Einführung
Viele Organisationen arbeiten mit großen Datenmengen. Big Data ist häufig unformatiert, unorganisiert und an einer Reihe von Speicherorten wie relationalen, nicht relationalen und anderen Speichersystemen gespeichert. Eine große Herausforderung für diese Organisationen besteht darin, Big Data zu ordnen und in aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse umzuwandeln.
Microsoft Azure Data Factory ist ein verwalteter Clouddienst, mit dem Sie aussagekräftige Geschäftserkenntnisse aus Ihren nicht organisierten Daten gewinnen können. Der Dienst kann Sie bei der Verwaltung komplexer Projekte für hybride ETL-Vorgänge (Extrahieren, Transformieren und Laden) und Datenintegration unterstützen.
Beispielszenario
Angenommen, Sie arbeiten für ein Gamingunternehmen und tragen Datenprotokolle zusammen, die während der Gamingsitzungen generiert werden. Wenn Sie diese Protokolldaten analysieren könnten, können Sie Erkenntnisse zu Kundenpräferenzen, demografischen Daten und Nutzungsverhalten gewinnen. Personen in Ihrem Vertriebsteam bekunden Interesse an Upselling- und Crosssellingmöglichkeiten und fragen, ob diese Datenprotokolle hilfreiche Informationen enthalten könnten. Die Entwicklungs- und Technikteams sind daran interessiert, mehr über potenzielle Probleme, die den Gamingspaß einschränken, sowie über neue Features zu erfahren, die bei der Lösung dieser Probleme helfen können.
Ihr Problem ist, dass Sie zur erfolgreichen Analyse der Daten in den Protokollen auch auf die Daten verweisen müssen, die lokal gespeichert sind. Diese Daten umfassen Informationen über Kunden, Spiele und Marketingkampagnen. Ihr Unternehmen speichert Ihre Gamingprotokolldaten in einem Clouddatenspeicher und möchte, dass Sie auch alle lokalen Daten verwenden.
Sie müssen zunächst die lokalen Daten mit den anderen Daten aus den Gamingprotokollen kombinieren, um die Datenanalyse voranzubringen. Der Plan ist die Verarbeitung der kombinierten Daten mithilfe von Azure Analysis Services. Anschließend veröffentlichen Sie die transformierten Daten in einem cloudbasierten Data Warehouse und visualisieren sie mithilfe von Power BI und anderen Tools. Azure Data Factory kann Ihnen helfen, dieses Ziel zu erreichen.
Was tun wir?
In diesem Modul erfahren Sie, wie Azure Data Factory Ihre Big Data orchestriert. Sie bewerten, ob Azure Data Factory Sie bei der Integration Ihrer Datenquellen unterstützen kann. Außerdem erfahren Sie, wie Azure Data Factory Daten aus lokalen, Multicloud- und SaaS-Datenquellen (Software-as-a-Service) erfassen kann.
Was ist das Hauptziel?
Am Ende dieses Moduls wissen Sie mehr darüber, wie Azure Data Factory Ihnen beim Erstellen und Planen von datengesteuerten Workflows zum Erfassen von Daten aus verschiedenen Datenspeichern helfen kann. Sie bewerten, ob Sie mithilfe von Azure Data Factory komplexe ETL-Prozesse erstellen können, um diese Daten visuell mit Computediensten oder Datenflüssen zu transformieren.