Nota:
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Utiliza estas buenas prácticas para definir resultados completos, proteger los datos del lakehouse, hacer que las reejecuciones sean predecibles y exigir pruebas medibles del éxito en las tareas del agente de ingeniería de datos de Fabric (Project Osmos).
Importante
El agente de ingeniería de datos (Project Osmos) está en versión preliminar. Las funciones de vista previa se lanzan con capacidades limitadas y están sujetas a términos de previsualización suplementaria separados. No están destinados a uso en producción, no están sujetos a acuerdos de nivel de servicio y pueden estar disponibles solo en regiones seleccionadas. Para obtener más información, consulte Información de vista previa de Microsoft Fabric.
Defina un resultado completo del proyecto
La habilidad define el resultado del proyecto de la siguiente manera:
Describe la tarea completa de ingeniería de datos de extremo a extremo. El agente de ingeniería de datos lo recibe como un solo proyecto.
Define el resultado completo en lugar de solo el primer paso de implementación. Incluye estos cinco elementos:
| Elemento | Pregunta a responder | Ejemplo |
|---|---|---|
| Objetivo | ¿Qué resultado debería existir cuando la tarea se complete? | Crea una tabla mensual de gastos para proveedores. |
| Sources | ¿Qué datos debería usar la tarea? | Lee archivos CSV de facturas y la tabla Delta de Proveedores. |
| Transformations | ¿Qué reglas debería aplicar la tarea? | Estandarice los identificadores de proveedores, rechaza fechas inválidas, únete a proveedores y agrega el gasto mensual. |
| Outputs | ¿Qué debe crear o actualizar la tarea? | Escribe monthly_supplier_spend y guarda el cuaderno de transformación. |
| Validation | ¿Cómo debería el agente de ingeniería de datos demostrar su éxito? | Conciliar los totales de las facturas, comprobar las claves duplicadas e informar sobre las filas rechazadas. |
Use esta plantilla:
<goal>. Read <sources>. Apply <transformations>.
Create or update <outputs>. Validate <success criteria>. Preserve
<important constraints>.
Establecer límites explícitos
Indica qué fuentes puede leer el agente de ingeniería de datos, a qué destinos puede escribir y qué artefactos existentes debe preservar. Identifica cualquier restricción de esquema, retención, procesamiento regional o regla de negocio que afecte a la tarea.
Los permisos de Fabric y OneLake siguen siendo el límite de autorización. No incluyas credenciales, tokens de acceso, encabezados de autorización ni datos sensibles en el resultado de un proyecto.
Escribe un resultado específico del proyecto
Los siguientes ejemplos de resultados de Project combinan un objetivo, fuentes, transformaciones, resultados, restricciones y criterios de validación.
Exploración de datos
Profile the customer_events table without modifying it.
Summarize schema, row count, date range, null rates, duplicate event IDs,
category distributions, and outliers. Save the analysis in a notebook.
Ingesta de archivos
Ingest JSON files from Files/device-events. Flatten the
event payload, standardize timestamps to UTC, quarantine malformed records,
write valid rows to device_events_bronze, and report processed, accepted,
and rejected counts.
Transformación de datos
Join Orders, OrderLines, Customers, and Products. Create
a Delta table named sales_order_detail with calculated line revenue and margin.
Validate referential integrity, duplicate order-line keys, and source-to-output
revenue totals.
Remediación de la calidad de los datos
Assess customer_master for missing identifiers, invalid
email addresses, duplicate customers, and inconsistent country codes. Propose
a safe remediation plan, apply the approved changes to a staged table, and
produce before-and-after quality metrics.
Modernización del esquema
Migrate the legacy_sales table to a documented schema
with typed dates, decimal monetary values, and standardized region codes.
Preserve the source table, create a tested notebook, and reconcile record
counts and revenue totals.
Carga incremental
Build an incremental load from Files/orders-daily into
the Orders Delta table. Deduplicate by order_id and modified_at, update changed
orders, preserve unchanged rows, save the notebook, and validate inserted,
updated, unchanged, and rejected counts.
Arquitectura de Medallion
Build bronze, silver, and gold layers for product,
inventory, and supplier files. Preserve raw inputs in bronze, standardize and
deduplicate entities in silver, create a gold inventory-risk table, save all
notebooks, and validate each layer.
Elige un patrón de escritura seguro
Cuando crees una tarea, selecciona un patrón de escritura que coincida con el impacto y la reversibilidad de la tarea:
- Clonar y promocionar: Pruebe los cambios en una copia antes de mover el resultado verificado a su ubicación definitiva.
- Tabla de preparación: Escribe los resultados por separado para su revisión o un paso de promoción controlado.
- Iterar in situ: Modificar el destino directamente. Úsalo solo cuando entiendas el plan de riesgo y recuperación.
- Reprocesamiento con deduplicación: Utiliza una clave de negocio estable para evitar registros duplicados.
- Esquema bloqueado: Rechazar cambios inesperados en el esquema.
- Esquema de ensanchamiento de tipos: Permite ensanchamiento compatible evitando cambios arbitrarios.
Los permisos Fabric siguen siendo el límite de autorización estricto. No te bases únicamente en el resultado del Project para proteger datos críticos.
Haz que las repeticiones sean predecibles
Dile al agente de ingeniería de datos cómo manejar los datos que ya procesó. Utiliza claves de negocio estables y especifica si una reejecución debe fallar, añade nuevos datos, deduplica registros, fusiona cambios o reemplaza el destino.
Para tareas incrementales, pide el recuento de registros insertados, actualizados, sin cambios y rechazados. Preservar los datos fuente y las salidas verificadas a menos que la sustitución sea una parte explícita del resultado solicitado.