Para cualquier empresa actual, los datos son el principal activo para poder crecer y alcanzar sus objetivos, por lo que la gestión de toda la información que manejan se ha convertido en una de las principales tareas del negocio.
Microsoft propone diversas soluciones y plataformas especialmente enfocadas en el almacenamiento y tratamiento de datos, que se encuentran bajo su servicio de Azure. Data Factory es una de estas herramientas que permiten gestionar cualquier tipo de datos, centralizándolo en un entorno ideal para filtrarlo, transformarlo y distribuirlo de manera eficiente.
A continuación, mostraremos qué es Azure Data Factory, cómo funciona y cuáles son los principales objetivos que ofrece su implementación y uso a nivel empresarial.
Índice
- Azure Data Factory, qué es
- Cómo funciona Azure Data Factory
- Por qué utilizar Data Factory
- Cómo convertirse en un experto en Azure Data Factory
Azure Data Factory, ¿qué es?
Azure Data Factory es un servicio de Microsoft diseñado para la orquestación y automatización de flujos de trabajo de datos en la nube que facilita a las empresas la integración, transformación y carga de datos procedentes de numerosas fuentes, hacia entornos de almacenamiento cloud, como Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage y Azure Blob Storage, entre otros.
Se trata de una solución ETL (extracción, transformación y carga) que permite centralizar todo tipo de información en un repositorio, facilitando su tratamiento gracias a un conjunto de reglas y metodologías (como el machine learning o la analítica de datos).
¿Cómo funciona Azure Data Factory?
Como plataforma ETL, el funcionamiento de este entorno se centra en tres procesos diferentes, la extracción, la transformación y la carga o publicación de datos.
1. Recopilar y extraer datos
En primer lugar, se conecta con una amplia variedad de fuentes de datos, bien sean locales o en la nube, para trasladarlos a una ubicación centralizada. Estos datos pueden ser de cualquier tipo, es decir, estructurados, no estructurados o semiestructurados.
2. Tratar y transformar los datos
El segundo paso tras la recolección de información es su transformación o tratamiento. Data Factory permite a los ingenieros automatizar los procesos de transformación (utilizando Spark, técnicas de machine learning…).
3. Carga y publicación de la información
Finalmente, toda esta información filtrada se publica, utilizando para ellos Azure DevOps o herramientas similares (para conseguir un integración y entrega continua).
¿Por qué utilizar Data Factory?
Cada vez son más empresas las que apuestan por esta plataforma de Microsoft para manejar toda la información que manejan y que se genera a través de múltiples canales de comunicación.
Las principales ventajas que ofrece esta solución ETL son:
- Proporciona una amplia variedad de conectores de entrada y salida de datos (más de 90), entre los que se encuentran plataformas como Google Analytics, Oracle Cloud Storage, Azure SQL Database, Amazon S3, Office 365…
- Es un servicio que trabaja en la nube lo que implica beneficiarse de aspectos como la flexibilidad, escalabilidad, además de garantizar una disponibilidad total y un alto nivel de seguridad y protección de todos los datos.
- Facilita y acelera el tratamiento de datos gracias al escalamiento de nodos mediante el uso de Apache Spark y otras tecnologías de machine learning.
- Permite tratar con cualquier tipo de información (datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Proporciona herramientas de seguimiento y monitorización de datos y flujos de trabajo con el objetivo de identificar problemas y optimizar el rendimiento.
- Incluye distintas medidas de seguridad para garantizar la privacidad (no permitir acceso de terceros no autorizados) y la integridad (evitar la transformación) de los datos (con técnicas de cifrado, autenticación, autorización…).
- Se basa en la automatización de procesos en las distintas fases ETL por lo que se aceleran los tiempos y se evitan errores.
¿Cómo convertirse en un experto en Azure Data Factory?
Obtener la certification de Azure en ingeniería de datos es la mejor forma de dominar Data Factory y otras tecnologías interesantes en la materia de Azure Data Services (como Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hubs, Azure Data Lake Storage, y Azure Databricks).
Para conseguir este Microsoft Certified Azure es necesario superar el examen dp-203, para lo cual es imprescindible dominar diversos lenguajes, como el Python, Scala o SQL.
Hemos visto qué es Azure Data Factory y para que se aplica en entornos empresariales. Se trata de una solución ETL muy interesante de Microsoft que ayuda a extraer conocimiento útil para la toma de decisiones, de toda la información que maneja la empresa, independientemente del canal por el que se genere.
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