Arquitectura medallón en Fabric (parte 5): consultando con el SQL analytics endpoint

Esta es la parte 5 de la serie sobre arquitectura medallón en Microsoft Fabric. En la parte 4 guardamos la tabla Delta fato_vendas. Ahora vamos a consultarla con el SQL analytics endpoint, sin necesidad de un notebook.

En una frase: con el SQL analytics endpoint se puede consultar la tabla con SQL, sin abrir un notebook.

Qué es el SQL analytics endpoint

El SQL analytics endpoint (en español, punto de conexión de análisis de SQL) es la puerta de consulta en T-SQL a las tablas Delta de un lakehouse: lee los datos, pero no los modifica. Todo lakehouse de Fabric recibe uno automáticamente.

Para abrirlo, estando en lh_silver, usa el menú Analizar datos con y elige Punto de conexión de análisis de SQL.

Qué hace y qué no hace

El endpoint está pensado para consultas:

• Puedes: consultar las tablas con SELECT y crear vistas y funciones. También sirve de base para los modelos semánticos usados en los informes de Power BI.
• No puedes: modificar los datos de las tablas. Aquí no hay INSERT, UPDATE ni DELETE. Para modificar datos, el camino es el notebook (como hicimos al guardar fato_vendas) u otras herramientas de transformación.

Consejo: el endpoint refleja las tablas del lakehouse y se actualiza automáticamente. Si acabas de guardar una tabla, puede haber un pequeño retraso hasta que aparezca allí.

Un primer análisis

Con el endpoint abierto, crea una nueva consulta y ejecuta:

-- Análisis rápido de facturación y volumen por cliente
SELECT 
    id_cliente,
    COUNT(id_transacao) AS qtd_compras,
    SUM(valor)          AS faturamento_total,
    AVG(valor)          AS ticket_medio
FROM dbo.fato_vendas
-- Atención: aquí entran todos los estados, incluso las transacciones Canceladas.
-- Para una facturación real, considera filtrar por status = 'Concluida'
GROUP BY id_cliente
ORDER BY faturamento_total DESC;

La consulta agrupa las ventas por cliente y calcula:

• COUNT: la cantidad de compras de cada cliente.
• SUM: la facturación total.
• AVG: el ticket promedio, es decir, el valor promedio por compra.

El ORDER BY ... DESC pone arriba a los clientes que más facturan.

Mira la consulta ejecutándose y el resultado apareciendo:

Con los datos de nuestro ejemplo, el resultado esperado es:

Fíjate en dos detalles que vienen del tratamiento de la parte 4: el cliente C100 tiene una sola compra porque la transacción 103, sin valor, fue descartada en silver; y C102 entra en la facturación aunque su única transacción esté cancelada. Eso muestra por qué el filtro de estado importa en un análisis real.

Para profundizar (documentación de Microsoft)

• SQL analytics endpoint del lakehouse

Resumen

• El SQL analytics endpoint se crea automáticamente con cada lakehouse y permite consultar las tablas con T-SQL.
• Sirve para consultas: se pueden crear vistas y funciones, pero no modificar los datos de las tablas.
• Ejecutamos un primer análisis de facturación por cliente en fato_vendas.

Con esto cerramos las capas bronze y silver. La capa gold viene a continuación, a medida que avance en mis estudios.