sinergia databricks e fabric
10 dicembre 2025 / 02:28 PM

Better Together: il futuro del Lakehouse è la sinergia fra Databricks e Microsoft Fabric

Dive into Data, Analytics, and AI with articles, guides, and real cases that help you turn data into business value.

/ Resources / Blog / Better Together: il futuro del Lakehouse è la sinergia fra Databricks e Microsoft Fabric

 

Il panorama moderno dei dati e dell'AI si sta muovendo rapidamente lontano dall'idea di una singola piattaforma monolitica che "fa tutto".

In questo panorama è necessario che si creino delle collaborazioni strategiche dove il vero vantaggio competitivo nasce dalla capacità di far collaborare i migliori strumenti specializzati senza attriti.

Non è un caso isolato. Questo è un trend fondamentale del settore:

  • Da un lato assistiamo alla partnership tra SAP e Databricks, che "libera" i dati critici dei sistemi ERP per l'AI avanzata, senza le storiche complessità di estrazione.

  • Da un altro piattaforme CRM come Salesforce stanno abbracciando architetture che evitano la duplicazione dei dati, permettendo l'analisi da parte di altri strumenti.

In questo contesto, molte organizzazioni che usano Azure si trovano di fronte a una scelta apparentemente difficile.

Da un lato c'è Databricks, piattaforma diventata centrale per il data engineering ed il machine learning di larga scala, dall'altro Microsoft Fabric, che punta ad unificare l'esperienza di analisi aziendale, grazie alla sua natura SaaS e all'integrazione profonda con Power BI.

La domanda che molti si pongono è "quale scelgo?". La risposta vincente è "entrambi".

 

Cos'è un Lakehouse?


Prima di esplorare la loro sinergia, è fondamentale capire che entrambe le piattaforme condividono lo stesso DNA: sono costruite sul concetto di Lakehouse.

Immagina di unire due concetti:

  • Un Data Lake: un "lago" immenso e flessibile dove puoi archiviare qualsiasi tipo di dato grezzo (come un hard disk infinito)

  • Un Data Warehouse: Una "libreria" ordinata e strutturata, ottimizzata per analisi e report veloci

Il Lakehouse è semplicemente il meglio dei due mondi: offre la flessibilità del lago e le prestazioni della libreria in un unico sistema.

È proprio partendo da questa filosofia comune che Fabric e Databricks, invece di essere concorrenti, diventano alleati strategici per costruire un ecosistema di dati unificato.


 

I due pilastri del Lakehouse moderno

Per capire la sinergia, dobbiamo prima apprezzare i punti di forza unici che ciascuna piattaforma porta sul tavolo.

 

Il valore di Databricks: il motore dell'AI e della Data Engineering


Databricks è il motore ad alte prestazioni per l'ingegneria dei dati e l'AI. È la scelta preferita di Data Scientist e Data Engineer che lavorano su problemi complessi.

Punti di forza: eccelle nell'AI e nel Machine Learning avanzato, nella gestione di pipeline di dati su scala petabyte (grazie a Spark) e offre un solido livello di governance open (Unity Catalog).

È il luogo dove i dati grezzi vengono trasformati in modelli predittivi e insight sofisticati.

 

Il valore di Fabric: il ponte verso il business


Fabric è l'esperienza utente all-in-one. È la piattaforma che "democratizza" l'accesso ai dati per l'intera organizzazione, dagli analisti agli utenti business.

Punti di forza: la sua "killer feature" è l'integrazione nativa con Power BI tramite DirectLake, che offre performance di BI fulminee direttamente sui dati.

Il suo cuore è OneLake, un unico "OneDrive per i dati" che unifica l'esperienza utente.

 

 

Come la sinergia diventa realtà

Se Databricks è il “motore” di processi di Data Engineering e AI e Fabric è il centro di analisi e BI, come colleghiamo i due mondi senza creare le solite, fragili pipeline di dati?

 

Il "Mirroring" (il ponte per la BI ad alte prestazioni)


Questo è il metodo più recente, pensato per gli utenti business in Power BI. Il Mirroring è una funzionalità di Fabric che crea una copia dei tuoi dati Databricks (dal loro Unity Catalog) e la mantiene sincronizzata automaticamente. Quando il team Databricks aggiorna i dati originali, la copia in Fabric si aggiorna quasi istantaneamente, già ottimizzata per le massime prestazioni.

Il vantaggio è per gli analisti di business: ottengono ottime performance sui dati più aggiornati, senza che nessuno debba scrivere o mantenere una pipeline di copia dei dati. Si abbatte il muro tra il team di Data Engineering/Data Science e il team BI.

Immagina un team di Data Scientist che finalizza una tabella cruciale in Databricks. Con il Mirroring, quella tabella appare automaticamente in Fabric, pronta per essere usata in Power BI in modalità DirectLake.

 

Gli "Shortcut" (il ponte per la coesistenza Zero-Copy)

Questo è l'approccio flessibile, basato sul concetto di "non spostare i dati".

Uno Shortcut non è una copia ma un puntatore logico. Fabric legge direttamente i file originali che Databricks sta utilizzando, ovunque essi risiedano.

Questo abilita la vera coesistenza. Un team di ingegneri può usare Fabric per caricare e pulire i dati.

Nello stesso istante, un team di Data Scientist può usare Databricks per leggere esattamente gli stessi file (non una copia) per addestrare un modello.

Si eliminano i costi di storage aggiuntivi grazie alla duplicazione dei dati nulla e si garantisce la coerenza assoluta.

 

Integrazione Unity Catalog e OneLake (la sincronizzazione automatica)

Uno dei limiti storici degli shortcut era dover collegare le tabelle una per una.

L’integrazione fra Unity Catalog e OneLake risolve questa problematica attraverso l'automazione, permettendo di sincronizzare interi cataloghi.

Non si tratta solo di leggere file, ma di integrare i metadati di Unity Catalog dentro Fabric..

Grazie a strumenti di sincronizzazione dedicati, è possibile "mappare" interi cataloghi di dati da Databricks dentro Fabric in un colpo solo.

Se un ingegnere aggiunge una nuova tabella o modifica una colonna in Databricks, questa modifica appare automaticamente in Fabric senza intervento manuale.

È la soluzione ideale per esporre grandi domini di dati aziendali agli utenti business in modo governato e sicuro.

 

Accesso diretto da Databricks a OneLake

La sinergia non è solo "Fabric che legge Databricks".

È possibile anche il contrario: Azure Databricks può usare OneLake come come storage nativo, leggendo e scrivendo dati direttamente nel cuore di Fabric.

Questo significa che i Data Scientist possono usare la potenza di calcolo di Databricks per processare dati che risiedono nativamente in Fabric.

Immagina di avere dati che arrivano in Fabric dalle fabbriche o dal CRM; un Data Scientist può collegarsi con Databricks, eseguire calcoli complessi su quei dati e salvare i risultati direttamente in Fabric attraverso OneLake, pronti per essere visualizzati.

Questo rende Databricks un motore di calcolo "plug-and-play" per i dati residenti in Fabric, eliminando la necessità di spostare i file in un account di storage separato solo per poterli processare.

 

 

Verso il "Unified Data Estate" per l'Era dell'AI

Come evidenziato nella visione strategica di Microsoft per il "Unified Data Estate", questa integrazione tecnica è il fondamento per qualcosa di più grande: l’unificazione dei dati aziendali e la semplificazione dell’architettura.

L'obiettivo finale non è solo l'analytics, ma preparare il terreno per il completo sfruttamento dei dati e dell’AI costruita sopra di essi.

Unificare i dati di Databricks e Fabric in un unico piano logico (OneLake) abilita scenari prima impossibili:

  1. AI su dati unificati: i modelli di AI generativa hanno bisogno di contesto. Se i dati ERP sono in Databricks e i dati CRM in Fabric, l'AI è "cieca" su metà del business. L'integrazione crea una base di conoscenza unificata.
  2. Transazionalità e analitica insieme: unire il mondo analitico di Databricks con quello transazionale di Fabric chiude il cerchio. I dati non devono più essere estratti faticosamente; sono disponibili "in-place" per addestrare modelli di Machine Learning.

 

 

Quale approccio scegliere?

La scelta tra Mirroring, Shortcut o accesso diretto non è tecnica, ma strategica. Ecco una guida basata sul valore di business:

Approccio

Vantaggio principale per il Business

Scenario ideale

Mirroring

Velocità dei report: garantisce dashboard Power BI fulminee senza richiedere manutenzione tecnica costante.

Quando i manager hanno bisogno di report aggiornati in tempo reale su dati complessi.

Sync Unity Catalog

Automazione su larga scala: permette di condividere migliaia di tabelle con tutta l'azienda senza doverle collegare manualmente una per una.

Quando l'IT deve governare e rendere accessibili enormi volumi di dati aziendali.

Shortcut singoli

Risparmio costi: si analizzano i dati dove sono, senza spendere budget per duplicarli o spostarli.

Collaborazioni "ad-hoc" o progetti rapidi tra team diversi su dati specifici.

Accesso diretto (OneLake)

Potenza di calcolo: permette di usare il motore di Databricks sui dati archiviati in Fabric.

Utilizzo dei dati aziendali senza doverli prima estrarre e spostare.

 

 

Conclusione: costruire un ecosistema, non un silo

La vecchia contrapposizione tra piattaforme sembra essere finita. Scegliere tra Databricks e Fabric è una domanda superata.

Le organizzazioni data-driven più mature hanno capito che il valore non sta nello strumento singolo, ma nell'ecosistema integrato.

Fabric porta la potenza del Lakehouse a tutti gli utenti aziendali, con una semplicità e un'integrazione BI senza pari.

Databricks offre una profondità senza rivali per l'AI e l'ingegneria dei dati complessa, creando valore da quei dati.

"Better Together" significa che i tuoi team di AI possono collaborare senza attriti con i tuoi analisti di business.

Significa che un insight generato in Databricks può diventare un report Power BI in pochi minuti, non settimane.

Significa, infine, smettere di spostare e duplicare i dati, e iniziare finalmente a usarli.

Pronto a unificare il tuo ecosistema dati con Fabric e Databricks? Contattaci per scoprire come la nostra esperienza sulle tecnologie Microsoft e Databricks può aiutarti a costruire una piattaforma dati integrata, potente e senza silos.