まとめ
このモジュールの目標は、Azure Data Factory がデータ統合のニーズに適した選択肢であるかどうかを判断することでした。 判断を導くために次の基準を適用しました。
- データ統合の要件
- コーディング リソース
- 複数のデータ ソースのサポート
- サーバーレス インフラストラクチャ
これらの基準を架空のゲーム会社に適用しました。 分析は、Azure Data Factory がビッグ データを調整するのに役立つかどうかを判断するのに役立ちました。 Azure Data Factory がデータ ソースの統合に役立つかどうか、また、オンプレミス、マルチクラウド、および SaaS のデータソースからデータを取り込む方法を評価しました。
数多くの組織が扱うビッグ データは、多くの場合、生の状態で整理されておらず、さまざまな場所に格納されています。 これらの組織の大きな課題は、このビッグ データに秩序をもたらし、それを実用的なビジネスの分析情報に精製することです。 このモジュールで、Azure Data Factory はフル マネージド クラウド サービスであり、複雑でハイブリッドの ETL、ELT、データ統合プロジェクトを管理するのに役立つことを説明しました。
Azure Data Factory が組織に適したデータ統合ソリューションを提供できるかどうかを判断できるようになったはずです。 組織が次の基準を 1 つ以上満たす場合に Azure Data Factory を検討してください。
- データ エンジニアに、データ分析タスクを実行するコードを作成するために必要なスキルがない。
- まったく異なる場所に複数のデータ ソースがある。
- フル マネージドのクラウドベースのソリューションを活用したい。