Entreposage de données pratique avec Azure Data Factory : Techniques ETL pour charger et transformer des données provenant de diverses sources, sur site et dans le nuage.

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre offre une introduction de base à Azure Data Factory mais souffre de plusieurs problèmes. Bien qu'il propose une approche pratique avec des exemples concrets, il est critiqué pour son caractère obsolète, son manque de profondeur et ses captures d'écran mal formatées. De nombreux critiques estiment qu'il n'est pas adapté aux débutants ou aux utilisateurs expérimentés. La section sur l'apprentissage automatique a également été mentionnée comme un point faible, car elle est trop large et ne s'intègre pas bien au reste du contenu.

Avantages:

⬤ Fournit une bonne vue d'ensemble pour les débutants dans Azure Data Factory
⬤ inclut des exemples pratiques et des instructions détaillées pour plusieurs projets
⬤ exécution réussie des exercices signalée par certains utilisateurs.

Inconvénients:

⬤ Contenu et instructions obsolètes
⬤ captures d'écran de mauvaise qualité
⬤ manque de profondeur et d'explications approfondies
⬤ la section Machine Learning n'est pas ciblée
⬤ ne convient pas aux utilisateurs naïfs et expérimentés
⬤ dans l'ensemble, de nombreux utilisateurs recommandent de chercher d'autres ressources.

(basé sur 10 avis de lecteurs)

Titre original :

Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory: ETL techniques to load and transform data from various sources, both on-premises and on cloud

Contenu du livre :

Tirer parti de la puissance de Microsoft Azure Data Factory v2 pour créer des solutions de données hybrides.

Caractéristiques principales

⬤ Combinez la puissance d'Azure Data Factory v2 et de SQL Server Integration Services.

⬤ Concevoir et améliorer les performances et l'évolutivité d'une solution ETL hybride moderne.

⬤ Interagir avec les données chargées dans l'entrepôt de données et le lac de données à l'aide de Power BI.

Description du livre

L'ETL est l'une des techniques essentielles du traitement des données. Les données étant omniprésentes, l'ETL sera toujours le processus vital pour traiter les données provenant de différentes sources.

Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory commence par les concepts de base de l'entreposage de données et du processus ETL. Vous apprendrez comment Azure Data Factory et SSIS peuvent être utilisés pour comprendre les composants clés d'une solution ETL. Vous passerez en revue les différents services offerts par Azure qui peuvent être utilisés par ADF et SSIS, tels que Azure Data Lake Analytics, Machine Learning et Databrick's Spark à l'aide d'exemples pratiques. Vous explorerez comment concevoir et mettre en œuvre des solutions hybrides ETL en utilisant différents services d'intégration avec une approche étape par étape. Une fois que vous aurez maîtrisé tout cela, vous utiliserez Power BI pour interagir avec des données provenant de différentes sources afin de révéler des informations précieuses.

À la fin de ce livre, vous apprendrez non seulement à construire vos propres solutions ETL, mais aussi à relever les principaux défis qui se posent lors de la construction de ces solutions.

Ce que vous apprendrez

⬤ Comprendre les composants clés d'une solution ETL utilisant Azure Data Factory et Integration Services.

⬤ Concevoir l'architecture d'une solution ETL hybride moderne.

⬤ Mettre en œuvre des solutions ETL pour les données sur site et Azure.

⬤ Améliorer les performances et l'évolutivité de votre solution ETL.

⬤ Acquérir une connaissance approfondie des nouvelles capacités et fonctionnalités ajoutées à Azure Data Factory et Integration Services.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781789137620
• Auteur : Christian Cot
• Éditeur : Packt Pub
• Reliure : Broché