Cierra la Brecha en tu Stack de Datos: Aprovecha Databricks BI/AI para Potenciar el BI Tradicional

Introducción

Muchas organizaciones depositan toda su confianza en su herramienta de BI para explotar su información, pero esa dependencia excesiva ha fomentado el desorden: licenciamientos sobredimensionados y costosos, modelos que intentan procesar volúmenes de datos para los que no están diseñados, y una fragmentación del ecosistema que multiplica silos y obstáculos. 

El resultado: altos costos recurrentes, bajo rendimiento, tiempos de respuesta excesivamente altos en determinados dashboards y un gobierno de datos con dificultad para tener una visión unificada.

Es justo reconocer que herramientas como Power BI, Qlik o Tableau han sido clave para democratizar el dato, permitiendo a los equipos de negocio obtener insights sin esperar a TI. Sin embargo, ese éxito ha generado un apegado más allá de su propósito óptimo. 

Este blog no pretende sustituirlas, sino ofrecer criterios prácticos para identificar cuándo complementar sus capacidades con el Lakehouse nativo de Databricks y aplicar buenas prácticas.

Al terminar la lectura, verás ejemplos concretos: cómo reducir costes — por ejemplo, disminuyendo licencias infrautilizadas — y mejorar el rendimiento — por ejemplo, trasladando agregaciones complejas a pipelines en Databricks —. Con estas pautas, podrás diseñar una arquitectura híbrida que aproveche lo mejor de ambos mundos.

Escenario de análisis

A fines didácticos, tomaremos como ejemplo PowerBI conectado a Databricks SQL Endpoint frente al uso de capacidades de BI/AI nativas en Databricks SQL. Es decir, partimos de un escenario que bien utilizado, debería considerarse óptimo, pero que es altamente probable que podamos identificar algunas prácticas que no son correctas, o que se podrían mejorar para tener una experiencia más costo eficiente (que es el objetivo del blog).

Power BI + Databricks SQL Endpoint

Desde un punto de vista técnico, Microsoft Power BI se conecta a Databricks SQL Endpoints vía JDBC/ODBC: cada visual dispara una consulta SQL al endpoint, se ejecuta en el cluster y regresa el resultado para renderizar. Puntos clave a vigilar:

Latencia de red (50–200 ms): Cada consulta incurre en ida y vuelta por JDBC/ODBC y en serialización/deserialización. Aunque rara vez rompe la experiencia del usuario, es importante tenerlo presente (tal vez en dashboards near real time podría tener una afectación mínima).

Fuente: Medium - Autor: Databricks SQL SME

Madurez de los visuales: La galería nativa cubre lo esencial (gráficos de líneas, barras, tablas), pero no ofrece custom visuals avanzados. Usuarios avanzados podrán requerirán de capacidades adicionales pueden seguir usando su herramienta de BI favorita (y ahí sí justificar su licencia). 

Fuente: Microsoft

Tal vez, esta sección del blog envejezca mal ya que Databricks tiene una apuesta fuerte en este tópico y creo que con el tiempo podrá abarcar la totalidad de casos de uso.

Source: Microsoft

Conclusiones y recomendaciones

Como hemos visto, Databricks BI/AI no viene a sustituir Power BI, sino a complementarlo: es una opción económica y estratégica para reducir drásticamente los costes de licenciamiento mientras revisamos patrones de consumo y detectamos oportunidades de optimización a nivel empresarial.