5 Benefícios Estratégicos da Migração do Power BI Premium para o Microsoft Fabric: Performance, Governança e Inovação

A transição do Power BI Premium para o Microsoft Fabric não se trata apenas de uma mudança de nomenclatura ou de plataforma. Ela representa uma mudança estrutural na forma como empresas gerenciam, integram e consomem dados em seus processos analíticos.

Para líderes de dados, arquitetos de BI e profissionais de TI, entender os benefícios tangíveis dessa migração é essencial para justificar o investimento e alinhar a estratégia de dados ao futuro da tecnologia Microsoft.


Benefício 1: Unificação total da stack de dados

Um dos maiores desafios em arquiteturas tradicionais era a existência de soluções isoladas para diferentes etapas do ciclo de vida dos dados:

  • Ingestão com Data Factory
  • Armazenamento em Azure Data Lake
  • Processamento via Synapse ou Databricks
  • Visualização com Power BI

Com o Microsoft Fabric, todas essas camadas agora estão integradas em uma única experiência SaaS, eliminando a necessidade de gerenciar múltiplos serviços.

Impacto direto:

✅ Menor complexidade operacional
✅ Redução de custos com múltiplos contratos
✅ Aumento da produtividade dos times de dados


Benefício 2: OneLake – Um único Data Lake global

O OneLake, novo conceito de Data Lake unificado do Fabric, permite que todas as fontes de dados da organização sejam armazenadas e governadas de forma centralizada.

Principais vantagens técnicas:

  • Data Virtualization: Leitura de dados sem movimentação física entre camadas
  • Shortcuts: Possibilidade de criar atalhos entre diferentes domínios de dados
  • Formato Delta nativo: Melhora a performance em queries analíticas e cargas de trabalho em larga escala

Resultado para o negócio:

✅ Menos tempo de movimentação de dados
✅ Redução de redundâncias
✅ Mais controle de compliance e segurança


Benefício 3: Licenciamento por capacidade Fabric (multi-workload)

No modelo anterior (Power BI Premium), a capacidade era alocada apenas para cargas de BI. Agora, o modelo de capacidade Fabric permite distribuir o uso entre diferentes workloads (Data Engineering, Data Science, Real-Time Analytics, Power BI, etc.), otimizando o uso dos recursos adquiridos.

Exemplo prático:

Uma empresa pode usar parte da sua capacidade para processamento de ETL no Synapse Data Engineering, outra parte para modelagem analítica em Power BI e outra para inferências de Machine Learning.

Mais flexibilidade
Melhor aproveitamento de orçamento


Benefício 4: Performance, Escalabilidade e Elasticidade

O Microsoft Fabric foi construído com foco em alta performance para ambientes analíticos de missão crítica, com melhorias significativas em:

  • Engine de processamento de dados
  • Cache distribuído
  • Otimização de consultas analíticas
  • Processamento paralelo de grandes volumes de dados

Além disso, a plataforma oferece escalabilidade elástica, permitindo aumento de capacidade de forma quase instantânea.

✅ Resultados mais rápidos
✅ Melhor experiência para usuários finais
✅ Redução de tempo de espera em cargas de trabalho pesadas


Benefício 5: Inteligência Artificial como recurso nativo da plataforma

Com a integração de Microsoft Copilot e outras ferramentas de IA diretamente dentro do Fabric, os usuários passam a ter recursos como:

  • Geração automática de relatórios com linguagem natural
  • Análises preditivas dentro do fluxo de BI
  • Sugestões inteligentes para queries e KPIs

Isso significa que times de negócio ganham mais autonomia, e os times técnicos podem focar em análises mais avançadas.


Conclusão:

Migrar para o Microsoft Fabric é uma decisão que vai além da tecnologia. É uma escolha estratégica que impacta custos, performance, governança, inovação e competitividade de mercado.

Arbit: 26 anos transformando tecnologia em valor

Pode não ser parecer fácil gerar valor para seus dados, mas a Arbit, pode ajudá-lo. Há 26 anos atuando com inteligência de dados, a Arbit possui especialistas para implementar as melhores soluções ao seu ambiente de negócios. Fale conosco agora mesmo

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado.