Podsumowanie

  • 4 min

Naszym celem w tym module było określenie, czy usługa Azure Data Factory byłaby dobrym wyborem dla potrzeb związanych z integracją danych. Zastosowano następujące kryteria, aby kierować swoją decyzją:

  • Wymaganie dotyczące integracji danych
  • Zasoby kodowania
  • Obsługa wielu źródeł danych
  • Infrastruktura bezserwerowa

Te kryteria zostały zastosowane do fikcyjnej firmy zajmującej się grami. Analiza pomogła określić, czy usługa Azure Data Factory może pomóc w organizowaniu danych big data. Oceniono, czy usługa Azure Data Factory może ułatwić integrację źródeł danych i sposobu pozyskiwania danych ze źródeł danych lokalnych, wielochmurowych i SaaS.

Wiele organizacji współpracuje z danymi big data, które często mogą być nieprzetworzone, niezorganizowane i przechowywane w wielu lokalizacjach. Ważnym wyzwaniem dla tych organizacji jest wprowadzenie porządku do tych danych big data i uściślenie ich w praktyczne analizy biznesowe. W tym module przedstawiono, że usługa Azure Data Factory jest w pełni zarządzaną usługą w chmurze, która ułatwia zarządzanie złożonymi projektami wyodrębniania hybrydowego, transformacji, ładowania (ETL), ELT i integracji danych.

Teraz powinno być możliwe określenie, czy usługa Azure Data Factory może zapewnić odpowiednie rozwiązanie do integracji danych dla twojej organizacji. Rozważ usługę Azure Data Factory, gdy organizacja spełnia co najmniej jedno z następujących kryteriów:

  • Inżynierowie danych nie mają umiejętności niezbędnych do tworzenia kodu do wykonywania zadań analizy danych.
  • Istnieje wiele źródeł danych w różnych lokalizacjach.
  • Chcesz skorzystać z w pełni zarządzanego rozwiązania opartego na chmurze.

Informacje