OneLake: Unifica datos sin ETL con Shortcuts y Mirroring

El problema clásico

Para analizar datos de múltiples fuentes, tradicionalmente necesitas:

1. Crear pipelines ETL para cada fuente
2. Copiar todos los datos a un destino central
3. Mantener sincronización (schedules, deltas, errores…)
4. Pagar almacenamiento duplicado
5. Esperar horas/días hasta tener datos actualizados

Resultado: Proyectos de meses, costes elevados y datos siempre desactualizados.

La solución 2026: Zero-ETL en OneLake

Microsoft Fabric ha revolucionado esto con dos capacidades clave:

🔗 Shortcuts (Acceso directo)

Accede a datos externos sin copiarlos. OneLake los ve como si fueran locales.

🪞 Mirroring (Espejo)

Réplica automática y continua de bases de datos operacionales sin escribir código.

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OneLake                          │
│                                                     │
│   📁 Lakehouse                                      │
│   ├── 🔗 Shortcut → Azure Blob Storage             │
│   ├── 🔗 Shortcut → Amazon S3                      │
│   ├── 🔗 Shortcut → Google Cloud Storage           │
│   ├── 🔗 Shortcut → Dataverse                      │
│   ├── 🪞 Mirror → SQL Server (real-time)           │
│   ├── 🪞 Mirror → Cosmos DB (real-time)            │
│   ├── 🪞 Mirror → Snowflake (real-time)            │
│   └── 📊 Tablas nativas Fabric                     │
│                                                     │
│   Todo accesible como si fuera UN SOLO lugar       │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Fuentes soportadas en 2026

Shortcuts (lectura directa)

Fuente	Latencia
Azure Data Lake Gen2	Instantánea
Azure Blob Storage	Instantánea
Amazon S3	Instantánea
Google Cloud Storage	Instantánea
Dataverse	Instantánea
OneLake (otros workspaces)	Instantánea

Mirroring (réplica continua)

Fuente	Latencia
Azure SQL Database	Segundos
SQL Server	Segundos
Cosmos DB	Segundos
Snowflake	Minutos
Azure Databricks	Minutos
PostgreSQL	Segundos
MySQL	Segundos

Cómo funciona el Mirroring

[Base de datos origen]
        │
        │ Change Data Capture (CDC)
        ▼
[Fabric detecta cambios]
        │
        │ Réplica automática
        ▼
[OneLake - formato Delta]
        │
        │ Disponible para:
        ├── Notebooks
        ├── SQL Analytics
        ├── Power BI (DirectLake)
        └── ML Models

Sin código. Sin pipelines. Sin mantenimiento.

Caso práctico: Retail unificado

Una empresa de retail tiene:

• ERP en SQL Server (pedidos, stock)
• CRM en Dynamics/Dataverse (clientes)
• Ecommerce logs en S3 (clickstream)
• Marketing datos en Google Cloud

Antes (ETL tradicional)

• 4 pipelines diferentes
• 3 meses de desarrollo
• Datos actualizados cada 24h
• Coste: duplicar todo el almacenamiento

Ahora (Zero-ETL)

• 2 mirrors + 2 shortcuts
• 2 días de configuración
• Datos en tiempo real
• Coste: solo almacenas mirrors (Delta comprimido)

Ventajas clave

Aspecto	ETL Tradicional	Zero-ETL Fabric
Tiempo setup	Semanas/meses	Horas/días
Código necesario	Mucho	Ninguno
Latencia datos	Horas/días	Segundos/minutos
Coste almacenamiento	2x-3x	1x (shortcuts)
Mantenimiento	Alto	Casi nulo
Cambios en origen	Re-desarrollar	Automático

Configuración en 3 pasos

Shortcut

1. En Lakehouse → “New shortcut”
2. Selecciona fuente (S3, Blob, GCS…)
3. Configura credenciales → Listo

Mirroring

1. En Workspace → “New mirrored database”
2. Conecta a la base de datos origen
3. Selecciona tablas → Réplica automática

Resultado

• Todos tus datos accesibles desde OneLake
• Sin duplicar (shortcuts) o réplica optimizada (mirroring)
• Siempre actualizados sin pipelines
• Gobernados con Purview y seguridad unificada
• Listos para IA en formato Delta/Parquet

Requisitos

• Microsoft Fabric (capacidad F64+)
• Credenciales de acceso a las fuentes
• Red configurada (si fuentes on-premise)