Azure Data Factory: differenze tra le versioni

Versione delle 00:41, 12 giu 2023

Versione delle 16:17, 12 giu 2023

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== Utilizzo ==

Azure Data Factory è ampiamente utilizzato in scenari aziendali in cui è necessario integrare e orchestrare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti. Alcuni esempi di utilizzo includono<ref>{{Cita web|url=https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/v1/data-factory-product-reco-usecase|titolo=Data factory use cases{{!}} Microsoft Azure|sito=azure.microsoft.com|lingua=iten|accesso=11 giugno 2023}}</ref>:

* Data integration: Azure Data Factory consente alle aziende di aggregare dati provenienti da varie origini, come [[Base di dati|database]], servizi [[Cloud computing|cloud]], applicazioni [[Software as a service|SaaS]], file system, ecc., e di trasformarli in un formato unificato per un'analisi più approfondita.

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* Data orchestration: permette di definire flussi di lavoro complessi per orchestrare il movimento dei dati tra le origini e le destinazioni desiderate, garantendo la coerenza e l'integrità dei dati durante il processo.

==Note==

<references />

== Collegamenti esterni ==