Introdução
Muitas organizações trabalham com grandes quantidades de dados. Esse big data geralmente pode ser bruto, desorganizado e armazenado em uma variedade de locais, como sistemas de armazenamento relacionais, não relacionais e outros. Um desafio significativo para essas organizações é colocar ordem nesse big data e refiná-lo em insights de negócios acionáveis.
O Microsoft Azure Data Factory é um serviço de nuvem gerenciado que você pode usar para criar insights de negócios acionáveis a partir de seus dados não organizados. Ele pode ajudá-lo a gerenciar projetos híbridos complexos de extração, transformação e carregamento (ETL), extração-carga-transformação e integração de dados.
Cenário de exemplo
Vamos imaginar que você trabalha para uma empresa de jogos, onde você coleta logs de dados que são gerados durante sessões de jogo. Se você pudesse analisar esses dados de log, seria capaz de obter informações sobre as preferências do cliente, dados demográficos e comportamento de uso. As pessoas da sua equipe de vendas expressaram interesse em oportunidades de up-selling e cross-selling e se perguntam se esses logs de dados podem conter informações úteis. As equipes técnicas e de desenvolvimento estão interessadas em aprender sobre possíveis problemas com a experiência de jogo e como novos recursos podem ajudar a resolver esses problemas.
O problema é que, para analisar com êxito os dados nos logs, você também precisa fazer referência aos dados armazenados em locais locais. Esses dados incluem informações de clientes, informações de jogos e informações de campanhas de marketing. Sua empresa armazenou seus dados de log de jogos em um armazenamento de dados na nuvem e quer que você use todos os dados locais também.
Para avançar com a análise de dados, uma etapa crucial é combinar os dados locais com os dados adicionais dos logs de jogos. O plano é processar os dados combinados usando o Azure Analysis Services. Em seguida, os dados transformados serão publicados em um data warehouse na nuvem e visualizados usando o Power BI e outras ferramentas. O Azure Data Factory pode ajudá-lo a atingir esse objetivo.
O que vamos fazer?
Neste módulo, você descobrirá como o Azure Data Factory pode ajudá-lo a orquestrar seu big data. Você avaliará se o Azure Data Factory pode ajudá-lo a integrar suas fontes de dados. Você também descreverá como o Azure Data Factory pode ingerir dados de fontes de dados locais, multicloud e SaaS (software como serviço).
Qual é o principal objetivo?
Ao final deste módulo, você saberá mais sobre como determinar se o Azure Data Factory pode ajudá-lo a criar e agendar fluxos de trabalho controlados por dados para ingerir dados de diferentes armazenamentos de dados. Você avaliará se o Azure Data Factory pode ajudá-lo a criar processos ETL complexos para transformar esses dados visualmente com serviços de computação ou com fluxos de dados.