Preparar dados
24. Integração do OneLake com modelos semânticos
24º capítulo de Preparar dados: uma explicação simples e contínua de Integração do OneLake com modelos semânticos, com exemplo, decisões, cuidados e mapa mental.
A preparação só gera valor quando chega ao consumo com significado. OneLake, atalhos e tabelas Delta aproximam armazenamento e modelos semânticos, enquanto Import, DirectQuery e Direct Lake definem como o modelo alcançará os dados.
Preparar dados é construir o caminho entre uma fonte e uma base analítica confiável. Armazenamento, ingestão, qualidade e consulta formam uma sequência: uma decisão mal resolvida no início reaparece no modelo e no relatório. Este é o capítulo 24 de 24 da disciplina Preparar dados. A leitura parte do que foi construído em Consultas DAX. Ao concluir esta disciplina, a apostila seguirá para Implementar e gerenciar modelos semânticos.
Uma cópia governada para vários mecanismos
Tabelas e atalhos no OneLake podem ser reutilizados por Spark, SQL e Power BI. Isso reduz cópias, mas exige contrato de esquema e responsabilidade pelo dado. O produtor precisa comunicar mudanças; o consumidor precisa conhecer grão e atualização.
Com essa base, o capítulo segue para Import, DirectQuery e Direct Lake. O conceito que acabou de ser apresentado passa a funcionar como ponto de partida para a decisão seguinte.
Import, DirectQuery e Direct Lake
Import carrega e comprime dados no modelo e requer atualização. DirectQuery envia consultas à fonte durante a interação. Direct Lake usa o mecanismo VertiPaq sobre dados compatíveis no OneLake. Nenhum modo vence sempre; cada um muda latência, recursos e operação.
A decisão anterior ainda não encerra o problema. Em Guardrails e capacidade, veremos o que muda quando esse mecanismo encontra outra camada, outro contexto ou uma necessidade mais específica.
Guardrails e capacidade
Direct Lake possui requisitos e guardrails que dependem da capacidade, do modelo e da origem. Ultrapassar condições pode mudar comportamento conforme a variante usada. Teste com volume, concorrência, RLS e operações reais em vez de prometer desempenho universal.
Resta ligar esse mecanismo a Segurança acompanha o caminho. Essa passagem completa o fluxo e permite avaliar o resultado como um todo, em vez de conferir apenas uma configuração isolada.
Segurança acompanha o caminho
Atalho não é cópia e integração não elimina permissões. Acesso ao workspace, ao item, ao modelo e aos dados subjacentes pode envolver controles diferentes. Verifique a experiência com identidades reais e confirme que relatórios não abrem caminhos de leitura indevidos.
Com as quatro partes reunidas, já é possível sair das definições e acompanhar uma situação completa. O exemplo seguinte mostra como as decisões aparecem em conjunto e em que momento cada uma precisa ser conferida.
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Fontes consultadas
- Microsoft Learn — Guia do exame DP-600 (habilidades a partir de 21/07/2026): https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/dp-600
- Microsoft Learn — Visão geral do Microsoft Fabric: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/microsoft-fabric-overview
- Microsoft Learn — Ciclo de vida dos dados no Fabric: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/data-lifecycle
- Microsoft Learn — Opções de armazenamento: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/store-data
- Microsoft Learn — Criar modelo semântico em um lakehouse: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-engineering/tutorial-lakehouse-build-report
- https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/direct-lake-overview
- https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/dp-600
- Acervo publicado: 30 questões integralmente contempladas.