Como criar um Lakehouse no Microsoft Fabric: passo a passo

Um Lakehouse junta a flexibilidade de um data lake com a organização de um data warehouse, e no Microsoft Fabric é o ponto de partida ideal para guardar e analisar dados. Criar um Lakehouse no Microsoft Fabric, carregar um ficheiro CSV para uma tabela e consultá-lo com SQL são tarefas que se fazem em poucos minutos, através da interface e sem escrever código de infraestrutura. Este guia mostra cada passo, de forma simples, para quem está a começar.

Pré-requisitos

• Uma conta com acesso ao Microsoft Fabric e uma capacity ativa (serve a avaliação gratuita).
• Um workspace onde tenhas permissões para criar itens.
• Um ficheiro CSV simples no teu computador, com cabeçalho na primeira linha (por exemplo, vendas.csv).

Passo 1: Criar o Lakehouse

No teu workspace, abre a experiência Data Engineering e clica em + New item. Escolhe Lakehouse, dá-lhe um nome claro como vendas_lakehouse e confirma. Em poucos segundos, o Fabric cria três coisas ao mesmo tempo: o Lakehouse em si, um SQL analytics endpoint (só de leitura) e um modelo semântico predefinido para o Power BI.

Todos os dados que colocares aqui ficam guardados no OneLake, o armazenamento único do Fabric, em formato aberto. Quando o Lakehouse abre, o Explorer à esquerda mostra duas secções: Tables (tabelas Delta, prontas para análise) e Files (ficheiros em bruto, como o teu CSV).

Passo 2: Carregar o ficheiro CSV

Passa o rato sobre a secção Files, clica nos três pontos (...) e escolhe Upload e depois Upload files. Seleciona o teu vendas.csv e confirma. O ficheiro passa a aparecer dentro de Files. Repara que, neste momento, é apenas texto guardado no OneLake: ainda não é uma tabela que possas consultar com SQL.

Passo 3: Carregar o CSV para uma tabela Delta

Sobre o ficheiro vendas.csv, clica nos três pontos e escolhe Load to Tables e depois New table. Confirma o nome da tabela (por exemplo, vendas) e clica em carregar. O Fabric lê o CSV, converte-o para o formato Delta e coloca-o na secção Tables. Este passo é o mais importante do tutorial: só as tabelas Delta ficam disponíveis para consulta no SQL analytics endpoint.

Dica: garante que o CSV tem uma linha de cabeçalho. O Fabric usa-a para nomear as colunas da tabela automaticamente.

Passo 4: Consultar os dados com SQL

No canto superior direito, troca o modo Lakehouse por SQL analytics endpoint. Abre uma New SQL query e corre uma consulta simples para veres as primeiras linhas:

SELECT TOP (10) *
FROM vendas;

A seguir, experimenta uma agregação para tirares uma conclusão rápida dos dados, por exemplo o número de vendas por cidade:

SELECT cidade, COUNT(*) AS total_vendas
FROM vendas
GROUP BY cidade
ORDER BY total_vendas DESC;

Ajusta os nomes das colunas aos do teu ficheiro. Lembra-te de que este endpoint é só de leitura: serve para consultar dados e criar vistas, não para inserir nem apagar linhas.

Verificar o resultado

Confirmas que correu bem se: a tabela vendas aparece na secção Tables com o ícone de tabela; a primeira consulta devolve 10 linhas com as colunas do teu CSV; e a agregação mostra as contagens por cidade. Se a tabela não aparecer, o mais provável é teres deixado o ficheiro apenas em Files — repete o Passo 3 com Load to Tables.

Conclusão

Com quatro passos criaste um Lakehouse, transformaste um CSV numa tabela Delta e consultaste-a em SQL — a base de praticamente qualquer projeto de dados no Fabric. O passo seguinte natural é construir um relatório no Power BI a partir do modelo semântico do Lakehouse, ou automatizar a carga com um pipeline de dados. Qual é o primeiro ficheiro dos teus dados reais que vais carregar?