Hay una pregunta que se repite una y otra vez: “¿Qué debo aprender primero, Microsoft Fabric o Databricks?”. Lo escucho constantemente de alumnos y profesionales que recién empiezan en el área. Y no es una duda menor: ambos son grandes jugadores, pero con enfoques muy distintos.
Fabric llega como la nueva gran apuesta de Microsoft para integrar todo su ecosistema en la nube, mientras que Databricks lleva años liderando el terreno del procesamiento distribuido y el famoso concepto de lakehouse.
En este artículo te contaré qué ofrece cada uno, cuáles son sus puntos fuertes y débiles, y en qué situaciones tiene más sentido elegir uno u otro.
Contenidos
¿Qué es Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric es la nueva plataforma de datos todo-en-uno dentro de Azure. Aquí listo sus características clave.
- Plataforma end-to-end para datos y analítica.
- Integración nativa con Power BI, uno de sus puntos más fuertes.
- Basada en el concepto de Onelake, un único lago de datos para toda la organización.
- Orientada a un enfoque low-code / no-code, pensado para usuarios de negocio.
Ventajas y limitaciones
- Es muy fácil de usar para quienes ya están en el ecosistema Microsoft.
- Es ideal para empresas que quieren rapidez en analítica sin complicarse con programación.
- Todavía es joven: le falta madurez y algunas funcionalidades avanzadas.
- Es menos flexible para desarrolladores o científicos de datos que quieren control técnico.
Y en el público objetivo está la clave: Fabric no está diseñado para ingenieros hardcore, sino para analistas y usuarios de Power BI que buscan ampliar capacidades sin meterse en Spark ni Python. En mi experiencia, muchos alumnos que ya manejan Power BI encuentran en Fabric un camino natural para crecer sin dar un salto tan técnico.
¿Qué es Databricks?
Databricks es una plataforma independiente, multicloud y orientada a procesamiento distribuido. Sus características principales son las siguientes:
- Basado en Apache Spark, líder en big data y procesamiento masivo.
- Su propuesta estrella: el Lakehouse, que combina lo mejor de un data lake y un data warehouse.
- Multicloud (Azure, AWS, GCP), no dependes de un único proveedor.
- Entorno potente para programación: notebooks, APIs, ML pipelines.
Ventajas y limitaciones
- Es extremadamente flexible para arquitecturas complejas.
- Tiene una amplia comunidad y adopción en empresas de todo el mundo.
- Es potente para machine learning, IA y big data real.
- Su curva de aprendizaje más pronunciada: necesitas Spark, Python, SQL avanzado.
- Puede ser demasiado para un usuario de negocio que solo quiere dashboards.
Databricks está pensado para ingenieros de datos, desarrolladores y científicos de datos. Es decir, perfiles que necesitan construir pipelines robustos, procesar datos masivos y entrenar modelos de IA.
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Comparativa directa: Microsoft Fabric vs Databricks
Enfoque y filosofía
- Fabric: end-to-end dentro de Azure, pensado para analistas.
- Databricks: plataforma abierta y multicloud, pensada para ingenieros y científicos de datos.
Lago de datos: Onelake vs Lakehouse
- Fabric (Onelake): un único lago centralizado, fácil de gestionar para toda la empresa.
- Databricks (Lakehouse): arquitectura flexible, combina escalabilidad de data lakes con estructura de data warehouse.
Facilidad de uso y curva de aprendizaje
- Fabric: mucho más simple, casi plug-and-play si vienes de Power BI. La integración con Power BI de Fabric es inmediata. En cambio, Databricks también se conecta, pero no de manera tan “nativa”.
- Databricks: más potente, pero exige conocimientos técnicos (Spark, notebooks, APIs).
Flexibilidad y control técnico
Databricks gana de lejos: puedes programar, diseñar arquitecturas complejas y adaptarlo a distintos escenarios. Fabric está limitado por su enfoque low-code.
Azure Databricks aporta funcionalidades avanzadas como model serving optimizado con GPU, RAG, frameworks para agentes AI, LLMOps completo y gobierno centralizada via Unity Catalog.
Fabric requiere integraciones adicionales con otros servicios Azure para lograr capacidades similares.
Tabla Comparativa: Databricks vs Microsoft Fabric
| Característica | Microsoft Fabric | Databricks |
|---|---|---|
| Origen | Plataforma de Microsoft, integrada en Azure y con foco en Power BI. | Empresa independiente, disponible en Azure, AWS y GCP. |
| Arquitectura base | Onelake: un lago de datos único para toda la organización. | Lakehouse: combina data lake + data warehouse con gran flexibilidad. |
| Perfil de usuario | Analistas de datos, usuarios de negocio, power users de Power BI. | Ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores. |
| Nivel técnico | Low-code / no-code, orientado a configuraciones simples. | Altamente técnico: Spark, Python, SQL, APIs y notebooks. |
| Facilidad de uso | Muy fácil, especialmente si ya usas Power BI. | Curva de aprendizaje más alta, requiere experiencia en big data. |
| Machine Learning / IA | Limitado, aún en fases iniciales. | Potente, con soporte nativo para ML y frameworks de IA. |
| Integración con Power BI | Nativa y directa, sin necesidad de pasos adicionales. | Disponible, pero menos fluida que en Fabric. |
| Multicloud | Solo en Azure. | Azure, AWS y GCP, más flexible en entornos híbridos. |
| Estado de madurez | Producto en desarrollo y con funcionalidades en evolución. | Plataforma consolidada, con fuerte adopción global. |
| Casos ideales | Reporting rápido, analítica self-service, usuarios de negocio. | Pipelines masivos, proyectos de IA, arquitecturas complejas de datos. |
Casos de uso recomendados
Cuándo elegir Microsoft Fabric
- Empresas que ya usan Power BI.
- Analistas que necesitan un entorno fácil y rápido para ampliar capacidades.
- Organizaciones que priorizan simplicidad frente a flexibilidad.
Cuándo elegir Databricks
- Ingenieros de datos que trabajan con pipelines masivos.
- Proyectos de IA y machine learning.
- Empresas que buscan soluciones multicloud y escalables.
En mi experiencia, suelo recomendar Databricks a los estudiantes de ingeniería de datos, porque te abre más puertas y enseña conceptos fundamentales de arquitectura de datos. En cambio, si un analista de Power BI me pregunta cómo crecer sin aprender Spark o Python, le digo: Fabric te lo da todo hecho en un mismo lugar.
Perspectiva profesional y aprendizaje
¿Qué aprender primero: Databricks o Fabric?
Depende de tu perfil:
Si eres ingeniero de datos en formación, empieza por Databricks. Te dará una visión amplia de pipelines, big data y machine learning.
Si eres analista de negocio con Power BI, Fabric será un salto natural y mucho más rápido.
Databricks ya tiene fuerte adopción en grandes corporaciones y startups. Aprenderlo te da versatilidad en cualquier nube. Hoy es una empresa líder en analytics y AI con ingresos de aproximadamente 2.600 M USD en 2024.
Fabric está comenzando, pero al estar respaldado por Microsoft y Power BI, seguramente tendrá alta demanda en entornos corporativos de Azure.
Si me preguntas a mí qué aprender primero, mi recomendación es clara: Databricks. Te dará un conocimiento más profundo de arquitectura y procesamiento de datos que podrás aplicar en cualquier empresa.
Ahora, si eres analista y lo tuyo es sacar insights sin pelearte con código, Fabric es tu mejor opción.
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Este curso te preparará para comprender y sacar todo el partido posible al ecosistema de Databricks.
Explorarás conceptos fundamentales como la arquitectura de Databricks, los tipos de clústeres, Delta Lake, Unity Catalog y la integración con Azure Data Lake Storage.
En las secciones prácticas, pondrás manos a la obra utilizando la interfaz gráfica, configurando clústeres, trabajando con notebooks, gestionando costes y securizando accesos
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Databricks puede reemplazar a Microsoft Fabric?
No, son públicos distintos: Databricks es para ingenieros y Fabric para analistas.
¿Fabric seguirá creciendo hasta competir con Databricks?
Es probable que sí, pero en segmentos diferentes. Microsoft lo empujará fuerte en entornos corporativos con Power BI.
¿Qué opción es mejor para proyectos de IA y Machine Learning?
Databricks, sin duda. Fabric aún no está diseñado para ese nivel de flexibilidad.
¿Se pueden usar ambas plataformas en conjunto?
Sí, de hecho, en algunas arquitecturas se combinan: Fabric para analítica self-service y Databricks para el procesamiento masivo.
