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Azure Data Factory

Was ist die Azure Data Factory?

Azure Data Factory ist ein moderner Service für die Integration großer Datenmengen, der von Microsoft über die Azure Cloud angeboten wird. Der Dienst kommt im Kontext einer unternehmensweiten Analyseplattform zum Einsatz, die ebenfalls auf Microsoft-Technologien basiert. Dabei ist die Azure Data Factory voll auf die Anforderungen des Big-Data-Zeitalters ausgelegt: Der Service ermöglicht den Aufbau von komplexen Workflows, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen zusammenführen und für die angestrebten Analyseziele transformieren. Abhängig vom aktuellen Bedarf lässt sich die Leistung beliebig skalieren.

Gerade vor dem Hintergrund stetig wachsender Datenmengen und -formate kann sich die Datenintegration sehr kosten- und zeitintensiv gestalten. In der Vergangenheit waren hierfür oftmals verschiedene Lösungen notwendig. Azure Data Factory vereint alle Aufgaben der modernen Datenintegration unter einem Dach, wobei die Kosten nutzungsbasiert abgerechnet werden. Der Anwender zahlt nur die Ressourcen, die er tatsächlich in Anspruch genommen hat.

Azure-Data-Factory-Logo

Wie funktioniert Azure Data Factory?

Azure Data Factory beinhaltet mehr als 90 verschiedene Konnektoren, um Hybriddaten aus unterschiedlichsten Big-Data-Quellen zu integrieren. Hierzu zählen beispielsweise Data-Warehouse-Lösungen auf Basis von SAP, Oracle, Teradata, Amazon Redshift oder Google BigQuery. Ebenso lassen sich Daten aus Salesforce, Marketo, ServiceNow oder weiteren Azure-Diensten nahtlos in die Analyseplattform einbinden. Nicht zuletzt können Datenströme beispielsweise aus Maschinensensoren aufgenommen und in Echtzeit weiterverarbeitet werden.

Über eine visuelle Oberfläche lassen sich ohne Code-Kenntnisse entsprechende Integrationsstrecken erstellen – wahlweise als klassischer Extract-Transform-Load(ETL)-Prozess oder auch in der für moderne Analyseszenarien eher üblichen Abfolge „Extract-Load-Transform“ (ELT). Wenn gewünscht, kann dabei auch eigener Code zum Einsatz kommen. Im Anschluss werden die Daten in einem für die Analyse optimierten Azure Data Lake gespeichert, auf den alle Mitarbeiter im Unternehmen Zugriff haben. Ebenso können die Daten direkt über Azure Synapse Analytics transformiert, analysiert und geschäftlich genutzt werden. Ein solche Vorgehen bietet sich vor allem bei Echtzeitdaten bzw. -anwendungen an.

Wie können Sie auf Azure Data Factory umstellen?

Es ist ersichtlich, dass die Azure Data Factory nur im Gesamtkonzept einer Microsoft-Plattform effektiv funktioniert. Vor allem die Azure Cloud Services sind eng miteinander verzahnt, sodass Unternehmen einen umfangreichen geschäftlichen Nutzen aus Ihren vielfältigen Rohdaten ziehen können. Der Dienst ist aber auch mit älteren Microsoft-Lösungen kompatibel, selbst wenn sie noch im lokalen Rechenzentrum liegen. Er bietet die Möglichkeit, mit wenigen Klicks sämtliche SSIS-Arbeitspakete aus der traditionellen SQL-Welt direkt in die Cloud zu verlagern. Durch den modularen Gedanken der Azure Services können Unternehmen daraufhin Schritt für Schritt in die Cloud wachsen und ihre Datenanalyse modernisieren.

Möchten auch Sie die Azure Cloud Services mit Azure Data Factory nutzen, um einen umfangreichen geschäftlichen Nutzen aus Ihren Rohdaten ziehen zu können? Dann schauen Sie auf den Seiten Azure und Datenintegration oder bei unserem Training Microsoft Azure: Einstieg in die Dienste der Azure Cloud vorbei.

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