Gegevens importeren met Azure Data Factory

Het verwerken van big data is een cruciale taak voor elke organisatie in de huidige datagedreven wereld. Data-engineers hebben diensten nodig die ETL vereenvoudigen om transformerende inzichten te ontsluiten. Daarnaast moeten ze de complexiteit van big data-integratie en de bijbehorende schaaluitdagingen beheren.

De hoeveelheid data die door diverse productapplicaties wordt gegenereerd, groeit dagelijks exponentieel. Omdat de data uit vele bronnen afkomstig is, is het erg moeilijk om deze te verwerken. Om al deze data te analyseren en in de juiste volgorde op te slaan, gebruiken we Azure Data Factory, dat het volgende doet:

Gegevens verzamelen en opslaan met behulp van Azure Data Lake Storage. De gegevens analyseren. Pijplijnen gebruiken om de gegevens te transformeren (een logische groepering van activiteiten die samen een taak uitvoeren). Gestructureerde gegevens publiceren. Gegevens visualiseren met applicaties van derden, zoals Apache Spark of Hadoop.

Met Azure Data Factory is het snel en eenvoudig om codevrije of codegebaseerde ETL- en ELT-processen te bouwen. In dit e-book presenteren we een casestudy om belangrijke inzichten te delen over hoe tevreden onze klant was met de ADF- en Azure SQL Data Warehouse-oplossing en hoe de oplossing een fractie kost van wat het voorheen kostte, terwijl alles binnen de Azure-omgeving van de klant blijft. Neem contact met ons op om te ontdekken hoe we u kunnen helpen met uw data science- behoeften.