Kézzelfogható adattárházak az Azure Data Factoryval: ETL-technikák különböző forrásokból származó adatok betöltéséhez és átalakításához, helyben és felhőben egyaránt

Olvasói vélemények

A könyv alapvető bevezetést nyújt az Azure Data Factory-ba, de több problémával is küzd. Bár gyakorlati példákkal gyakorlatias megközelítést nyújt, kritikák érik, hogy elavult, nem elég mély, és rosszul formázott képernyőfotókat tartalmaz. Sok kritikus úgy véli, hogy sem kezdőknek, sem tapasztalt felhasználóknak nem alkalmas. A Machine Learning részt is gyenge pontként említették, mivel túl széleskörű, és nem illeszkedik jól a többi tartalomhoz.

⬤ Jó áttekintést nyújt a kezdőknek az Azure Data Factoryról
⬤ gyakorlati, gyakorlati példákat és részletes utasításokat tartalmaz számos projekthez
⬤ sikeres gyakorlatok végrehajtásáról számolt be néhány felhasználó.

⬤ Elavult tartalom és utasítások
⬤ rossz minőségű képernyőképek
⬤ hiányzik a mélység és az alapos magyarázatok
⬤ a Machine Learning rész nem koncentrált
⬤ nem alkalmas naiv és tapasztalt felhasználók számára egyaránt
⬤ összességében sok felhasználó javasolja, hogy keressenek alternatív forrásokat.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

A Microsoft Azure Data Factory v2 teljesítményének kihasználása hibrid adatmegoldások létrehozásához

Főbb jellemzők

⬤ Az Azure Data Factory v2 és az SQL Server Integration Services teljesítményének kombinálása.

⬤ Tervezze meg és javítsa egy modern ETL hibrid megoldás teljesítményét és skálázhatóságát.

⬤ Interakció az adattárházba és az adattóba betöltött adatokkal a Power BI segítségével.

Könyv leírása

Az ETL az adatfeldolgozás egyik alapvető technikája. Mivel az adatok mindenhol jelen vannak, az ETL mindig is létfontosságú folyamat lesz a különböző forrásokból származó adatok kezeléséhez.

A Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory az adattárház és az ETL-folyamat alapfogalmaival kezdődik. Megtanulja, hogyan használható az Azure Data Factory és az SSIS az ETL-megoldás kulcsfontosságú összetevőinek megértéséhez. Gyakorlati példák segítségével végigjárja az Azure által kínált különböző szolgáltatásokat, amelyeket az ADF és az SSIS használhat, mint például az Azure Data Lake Analytics, a Machine Learning és a Databrick Spark. Felfedezi, hogyan tervezhet és valósíthat meg ETL hibrid megoldásokat különböző integrációs szolgáltatások felhasználásával, lépésről lépésre történő megközelítéssel. Miután mindezzel megbarátkozott, a Power BI segítségével interakcióba léphet a különböző forrásokból származó adatokkal, hogy értékes betekintést nyerjen.

A könyv végére nemcsak azt fogja megtanulni, hogyan építse fel saját ETL-megoldásait, hanem a legfontosabb kihívásokat is kezelni fogja, amelyekkel ezek megépítése során szembesül.

Amit megtanulhat

⬤ Tudja meg az Azure Data Factory és az Integrációs szolgáltatások használatával az ETL-megoldás legfontosabb összetevőit.

⬤ Egy modern ETL hibrid megoldás architektúrájának megtervezése.

⬤ Egyaránt megvalósít ETL-megoldásokat helyhez kötött és Azure-adatokhoz.

⬤ Az ETL-megoldás teljesítményének és skálázhatóságának javítása.

⬤ Az Azure Data Factory és az Integrációs szolgáltatásokhoz hozzáadott új képességek és funkciók alapos megismerése.