Microsoft Fabric ha unificado en una sola plataforma la ingesta, la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la analítica. Sin embargo, muchas de las decisiones que dependen de esos datos se siguen tomando fuera de ella, en hojas de cálculo, correos y aplicaciones departamentales que duplican información y dificultan la trazabilidad.
Fabric Apps y Rayfin cubren ese último tramo. Permiten desarrollar y desplegar aplicaciones de negocio dentro de Fabric, conectadas directamente a Lakehouses, Warehouses y modelos semánticos y protegidas con la identidad corporativa de Microsoft Entra ID. De este modo, la plataforma de datos deja de ser únicamente un entorno de análisis y pasa a sostener los procesos operativos de la organización.
En nuestro blog ya analizamos cómo Microsoft Fabric cambia la forma de trabajar con datos en la empresa. En este artículo damos el siguiente paso y nos centramos en la capa de aplicación, en qué aporta cada componente, cómo se integra con los activos existentes y en qué escenarios genera valor de negocio. 
¿Qué son Fabric Apps y Rayfin?
Fabric Apps es la capacidad de Microsoft Fabric, actualmente en preview, que proporciona la infraestructura administrada que necesita una aplicación empresarial. Reúne base de datos operativa, APIs GraphQL, autenticación con Microsoft Entra ID y hosting del frontend en un único servicio, gestionado dentro de Fabric y sujeto a la capacidad asignada y a la configuración del tenant.
Rayfin es el SDK de TypeScript con el que se desarrollan estas aplicaciones. El equipo describe las entidades de negocio, sus relaciones y sus permisos mediante clases y decoradores, y Rayfin genera a partir de ellas el database schema, las APIs y los clientes type-safe que consume el frontend. Su CLI cubre el ciclo completo, desde la creación del proyecto y el desarrollo local hasta el despliegue en Fabric.
La combinación elimina buena parte del trabajo de infraestructura que suele retrasar este tipo de proyectos y permite que el equipo concentre su esfuerzo en el proceso de negocio. Sus capacidades principales son las siguientes.
Arquitectura de una aplicación sobre Fabric
La arquitectura distingue dos tipos de información. Los datos analíticos permanecen en los Lakehouses, Warehouses y modelos semánticos que ya gestiona la organización, y la aplicación los consulta mediante conectores sin replicarlos. El estado operativo, en cambio, como solicitudes, parámetros de escenarios, aprobaciones o referencias a ejecuciones, se modela con entidades de Rayfin y se almacena en la base de datos administrada de la aplicación.
Las Rayfin Functions conectan ambos niveles. Cuando el usuario inicia una operación, el frontend la invoca mediante el cliente generado y el código de servidor aplica las reglas de negocio, utiliza las credenciales configuradas y coordina los servicios de Fabric implicados. El resultado es una única fuente de verdad para los datos y una lógica sensible que se ejecuta en el servidor, no en el navegador.
¿Qué se puede construir con Fabric Apps y Rayfin?
Power BI, los notebooks y los Data Agents ya resuelven por separado el análisis, el cálculo y la consulta en lenguaje natural. Lo que no ofrecen es una aplicación propia que combine esas capacidades en un proceso de negocio, recuerde las decisiones tomadas y controle quién puede ejecutar cada acción. Esa es la aportación de Rayfin. Desde un único proyecto en TypeScript, el equipo define el estado de la aplicación como entidades, accede a los datos de Fabric mediante conectores type-safe y encapsula las operaciones sensibles en Rayfin Functions, sin desarrollar aparte un backend, una base de datos ni un sistema de autenticación.
Los siguientes escenarios describen, para cada caso de uso, la necesidad de negocio, lo que aporta Rayfin frente a utilizar las herramientas de Fabric por separado y cómo se integra cada pieza.
Planificación comercial sobre el modelo semántico
Un responsable comercial que detecta en Power BI una desviación de ventas en su región puede analizarla en el report, pero la propuesta de ajuste de objetivos suele acabar en un correo o en una hoja de cálculo, desconectada del dato que la motivó. Con Rayfin, el análisis y la decisión forman parte de la misma aplicación. El conector de modelos semánticos ejecuta consultas DAX sobre las medidas que ya mantiene el equipo de BI, de modo que las cifras coinciden con las de Power BI sin duplicar lógica, y la propuesta se guarda como una entidad con su autor, su estado y el indicador de referencia, protegida por los permisos definidos en el modelo.
El frontend combina gráficos propios alimentados por el conector con formularios construidos sobre el cliente type-safe de las entidades y, si la organización prefiere conservar sus informes, puede integrar un report de Power BI mediante embedding junto a esos formularios. El resultado es un registro estructurado de decisiones que un report por sí solo no puede mantener.
Recálculo de previsiones bajo demanda
Recalcular una previsión, simular un escenario o reprocesar un periodo suele depender de que un perfil técnico abra Fabric y ejecute un pipeline o un notebook, sin que quede constancia de quién pidió el cálculo ni con qué parámetros. Rayfin convierte ese proceso técnico en una operación de negocio controlada. Una Rayfin Function expone al frontend la acción «recalcular escenario», comprueba que el usuario está autorizado y que los parámetros están dentro de los valores admitidos, y lanza el job mediante la API de jobs on-demand de Fabric con credenciales que nunca llegan al navegador. Como la ejecución es asíncrona, la aplicación registra cada solicitud como entidad junto al identificador del job, lo que le permite mostrar el progreso, impedir lanzamientos duplicados y recuperar el resultado mediante los conectores al finalizar. Cada cifra queda así asociada a la ejecución que la produjo, sin construir un sistema de auditoría propio.
Aprobación de propuestas con escritura controlada
Procesos como la validación de presupuestos o de ajustes de inventario exigen que varias personas revisen, comenten y aprueben antes de que un cambio llegue a los datos corporativos, y Fabric no ofrece por sí mismo un flujo de aprobación sobre ellos. Rayfin permite modelarlo dentro de la aplicación. Las entidades representan la propuesta, sus observaciones y su estado, sus permisos determinan quién puede ver, comentar o aprobar cada registro, y una Rayfin Function aplica las reglas de transición, como comprobar que la propuesta sigue pendiente o que nadie la ha modificado desde su revisión. Una vez aprobada, la decisión puede trasladarse a los datos corporativos mediante los conectores de Warehouse y SQL database en Fabric, que admiten operaciones de escritura cuando se habilitan, mientras que en un Lakehouse, cuyo conector es de lectura, la escritura se resuelve con un proceso compatible, como un notebook lanzado desde la aplicación.
El flujo queda así gobernado y auditable en Fabric, sin recurrir a una herramienta de workflow externa.
Validación de modelos predictivos por negocio
Los equipos de ciencia de datos entrenan y evalúan sus modelos en notebooks de Fabric y registran los experimentos con MLflow, pero la decisión sobre qué versión se utiliza en la planificación corresponde a negocio, que no trabaja con esas herramientas. Rayfin permite ofrecerle una consola de validación adaptada a su perspectiva. Los conectores leen las predicciones y las métricas de evaluación que el notebook publica en el Lakehouse o el Warehouse, la aplicación muestra el error por producto o región frente a los valores reales y una entidad registra qué versión se aprueba, quién lo decide y con qué observaciones. Si el usuario solicita una nueva evaluación, la aplicación la lanza como job con el mismo mecanismo del recálculo de previsiones.
El entrenamiento permanece en Fabric, y la aprobación de un modelo deja de ser un acuerdo informal para convertirse en un paso trazable del ciclo de MLOps.
Análisis conversacional con Fabric Data Agents
Los Fabric Data Agents permiten preguntar en lenguaje natural, por ejemplo qué ubicaciones explican una caída de la demanda, pero utilizarlos de forma aislada obliga a cambiar de herramienta y a trasladar el contexto manualmente. Integrado en una aplicación construida con Rayfin, el agente pasa a formar parte del proceso. La pregunta se formula desde la vista en la que el usuario analiza el escenario, la aplicación le añade el contexto que ya conoce, como la región o el periodo seleccionados, y si la respuesta lleva a actuar, el usuario recalcula o crea una propuesta en la misma pantalla.
En la integración, el Data Agent publicado se expone como servidor MCP y una Rayfin Function actúa como cliente, gestiona la autenticación con Fabric y envía la pregunta, tal como describe Microsoft en la guía del servidor MCP de Data Agent. Si la consulta se realiza con la identidad del usuario, el agente respeta la row-level security y la column-level security del modelo semántico, y si se utiliza la de la aplicación, el control de acceso debe aplicarse en la propia Rayfin Function. Como explicamos en nuestro artículo sobre MCP en la empresa, conviene definir además dónde se procesan y almacenan las respuestas.
Seguridad, identidad y trazabilidad
Una aplicación conectada a datos corporativos debe resolver la seguridad en tres niveles. Los conectores utilizan la autenticación delegada del usuario, de modo que cada consulta respeta sus permisos sobre el recurso de Fabric. Las conexiones externas de las Rayfin Functions, en cambio, utilizan la identidad de la aplicación, por lo que cada una debe verificar que quien la invoca está autorizado para la operación solicitada. Por último, los permisos de las entidades de Rayfin protegen el estado propio de la aplicación.
La row-level security de un modelo semántico no protege el acceso directo por SQL al Lakehouse o Warehouse subyacente. Si la aplicación combina ambas vías, cada una necesita sus propios controles.
La trazabilidad completa el diseño. Registrar quién solicitó cada operación, con qué parámetros, qué job la ejecutó y qué resultado produjo permite auditar las decisiones y diagnosticar incidencias con rapidez. Este planteamiento se apoya en la gobernanza del dato con Microsoft Fabric, que establece qué activos pueden exponerse y bajo qué responsabilidades.
¿Cuándo tiene sentido este enfoque?
Fabric Apps y Rayfin aportan más valor cuando el proceso no termina en la consulta del dato. La planificación de la demanda, la gestión de escenarios, la aprobación de previsiones o la revisión de modelos son casos en los que el usuario necesita analizar, decidir y dejar constancia sin abandonar la plataforma. Si la necesidad se limita a explorar información, un report de Power BI sigue siendo la opción más directa.
Antes de iniciar un desarrollo, conviene valorar cuatro aspectos.
Cómo puede ayudarte Intelequia
En Intelequia combinamos ingeniería de datos, desarrollo de software e inteligencia artificial para convertir las plataformas de datos en herramientas que mejoran la operación de cada organización.
Abordamos estos proyectos desde el proceso de negocio y no desde la tecnología. Identificamos el caso de uso con mayor retorno, diseñamos la arquitectura de integración y el modelo de permisos y validamos la solución con sus usuarios mediante indicadores como el tiempo de resolución, la reducción de tareas manuales y la trazabilidad de las decisiones.
Si tu organización ya trabaja con Microsoft Fabric, podemos ayudarte a identificar el primer caso de uso y llevarlo a producción con garantías. Contacta con nuestro equipo.