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    Plataforma

    Consultoria Microsoft Fabric: quando centralizar a base analítica faz sentido

    O Microsoft Fabric reúne ingestão, armazenamento, transformação e consumo em uma plataforma só, integrada ao Power BI. Ele resolve um problema específico: manter uma base analítica única quando muitas fontes e muitos relatórios já convivem na empresa.

    Ver casos de sucesso

    O ponto de partida

    O que costuma estar acontecendo

    A mesma tabela existe em vários lugares

    Cada relatório trouxe sua própria cópia da base. Ninguém sabe qual é a versão correta nem quanto isso custa em processamento.

    Ingestão espalhada por ferramentas diferentes

    Parte via Power Query, parte por script, parte por exportação manual. A manutenção depende de saber onde cada pedaço mora.

    Falta de separação entre bruto e tratado

    Sem camadas, corrigir uma regra significa reprocessar tudo — e sem garantia de que o resultado anterior era reproduzível.

    Governança difícil de sustentar

    Permissões, linhagem e responsabilidade sobre cada conjunto de dados ficam implícitas, distribuídas entre pessoas e arquivos.

    A empresa passa a pagar duas vezes: no processamento duplicado e no tempo gasto para descobrir qual número está certo.

    Como resolvemos

    O caminho, na ordem em que ele funciona

    1. 01

      Avaliação de aderência

      Primeiro verificamos se o Fabric é a resposta certa. Volume, número de fontes, quantidade de relatórios em produção e licenciamento atual pesam nessa decisão — e às vezes a conclusão é que ainda não se justifica.

    2. 02

      Organização do OneLake

      Definição de workspaces, domínios e responsabilidades, para que o armazenamento único não vire um depósito sem dono.

    3. 03

      Lakehouse em camadas

      Bronze para o dado como veio da origem, silver para o dado tratado e padronizado, gold para o modelo pronto para consumo — o padrão Medallion.

    4. 04

      Pipelines e transformação

      Ingestão orquestrada, transformações em SQL ou notebooks conforme o caso, com histórico e reprocessamento controlados.

    5. 05

      Modelo semântico e consumo

      Medidas centralizadas no modelo semântico, consumidas pelos relatórios em Power BI, com controle de acesso por área.

    O que está incluído

    • Avaliação de aderência e desenho da arquitetura
    • Estrutura de workspaces, Lakehouse e camadas no OneLake
    • Pipelines de ingestão e transformação
    • Modelo semântico com regras de negócio centralizadas
    • Governança, permissões e documentação
    • Migração dos relatórios existentes quando fizer sentido

    Tecnologias envolvidas

    • Microsoft Fabric
    • Power BI
    • SQL
    • Python
    • Azure

    Sinais de que faz sentido

    • Existem dezenas de relatórios com cópias próprias da mesma base
    • A atualização começou a estourar a janela disponível
    • A empresa já usa o ecossistema Microsoft e quer consolidar o ambiente analítico
    • É preciso responder de onde veio cada número em auditoria

    Reconheceu o seu cenário? A conversa inicial esclarece o que é possível fazer e por onde começar.

    O que muda

    O efeito prático na rotina de quem decide

    01

    Uma base, muitos consumos

    Relatórios, análises e exportações passam a partir do mesmo dado tratado.

    02

    Correção rastreável

    Com camadas separadas, é possível corrigir uma regra e reprocessar sem perder a origem.

    03

    Escala previsível

    Novas fontes entram pelo mesmo caminho, sem multiplicar cópias da base.

    04

    Governança explícita

    Quem acessa o quê, quem responde por cada conjunto e de onde veio cada número deixam de ser conhecimento informal.

    Como trabalhamos

    O projeto acontece em cinco etapas

    1. 01

      Diagnóstico

      Entendemos quais decisões precisam ser suportadas, quem decide, com que frequência e quais dados existem hoje. O ponto de partida é a decisão, não a ferramenta.

    2. 02

      Estruturação

      Definimos indicadores e regras de cálculo, mapeamos as fontes e desenhamos a arquitetura e o modelo analítico necessários para sustentá-los.

    3. 03

      Desenvolvimento

      Construímos as integrações, o modelo de dados e os painéis. Entregas parciais permitem que a área veja o resultado antes do fim do projeto.

    4. 04

      Validação

      Conferimos os números com quem conhece a operação e ajustamos a experiência junto de quem vai usar o painel na rotina.

    5. 05

      Evolução

      A solução acompanha o negócio: novos indicadores, novas áreas e novas fontes entram sem refazer o que já está em produção.

    Dúvidas

    Perguntas frequentes

    Quando uma empresa realmente precisa do Microsoft Fabric?
    Quando há muitas fontes para integrar, volume crescente ou vários relatórios repetindo a mesma transformação. Se existe uma fonte principal organizada e poucos painéis, um modelo bem construído no Power BI resolve com menos custo e menos complexidade.
    Power BI e Microsoft Fabric são a mesma coisa?
    Não. O Power BI é a camada de modelagem e visualização, e hoje faz parte do Fabric. O Fabric acrescenta armazenamento único (OneLake), ingestão, transformação e engenharia de dados na mesma plataforma. Um resolve a entrega da informação; o outro, a construção da base.
    É possível migrar aos poucos?
    Sim, e normalmente é o caminho recomendado. Começa-se por um domínio de dados com dor clara, mantendo o restante em produção, e a migração avança conforme o ambiente prova valor.
    Como funciona o licenciamento?
    O Fabric é licenciado por capacidade, com o consumo dimensionado conforme o volume e a frequência de processamento. O dimensionamento é parte da avaliação de aderência, porque impacta diretamente o custo do projeto.

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    Vamos olhar o seu cenário?

    Em uma conversa inicial, entendemos o cenário atual, as decisões que precisam ser suportadas e avaliamos como os dados podem ajudar.