Microsoft Fabric Notebooks e Lakehouse

By Mirko Peters · 2025-11-21 · Updated 2026-07-22

Crie fluxos de trabalho de transformação de dados e machine learning com os notebooks do Microsoft Fabric e o lakehouse para análises escaláveis.

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Os fluxos tradicionais de ETL podem ser lentos. Eles têm muitas etapas manuais. Também exigem muita manutenção. Veja alguns problemas comuns:

Ao usar notebooks para a transformação de dados, você tem um local principal para os seus dados. O padrão Bronze-Silver-Gold com Spark e Lakehouse melhora a qualidade dos seus dados. Ele também ajuda a rastrear a origem deles. Você recebe feedback claro e pode colaborar com sua equipe. Isso ajuda todos a ficarem alinhados.

Principais conclusões

• Use os Notebooks do Fabric para a transformação de dados e mantenha o trabalho centralizado. Isso ajuda você a acompanhar as alterações e a trabalhar com sua equipe.

• Siga o padrão Bronze-Silver-Gold para organizar seus dados. Isso mantém os dados brutos protegidos. Também ajuda a limpar os dados e prepará-los para análise.

• Automatize seus fluxos de trabalho para economizar tempo e evitar erros. Ferramentas como dbt Cloud e Prefect ajudam você a planejar e monitorar as etapas dos seus dados.

• Use o Git para controle de versão nos seus notebooks. Isso permite acompanhar as alterações, colaborar com outras pessoas e voltar a versões anteriores quando necessário.

• Proteja os dados com controles de acesso robustos. Use segurança em nível de linha e de coluna para proteger dados sensíveis e controlar quem pode vê-los ou alterá-los.

Por que migrar para a transformação de dados orientada a código

Desafios dos fluxos tradicionais de ETL

Talvez você já tenha usado Power Query, Excel ou scripts para a transformação de dados. Essas ferramentas podem causar problemas quando os dados crescem. Você pode encontrar arquivos chamados "final_v2_REAL.xlsx" sem saber qual é o correto. Fazer tudo manualmente dificulta saber o que mudou. Os pipelines podem quebrar se os dados mudarem. Corrigir esses problemas consome muito tempo e esforço.

Se você usa muitas ferramentas, pode perder a referência de onde seus dados começaram. Você também pode cometer erros difíceis de identificar.

Benefícios dos Notebooks do Fabric e do Lakehouse

Os Notebooks do Fabric e o Lakehouse ajudam você a fazer a transformação de dados com mais qualidade. Você escreve seu código em um só lugar. Pode usar o Git para registrar cada alteração. Isso facilita revisar seu trabalho e refazê-lo quando preciso. Você pode trabalhar com milhões de linhas sem mover dados para outras ferramentas.

Veja como os notebooks orientados a código com integração ao Git se diferenciam das ferramentas tradicionais de ETL:

Você pode definir as regras de negócio em um só lugar. As equipes podem usar essas regras em dashboards e relatórios. Isso ajuda a evitar erros e mantém todos alinhados. Também permite que a equipe explore os dados com segurança.

• As camadas orientadas a código permitem que você:

  • Acompanhe cada etapa do seu pipeline.

  • Use a mesma lógica em vários projetos.

  • Cresça à medida que seus dados aumentam.

Mudança de mentalidade: notebooks como camada de transformação

Pense nos notebooks como o principal local para a transformação de dados. Os notebooks são a sua fonte única de verdade. Você pode revisar, testar e compartilhar seu trabalho. Pode usar parâmetros para alternar entre testes e uso real. Assim, você ganha mais controle e pode confiar nos seus dados.

Pense no seu notebook como o plano dos seus dados. Você verá o que acontece em cada etapa.

O padrão de transformação de dados Bronze-Silver-Gold

O padrão Bronze-Silver-Gold ajuda a organizar o seu processo de transformação de dados. Você move os dados por três estágios bem definidos. Cada estágio tem uma função específica. Esse padrão torna o pipeline de dados mais fácil de gerenciar e mais confiável.

Bronze: ingestão de dados brutos

Você começa pela camada Bronze. Aqui, você traz dados brutos de diferentes fontes. Ainda não altera os dados. Apenas os coleta e armazena com segurança. Essa etapa mantém seus dados originais preservados para uso futuro.

Você pode usar vários métodos para carregar dados na camada Bronze. A tabela abaixo mostra algumas formas comuns:

Você deve sempre impor um esquema ao carregar os dados. Isso ajuda a identificar erros logo no início. Se encontrar linhas incorretas, você pode colocá-las em quarentena. Assim, seus dados permanecem limpos desde o começo.

Dica: Sempre mantenha uma cópia dos seus dados brutos. Você pode precisar dela para corrigir problemas ou revisar seu trabalho mais tarde.

Silver: limpeza e conformidade dos dados

A camada Silver é onde você limpa e padroniza os dados. Você corrige erros, remove duplicatas e garante que os dados estejam de acordo com as regras de negócio. Também junta tabelas e preenche valores ausentes, quando necessário.

Nesta camada, você deve:

• Verificar se cada coluna tem o tipo correto.

• Remover ou corrigir linhas que não respeitam suas regras.

• Deduplicar registros para não contar as mesmas coisas duas vezes.

• Tratar dados que mudam lentamente, como endereços de clientes.

Você usa ferramentas como PySpark ou pandas no seu notebook. Isso permite escrever etapas claras para cada alteração. Você pode testar seu trabalho e confirmar que está correto antes de seguir adiante.

Nota: Use verificações canário após cada grande etapa. Por exemplo, confira a contagem de linhas ou procure valores vazios em excesso. Isso ajuda a identificar problemas logo no início.

Gold: engenharia de atributos para analytics e ML

A camada Gold prepara seus dados para analytics e machine learning. Você cria novos atributos, como defasagens temporais ou grupos de clientes. Também constrói tabelas prontas para dashboards ou modelos.

Nesta camada, você deve:

• Criar atributos que ajudem o negócio a responder perguntas.

• Particionar tabelas para tornar as consultas mais rápidas.

• Usar tabelas Delta para rastrear alterações e reverter, se necessário.

Você deve sempre gravar os dados de forma idempotente. Isso significa que pode executar seu pipeline várias vezes sem cometer erros ou contar duas vezes. Você pode usar snapshots Delta para salvar versões das tabelas. Se algo der errado, pode voltar para uma cópia segura.

Lembre-se: a camada Gold é onde seus dados se tornam mais valiosos. Redobre o cuidado ao revisar seu trabalho e mantê-lo confiável.

Seguindo o padrão Bronze-Silver-Gold, você constrói um pipeline sólido de Data Transformation. Você mantém seus dados seguros, limpos e prontos para qualquer análise ou projeto de machine learning.

Orquestrando Data Transformation com Notebooks e Spark

Lendo e gravando tabelas Delta

Você pode usar Spark nos Fabric Notebooks para trabalhar com tabelas Delta. Isso permite processar milhões de linhas com muita rapidez. Você não precisa mover dados nem ajustar tudo manualmente. Se ativar o Native Execution Engine, seus trabalhos podem ser executados até cinco vezes mais rápido. Você pode ajustar configurações como spark.sql.files.maxPartitionBytes e spark.sql.shuffle.partitions para adequá-las ao tamanho dos seus dados. O Auto Compaction ajuda em cenários com muitas gravações pequenas. Ele deixa suas tabelas mais rápidas para pesquisar. Muitas empresas observam ciclos de ELT 30% mais rápidos e consultas 1,2 vez melhores ao aplicar essas práticas.

Dica: As tabelas Delta mantêm seus dados em versões. Você pode desfazer alterações se cometer um erro.

Parametrização e gerenciamento de ambientes

Você deve usar parâmetros nos seus notebooks. Isso permite alternar entre testes e uso real. Ajuda a evitar erros e mantém seus dados seguros. Planeje a separação entre dados de teste e dados reais. Você também pode usar um plano de catálogo para organizar seus metadados e proteger informações privadas. Assim, fica mais fácil controlar quem pode ver o quê e seguir as regras da empresa.

• Use parâmetros para:

  • Caminhos de arquivos

  • IDs de workspaces

  • Feature flags

Nota: Os parâmetros permitem que seus notebooks funcionem para várias equipes e continuem seguros.

Automatizando e agendando fluxos de trabalho

Você pode configurar seus notebooks para rodar sozinhos em uma agenda. Assim, não é preciso executar etapas manualmente nem usar arquivos CSV. Ferramentas como dbt Cloud, Meltano e Prefect ajudam a monitorar e controlar seus pipelines. O dbt Cloud é bom para trabalhos em SQL. O Meltano é gratuito e funciona com Git. O Prefect usa Python e oferece novas tentativas, cache e logs.

• Ferramentas de automação ajudam você a:

  • Configurar execuções

  • Acompanhar o status dos pipelines

  • Reduzir o trabalho manual

Se você automatizar seus fluxos de trabalho, corrige menos erros e extrai mais valor dos seus dados.

Governança, auditabilidade e melhores práticas

Integração com Git e revisão de código

O Git ajuda você a acompanhar cada alteração nos seus notebooks. Você pode ver quem fez alterações e quando. Teste novas ideias em um branch antes de incorporá-las ao projeto principal. A revisão de código permite que sua equipe encontre erros cedo. Todos podem trabalhar juntos sem perder o trabalho uns dos outros. Se algo der errado, você pode voltar para uma versão segura.

Dica: sempre use pull requests para alterações. Isso mantém seu código seguro e fácil de revisar.

Barreiras de proteção: verificações de esquema e consultas canário

As barreiras de proteção ajudam a manter seus dados seguros. As verificações de esquema garantem que suas tabelas tenham as colunas e os tipos corretos. As consultas canário verificam se há problemas após cada etapa. Elas analisam contagens de linhas, valores vazios e números-chave. Essas verificações ajudam a identificar problemas antes que cheguem aos seus painéis.

• As verificações podem identificar dados ausentes ou incorretos imediatamente.

• Correções automáticas podem resolver problemas comuns com base em respostas anteriores.

• Implantações canário testam alterações arriscadas em uma pequena parte dos seus dados.

Observação: sempre verifique o esquema antes de mover os dados para a próxima etapa.

Segurança e controles de acesso

Você pode manter seus dados seguros com uma segurança robusta no Lakehouse do Microsoft Fabric. OneLake Security permite definir regras sobre quem pode ver ou alterar os dados. A segurança em nível de linha e de coluna controla o que cada pessoa pode visualizar. Você pode usar o User Identity Mode ou o Delegated Identity Mode para gerenciar o acesso. Atalhos seguros mantêm seus dados de origem protegidos, mesmo com fontes remotas.

• A proteção de acesso de saída do workspace bloqueia conexões indesejadas.

• Private endpoints gerenciados permitem liberar apenas recursos externos confiáveis.

• A conectividade entre workspaces permite compartilhar com segurança entre eles.

Sempre verifique suas configurações de acesso para manter seus dados seguros.

Ganhos rápidos e antipadrões

Você pode melhorar seu pipeline:

• Migrando um pipeline para notebooks com rastreamento no Git.

• Adicionando verificações de esquema e consultas canário.

• Usando parâmetros para todos os caminhos e IDs de workspace.

• Usando pull requests para cada alteração.

Não faça isto:

• Misturar pipelines de notebooks com correções manuais no Excel.

• Gravar CSVs de volta e carregá-los no Power BI.

• Fixar segredos ou caminhos diretamente no código.

• Usar um único notebook enorme para tudo.

Pequenas alterações podem tornar seu pipeline de dados mais seguro e fácil de usar.

Integração com Power BI e Machine Learning

Criando modelos semânticos sobre tabelas Gold

As tabelas Gold podem ajudar você a extrair mais valor dos seus dados. Você cria modelos semânticos no Power BI para organizar os dados. Esses modelos facilitam a análise e os relatórios. Se você seguir as melhores práticas, seus modelos serão mais úteis e fáceis de compartilhar.

• Trate os modelos semânticos como produtos. Dê a cada modelo um nome claro e uma finalidade definida.

• Crie modelos com definições simples. Garanta que todos saibam o que significa cada campo.

• Acompanhe as versões dos modelos e registre as alterações. Explique como usar cada modelo.

• Compartilhe os modelos com outras equipes para manter a consistência. Isso ajuda todos a usar os mesmos dados e regras.

Dica: boas anotações e significados claros ajudam as pessoas a confiar e usar seus modelos.

Feature Store de ML e treinamento de modelos

Um feature store ajuda você a manter o controle dos dados para machine learning. Você pode salvar features em um único lugar para treinamento e previsões. Isso ajuda seus modelos a continuarem corretos e confiáveis. Feature stores ajudam você a evitar erros usando os mesmos dados nas duas etapas. Eles mostram de onde as features vêm e como elas mudam. Isso facilita corrigir problemas e refazer o trabalho. Você pode compartilhar e reutilizar features com sua equipe. Isso economiza tempo e ajuda todo mundo a obter resultados melhores.

Automatizando a atualização e a implantação de modelos

Você pode usar o agendador de tarefas no Microsoft Fabric para atualizar dados e implantar modelos automaticamente. O agendador permite definir tarefas para rodar em horários específicos. Você pode gerenciar muitos agendamentos e conectá-los ao seu processo de trabalho. Isso mantém seus dados e modelos atualizados sem precisar fazer nada manualmente. A automação ajuda você a cometer menos erros e mantém seu fluxo de trabalho consistente.

Observação: a automação permite que você dedique mais tempo a insights e decisões, e não ao trabalho manual.

Você pode confiar mais nos seus dados quando usa code-first com Microsoft Fabric Notebooks e o Lakehouse. O padrão Bronze-Silver-Gold, boas regras e a automação ajudam você a expandir analytics e machine learning. Comece migrando um pipeline e adicione verificações para manter tudo seguro. Depois, analise os recursos que realmente ajudam:

• Delta Live Tables fazem os pipelines rodarem sozinhos e economizam tempo.

• O Liquid Clustering deixa as consultas mais rápidas e reduz os custos.

• O monitoramento com IA ajuda você a encontrar consultas lentas rapidamente.

Para os próximos passos, experimente laboratórios práticos, assista a vídeos de especialistas ou conclua o curso DP-700 para aprender mais.

Perguntas frequentes

Qual é o principal benefício de usar Fabric Notebooks para transformação de dados?

Você tem um único lugar para escrever, testar e acompanhar suas etapas de dados. Isso facilita a revisão e a repetição do seu trabalho. Você também pode trabalhar com grandes volumes de dados sem mover arquivos.

Como o padrão Bronze-Silver-Gold ajuda meu pipeline de dados?

Esse padrão ajuda você a organizar os dados em etapas claras. Você mantém os dados brutos protegidos, limpa os dados e depois cria features para relatórios ou modelos. Assim, você corrige problemas mais rápido e confia nos seus resultados.

Posso usar o Git com Fabric Notebooks?

Sim, você pode conectar seus notebooks ao Git. Isso permite acompanhar alterações, revisar código e trabalhar com sua equipe. Você sempre pode voltar a uma versão anterior, se precisar.

Como mantenho meus dados seguros no Lakehouse?

Você define regras sobre quem pode ver ou alterar os dados. Usa segurança em nível de linha e de coluna. Também pode usar endpoints gerenciados e controles de workspace para proteger seus dados.

Posso automatizar meus fluxos de trabalho de dados e ML?

Sim! Você pode agendar notebooks para rodarem em horários definidos. Também pode atualizar dados e implantar modelos sem fazer isso manualmente. Isso economiza seu tempo e reduz erros.

Também vale a pena ouvir

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