Quando usar um notebook do Fabric ou um Dataflow: guia para não desenvolvedores

By Mirko Peters · 2026-10-24

Compare os notebooks e os dataflows do Microsoft Fabric. Saiba quando usar dataflows low-code ou notebooks Spark, de acordo com suas habilidades e necessidades de dados.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Decidir entre um notebook Spark do Microsoft Fabric e um dataflow pode intimidar analistas que são novos no ecossistema de dados em nuvem. Este guia ajuda não desenvolvedores a escolher a ferramenta certa de transformação de dados do Microsoft Fabric, comparando dataflows low-code com notebooks com muito código com base em complexidade, escala e necessidades de manutenção.

Principais conclusões

• Os dataflows oferecem uma interface visual e low-code, ideal para transformações padrão do Power Query e ingestão de dados repetível.
• Os notebooks do Fabric utilizam Spark e código (Python ou PySpark) para lidar com machine learning complexo, lógica iterativa e conjuntos de dados massivos.
• Não desenvolvedores devem, em geral, começar com dataflows e migrar para notebooks apenas quando encontrarem limitações específicas de desempenho ou de lógica personalizada.
• Escolher a ferramenta certa evita sobrecarga desnecessária de manutenção de código para equipes sem engenheiros de software dedicados.
• As duas ferramentas se integram perfeitamente às arquiteturas de lakehouse e warehouse do Microsoft Fabric.

Entendendo o cenário de dados do Fabric

Quando você entra pela primeira vez no Microsoft Fabric, a quantidade de itens de workspace pode deixar qualquer um confuso. Engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de business intelligence passam a compartilhar uma plataforma de análise unificada. Uma das dúvidas mais comuns é escolher o principal mecanismo para a preparação de dados: é melhor criar um dataflow visual ou abrir um notebook com muito código?

Há décadas, os profissionais de ddados lidam com essa divisão. De um lado, temos interfaces gráficas que abstraem o mecanismo subjacente. Do outro, a página em branco de um editor de texto, aguardando código Python ou Scala. No Fabric, isso se traduz diretamente na escolha entre Dataflows Gen2 e notebooks Spark. Entender quando usar cada um é essencial para manter um ambiente de dados limpo e escalável, sem sobrecarregar seus analistas.

O que é um Dataflow Gen2?

Os Dataflows Gen2 no Microsoft Fabric são a evolução nativa da nuvem do Power Query. Se você já criou relatórios no Power BI, provavelmente já encontrou o Editor do Power Query. Os dataflows levam essa experiência de transformação familiar e a escalam para rodar nativamente dentro do Fabric.

Eles são fundamentalmente visuais. Você clica em botões para remover colunas, mesclar tabelas, alterar tipos de dados e filtrar linhas. Nos bastidores, o Power Query traduz essas ações em código M, mas você raramente precisa olhar para ele, a menos que queira. Isso torna os dataflows extremamente acessíveis para analistas de negócios e usuários avançados que já sabem moldar dados para relatórios.

O poder e a complexidade dos notebooks

Por outro lado, os notebooks são construídos para o Apache Spark. Quando você abre um notebook do Fabric pela primeira vez, é recebido por algo que parece um playground de desenvolvedor: células de código, mensagens de erro estranhas e opções de configuração para pools do Spark.

Os notebooks oferecem controle total. Você pode escrever scripts Python personalizados, executar algoritmos de machine learning, processar arquivos não estruturados e lidar com lógica iterativa complexa que ferramentas visuais simplesmente não suportam. No entanto, esse poder vem com uma curva de aprendizado íngreme. Se seu trabalho principal é limpar uma tabela de vendas padrão, entrar em um notebook pode parecer tentar montar um motor de carro quando tudo o que você precisava era uma troca de óleo.

Matriz de decisão: Dataflows vs. Notebooks

Para fazer a escolha certa para o seu próximo pipeline de dados, você precisa avaliar o seu cenário específico em relação aos pontos fortes de cada ferramenta. Vamos detalhar os principais critérios que você deve considerar antes de escrever a sua primeira linha de código ou clicar na sua primeira etapa de transformação.

Considerações sobre volume e escala

Embora os Dataflows Gen2 consigam lidar com volumes substanciais de dados aproveitando os recursos de back-end do Fabric, conjuntos de dados extremamente grandes ou tarefas complexas de computação distribuída são onde os notebooks Spark realmente se destacam. Se você está processando terabytes de arquivos de log, transmitindo telemetria em tempo real ou executando junções distribuídas pesadas em várias fontes heterogêneas, um notebook oferece o poder de processamento bruto necessário.

Por outro lado, para dados transacionais e dimensionais corporativos padrão armazenados em bancos de dados relacionais ou em aplicativos SaaS, os dataflows oferecem desempenho mais do que suficiente, sem a sobrecarga de iniciar e gerenciar sessões de computação Spark.

Habilidades da equipe e manutenção

Um dos fatores mais negligenciados nas decisões de arquitetura é a manutenção de longo prazo. Quem vai dar suporte a este pipeline daqui a seis meses? Se você construir um pipeline complexo com código Python personalizado em um notebook, mas a equipe responsável pela manutenção conhecer apenas SQL e Power Query, você terá criado um gargalo operacional.

A manutenibilidade favorece a simplicidade. Se uma tarefa pode ser realizada de forma limpa em um dataflow, geralmente é mais prudente manter a abordagem low-code. Reserve os notebooks para cenários em que a lógica de negócio realmente exija recursos avançados de programação ou integração com ciência de dados.

Preenchendo a lacuna: um fluxo de trabalho pragmático

Você não precisa escolher apenas uma ferramenta para toda a organização. Na verdade, arquiteturas maduras do Fabric frequentemente usam as duas em harmonia. Uma ótima prática para quem não é desenvolvedor é começar pela exploração.

Use dataflows para ingerir, limpar e carregar suas tabelas dimensionais principais em um Lakehouse. Depois que seus dados estiverem estruturados e confiáveis, você pode recorrer a notebooks especificamente para análises avançadas, treinamento de modelos de machine learning ou tarefas especializadas de ciência de dados que exijam controle programático.

Ao compartimentar a sua arquitetura, você garante que analistas de negócios possam trabalhar com conforto dentro do seu conjunto de habilidades, enquanto engenheiros de dados e profissionais avançados aproveitam todo o poder do Spark quando necessário.

Conclusão

Escolher entre um notebook do Fabric e um dataflow se resume a alinhar a ferramenta à sua necessidade real de negócio, em vez de optar automaticamente pela opção mais complexa disponível. Comece avaliando o volume de dados, as habilidades da equipe e a complexidade das suas transformações. Para um aprofundamento sobre como superar a intimidação inicial das ferramentas baseadas em código, não deixe de ouvir o episódio completo do podcast, com orientação de especialistas para dominar seus fluxos de dados no Microsoft Fabric.

Perguntas frequentes

Pessoas que não são desenvolvedoras conseguem usar notebooks do Fabric com sucesso?

Sim, mas isso exige paciência e disposição para aprender a sintaxe básica de Python ou PySpark. Recomenda-se começar com tarefas mais simples ou com dataflows low-code antes de partir para o desenvolvimento de notebooks em grande escala.

Os Dataflows Gen2 são mais lentos do que os notebooks Spark?

Não necessariamente. Para transformações padrão de business intelligence e volumes de dados moderados, os Dataflows Gen2 são executados com excelente velocidade e abstraem a necessidade de ajuste de desempenho.

Quando devo parar de usar um dataflow e migrar para um notebook?

Você deve considerar a migração para um notebook quando a lógica de transformação exigir laços iterativos, bibliotecas de machine learning, análise de arquivos não estruturados complexos ou desempenho de computação distribuída além das capacidades padrão do Power Query.

Posso executar um dataflow e um notebook no mesmo pipeline do Fabric?

Com certeza. Os pipelines do Fabric permitem orquestrar dataflows e notebooks em sequência, combinando a ingestão low-code com transformações programáticas avançadas.