Las mejores preguntas de la entrevista de Azure Synapse en 2025

Microsoft Synapse Analytics, antes conocido como Azure SQL Data Warehouse, es un servicio analítico integrado que ofrece una plataforma unificada para big data y almacenamiento de datos.

Al combinar a la perfección el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de big data, Synapse permite a los usuarios ingerir, preparar, gestionar y servir datos para necesidades inmediatas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. Este potente servicio es compatible con múltiples lenguajes, como SQL, Python y Spark, lo que permite una amplia gama de capacidades de procesamiento y transformación de datos. Además, su arquitectura sin servidor garantiza la escalabilidad para manejar cualquier volumen de datos, lo que la convierte en una herramienta indispensable para los profesionales modernos de los datos. 

Esta guía proporciona temas y preguntas esenciales para ayudarte a preparar tu entrevista en Synapse. Estas preguntas reflejan mi propia experiencia entrevistando y trabajando con profesionales de datos que utilizan Synapse, proporcionando una valiosa perspectiva de lo que buscan los responsables de contratación.  

Además de trabajar con esta guía para la entrevista, te sugiero que consultes la Documentación de Microsoft Azure Synapse Analytics para las preguntas específicas que te puedan surgir a lo largo del proceso.

Preguntas básicas de la entrevista sobre la sinapsis

En el nivel básico, las preguntas cubrirán tus conocimientos fundamentales de Synapse, incluidas tareas como navegar por Synapse Studio, comprender sus componentes básicos y realizar una exploración sencilla de los datos. Espera estas preguntas si tienes poca experiencia en Sinapsis o si el entrevistador está evaluando tus conocimientos fundamentales. 

¿Cuáles son los temas clave que debes conocer?

Si te piden que des una visión general de alto nivel de Synapse, deberías ser capaz de describir Synapse Analytics y su papel en un panorama de datos moderno.

• Funciones principales e interfaz de usuario: Comprender el Estudio Synapse, sus diferentes centros (Datos, Desarrollar, Integrar, Supervisar, Gestionar) y sus funcionalidades. 
• Casos prácticos sencillos: Proporcionar ejemplos de cómo las organizaciones utilizan Synapse, incluyendo conocimientos básicos de arquitectura. 

¿Qué es Microsoft Synapse Analytics y cuáles son sus principales características? 

Synapse Analytics es un servicio de análisis ilimitado que aúna el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de big data. Las características principales son: 

• SQL Pool (Almacén de datos): Un motor de consulta distribuido para análisis de alto rendimiento de datos estructurados. 
• Piscina Spark: Integración con Apache Spark para el procesamiento de big data y el aprendizaje automático. 
• Soporte de Lago de Datos: Integración nativa con Azure Data Lake Storage Gen2 para analizar los datos in situ. 
• Synapse Studio: Un espacio de trabajo unificado para la preparación de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de big data y las tareas de IA. 
• Integración de datos: Capacidades integradas de integración de datos con Azure Data Factory. 

Explica la arquitectura central de Synapse Analytics. 

La arquitectura central incluye: 

• Synapse Studio: La interfaz de usuario central para todas las actividades de Synapse. 
• Pools SQL: Proporcionar capacidades de consulta basadas en T-SQL para datos estructurados. Los pools SQL dedicados proporcionan recursos garantizados, mientras que los pools SQL sin servidor ofrecen consultas bajo demanda de los datos del lago de datos. 
• Piscinas Spark: Proporcionar Apache Spark como servicio para tareas de procesamiento de big data, ingeniería de datos y aprendizaje automático. 
• Almacenamiento en lagos de datos: Azure Data Lake Storage Gen2 sirve de base para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. 
• Tuberías: Canalizaciones de integración de datos impulsadas por Azure Data Factory para procesos ETL/ELT. 

¿Cómo se consultan los datos en Synapse Analytics? 

Puedes consultar datos en Synapse utilizando: 

• T-SQL: Utilizar el Pool SQL para datos estructurados. 
• Spark SQL: Uso de Spark Pools para datos en el lago de datos. 
• Pool SQL sin servidor: Consulta los datos directamente en el lago de datos utilizando T-SQL sin aprovisionar recursos. 

Preguntas de la entrevista de Sinapsis Intermedia 

Estas preguntas miden tu comprensión profunda de Sinapsis y su configuración. Tendrás que demostrar tu capacidad para gestionar recursos, implantar flujos de trabajo de procesamiento de datos y optimizar el rendimiento. 

Esto se basa en tus conocimientos básicos y requiere la comprensión de: 

• Gestión de recursos: Cómo aprovisionar y gestionar Pools SQL y Pools Spark. 
• Integración de datos: Crear y gestionar pipelines de datos utilizando Synapse Pipelines (Azure Data Factory). 
• Ajuste del rendimiento: Comprender las técnicas de optimización de consultas y las estrategias de partición de datos. 

¿Cómo se crean y gestionan los Pools SQL en Synapse Analytics? 

Para crear un Pool SQL, navega hasta Synapse Studio, selecciona el hub "Gestionar" y luego "Pool SQL". A continuación, puedes configurar el nivel de rendimiento del pool (Unidades de Almacén de Datos - DWU) en función de tus requisitos de carga de trabajo.  

La gestión implica supervisar el rendimiento, escalar los recursos y pausar/reanudar el pool según sea necesario. 

Explica cómo se utiliza Spark en Synapse Analytics. 

Synapse utiliza Spark Pools para proporcionar Apache Spark como servicio. Esto te permite 

• Procesa grandes conjuntos de datos utilizando Spark DataFrames. 
• Realiza tareas de ingeniería de datos utilizando lenguajes como Python, Scala y Java. 
• Construye y entrena modelos de aprendizaje automático utilizando Spark MLlib.   

¿Qué son las canalizaciones de datos y cómo se crean en Synapse? 

Las canalizaciones de datos son flujos de trabajo automatizados para la ingestión, transformación y carga de datos. En Synapse, los creas utilizando el hub "Integrar", que proporciona una interfaz visual (Azure Data Factory) para diseñar y gestionar canalizaciones.  

Estos pipelines pueden conectarse a varias fuentes de datos, realizar transformaciones mediante actividades como el flujo de datos o la ejecución de procedimientos almacenados, y cargar datos en sistemas de destino. 

¿Cómo se controlan y gestionan los recursos en Synapse Analytics? 

Puedes supervisar los recursos a través del hub "Supervisar" de Synapse Studio. Este centro proporciona información sobre el rendimiento de SQL Pool y Spark Pool, las ejecuciones de canalizaciones y el estado general del sistema. También puedes utilizar Azure Monitor para disponer de capacidades de supervisión y alerta más detalladas. 

¿Describe las opciones de almacenamiento de datos disponibles en Synapse Analytics?  

Synapse Analytics ofrece diversas opciones de almacenamiento de datos que se adaptan a diferentes necesidades y escenarios, garantizando flexibilidad y eficacia en el manejo de diversos conjuntos de datos. Estas opciones incluyen: 

• Almacenamiento Azure data lake Gen2: Almacenamiento primario para el lago de datos, optimizado para análisis a gran escala. 
• Almacenamiento del pool SQL: Almacena datos estructurados en el almacén de datos. 
• Azure blob storage: Puede utilizarse para almacenar datos, aunque generalmente se prefiere Data Lake Storage Gen2 para cargas de trabajo analíticas. 

Preguntas de la entrevista sobre la sinapsis avanzada 

Se espera que los usuarios avanzados se ocupen de la optimización del rendimiento, creen flujos de trabajo complejos e implementen sofisticados modelos de análisis y aprendizaje automático. Estas preguntas son típicas para puestos de datos de alto nivel o funciones con un componente DevOps. 

Se basa en conocimientos básicos e intermedios, y requiere experiencia práctica en: 

• Optimización del rendimiento: Ajuste de las configuraciones de SQL Pool y Spark Pool, optimización de las consultas y gestión de la partición de datos. 
• Aprendizaje automático: Integración de Synapse con Azure Machine Learning, despliegue de modelos y gestión del ciclo de vida de los modelos. 
• Canalizaciones CI/CD: Implementar la integración continua y el despliegue continuo para las soluciones Synapse. 

¿Qué estrategias utilizas para optimizar el rendimiento en Synapse? 

Indexación adecuada: Optimiza el rendimiento de SQL Pool utilizando índices de almacén de columnas agrupados e índices no agrupados adecuados. 

• Partición de datos: Particiona los datos en SQL Pools y Data Lake Storage basándote en patrones de consulta para mejorar el rendimiento. 
• Optimización de consultas: Utiliza sugerencias de consulta, reescribe consultas complejas y analiza planes de ejecución de consultas para identificar cuellos de botella. 
• Asignación de recursos: Dimensiona correctamente los Pools SQL y los Pools Spark en función de los requisitos de la carga de trabajo. 

¿Cómo puedes implementar pipelines CI/CD para Synapse Analytics? 

Utiliza Azure DevOps o Acciones de GitHub para automatizar la creación, prueba y despliegue de soluciones Synapse. Esto incluye 

• Control de origen: Almacena los artefactos de Synapse (scripts SQL, cuadernos Spark, pipelines) en un sistema de control de versiones. 
• Pruebas automatizadas: Implementa pruebas unitarias y pruebas de integración para scripts SQL y canalizaciones de datos. 
• Despliegue automatizado: Utiliza las plantillas de Azure Resource Manager (ARM) o las API de Synapse para desplegar los cambios en distintos entornos (dev, test, prod). 

¿Explica cómo manejar análisis complejos en Synapse Analytics?  

Manejar análisis complejos y garantizar operaciones de datos sin fisuras dentro de Synapse Analytics requiere un enfoque polifacético. Esto implica pruebas automatizadas, estrategias de despliegue y técnicas analíticas avanzadas.  

A continuación, encontrarás métodos esenciales para alcanzar estos objetivos de forma eficaz: 

• Consultas SQL avanzadas: Utiliza funciones de ventana, expresiones comunes de tabla (CTE) y otras funciones T-SQL avanzadas para realizar análisis de datos complejos en SQL Pools. 
• Spark para el procesamiento de Big Data: Utiliza Spark Pools para procesar grandes conjuntos de datos, realizar transformaciones complejas y construir modelos de aprendizaje automático. 
• Integración con Azure Machine Learning: Aprovecha Azure Machine Learning para escenarios analíticos avanzados, como el modelado predictivo y la detección de anomalías.

¿Cómo se despliegan los modelos de aprendizaje automático en Synapse Analytics? 

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en Synapse Analytics implica varios pasos clave, desde el entrenamiento y el registro de modelos hasta su despliegue para uso práctico. He aquí un enfoque estructurado para desplegar con éxito modelos de aprendizaje automático: 

• Modelos de trenes: Entrena modelos de aprendizaje automático utilizando Spark MLlib en Synapse o Azure Machine Learning.  
• Registra los modelos: Registra los modelos entrenados en el Registro de Modelos de Aprendizaje Automático de Azure. 
• Despliega los modelos: Despliega modelos como puntos finales REST utilizando Azure Machine Learning o intégralos en pipelines Synapse para la puntuación por lotes. 

Preguntas de la entrevista Synapse para puestos de ingeniero de datos 

Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener canalizaciones de datos, garantizar la calidad de los datos y optimizar el rendimiento. Para los puestos de Ingeniero de Datos centrados en Synapse, debes comprender: 

• Arquitectura de canalización de datos: Diseña canalizaciones de datos escalables y fiables para procesos ETL/ELT. 
• Procesamiento en tiempo real: Implementa la ingestión y el procesamiento de datos en tiempo real utilizando Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics y Synapse. 
• Seguridad de los datos: Aplica medidas de seguridad para proteger los datos en reposo y en tránsito.

¿Cómo se diseñan los pipelines de datos en Synapse Analytics? 

Al diseñar canalizaciones de datos en Synapse Analytics, deben tenerse en cuenta varios componentes clave para garantizar un procesamiento de datos eficaz y fiable: 

• Identifica las fuentes de datos: Determina las fuentes de datos (por ejemplo, bases de datos, API, archivos) y sus métodos de ingestión. 
• Diseñar procesos ETL/ELT: Crea canalizaciones de datos con Synapse Pipelines (Azure Data Factory) para extraer, transformar y cargar datos. 
• Realiza comprobaciones de la calidad de los datos: Añade pasos de validación de datos y tratamiento de errores para garantizar la calidad de los datos. 
• Automatiza la ejecución del pipeline: Programa canalizaciones para que se ejecuten automáticamente mediante desencadenantes y ejecución programada. 

¿Cuáles son las mejores prácticas para los procesos ETL en Synapse Analytics? 

En el contexto de Synapse Analytics, implantar procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) eficaces es crucial para garantizar una gestión y análisis de datos eficientes. Se recomiendan las siguientes prácticas recomendadas para optimizar los procesos ETL dentro de Synapse Analytics: 

• Utiliza el lago del delta: Utiliza Delta Lake para almacenar datos en el lago de datos y permitir transacciones ACID y versionado de datos. 
• Código modular: Escribe código modular y reutilizable en cuadernos Synapse y scripts SQL. 
• Parametrización: Parametriza los pipelines y los scripts SQL para hacerlos más flexibles y reutilizables. 
• Monitorización: Supervisa las ejecuciones y el rendimiento de las canalizaciones utilizando Synapse Studio y Azure Monitor. 

¿Cómo se gestiona el procesamiento de datos en tiempo real en Synapse? 

Como ingeniero de datos, uno se encuentra con numerosos retos que requieren soluciones innovadoras y metodologías sólidas. Trabajar y manejar datos en tiempo real es una de ellas. He aquí algunas experiencias y técnicas empleadas habitualmente: 

• Ingesta de datos en tiempo real: Utiliza Azure Event Hubs o Azure IoT Hub para ingerir flujos de datos en tiempo real. 
• Procesa los datos con el análisis de flujos: Utiliza Azure Stream Analytics para realizar transformaciones y agregaciones en tiempo real. 
• Carga los datos en la sinapsis: Carga los datos procesados en Pools SQL o Almacenamiento de Lago de Datos para análisis en tiempo real.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos en Synapse Analytics? 

Garantizar la seguridad de los datos en Synapse Analytics es primordial para proteger la información sensible y mantener el cumplimiento de las normas reglamentarias. Pueden aplicarse varias estrategias clave para salvaguardar los datos en el entorno Synapse: 

• Control de acceso: Implementa el control de acceso basado en roles (RBAC) para gestionar el acceso a los recursos de Synapse. 
• Cifrado dedatos : Habilita el cifrado en reposo y en tránsito utilizando Azure Key Vault. 
• Red seguridad: Utiliza la integración de redes virtuales (VNet) y puntos finales privados para proteger el acceso a la red. 
• Auditoría: Activa la auditoría para controlar la actividad de los usuarios y el acceso a los datos. 
• Enmascaramiento de datos: Aplica el enmascaramiento de datos para proteger los datos sensibles. 

Reflexiones finales 

Esta guía te ha proporcionado información clave para afrontar con confianza tu entrevista de Microsoft Synapse Analytics, tanto si eres ingeniero de datos como ingeniero de software. 

Recuerda mostrar no sólo tus conocimientos teóricos, sino también tu experiencia práctica en el diseño de canalizaciones de datos, la optimización del rendimiento y la garantía de una sólida seguridad de los datos.

Más allá de los aspectos técnicos, destaca tus habilidades para resolver problemas y tu capacidad para aprender continuamente, ya que Synapse Analytics es una plataforma que evoluciona rápidamente. Mantén la curiosidad, sigue explorando los recursos de Microsoft y demuestra tu pasión por aprovechar los datos para impulsar resultados empresariales impactantes. Buena suerte.