Dominar Microsoft Fabric: por qué Dataflows Gen 2 cambia las reglas del juego para tu presupuesto

By Mirko Peters · 2026-08-28

Bienvenido a nuestro análisis en profundidad del cambiante mundo de la gestión de datos. Si tu organización quiere agilizar los flujos de trabajo, eliminar procesos redundantes y dra…

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Bienvenido a nuestro análisis en profundidad del mundo cambiante de la gestión de datos. Si tu organización busca optimizar flujos de trabajo, eliminar procesos redundantes y reducir drásticamente los gastos de cómputo, has llegado al lugar adecuado. En esta entrada del blog ampliamos los conceptos clave que tratamos en nuestro podcast. Para escuchar la conversación completa y obtener más ideas prácticas, consulta el episodio Reduce Fabric Dataflows Gen2 Compute Costs.

Visión general de las arquitecturas de flujo de datos

Importancia de Dataflows Gen 2

Entender las arquitecturas de flujo de datos te ayuda a gestionar los datos de tu negocio de forma eficiente y a controlar los costes. Estas arquitecturas definen cómo se mueven los datos desde su origen hasta el lugar donde se analizan o utilizan. Elegir la arquitectura adecuada puede reducir el desperdicio y aumentar el valor de tus datos.

Aquí tienes un resumen rápido de las arquitecturas de flujo de datos más comunes en los sistemas modernos:

Cada patrón ofrece beneficios distintos. Por ejemplo, el secuencial por lotes se adapta a tareas sencillas con tiempos predecibles, mientras que el flujo de datos dinámico maneja consultas complejas y flexibles. Las arquitecturas híbridas combinan fortalezas para cubrir necesidades generales.

Dataflows Gen 2 de m365.fm transforma la forma en que gestionas los datos en Microsoft Fabric. Se basa en estas arquitecturas para ofrecer un mejor control de costes y optimización. En comparación con las versiones anteriores, Dataflows Gen 2 simplifica el proceso de creación y añade funciones como el guardado automático y la publicación en segundo plano. Estas mejoras te ahorran tiempo y reducen errores durante la transformación de datos.

Con Dataflows Gen 2 obtienes una mejor supervisión y seguimiento de las actualizaciones, lo que te ayuda a detectar ineficiencias y reducir gastos de cómputo innecesarios. La herramienta admite múltiples destinos de salida, de modo que puedes integrar tus flujos de datos con Power BI, canalizaciones de Data Factory u otras herramientas de inteligencia de negocios sin fricciones.

Esta arquitectura usa un enfoque de lakehouse, almacenando los datos de forma eficiente en Azure Data Lake Storage. Te permite cargar los datos una sola vez en la capa Bronze, aplicar transformaciones en la capa Silver y entregar datos depurados en la capa Gold. Este diseño por capas mejora la gobernanza y da soporte a herramientas de autoservicio, permitiendo a tus equipos ejecutar consultas y crear informes sin esperar a TI.

Al adoptar fabric dataflows gen2, optimizas tus procesos de transformación y automatización de datos. Reduces las actualizaciones redundantes y disminuyes los costes operativos. La experiencia se vuelve más fluida y tu negocio accede más rápido a datos fiables. Esta optimización crea valor real al convertir datos sin procesar en información útil, a la vez que controlas el coste.

En resumen, entender los flujos de datos y usar Dataflows Gen 2 te ayuda a dejar de malgastar dinero en procesos de datos ineficientes. Obtienes una herramienta potente de autoservicio que respalda tus necesidades de inteligencia de negocios y escala con tu crecimiento.

Arquitectura de procesamiento de flujos

Eficiencia de costes del procesamiento de flujos

La arquitectura de procesamiento de flujos te permite manejar los datos en tiempo real. Captura y procesa los datos de forma continua en cuanto llegan, a diferencia del procesamiento por lotes, que espera a que los datos se acumulen. Al habilitar un análisis instantáneo, el procesamiento de flujos da soporte a aplicaciones críticas como la detección de fraude y la monitorización en directo.

Estos son los componentes principales de una arquitectura de procesamiento de flujos:

La arquitectura consta de varias capas:

• Orígenes de datos: flujos continuos procedentes de dispositivos IoT, aplicaciones móviles, etc.
• Capa de ingesta de datos: recopila los datos y los transporta a los sistemas de procesamiento.
• Capa de procesamiento de flujos: capa principal para el procesamiento de datos en tiempo real.
• Capa de almacenamiento: gestiona tanto el almacenamiento de datos en tiempo real como el de larga duración.
• Capa de análisis y visualización: ofrece información mediante paneles e informes.

El procesamiento de flujos ofrece numerosas ventajas que contribuyen a la eficiencia de costes:

1. Ingesta de datos en tiempo real: capturas los eventos en el momento en que ocurren, lo que garantiza respuestas oportunas.
2. Gestión continua de datos: el sistema procesa los datos en cuanto llegan, lo que permite flujos de trabajo ininterrumpidos.
3. Mayor agilidad: puedes reaccionar rápidamente a los eventos en tiempo real, lo que te da una ventaja competitiva.
4. Operaciones basadas en eventos: ideal para sistemas que dependen de desencadenadores, como dispositivos IoT y transacciones en línea.
5. Escalabilidad dinámica: la arquitectura se adapta a cargas de datos variables, garantizando un rendimiento constante.

Al implementar el procesamiento de flujos, dejas de desperdiciar dinero en información retrasada. Por ejemplo, organizaciones como LinkedIn y Palo Alto Networks han comunicado reducciones de costes significativas gracias al procesamiento de datos en tiempo real. LinkedIn procesa 4 billones de eventos al día y ha mejorado su capacidad para detectar perfiles de scraping en un 6%. De forma similar, Palo Alto Networks procesa cientos de miles de millones de eventos de seguridad al día con alto rendimiento y baja latencia, y ha conseguido una reducción de costes del 60%.

A diferencia del procesamiento por lotes, que opera en intervalos programados, el procesamiento de flujos te permite analizar los datos de inmediato. Esta capacidad garantiza que tomes decisiones informadas sin esperar a que se acumulen los datos. Piénsalo como contestar llamadas a lo largo del día frente a esperar a que entren todas las llamadas para responder.

Con el procesamiento de flujos, obtienes un modelo de precios más inteligente. Solo pagas por los recursos que utilizas, lo que minimiza los costes de inactividad. Este enfoque se traduce en un mejor rendimiento y más valor para tu organización. Si aprovechas una arquitectura lakehouse, puedes almacenar los datos de forma eficiente sin renunciar a la gobernanza y con soporte para analítica de autoservicio. Esto permite que tus equipos accedan a los datos y los analicen sin depender de TI, lo que reduce aún más los costes operativos.

Arquitectura de procesamiento por lotes

Ahorrar dinero con el procesamiento por lotes

La arquitectura de procesamiento por lotes es un método que procesa grandes volúmenes de datos en intervalos programados. Este enfoque te permite gestionar los datos de forma eficiente y, al mismo tiempo, optimizar los costes. Estos son los componentes clave que definen una arquitectura de procesamiento por lotes:

El procesamiento por lotes ofrece varias ventajas que contribuyen al ahorro de costes:

• Programación de trabajos: Puedes determinar cuándo y cómo se ejecutan los trabajos por lotes, gestionando eficazmente sus dependencias y reintentos.
• Procesamiento de datos: Consiste en ejecutar trabajos por lotes que transforman y analizan los datos en bloque.
• Almacenamiento: Los datos procesados se guardan de forma eficiente para su uso futuro, lo que minimiza los costes de almacenamiento.

Uno de los principales beneficios del procesamiento por lotes es su capacidad para aprovechar las economías de escala. Al procesar grandes conjuntos de datos de una sola vez, puedes obtener ventajas de coste gracias a la reducción de la sobrecarga por operación. Este método también te permite compartir recursos de computación, lo que reduce aún más los costes de infraestructura. Además, puedes distribuir los costes fijos entre las operaciones por lotes, lo que reduce el coste por operación.

El procesamiento por lotes es especialmente eficaz para cargas de trabajo predecibles. Puedes aprovisionar recursos de forma elástica y apagarlos cuando no se utilicen, lo que minimiza los gastos. En cambio, el procesamiento en streaming requiere disponibilidad constante de recursos, lo que puede elevar los costes debido a las variaciones impredecibles de carga. Por ejemplo, las organizaciones pueden lograr reducciones de costes de hasta un 30% aplicando técnicas de procesamiento por lotes. Esta mejora se debe a una mejor gestión de los recursos y a la reducción de los gastos de mano de obra.

Sectores como la fabricación, la producción de alimentos y la farmacéutica se benefician notablemente del procesamiento por lotes. El procesamiento por lotes automatizado reduce los tiempos de ciclo y la intervención manual, lo que aumenta la eficiencia y el rendimiento. El control preciso de las recetas y la monitorización en tiempo real mejoran la consistencia del producto y reducen la variabilidad, lo que incrementa la calidad. Además, la automatización disminuye los costes de mano de obra y de eliminación de residuos, contribuyendo al ahorro general.

Sin embargo, el procesamiento por lotes también tiene inconvenientes. El aumento del tiempo de preparación y de los cambios de configuración puede provocar paradas de los equipos para su configuración. Además, las cantidades fijas pueden provocar sobreproducción o subproducción, lo que afecta a los costes de inventario. Pese a estos desafíos, las mejoras operativas del procesamiento por lotes suelen traducirse en un ahorro de costes significativo.

Al adoptar una arquitectura de procesamiento por lotes, puedes dejar de malgastar dinero en un manejo de datos ineficiente. Este enfoque no solo mejora tu eficiencia operativa, sino que también ofrece un modelo de precios más inteligente que se ajusta a las necesidades de tu negocio.

Arquitectura de procesamiento híbrido

Ventajas del procesamiento híbrido

La arquitectura de procesamiento híbrido combina lo mejor del procesamiento por lotes y del procesamiento en streaming para ofrecerte una solución flexible y rentable. Este enfoque, conocido a menudo como Lambda Architecture, permite gestionar grandes volúmenes de datos combinando actualizaciones en tiempo real con un análisis histórico exhaustivo. Obtienes la velocidad del procesamiento en streaming y la precisión del procesamiento por lotes trabajando juntos.

Estos son algunos aspectos únicos del procesamiento híbrido que lo distinguen:

• Procesa los datos de dos formas: procesamiento en streaming rápido y de baja latencia para obtener información inmediata, y procesamiento por lotes para un análisis profundo y completo.
• Admite analítica en tiempo real junto con datos históricos, lo que te ofrece una visión completa de tus operaciones.
• Te permite evaluar tus aplicaciones e infraestructura para ubicar cada carga de trabajo donde mejor rinda y cueste menos.
• Te ayuda a decidir qué cargas de trabajo deben ejecutarse en recursos de nube pública y cuáles deben permanecer en infraestructura dedicada.
• Reduce el gasto en la nube un 35-50% manteniendo o mejorando el rendimiento.

Al usar el procesamiento híbrido, puedes evitar el sobredimensionamiento de recursos, un problema habitual en los sistemas que solo procesan por lotes o solo en flujo. Mantienes las cargas de trabajo predecibles en las instalaciones locales y trasladas a la nube las cargas estacionales o de pico. Esta estrategia utiliza modelos de pago por uso y escalado automático para reducir costes al minimizar la capacidad inactiva.

Consejo: el procesamiento híbrido te permite trasladar cargas de aplicaciones a la nube en los periodos de mayor actividad. Esta flexibilidad evita inversiones costosas en hardware y reduce los gastos de capital.

El modelo híbrido también encaja bien con la arquitectura lakehouse. Puedes almacenar los datos sin procesar de forma eficiente en el lakehouse y, después, aplicar transformaciones y análisis tanto en modo por lotes como en modo de flujo. Esta configuración permite el análisis de autoservicio, de modo que tus equipos pueden explorar y usar los datos sin tener que esperar a TI.

Estos son los escenarios habituales en los que el procesamiento híbrido ahorra dinero y mejora las operaciones:

Combinando el procesamiento por lotes y en flujo, las arquitecturas híbridas te permiten asignar los recursos de forma eficiente. Puedes equilibrar tu presupuesto de datos para obtener el mejor valor y evitar gastos innecesarios. Esta flexibilidad ayuda a tu empresa a adaptarse a las necesidades cambiantes y a escalar sin fricciones.

Comparación de arquitecturas para ahorrar costes

Al evaluar las arquitecturas de flujo de datos, debes tener en cuenta sus características únicas y las implicaciones en costes. Estas son las diferencias clave entre las arquitecturas de procesamiento en flujo, por lotes e híbrido:

• Costes operativos: los sistemas de flujo suelen implicar costes operativos más altos debido a la necesidad de potencia de cálculo continua y mantenimiento constante. En cambio, los sistemas por lotes suelen ser más sencillos y menos costosos de implantar, por lo que resultan más atractivos para organizaciones con presupuestos ajustados.

• Utilización de recursos: el procesamiento por lotes puede programarse en horas de menor actividad, lo que te permite ahorrar costes al utilizar recursos más económicos. El procesamiento en flujo requiere infraestructura continua, lo que eleva los costes base por la necesidad de sistemas siempre activos.

• Necesidades de infraestructura: el procesamiento en flujo exige disponibilidad constante de servidores, lo que aumenta el trabajo de configuración operativa. El procesamiento por lotes funciona por ráfagas, lo que simplifica las operaciones diarias y reduce la necesidad de supervisión constante.

• Estructura de costes: el gasto operativo (OpEx) del procesamiento en flujo se mantiene elevado por la necesidad de disponibilidad permanente, mientras que el procesamiento por lotes puede reducir costes al utilizar los recursos solo cuando hace falta. No obstante, el procesamiento por lotes puede generar picos en la demanda de recursos, por lo que requiere una planificación cuidadosa para evitar una inversión excesiva en infraestructura.

Entender estas diferencias te ayuda a elegir la arquitectura adecuada para tu organización. Aquí tienes una guía sobre cuándo usar cada arquitectura para maximizar el ahorro de costes:

1. Procesamiento por lotes: Usa esta arquitectura cuando tengas cargas de trabajo predecibles y puedas programar los trabajos fuera de las horas pico. Es adecuada para organizaciones con presupuestos limitados que quieren minimizar los costes operativos. El procesamiento por lotes es ideal para tareas como los informes mensuales o la agregación de datos.

2. Procesamiento en streaming: Opta por el procesamiento en streaming cuando necesites información en tiempo real y puedas justificar los costes más altos. Esta arquitectura resulta beneficiosa para aplicaciones como la detección de fraudes o la monitorización en directo, donde el análisis inmediato de los datos es crucial.

3. Procesamiento híbrido: Considera el procesamiento híbrido cuando tu organización necesite analizar tanto datos en tiempo real como datos históricos. Esta arquitectura te permite equilibrar las cargas de trabajo de forma eficaz y reducir costes, manteniendo las tareas predecibles en local y aprovechando los recursos de la nube para los picos de demanda.

Si evalúas con detalle tus requisitos de negocio, tus necesidades de escalabilidad y tus objetivos de rendimiento, podrás elegir la arquitectura más adecuada. Esta decisión estratégica te ayudará a dejar de desperdiciar dinero y a mejorar la eficiencia general de tu gestión de datos.

En resumen, entender las arquitecturas de flujo de datos es esencial para una gestión de costes eficaz. Si optimizas tus procesos de datos, puedes reducir de forma significativa el desperdicio y mejorar la eficiencia operativa. Para repasar todo lo que hemos comentado y profundizar aún más en el dominio de Microsoft Fabric y Dataflows Gen 2, escucha nuestro episodio de podcast dedicado en Reduce Fabric Dataflows Gen2 Compute Costs.

Estos son algunos puntos adicionales que conviene tener en cuenta:

• Optimiza el uso de la nube: Involucra a los clientes desde el principio y apóyate en soluciones de talento flexibles para gestionar los costes de forma eficaz.
• Supervisa el flujo de caja: Usa paneles para hacer seguimiento de las métricas de flujo de caja en tiempo real, lo que simplifica la toma de decisiones.

Ignorar estas estrategias puede provocar mayores costes operativos e ineficiencias en la gestión de datos. Abraza el futuro de las arquitecturas de flujo de datos para mejorar el rendimiento de tu organización y garantizar un crecimiento sostenible. 🌟

Preguntas frecuentes

¿Qué es Dataflows Gen 2?

Dataflows Gen 2 es una herramienta de gestión de datos de m365.fm. Optimiza la ingesta, la transformación y el consumo de datos en Microsoft Fabric, lo que mejora la eficiencia y reduce los costes.

¿En qué se diferencia el procesamiento en streaming del procesamiento por lotes?

El procesamiento en streaming trata los datos en tiempo real, mientras que el procesamiento por lotes los procesa en intervalos programados. El streaming proporciona información inmediata, mientras que el procesamiento por lotes se centra en la eficiencia con grandes conjuntos de datos.

¿Cuándo debo usar el procesamiento híbrido?

Usa el procesamiento híbrido cuando necesites analizar tanto datos en tiempo real como datos históricos. Esta arquitectura equilibra las cargas de trabajo de forma eficaz y te permite optimizar los costes y la asignación de recursos.

¿Cuáles son los principales beneficios del procesamiento por lotes?

El procesamiento por lotes ofrece ahorros de costes gracias a las economías de escala. Permite programar los trabajos fuera de las horas pico, lo que reduce los costes operativos y mejora el aprovechamiento de los recursos.

¿Cómo puedo supervisar la eficiencia de mi flujo de datos?

Puedes supervisar la eficiencia del flujo de datos con paneles y herramientas de análisis. Estas herramientas ofrecen información en tiempo real sobre las métricas de rendimiento, lo que te ayuda a identificar ineficiencias y optimizar los procesos.

¿Puede Dataflows Gen 2 integrarse con otras herramientas?

Sí, Dataflows Gen 2 se integra sin problemas con diversas herramientas, como Power BI y los pipelines de Data Factory. Esta integración amplía tus capacidades de gestión de datos y favorece una mejor toma de decisiones.

¿Qué sectores se benefician más de las arquitecturas de flujos de datos?

Sectores como el comercio minorista, la manufactura y las finanzas se benefician significativamente de las arquitecturas de flujos de datos. Estos sectores dependen de una gestión eficiente de los datos para optimizar sus operaciones y reducir costes.

¿Cómo puedo empezar a usar Dataflows Gen 2?

Para empezar a usar Dataflows Gen 2, regístrate en m365.fm y explora la documentación. Encontrarás recursos que te ayudarán a configurar y optimizar tus flujos de datos de forma eficaz.