Résumé

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L’objectif de ce module était de déterminer si Azure Data Factory constituait un bon choix pour vos besoins d’intégration de données. Vous vous êtes basé sur les critères suivants pour prendre votre décision :

  • Les exigences d’intégration de données
  • Les ressources de programmation
  • La prise en charge de plusieurs sources de données
  • La présence d’une infrastructure serverless

Vous avez appliqué ces critères à votre entreprise fictive de jeux vidéos. Votre analyse vous a permis de déterminer si Azure Data Factory pourra vous aider à orchestrer vos Big Data. Vous avez évalué si Azure Data Factory peut vous aider à intégrer vos sources de données, et de quelle façon il peut ingérer des données à partir de sources de données locales, multiclouds et SaaS.

De nombreuses organisations utilisent des Big Data, qui sont souvent brutes, non organisées et stockées dans différents endroits. Pour ces organisations, il est important de mettre de l’ordre dans ces Big Data et de les transformer en insights actionnables. Dans ce module, vous avez découvert qu’Azure Data Factory est un service cloud complètement managé qui peut vous aider à gérer des projets hybrides complexes d’extraction, transformation et chargement (ETL), d’ELT et d’intégration de données.

Vous devriez à présent être capable de déterminer si Azure Data Factory peut fournir une solution d’intégration de données appropriée pour votre organisation. Vous devez envisager Azure Data Factory lorsque votre organisation est concernée par un ou plusieurs des critères suivants :

  • Vos ingénieurs données n’ont pas les compétences nécessaires pour créer du code permettant d’exécuter des tâches d’analytique données.
  • Vous avez plusieurs sources de données dans des emplacements disparates.
  • Vous souhaitez bénéficier d’une solution cloud complètement managée.

Références