Cómo elegir la opción adecuadaElección de un motor analíticoVolumen de datosTipos de datos admitidosLenguajes de programación admitidosMétodos de ingesta de datos y acceso a datos admitidosControl de accesoInteroperabilidad OneLakeGuía de decisión basada en escenariosBase de datos SQL en espejo en Azure frente a base de datos SQLEscenario 1: Aplicación Web con Datos OperativosEscenario 2: Big Data con información sensibleBase de datos SQL en Fabric frente a Fabric WarehouseEscenario 1: Agregación de Big Data para informes analíticosEscenario 2: Informes Operativos Casi en Tiempo Real con Base de Datos ForzadaRestricciones Forzadas de la Base de DatosLago Directo Versus Modo de Importación para Modelos SemánticosEscenario 1: BI de autoservicio con Power QueryEscenario 2: Necesidad de Informes en Tiempo Casi RealEscenario 3: Proceso de actualización de datos que consume recursosEscenario 4: Uso de Tablas/Columnas Calculadas con DAXEscenario 5: Uso de Vistas T-SQLEscenario 6: RLS/OLS Forzado en el Punto Final de Análisis Warehouse/SQL del LakehouseTodos los caminos llevan a OneLake, pero ¿cuál es el correcto?Flujo de datos frente a cuaderno frente a canalización frente a duplicación frente a acceso directoEscenario 1: Ingesta de Datos Tal Cual desde la Fuente de Datos LocalEscenario 2: Personalización del Proceso de Escritura de DatosEscenario 3: Transformación de Datos para la Capa de Servicio¿Ordenar en V o no ordenar en V?Resumen