Parte IV. Análisis en Azure
El análisis de datos salva la brecha entre la generación de datos sin procesar y la obtención de información significativa y oportuna. Esta parte del libro recorre el proceso continuo desde el procesamiento por lotes a gran escala y los patrones de lago de datos/lakehouse, pasando por el análisis de eventos en tiempo real, hasta llegar finalmente a la visualización y la narración orientadas al negocio con Power BI. Se hace hincapié en cómo las expectativas de latencia, la forma de las consultas, el estilo de consumo y el modelado semántico influyen en la arquitectura.
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El capítulo 9, «Análisis a gran escala», enmarca la arquitectura analítica en capas (ingestión, almacenamiento sin procesar/curado, motores de procesamiento, zonas de servicio) y los patrones de escalabilidad y orquestación que hacen viable la escala de petabytes.
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El capítulo 10, «Análisis en tiempo real», pasa a tratar las secuencias de eventos continuas, los bucles de decisión de baja latencia y los casos en los que el streaming aporta valor añadido frente al procesamiento por micro lotes o programado.
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El capítulo 11, «Visualización de datos con Power BI», se centra en el modelado semántico, los conjuntos de datos gobernados, las medidas, los patrones de visualización y cómo el análisis de autoservicio acelera los ciclos de decisión cuando se estructura adecuadamente.
Los resultados finales incluyen reconocer cuándo se justifica el tiempo real frente al exceso de ingeniería, ...
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