{"id":87933,"date":"2021-08-24T09:30:53","date_gmt":"2021-08-24T08:30:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=87933"},"modified":"2023-11-09T14:23:32","modified_gmt":"2023-11-09T14:23:32","slug":"azure-data-factory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/azure-data-factory","title":{"rendered":"Azure Data Factory : qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est et \u00e0 quoi \u00e7a sert ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"87933\" class=\"elementor elementor-87933\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c6aa7a7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c6aa7a7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1be6d49\" data-id=\"1be6d49\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8a34ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b8a34ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">A l\u2019\u00e8re du Big Data, les donn\u00e9es brutes sont souvent d\u00e9sorganis\u00e9es et stock\u00e9es dans des syst\u00e8mes parfois disparates. Or, lorsque ces donn\u00e9es sont isol\u00e9es, les entreprises et les \u00e9quipes data ne peuvent pas les exploiter au maximum et en tirer des d\u00e9cisions. La solution Microsoft Azure Data Factory a pour objectif de pallier ces difficult\u00e9s et permettre \u00e0 ces donn\u00e9es brutes - provenant de sources diff\u00e9rentes -  de devenir des donn\u00e9es exploitables au service des entreprises.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12bd06d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"12bd06d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C'est quoi Azure Data Factory ?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d29dba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d29dba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/fr-fr\/services\/data-factory\/\">Azure Data Factory<\/a>\u00a0<span style=\"font-weight: 400;\">est un service con\u00e7u par\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/fr-fr\/services\/data-factory\/\">Microsoft<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0afin de permettre aux d\u00e9veloppeurs d\u2019int\u00e9grer des sources de donn\u00e9es diff\u00e9rentes. Il s\u2019agit d\u2019une plateforme semblable \u00e0 <\/span><a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/fr-fr\/sql\/integration-services\/sql-server-integration-services?view=sql-server-ver15\">SSIS<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> qui vous permet de g\u00e9rer les donn\u00e9es que vous avez en physique et dans le cloud.\u00a0<\/span><\/span><\/p><blockquote><p><span style=\"color: #000000;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">D\u00e9finition SSIS : SSIS &#8211; SQL server integration services &#8211; est un composant du logiciel Microsoft SQL Database qui vous permet d\u2019effectuer des migrations de donn\u00e9es.<\/span><\/i><\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Ce service permet ainsi d\u2019acc\u00e9der aux donn\u00e9es sur site comme dans une data base SQL, mais aussi aux donn\u00e9es dans le cloud comme Azure SQL Database.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Azure Data Factory est une solution parfaite lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de construire des pipelines hybrides <\/span><span style=\"color: #000000;\"><b>d&rsquo;extraction-transformation-chargement<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\"> (\u00e0 savoir <strong>le processus ETL<\/strong>) ou <\/span><span style=\"color: #000000;\"><b>d\u2019extraction-chargement-transformation<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\"> (ELT) et d&rsquo;int\u00e9gration de donn\u00e9es.<\/span><\/p><blockquote><p><span style=\"color: #000000;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Petit rappel : L&rsquo;ETL est un type de processus d&rsquo;int\u00e9gration des donn\u00e9es qui fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 trois \u00e9tapes distinctes mais interconnect\u00e9es (extraction, transformation et chargement). Il est utilis\u00e9 pour synth\u00e9tiser les donn\u00e9es provenant de plusieurs sources, encore et encore, afin de construire un data warehouse, un data hub ou un data lake.<\/span><\/i><\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data Factory est devenu un outil indispensable en\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">clo<\/a><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">ud<\/a><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\"> computing<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Dans presque tous les projets, vous devrez effectuer des activit\u00e9s de d\u00e9placement de donn\u00e9es sur diff\u00e9rents r\u00e9seaux (r\u00e9seau sur site et cloud) et sur diff\u00e9rents services (\u00e0 partir de et vers diff\u00e9rents stockages Azure).<\/span><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Data Factory est un outil particuli\u00e8rement n\u00e9cessaire pour les organisations qui font leurs premiers pas dans le cloud et qui essaient donc de connecter les donn\u00e9es sur site au cloud. <\/span><span style=\"color: #000000;\">Pour cela, Azure Data Factory dispose d&rsquo;un <b>moteur d&rsquo;ex\u00e9cution d&rsquo;int\u00e9gration<\/b>, un service de passerelle qui peut \u00eatre install\u00e9 sur site et qui garantit un transfert performant et s\u00e9curis\u00e9 des donn\u00e9es depuis et vers le cloud.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d15072 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8d15072\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment fonctionne Azure Data Factory ?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e45b26 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3e45b26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Connexion et collecte de donn\u00e9es<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1beb5c7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1beb5c7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">La premi\u00e8re \u00e9tape est de <\/span><b>connecter et collecter <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">des donn\u00e9es venant de diff\u00e9rentes sources qu\u2019elles soient local, dans le cloud, structur\u00e9es ou non structur\u00e9es. Azure Data Factory permet ainsi de connecter toutes les sources de donn\u00e9es diff\u00e9rentes ainsi que les services de traitement de donn\u00e9es. Ensuite il s\u2019agit de d\u00e9placer les donn\u00e9es vers un lieu centralis\u00e9. Dans le cas classique, les entreprises doivent construire toute l\u2019infrastructure data pour d\u00e9placer les donn\u00e9es. Gr\u00e2ce \u00e0 Data Factory cette \u00e9tape est tr\u00e8s facile et rapide.<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7d0d60 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d7d0d60\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Transformation des donn\u00e9es<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f60d5f5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f60d5f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">Une fois que les donn\u00e9es sont dans un entrep\u00f4t de donn\u00e9es centralis\u00e9 dans le nuage, Azure Data Factory permet aux \u00e9quipes data de traiter et transformez les donn\u00e9es collect\u00e9es en utilisant les flux de donn\u00e9es de cartographie Azure Data Factory. <\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">Les flux de donn\u00e9es permettent aux ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es de construire et de maintenir des graphiques de transformation de donn\u00e9es qui s&rsquo;ex\u00e9cutent sur Spark sans avoir besoin de comprendre les clusters Spark ou la programmation Spark. <\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">Toutefois, Azure Data Factory vous permet aussi de coder toutes ces transformations \u00e0 la main si vous le souhaitez et vous pouvez ex\u00e9cuter vos transformations sur des services de calcul comme HDInsight Hadoop, Spark, Data Lake Analytics et Machine Learning.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-faf49a8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"faf49a8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Publication des donn\u00e9es et supervision<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68cae0a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68cae0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">Ensuite Azure Data Factory vous permet de <\/span><b style=\"color: #000000; font-size: 15px;\">publier vos donn\u00e9es<\/b><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">. <\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px;\">\u00a0Data Factory vous propose de prendre en charge compl\u00e8tement la CI\/CD &#8211; continuous integration\/continuous delivery &#8211; des pipelines gr\u00e2ce \u00e0 Azure Devops par exemple<\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px;\">. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, vous pouvez cr\u00e9er et d\u00e9velopper vos processus ETL. Ainsi une fois que toutes vos donn\u00e9es brutes sont transform\u00e9es, vous pouvez en les upload \u00e0 d\u2019autres outils analytics d\u2019Azure afin que vos collaborateurs puissent les visualiser, prendre des d\u00e9cisions,\u00a0<\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px;\"><b>superviser les flux de donn\u00e9es<\/b><\/span> <span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">\u00e0 l\u2019aide d\u2019une interface graphique riche, et prendre des d\u00e9cisions. <\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">Ainsi, une fois vos pipelines donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9s vous pouvez profiter de la valeur commerciale de vos donn\u00e9es. <\/span><span style=\"color: #000000; font-size: 15px; font-weight: 400;\">\u00c0 cette \u00e9tape, vous pouvez superviser les pipelines et avoir acc\u00e8s \u00e0 des indices de performances ou \u00e0 vos taux de r\u00e9ussite.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1781bde elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1781bde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations Azure<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abcd36f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"abcd36f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Azure Data Factory VS les outils classiques ETL<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a43d83 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a43d83\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400; color: #000000;\">Azure Data Factory est une des meilleures options \u00e0 utiliser lorsqu\u2019il s\u2019agit de construire des pipelines ETL (ou ELT) dans le cloud et hybrides. Certaines caract\u00e9ristiques distinguent Azure Data Factory des autres outils.<\/span><\/p><ul><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">La capacit\u00e9 d&rsquo;ex\u00e9cuter des packages SSIS.<\/span><\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptation automatique en fonction de la charge de travail donn\u00e9e. En effet Azure Data Factory pousse ceci encore plus loin en assurant \u00e0 ces clients que <\/span><b>la tarification de Data Factory est bas\u00e9e sur l&rsquo;utilisation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Le nombre d&rsquo;activit\u00e9s (\u00e9tapes de traitement des donn\u00e9es) par mois et l&rsquo;utilisation du runtime d&rsquo;int\u00e9gration est factur\u00e9e \u00e0 l&rsquo;heure, en fonction de la machine et du nombre de n\u0153uds utilis\u00e9s.<\/span><\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Lien entre les syst\u00e8mes sur site et le cloud Azure de mani\u00e8re <\/span><b>transparente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> via une passerelle.<\/span><\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gestion de <\/span><b>gros volumes de donn\u00e9es <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">primordiales \u00e0 l\u2019\u00e8re du Big Data<\/span><\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Possibilit\u00e9 de le connecter et travailler avec d&rsquo;autres services de calcul (Azure Batch, HDInsights) pour ex\u00e9cuter des calculs de donn\u00e9es vraiment volumineux pendant l&rsquo;ETL.<\/span><\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">E<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">nfin, l&rsquo;un des tr\u00e8s grands avantages est son int\u00e9gration rapide et facile avec les autres ressources Azure Compute &amp; Storage.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Il existe 2 types de services li\u00e9s \u2013 c\u2019est-\u00e0-dire des cha\u00eenes de connexion &#8211; que vous pouvez d\u00e9finir :<\/span><\/span><\/p><ul><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un service de stockage pour repr\u00e9senter un magasin de donn\u00e9es &#8211; datamart &#8211; qui inclut : Azure SQL Database, Azure SQL Data Warehouse, une base de donn\u00e9es sur site, un Data Lake, un syst\u00e8me de fichiers, une BD NoSQL, etc.<\/span><\/span><\/li><li><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un service informatique pour <\/span><b>transformer et enrichir les donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : par exemple, Azure HDInsight, Azure Machine Learning, proc\u00e9dure stock\u00e9e sur n&rsquo;importe quel SQL, activit\u00e9 U-SQL Data Lake Analytics, Azure Databricks et\/ou Azure Batch (en utilisant une activit\u00e9 personnalis\u00e9e).<\/span><\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb1d46f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eb1d46f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Les donn\u00e9es n\u00e9cessitent des logiciels et services qui peuvent rationaliser les processus permettant d\u2019\u00e9purer les donn\u00e9es brutes stock\u00e9es dans les syst\u00e8mes en donn\u00e9es utilisables par les \u00e9quipes data. Aujourd\u2019hui ma\u00eetriser des logiciels comme Azure Data Factory est indispensable pour le m\u00e9tier de data engineer et de data scientist.\u00a0<\/span><\/span><\/p><p><span style=\"font-size: 15px; color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous souhaitez en savoir plus sur ces m\u00e9tiers de la data incontournables, renseignez-vous sur la <\/span><b>formation <\/b><\/span><b>Data Engineer<\/b><span style=\"font-size: 15px; color: #000000;\"><span style=\"font-weight: 400;\"> dispens\u00e9e par DataScientest et certifi\u00e9e par <\/span><b>MINES ParisTech<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-293c7db elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"293c7db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir la formation Data Engineer<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A l\u2019\u00e8re du Big Data, les donn\u00e9es brutes sont souvent d\u00e9sorganis\u00e9es et stock\u00e9es dans des syst\u00e8mes parfois disparates. Or, lorsque ces donn\u00e9es sont isol\u00e9es, les entreprises et les \u00e9quipes data ne peuvent pas les exploiter au maximum et en tirer des d\u00e9cisions. La solution Microsoft Azure Data Factory a pour objectif de pallier ces difficult\u00e9s [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":79,"featured_media":91365,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2411],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Azure Data Factory : qu&#039;est-ce que c&#039;est et \u00e0 quoi \u00e7a sert ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Azure Data Factory est un service con\u00e7u par Microsoft afin de permettre aux d\u00e9veloppeurs d\u2019int\u00e9grer des sources de donn\u00e9es diff\u00e9rentes. 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