Microsoft ha publicado en su blog de Fabric novedades sobre las funciones escalares definidas por el usuario (UDF escalares) en Fabric Data Warehouse, todavía en versión preliminar (preview). Permiten definir una regla de negocio una sola vez y reutilizarla en distintas cargas de trabajo. Para una empresa española con equipos de datos que mantienen cientos de consultas, esto ayuda a reducir inconsistencias y a ganar trazabilidad en cálculos que afectan a informes y decisiones.
Qué son las UDF escalares y qué problema resuelven
Una UDF escalar encapsula una regla de negocio en una función que devuelve un único valor. Según Microsoft, los equipos de datos pueden definirla una vez y reutilizarla tanto en el Warehouse como en el SQL analytics endpoint de Fabric, sin copiar la lógica en cada consulta.
Es un problema conocido en cualquier organización con muchos analistas y muchos informes:
- La misma regla (clasificación de un cliente, cálculo de un indicador, tratamiento de un código) se reescribe en varios sitios.
- Cada copia evoluciona por separado y aparecen cifras que no cuadran entre departamentos.
- Cambiar la regla exige localizar y modificar todas las copias, con el riesgo de olvidar alguna.
Centralizar la lógica en una función reduce ese riesgo y facilita su revisión y mantenimiento.
Más allá de una expresión: lógica procedimental
Muchas reglas reales no caben en una única expresión. Necesitan ramas condicionales, varias instrucciones RETURN o bucles WHILE. Microsoft explica que el llamado Expression Block inlining compila y ejecuta esta lógica de forma distribuida, con el objetivo de que las funciones reutilizables escalen en cargas analíticas.
La consecuencia práctica es que ya no habría que elegir entre escribir una regla compleja de forma reutilizable y mantener un buen rendimiento sobre grandes volúmenes. Conviene matizar que el texto de la noticia al que hemos tenido acceso se interrumpe antes de detallar las nuevas modalidades de uso. Recomendamos consultar la publicación original en el Microsoft Fabric Blog para conocer el alcance exacto de la funcionalidad y sus limitaciones.
Por qué importa a empresas medianas y grandes
En sectores con fuerte carga regulatoria, como el financiero, las reglas de negocio no son un detalle técnico. Determinan cómo se segmentan clientes, cómo se calculan métricas o cómo se preparan datos para informes internos y de supervisión. Tener esa lógica definida en un único punto aporta varias ventajas:
- Coherencia: el mismo criterio se aplica en todos los informes y análisis que usan la función.
- Gobierno del dato: es más sencillo documentar, revisar y auditar una regla cuando está en un solo lugar.
- Mantenimiento: un cambio normativo o de negocio se aplica una vez, no en decenas de consultas.
- Productividad: los equipos reutilizan lógica ya validada en lugar de reinventarla.
Estas ventajas dependen de que la función esté bien diseñada, probada y versionada. La tecnología facilita la reutilización, pero no sustituye al criterio de gobierno.
Qué conviene vigilar antes de adoptarlas
La funcionalidad está en preview. En un entorno productivo, y más aún en uno regulado, esto exige cautela:
- Estabilidad y soporte: las capacidades en preview pueden cambiar antes de su disponibilidad general. Conviene verificar las condiciones de soporte que aplica Microsoft.
- Rendimiento real: la promesa de escalabilidad debe comprobarse con volúmenes y patrones de consulta propios, no solo con ejemplos genéricos.
- Control de cambios: una función compartida afecta a todo lo que la utiliza, por lo que modificarla requiere pruebas de regresión y trazabilidad.
- Propiedad de la regla: debe quedar claro quién define y aprueba cada función, ya sea negocio, datos o riesgos.
Qué deberían hacer las empresas y cómo puede ayudar CGC
Nuestra recomendación es empezar con un enfoque prudente y ordenado:
- Identificar las reglas de negocio más duplicadas o más sensibles en sus consultas actuales de Fabric o de otros almacenes de datos.
- Probar las UDF escalares en un entorno de desarrollo, con casos acotados y medición de rendimiento.
- Definir criterios de gobierno: nomenclatura, documentación, versionado, pruebas y responsables.
- Posponer su uso en procesos críticos hasta conocer la evolución de la funcionalidad y el compromiso de soporte de Microsoft.
En CGC acompañamos a equipos de datos y de TI en la evaluación de nuevas capacidades de plataformas como Fabric, en el diseño de un modelo de gobierno de la lógica de negocio y en la preparación de pruebas de concepto con criterios claros de éxito. Si su organización quiere valorar si esta novedad encaja en su arquitectura de datos, estaremos encantados de revisarlo con usted.
