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Recursos de Azure Data Factory

Gestão (2)

Relatórios: Visualize dados do processo de ETL por meio de relatórios e visualizações, como tabelas e gráficos.
Auditoria: Registre dados históricos de ETL para auditoria e possíveis necessidades de correção de dados.

Funcionalidade (5)

Extração: Extraia dados da(s) origem(ões) designada(s), como bancos de dados relacionais, arquivos JSON e arquivos XML.
Transformação: Limpe e reformate os dados extraídos para o formato de destino necessário.
A carregar: Carregue dados reformatados no banco de dados de destino, data warehouse ou outro local de armazenamento.
Automação: Organize os processos de ETL para que ocorram automaticamente no cronograma necessário (por exemplo, diário, semanal, mensal).
Escalabilidade: Capaz de aumentar ou diminuir o poder de processamento com base no volume de ETL.

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AWS Glue

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