De Power BI a Microsoft Fabric: la evolución natural hacia una BI “sin fricción”
Lo que cambia, lo que se mantiene y cómo dar el salto sin parar la máquina (ni vivir en modo proyecto eterno).
Microsoft Fabric no sustituye a Power BI: lo amplifica. En este post te contamos qué aporta Fabric (OneLake, Lakehouse, Data Engineering, Data Factory, Real-Time, Governance), qué sigue igual para tus usuarios de Power BI y cómo plantear una migración progresiva que proteja el negocio, el dato y la adopción.
De Power BI a Fabric: la evolución natural
Si Power BI fue el “wow” que democratizó los dashboards, Microsoft Fabric es el siguiente paso lógico: pasar de visualizar datos a operar con datos de extremo a extremo, con una plataforma unificada.
Y ojo: unificar no significa “romperlo todo y empezar de cero”. En Fabric, la clave es evolucionar sin interrumpir: mantener lo que funciona, modernizar lo que frena, y ganar escalabilidad sin duplicar esfuerzos.
1) Primero lo importante: Power BI no desaparece, se integra mejor
Power BI sigue siendo la capa de visualización y autoservicio más usada en el ecosistema Microsoft. Lo que cambia con Fabric es el “backstage”:
- Antes: cada equipo resolvía como podía la ingesta, el almacenamiento y la transformación (a veces con duplicidades y silos).
- Ahora: Fabric te da un sistema operativo del dato para que Power BI beba de una base común, gobernada y escalable.
Resumen ejecutivo: tus usuarios siguen usando Power BI, pero tú ganas una arquitectura moderna para el dato.
2) ¿Qué cambia con Fabric? El salto de “informes” a “plataforma”
Fabric reúne en una sola experiencia lo que antes estaba repartido: integración, ingeniería, ciencia de datos, tiempo real, y gobierno. Algunas piezas clave:
OneLake: un “lago” para gobernarlos a todos
OneLake es el punto central de almacenamiento. La idea es simple: una única capa de datos para evitar copias, versiones paralelas y “este informe usa otra tabla”.
Impacto: menos duplicidad, más consistencia y mejor control.
Lakehouse: el puente entre el mundo BI y el mundo datos
El Lakehouse te permite gestionar datos con una lógica moderna (lago) sin renunciar a estructuras analíticas eficientes. Para BI, esto significa modelos más sólidos y reutilizables.
Data Factory (en Fabric): ingesta y orquestación con orden
Traer datos de múltiples fuentes, programar cargas, monitorizar fallos y tener trazabilidad… sin inventos. Esto es “operación” de datos de verdad.
Real-Time Intelligence: cuando el dato no puede llegar tarde
Si tu negocio necesita señales al momento (IoT, e-commerce, operaciones, soporte), Fabric habilita escenarios de tiempo real sin montar un stack aparte.
3) ¿Qué se mantiene? Lo que tu negocio ya conoce (y valora)
Aquí viene la buena noticia para el cambio organizacional:
- Los informes y dashboards siguen siendo Power BI.
- La experiencia de usuario final no tiene por qué cambiar de golpe.
- Las prácticas de modelado, DAX, visualizaciones y consumo se mantienen en gran parte.
- Puedes migrar por dominios y casos de uso, no “todo a la vez”.
Traducción: no obligas a la compañía a reaprenderlo todo; haces una transición inteligente.
4) El motivo real para evolucionar: menos silos, más confianza en el dato
En muchas organizaciones, el problema no es “falta de informes”. Es esto:
- Múltiples fuentes “oficiales” del mismo KPI.
- Cargas y transformaciones repartidas sin control.
- Modelos duplicados por cada área.
- Seguridad y gobierno llegando tarde.
Fabric está diseñado para atacar ese core: unificar, gobernar y escalar.
5) Cómo dar el salto a Fabric sin interrumpir el negocio
La migración no debería ser un Big Bang. Debería ser un plan en fases con quick wins y mínimo riesgo.
Fase 1 — Diagnóstico: mapa de tu BI actual
Inventario de:
- datasets críticos
- fuentes de datos
- refresh / ventanas de carga
- dependencias y uso real (qué se usa y qué “está por estar”)
- riesgos (rendimiento, seguridad, calidad)
Fase 2 — Piloto con impacto: elige un caso “ganador”
Un buen piloto suele ser uno de estos:
- reporting corporativo con muchas fuentes
- analítica de ventas/márgenes con necesidad de consistencia
- operaciones/logística donde el refresh rápido aporta valor
- un dominio con dolores claros (tiempos, duplicidades, gobernanza)
Objetivo: demostrar valor en semanas, no en trimestres.
Fase 3 — Arquitectura objetivo: tu “dato como producto”
Define dominios (ventas, finanzas, operaciones) y establece una lógica de Data Products: datasets reutilizables, certificados, con SLA y propiedad clara.
Fase 4 — Migración progresiva: coexistencia controlada
Durante un tiempo convivirán Power BI “clásico” y Power BI sobre Fabric. La clave es:
- no duplicar pipelines sin control
- definir un estándar de modelado y gobierno
- mover lo crítico primero y lo accesorio después
Fase 5 — Optimización: coste, rendimiento y gobernanza
Una vez dentro, toca industrializar:
- monitorización de cargas
- optimización de modelos
- seguridad por roles y sensibilidad de datos
- catálogo, linaje y cumplimiento
6) Errores típicos (y cómo evitarlos)
- Migrar por tecnología y no por casos de negocio.
→ Prioriza por impacto y criticidad. - Intentar “modernizar” todo a la vez.
→ Plan por fases y convivencias. - No definir ownership del dato.
→ Data products con responsables claros. - Olvidar la adopción.
→ Cambia por detrás, sin romper por delante.
Cierre: Fabric no es “otro proyecto”, es una palanca de escala
Power BI te dio visibilidad. Fabric te da capacidad operativa: una forma de que el dato deje de ser un conjunto de iniciativas y se convierta en un activo gobernado y escalable.
En VALENA lo enfocamos como debe ser: sin interrupciones, con quick wins, y con una hoja de ruta que conecta tecnología con resultados.
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