Introducción a Dataflows Gen2

Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Dataflows Gen2 en Microsoft Fabric

  • ¿Qué es Dataflows Gen2?

    • Herramienta para transformar e ingerir datos

    Dataflows Gen 2

  • Funciones clave:

    • Más de 300 transformaciones complejas (p. ej., combinar, pivotar)
    • Esquemas flexibles para personalización dinámica
    • Staging y copia rápida: manejo de grandes volúmenes
    • Integración fluida con pipelines de datos
Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric

Vista general de la interfaz de DataFlows Gen2

DataFlows Gen2 usa Power Query Online para una experiencia de transformación intuitiva. Interfaz de Dataflow Gen 2

Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric

Componentes de la interfaz de Dataflow Gen 2

  • Cinta de Power Query: Conecta orígenes y aplica transformaciones Cinta de Power Query

  • Panel de consultas: Gestiona, renombra y activa el staging para orígenes.

Consultas

Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric

Componentes de la interfaz de Dataflow Gen 2

  • Vista de diagrama: Visualiza orígenes y transformaciones Vista de diagrama

  • Panel de vista previa: Previsualiza e interactúa con los datos

    Panel de vista previa de datos

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Componentes de la interfaz de Dataflow Gen 2

  • Panel de configuración de la consulta: Sigue y modifica los pasos aplicados

Configuración de la consulta

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Destinos de datos compatibles en Dataflows Gen2

DataFlow Gen2 permite definir un destino por consulta, dando flexibilidad en el almacenamiento.

Destinos de datos compatibles:

  • Azure SQL Databases
  • Azure Data Explorer (Kusto)
  • Fabric Lakehouse
  • Fabric Warehouse
  • Fabric KQL Database

Destinos compatibles para Dataflows Gen2

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Integrar Dataflows Gen2 en pipelines de datos

¿Por qué integrar?
Realiza más operaciones sobre los datos transformados y automatiza flujos.

actividad de flujo de datos en pipeline

  • Agrega Dataflows Gen2 como actividad de pipeline.
  • Ideal para operaciones adicionales sobre datos transformados.
  • Automatiza Dataflows dentro del pipeline.
  • Supervisa el rendimiento en tiempo real.

Integración de Dataflows en un pipeline de datos

Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric

¡Vamos a practicar!

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