Zusammenfassung

  • 4 Minuten

Das Ziel in diesem Modul bestand darin, zu bestimmen, ob Azure Data Factory eine gute Wahl für Ihre Datenintegrationsanforderungen ist. Für die Entscheidungsfindung haben Sie die folgenden Kriterien verwendet:

  • Anforderung für die Datenintegration
  • Programmierressourcen
  • Unterstützung für mehrere Datenquellen
  • Serverlose Infrastruktur

Diese Kriterien wurden auf Ihre fiktive Gamingunternehmen angewendet. Anhand Ihrer Analyse haben Sie ermittelt, ob Azure Data Factory Sie bei der Orchestrierung von Big Data unterstützen können. Sie haben bewertet, ob Azure Data Factory Sie bei der Integration Ihrer Datenquellen unterstützen kann und wie Daten aus lokalen, Multicloud- und SaaS-Datenquellen erfasst werden können.

Viele Organisationen arbeiten mit Big Data-Beständen, die häufig unformatiert und unorganisiert und an verschiedenen Orten gespeichert sein können. Eine große Herausforderung für diese Organisationen besteht darin, diese Big Data-Daten in Ordnung zu bringen und sie in aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem Modul haben Sie gelernt, dass Azure Data Factory ein vollständig verwalteter Clouddienst ist, mit dem Sie komplexe Hybrid-ETL- (Extract, Transform, Load – extrahieren, transformieren, laden), ELT- und Datenintegrationsprojekte verwalten können.

Sie sollten nun bestimmen können, ob Azure Data Factory eine geeignete Datenintegrationslösung für Ihre Organisation darstellt. Sie sollten Azure Data Factory in Betracht ziehen, wenn Ihre Organisation mindestens eines der folgenden Kriterien erfüllt:

  • Ihre Data Engineers verfügen nicht über die erforderlichen Qualifikationen, um Code zum Ausführen von Datenanalyseaufgaben zu schreiben.
  • Sie verfügen über mehrere Datenquellen an unterschiedlichen Speicherorten.
  • Sie möchten eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Lösung nutzen.

References