Microsoft Fabric e Databricks estão entre as plataformas mais avaliadas por empresas que querem modernizar dados e analytics. As duas adotam a arquitetura Lakehouse e o formato Delta, mas partem de filosofias diferentes.
Visão geral
Microsoft Fabric é uma plataforma SaaS que reúne, em um só ambiente, engenharia de dados, Data Factory, Data Warehouse, análise em tempo real, ciência de dados e Power BI, todos sobre o OneLake. A cobrança é baseada em capacidades compartilhadas entre as cargas de trabalho.
Databricks é uma plataforma de dados e IA baseada em Apache Spark e Delta Lake, disponível em AWS, Azure e Google Cloud. Oferece engenharia, SQL warehouses, machine learning e governança com Unity Catalog. A cobrança combina unidades de consumo da plataforma (DBUs) com a infraestrutura de nuvem, conforme o modelo contratado. Conheça a história da Databricks.
Comparativo
| Critério | Microsoft Fabric | Databricks |
|---|---|---|
| Modelo | SaaS integrado ao ecossistema Microsoft | Plataforma multicloud |
| Armazenamento | OneLake (Delta Parquet) | Armazenamento de objetos da sua nuvem (Delta Lake) |
| BI | Power BI nativo | Integra com Power BI, Tableau e outras ferramentas; possui dashboards próprios |
| Engenharia | Pipelines, Dataflows e notebooks Spark | Notebooks, jobs e pipelines declarativos, com controle fino de clusters |
| IA e ML | Ciência de dados integrada e serviços de IA do Azure | Ecossistema amplo de ML e IA generativa, com MLflow |
| Governança | Integração com Microsoft Purview | Unity Catalog |
| Perfil do time | Times com forte uso de Power BI e Microsoft 365 | Times de engenharia e ciência de dados com experiência em código |
Quando o Fabric tende a ser a melhor escolha
- Empresa já centrada em Azure, Microsoft 365 e Power BI.
- Prioridade em unificar BI e dados com menos administração de infraestrutura.
- Times de BI e analistas que vão construir parte dos pipelines.
Quando o Databricks tende a ser a melhor escolha
- Estratégia multicloud ou fora do Azure.
- Cargas pesadas de engenharia, streaming e machine learning.
- Times de engenharia que querem controle fino de performance e custo.
Como decidir
Faça uma prova de conceito com dois ou três casos reais, medindo tempo de desenvolvimento, performance e custo mensal estimado — veja FinOps para dados. Inclua governança e integração com o BI no critério. Recursos e preços mudam com frequência: valide sempre a documentação oficial atual.
A escolha de plataforma é parte de uma arquitetura maior, descrita no Guia de Engenharia e Arquitetura de Dados.
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