Datainmatning med Azure Data Factory

Bearbetning av stordata är en kritisk uppgift för alla organisationer i dagens datadrivna värld. Dataingenjörer behöver tjänster som är utformade för att förenkla ETL för att kunna frigöra transformativa insikter. Samt att hantera komplexiteten i stordataintegration och skalutmaningar kring den.

Data som genereras av en mängd olika produktapplikationer växer exponentiellt dagligen. Eftersom informationen kommer från många källor är den mycket svår att hantera. För att analysera och lagra all denna data i rätt ordning använder vi Azure Data Factory som:

Samla in och lagra data med hjälp av Azure Data Lake Storage. Analysera data. Använda pipelines för att transformera data (en logisk gruppering av aktiviteter som utför en uppgift tillsammans). Publicera strukturerad data. Visualiserar data med tredjepartsapplikationer som Apache Spark eller Hadoop.

Med Azure Data Factory blir det snabbt och enkelt att bygga kodfria eller kodcentrerade ETL- och ELT-processer. Här i den här e-boken presenterar vi fallstudien för att dela viktiga insikter om hur vår klient var mycket nöjd med ADF- och Azure SQL Data Warehouse-lösningen och hur lösningen kostar en bråkdel av vad den gjorde tidigare, samtidigt som allt hålls inom klientens Azure-miljö. Kontakta oss för att ta reda på hur vi kan hjälpa dig med dina behov av datavetenskap .