com dados em tempo quase real
Depois de configurar o modelo, você pode iniciar a criação de relatórios selecionando “New report” no Power BI. No canvas, consegue arrastar campos das tabelas para criar visualizações dinâmicas que respondem em tempo quase real às mudanças nos dados subjacentes.
A verdadeira vantagem para sua empresa está na velocidade e flexibilidade desse processo. As consultas no modo Direct Lake são processadas pelo motor VertiPaq, garantindo desempenho significativamente superior ao DirectQuery tradicional. As operações de atualização para modelos Direct Lake envolvem apenas metadados, concluindo-se em segundos, enquanto atualizações no modo Import podem consumir horas e recursos consideráveis.
Existe um mecanismo chamado “framing” que analisa metadados das tabelas Delta e atualiza referências aos arquivos mais recentes. Isso garante que os relatórios reflitam o estado atual dos negócios sem sobrecarga operacional. Assim, a equipe passa menos tempo gerenciando dados e mais tempo extraindo insights valiosos para decisões estratégicas.
Boas Práticas e Otimizações para Escalabilidade
Chegou aquele momento onde os dados da sua empresa começam a crescer e você percebe que as consultas estão ficando lentas. É uma situação que todo mundo que trabalha com dados acaba enfrentando: o que funcionava bem com poucos dados começa a travar quando o volume aumenta.
A questão é que dados empresariais têm essa característica de crescer exponencialmente, e se não cuidarmos das otimizações desde o início, acabamos enfrentando problemas de performance que afetam toda a equipe de análise.
Uso de V-Order para leitura otimizada
Existe uma tecnologia chamada V-Order que pode fazer uma diferença significativa na velocidade das suas consultas. Ela reorganiza os dados nos arquivos Parquet de uma forma mais inteligente, aplicando ordenação e compressão especial que resulta em leituras até 50% mais rápidas [13].
O interessante é que mesmo adicionando uns 15% no tempo de gravação, você economiza até 50% no armazenamento [13]. É como fazer um investimento pequeno para ter um retorno muito maior na performance das análises.
Para habilitar, você pode configurar spark.sql.parquet.vorder.default como true, ou então executar OPTIMIZE <tabela> VORDER nas tabelas que já existem. Essa otimização funciona especialmente bem quando você tem cargas analíticas pesadas e relatórios que precisam rodar rápido.
Manutenção com comandos OPTIMIZE e VACUUM
Uma coisa que aprendi trabalhando com dados é que eles precisam de limpeza regular, igual uma casa. Com o tempo, você acaba com muitos arquivos pequenos espalhados, e isso prejudica a performance das consultas [14].
O comando OPTIMIZE junta esses arquivos pequenos em arquivos maiores, idealmente próximos de 1GB cada um. Já o VACUUM remove aqueles arquivos antigos que não servem mais, liberando espaço de armazenamento [14].
Você pode fazer essa manutenção direto na interface – é só clicar com o botão direito na tabela e escolher “Manutenção” – ou usar notebooks se preferir automatizar. Só tem um ponto importante: o VACUUM afeta a capacidade de voltar no tempo dos dados, então mantenha pelo menos sete dias de retenção [14].
Separação de camadas por domínio de negócio
Outra prática que faz muita diferença é organizar os dados conforme os domínios de negócio da empresa. É como separar os arquivos por departamento – vendas, marketing, financeiro – cada um no seu lugar [15].
Isso não só facilita o gerenciamento como melhora muito a performance das consultas, porque o sistema consegue eliminar partições que não interessam para aquela análise específica. Além disso, fica muito mais fácil controlar quem tem acesso ao quê, cada departamento cuidando dos seus próprios dados.
No final das contas, essas práticas de otimização fazem com que sua equipe passe menos tempo esperando consultas rodarem e mais tempo extraindo insights valiosos dos dados.
Conclusão
Chegamos ao final dessa jornada pelo Microsoft Fabric e vimos como essa plataforma pode mudar a forma como lidamos com dados nas empresas. A questão dos silos de informação que sempre incomodou gestores encontra uma solução prática aqui, onde tudo funciona de forma integrada.
A arquitetura Lakehouse realmente consegue juntar o que há de bom nos Data Lakes com a força dos Data Warehouses. Isso não é apenas teoria – na prática funciona e resolve problemas reais que enfrentamos todos os dias com dados espalhados por sistemas diferentes.
A implementação das camadas Bronze, Silver e Gold traz uma organização que faz sentido. Os dados vão sendo refinados aos poucos, passando por verificações e limpezas até chegarem num ponto onde podemos confiar neles para tomar decisões importantes. Essa estrutura ajuda muito na governança e melhora a qualidade das informações que chegam até as pessoas certas.
O modo Direct Lake do Power BI chamou minha atenção pelo que oferece: análises quase em tempo real sem aqueles problemas de performance que sempre apareciam. As equipes conseguem tomar decisões mais rápidas porque os dados estão sempre atualizados.
Aquelas otimizações como V-Order e os comandos OPTIMIZE e VACUUM fazem diferença real quando implementados direito. Consultas ficam mais rápidas, custos de armazenamento diminuem, e o pessoal técnico pode focar no que realmente importa em vez de ficar apagando incêndios.
Hoje nós temos uma demanda crescente por análises de dados em tempo real e pela necessidade de unificar informações vindas de fontes diferentes. O Microsoft Fabric consegue atender essas necessidades de uma forma que simplifica a infraestrutura e ao mesmo tempo amplia o que podemos fazer com análises.
Se você quer saber mais sobre como implementar isso na sua empresa, pode entrar em contato conosco. Nossa equipe tem experiência em adaptar essa solução para necessidades específicas e garantir que a implementação funcione como deve funcionar.
Key Takeaways
Descubra como o Microsoft Fabric pode transformar a gestão de dados da sua empresa através de uma arquitetura Lakehouse escalável e integrada:
• Microsoft Fabric unifica toda a stack de dados em uma plataforma SaaS, eliminando silos e integrando desde engenharia até business intelligence em um ambiente único.
• Arquitetura medalhão (Bronze-Silver-Gold) estrutura dados progressivamente, desde ingestão bruta até insights refinados, garantindo qualidade e governança em cada camada.
• Modo Direct Lake revoluciona análises combinando performance do Import com atualidade do DirectQuery, oferecendo relatórios em tempo quase real sem sobrecarga operacional.
• Otimizações V-Order e comandos OPTIMIZE/VACUUM aceleram consultas em até 50% e reduzem custos de armazenamento, mantendo performance sustentável em escala empresarial.
• Integração nativa com Power BI permite criar visualizações sofisticadas diretamente dos dados do Lakehouse, transformando informações em decisões estratégicas ágeis.
A implementação correta do Microsoft Fabric não apenas simplifica a infraestrutura de dados, mas também democratiza o acesso às informações, permitindo que sua equipe foque na geração de valor em vez de gerenciar complexidades técnicas. Esta abordagem unificada representa o futuro da análise de dados empresariais.
