La interoperabilidad es uno de los pilares fundamentales en la estrategia de datos de las empresas multinacionales. Desde hace unas semanas, Microsoft Fabric y Snowflake han dado un paso importante al habilitar el acceso bidireccional a tablas Apache Iceberg™ entre Snowflake y Microsoft Fabric mediante un endpoint REST. Esta funcionalidad, actualmente en Preview, abre nuevas posibilidades para arquitecturas multicloud y multitecnología. Este es un escenario cada vez más habitual y recomendable puesto que no hay necesidad de «casarse» con una única solución / plataforma / nube, sino que el ecosistema es fluido y eso permite construir los distintos casos de uso sobre la «pieza» que mejor resuelva el problema (siempre cumpliendo los principios de buen Gobierno). Alguien puede decir que eso va contra mi mensaje de «haz las cosas simples» pero no. Lo complicado es querer encorsetar a la organización en un framework estático que no permita la innovación y la rápida puesta en marcha de proyectos de alto valor para negocio.
Volviendo al asunto de interoperabilidad y estrategia Data Hub. ¿Qué significa este avance?
Hasta ahora, la integración entre plataformas analíticas requería procesos complejos y costosos. Con esta novedad, se simplifica el acceso a datos en ambos sentidos:
Consultar tablas Iceberg gestionadas por Snowflake desde Fabric
Ahora puedes conectar tu base de datos Snowflake directamente a Fabric.
- Puedes usar una base de datos existente o crear una nueva.
- Una vez conectada, Fabric genera un elemento que permite acceder a las tablas gestionadas por Snowflake sin necesidad de procesos ETL adicionales.
Más detalles en la documentación oficial:
👉 https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-engineering/query-snowflake-iceberg
👉 https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-iceberg-query-using-external-query-engine-snowflake-horizon
Consultar tablas OneLake con metadatos Iceberg desde Snowflake
Para acceder desde Snowflake a tablas Iceberg registradas en Fabric, debes configurar una integración REST para el catálogo de OneLake.
- Esta integración expone la información de las tablas mediante las APIs de OneLake, permitiendo que Snowflake las consulte directamente.
Más detalles en la documentación oficial:
👉 https://learn.microsoft.com/es-es/fabric/onelake/onelake-iceberg-snowflake
Conexión con la estrategia Data Hub
Este movimiento refuerza la visión de un Data Hub basado en formatos abiertos como Apache Iceberg, Hudi o Delta Lake, que permiten:
- Evitar bloqueos tecnológicos.
- Garantizar interoperabilidad entre entornos heterogéneos.
- Facilitar la analítica avanzada con herramientas como Power BI, integrada en el ecosistema Fabric.
Para organizaciones globales con enfoque multicloud, esta capacidad es clave para consolidar datos dispersos y habilitar escenarios de gobernanza y reporting unificados.
| Fortalezas | Debilidades |
|---|---|
| Interoperabilidad real entre Snowflake y Fabric | Funcionalidad en preview, no apta aún para entornos críticos |
| Formatos abiertos que reducen dependencia de proveedores | Requier configuración técnica (REST APIs, integración de catálogos) |
| Integración nativa con Power Bi, potenciando la analítica | Dependencia de la correcta gestión de metadatos Iceberg |
Conclusión
La apertura hacia estándares como Apache Iceberg marca el camino hacia arquitecturas más flexibles y sostenibles. Apostar por esta interoperabilidad no solo facilita la conexión entre plataformas, sino que también aporta ventajas clave:
- Reducción del bloqueo tecnológico: Al basarse en formatos abiertos, las empresas evitan depender de un único proveedor y ganan libertad para evolucionar su ecosistema del dato.
- Optimización de costes: Menos procesos de transformación y duplicación de datos, lo que reduce gastos operativos y de almacenamiento. Especialmente cuando se trabaja en entornos multinacionales con aproximaciones multicloud y multitecnología.
- Escalabilidad garantizada: Permite integrar nuevos sistemas y tecnologías sin rediseñar toda la arquitectura. Por ejemplo, soporte para casos de uso como datos de referencia y datos maestros.
- Mejor gobernanza y cumplimiento: Estándares abiertos facilitan la trazabilidad y el control de datos en entornos regulados. Un punto cada vez más relevante debido a las distintas legislaciones de los países en lo que la organización tiene presencia.
- Impulso a la analítica avanzada: Con datos accesibles desde múltiples plataformas, se potencia el uso de herramientas como Power BI, modelos de IA o incluso el consumo de la información desde múltiples aplicaciones gracias a la explotación de los datos mediante API REST.
- Preparación para entornos multicloud y multitecnología: Ideal para organizaciones globales que necesitan interoperabilidad entre nubes públicas, privadas y soluciones híbridas.
En definitiva, las empresas que adopten esta estrategia estarán mejor posicionadas para afrontar retos de escalabilidad, gobernanza, seguridad y analítica avanzada, construyendo una base sólida para la innovación.
Foto de portada gracias a Brett Sayles: https://www.pexels.com/es-es/foto/servidor-cable-de-conexion-cables-alambres-puerto-ethernet-4330787/
Alb3rto Alonso 