Hintergrund

Als Teil eines Projekts zur Umsetzung eines Datawarehouse mit Azure entschied ich mich dazu, meine Kenntnisse im Bereich Big Data und Cloud-Technologien zu vertiefen. Dabei wurde mir schnell klar, dass die Orchestrating Big Data with Azure Data Factory Zertifizierung genau das richtige für unser Projekt ist. In diesem Blogbeitrag möchte ich Ihnen einen Einblick in das von der Zertifizierung vermittelte Wissen geben, welches ich erlangt habe.

Azure Data Factory statt Logic Apps

Zuvor wurde die Umsetzung und Orchestration des Datawarehouses in unserem Projekt durch Logic Apps realisiert. Dieses Vorgehen war zwar funktional, hatte jedoch einige Nachteile. Unteranderem stoß die Lesbarkeit bei einigen Exporten mittels Logic Apps an ihre Grenzen, so dass keine qualitative Wartbarkeit gegeben war.

Eines der Hauptziele unseres Projekts war es, die Data Factory als zentrale Komponente zur Steuerung und Verwaltung unserer Datenpipelines zu etablieren. Mit der Umstellung von Logic Apps auf Azure Data Factory konnten wir von einer besseren Integration in das Azure-Ökosystem und einer größeren Flexibilität profitieren.

Bessere Anbindung an Big Data Tools

Ein weiterer Grund für die Entscheidung, dieses Zertifizierung zu erwerben, war die Tatsache, dass Data Factory einen besseren Anschluss an Big Data Tools für Analysen bietet. In unserer modernen, datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, über fundierte Kenntnisse im Bereich Big Data und Analysetools zu verfügen. Mit Azure Data Factory können Daten aus unterschiedlichsten Quellen in Echtzeit verarbeitet und für weitere Analysen zur Verfügung gestellt werden. Durch die enge Verzahnung mit anderen Azure-Diensten, wie zum Beispiel Azure Machine Learning, Azure Databricks oder Azure Synapse Analytics, ermöglicht Data Factory eine reibungslose und effiziente Datenverarbeitung.

Inhalt der Zertifizierung

In dieser Zertifizierung habe ich mich intensiv mit der Nutzung von Azure Data Factory zur Koordination von Datenbewegungen und -transformationen auseinandergesetzt. Dabei kamen verschiedene Technologien wie Hadoop, SQL und Azure Data Lake Analytics zum Einsatz. Im Folgenden möchte ich Ihnen einen kurzen Überblick über die Schwerpunkte der Zertifizierung geben.

Datenpipelines erstellen

Ein zentrales Element der Zertifizierung war das Erlernen der Erstellung von Datenpipelines mit Azure Data Factory. Datenpipelines ermöglichen die Gruppierung von Aktivitäten, um bestimmte Aufgaben, wie beispielsweise das Laden, Transformieren oder Analysieren von Daten, zu erfüllen. Im Kurs wurden verschiedene Szenarien behandelt, in denen Datenpipelines effektiv zum Einsatz kommen können, um die Datenverarbeitung zu optimieren.

Datenbewegung und transformationen

Die Zertifizierung legte besonderen Wert darauf, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, die effiziente Bewegung und Transformation von Daten unter Verwendung von Azure Data Factory zu orchestrieren. Hierzu zählen beispielsweise das Extrahieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen, das Transformieren und Aufbereiten der Daten für Analysen sowie das Laden der verarbeiteten Daten in Data Lakes oder Data Warehouses.

Integration von Big Data Technologien

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Zertifizierung war die Integration von Big Data Technologien wie Hadoop, SQL und Azure Data Lake Analytics in die Datenverarbeitungsprozesse. Durch das Erlernen der richtigen Anwendung dieser Technologien in Kombination mit Azure Data Factory konnten die Teilnehmenden ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -verarbeitung weiter ausbauen und vertiefen.

Zusammenarbeit und Automatisierung

Die Zertifizierung betonte auch die Bedeutung der Zusammenarbeit und Automatisierung bei der Verwaltung von Datenpipelines. Hierzu zählen beispielsweise das Einrichten von Benachrichtigungen und Warnungen, die Integration von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Prozessen sowie die Verwendung von Versionskontrolle zur Nachverfolgung von Änderungen an Datenpipelines.

Fazit

Insgesamt hat die Orchestrating Big Data with Azure Data Factory Zertifizierung mein Verständnis für Datenbewegung, -transformation und Big Data Technologien erweitert und mich befähigt, komplexe Datenverarbeitungsaufgaben effizient und effektiv zu bewältigen. Gerade die Möglichkeit einfach Daten in einen vorgelagerten Datalake zu laden sollte sich im weiteren Projekt als wichtig herausstellen.