Alles über Azure Data Factory: Vorteile, Anwendungsbeispiele und mehr

Daten sind das Rückgrat moderner Unternehmen. Teams nutzen Daten, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen, Abläufe zu überprüfen und zu optimieren, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und verborgene Trends aufzudecken, die ein Wachstum herbeiführen können. 

Obwohl Daten von entscheidender Bedeutung sind, haben viele Unternehmen noch immer Probleme, sie effektiv zu nutzen. Zum Beispiel können ihre Datensätze sehr umfangreich, unzusammenhängend oder über zahlreiche Plattformen verteilt sein, so dass es sehr schwierig sein kann, sie zu aggregieren und greifbare Erkenntnisse zu gewinnen, um positive Veränderungen zu ermöglichen. 

Glücklicherweise gibt es Tools, die dir dabei helfen können, z. B. Azure Data Factory (ADF). Im Folgenden beschäftigen wir uns detaillierter mit ADF, seinen Vorteilen und wie du es in deinem Unternehmen einsetzen kannst, um aus deinen Daten konkrete Maßnahmen abzuleiten. 

Was ist Azure Data Factory? 

Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Datenintegrationsdienst von Microsoft, der es Unternehmen ermöglicht, Daten-Pipelines zu erstellen, zu verwalten und zu automatisieren. 

ADF hilft Unternehmen dabei, ihre Daten effektiv zwischen verschiedenen Systemen zu verschieben, umzuwandeln und zu verwalten, auch zwischen Cloud-Systemen und lokalen Systemen. 

Durch die Rationalisierung und Automatisierung dieser Prozesse stellt ADF sicher, dass die Daten jederzeit auf dem neuesten Stand sind und für Analyse verfügbar sind, wann immer sie benötigt werden. Dies ist wichtig für moderne, verstreute Organisationen, die in erhöhtem Maße Daten nutzen, um schnelle und strategische Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen. 

10 Vorteile von Azure Data Factory 

Im Kern kann Azure Data Factory Unternehmen dabei helfen, ihre Datenprozesse zu optimieren und die Effizienz zu verbessern. Damit ist es ein leistungsstarkes Tool zur Automatisierung der Datenintegration und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse. 

Hier sind 10 Vorteile von ADF, die du beachten solltest: 

  1. Automatisiert die Datenintegration. ADF übernimmt das Verschieben und Umwandeln von Daten zwischen Systemen, wodurch Zeiteinsparungen ermöglicht werden und der Bedarf an manuellen Datenprozessen reduziert wird.
  2. Reduziert den IT-Aufwand. ADF ist cloudbasiert, du musst also keine Zeit für die Einrichtung oder Wartung von Servern aufwenden. Dies reduziert den IT-Aufwand und die Betriebskosten.
  3. Funktioniert mit zahlreichen Datenquellen. Unabhängig davon, ob deine Daten in der Cloud oder lokal gespeichert sind, lässt sich ADF in eine Vielzahl von Plattformen integrieren und erleichtert so die Verwaltung all deiner Daten an einem Ort.
  4. Einfache Anwendung für alle Teams. Mit einer einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche können auch technisch nicht versierte Nutzer Daten-Workflows erstellen, während technische Nutzer bei Bedarf Code verwenden können.
  5. Bietet Automatisierung in Echtzeit und nach Zeitplan. Mit ADF kannst du Datenaufgaben planen oder sie automatisch auf der Grundlage von Ereignissen auslösen, um sicherzustellen, dass deine Daten jederzeit aktuell sind.
  6. Deinem Wachstum entsprechend skalierbar. ADF kann wachsende Datenmengen bewältigen, wenn dein Unternehmen wächst, und du zahlst nur für das, was du nutzt, wodurch eine effektive Kostenkontrolle ermöglicht wird.
  7. Verbessert die Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung der Datenintegration und -verarbeitung stellt ADF sicher, dass die Daten stets in Echtzeit verfügbar sind, und aktiviert so schnellere, datenbasierte Entscheidungen.
  8. Unterstützung für erweiterte Analysen. ADF lässt sich problemlos in Plattformen für maschinelles Lernen und Analysen integrieren und hilft Unternehmen, ihre Daten für Einblicke und Prognosemodelle zu nutzen.
  9. Gewährleistet die Datensicherheit. Integrierte Sicherheitsfunktionen und Compliance-Tools schützen deine Daten und stellen sicher, dass die Datenverwaltung deines Unternehmens den regulatorischen Vorgaben entspricht, was für Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung ist.
  10. Reduziert manuelle Fehler. Durch die Automatisierung komplexer Daten-Workflows minimiert ADF das Risiko menschlicher Fehler, die bei der manuellen Datenverarbeitung auftreten können, was zu genaueren Ergebnissen führen kann.

Reden wir nun darüber, wie es funktioniert.

So funktioniert ADF: die Grundlagen 

ADF ermöglicht die Verschiebung und Transformation von Daten in fünf Schlüsselphasen: 

  • Aufnahme
  • Kontrollfluss
  • Datenfluss 
  • Zeitplan
  • Überwachung 

Hier ist ein Beispiel zur Verdeutlichung, was in jeder Phase geschieht.

Ein großes Unternehmen des Einzelhandels, das in mehreren Regionen weltweit tätig ist, muss seine Vertriebsdaten ab dem GJ 2024 bereinigen und zentralisieren. Diese Daten werden benötigt, um die Vertriebsleistung in Echtzeit sowie asynchron zu analysieren und so die strategische Planung und Budgetierung für das kommende Geschäftsjahr zu unterstützen. 

Hier erfährst du, wie ADF helfen kann.

  • Aufnahme. Zunächst stellt ADF eine Verbindung zu verschiedenen Quellen wie Vertriebsdatenbanken, Cloud-Speichern und APIs von regionalen Ladengeschäften her und sammelt Daten in einem zentralen Repository zur Verarbeitung.
  • Kontrollfluss. Als Nächstes orchestriert ADF eine Abfolge von Aktionen, um sicherzustellen, dass die Daten aus allen Regionen zuerst gesammelt und dann konsistent verarbeitet werden, wobei die Aufgaben automatisch initiiert werden, sobald jeder Schritt abgeschlossen ist. Hierzu gehören die Datenerfassung, die Datenumwandlung (z. B. Bereinigung oder Aggregation von Daten), die Anwendung bedingter Logik zur Fehlerbehandlung sowie die Integration mit externen Diensten wie Analyse-Plattformen oder Plattformen für maschinelles Lernen.
  • Datenfluss. Sobald diese Aktionen abgeschlossen sind, bereinigt und transformiert ADF die Vertriebsdaten, indem es Duplikate entfernt, Summen aggregiert und die Daten für das Berichtswesen formatiert – all dies ohne umfangreichen Programmieraufwand. 
  • Zeitplan. ADF-Pipelines können dann so eingestellt werden, dass sie täglich (oder in anderen festgelegten Zeitabständen) ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Vertriebsdaten aus jeder Region automatisch aktualisiert werden und bei Bedarf für die Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen.
  • Überwachung. Schließlich bietet ADF eine Echtzeitüberwachung der Pipeline, die es dem Unternehmen ermöglicht, die Leistung zu überwachen, Probleme zu erkennen sowie zu lösen und sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung reibungslos und effizient bleibt.

Mit diesem Workflow kann das Unternehmen die Daten aller seiner Standorte nahtlos integrieren sowie verwalten und so einen zeitnahen und zuverlässigen Einblick in seine Vertriebsleistung erhalten. 

So beginnst du mit der Nutzung von Azure Data Factory 

Der erste Schritt bei der Verwendung von Azure Data Factory besteht darin, deine Daten-Pipelines mit dem ADF-Designer zu entwerfen. Dies ist ein visuelles Tool, mit dem du mühelos Pipelines erstellen kannst, die festlegen, wie Daten zwischen verschiedenen Quellen und Zielen bewegt und umgewandelt werden. 

Quelle

Als Nächstes verwendest du ein visuelles Diagramm-Tool wie die Vorlage für das Azure-Architekturdiagramm von Miro, um dein Datenfluss-Framework abzubilden. Diese Vorlage hilft dir, einfache bis komplexe Daten-Workflows visuell zu organisieren und sicherzustellen, dass alle Aspekte vor der Implementierung klar geplant sind. 

Darüber hinaus sind die Miro-Vorlagen vollständig kollaborativ und gemeinsam nutzbar, sodass dein Team und die wichtigsten Interessengruppen in Echtzeit oder asynchron an deinen Planungsdokumenten zusammenarbeiten können. 

Sobald dein Framework implementiert ist, richtest du verknüpfte Dienste ein, um ADF mit deinen Datenquellen zu verbinden, z. B. SQL-Datenbanken oder Cloud-Speicher. 

Als Nächstes definierst du Datensätze, die angeben, woher deine Daten stammen und wohin sie übertragen werden. Datenbestände in ADF stellen die spezifischen Datenstrukturen (wie Tabellen, Dateien oder Blobs) dar, aus denen die Plattform während der Ausführung der Pipeline liest oder in die sie schreibt. So wird sichergestellt, dass in jedem Schritt des Workflows die richtigen Daten genutzt und verarbeitet werden.

Schließlich erstellst du einen Datenfluss, indem du beispielsweise unnötige Informationen herausfilterst, Inkonsistenzen bereinigst oder Daten zusammenfasst, um sie für die Analyse vorzubereiten. 

Verknüpfen, verstehen und deine Daten optimal nutzen 

Für moderne Unternehmen ist nicht das Erstellen und Speichern von Daten das Problem. Wenn dies so wäre, würden Studien nicht prognostizieren, dass im Jahr 2025 weltweit etwa 180 Zettabytes an Daten erzeugt werden (gegenüber 64,2 Zettabytes im Jahr 2020). 

Das Problem ist die Verbindung von Daten. ADF ist ein unverzichtbares Tool für Unternehmen mit umfangreichen, aber unzusammenhängenden Datenbeständen. Die Lösung hilft dabei, Daten zu verbinden, zu aggregieren und zu standardisieren, damit du aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen kannst, die dein Unternehmen voranbringen. 

Bist du bereit, deine Datenfluss-Frameworks in ADF abzubilden?

Beginne noch heute mit den ersten Schritten in Miro.

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