Datenerfassung mit Azure Data Factory

Die Verarbeitung von Big Data ist in der heutigen datengetriebenen Welt für jedes Unternehmen eine entscheidende Aufgabe. Dateningenieure benötigen Services, die ETL-Prozesse vereinfachen, um transformative Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig müssen sie die Komplexität der Big-Data-Integration und die damit verbundenen Skalierungsherausforderungen bewältigen.

Die von einer Vielzahl von Produktanwendungen generierten Datenmengen wachsen täglich exponentiell. Da die Daten aus vielen Quellen stammen, ist ihre Verarbeitung sehr schwierig. Um all diese Daten zu analysieren und in der richtigen Reihenfolge zu speichern, verwenden wir Azure Data Factory, das Folgendes ermöglicht:

Sammeln und Speichern von Daten mithilfe von Azure Data Lake Storage. Analysieren der Daten. Transformieren der Daten mithilfe von Pipelines (einer logischen Gruppierung von Aktivitäten, die gemeinsam eine Aufgabe ausführen). Veröffentlichen strukturierter Daten. Visualisieren von Daten mit Drittanbieteranwendungen wie Apache Spark oder Hadoop.

Mit Azure Data Factory lassen sich ETL- und ELT-Prozesse schnell und einfach erstellen – egal ob codefrei oder mit Code-Unterstützung. In diesem E-Book präsentieren wir eine Fallstudie, die Ihnen wertvolle Einblicke gibt, wie zufrieden unser Kunde mit der ADF- und Azure SQL Data Warehouse-Lösung war und wie die Kosten im Vergleich zu vorher deutlich gesunken sind, während die gesamte Lösung innerhalb der bestehenden Azure-Umgebung des Kunden verbleibt. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie wir Sie bei Ihren Data-Science- Anforderungen unterstützen können.