Reseñas y detalles del producto de Azure Data Factory

1. Fácil de usar (Proporciona acceso para leer datos de múltiples fuentes y datos de múltiples formatos)

2. Los servicios vinculados ofrecen muchas conexiones con otras plataformas, casi haciéndolo multiplataforma

3. Excelente herramienta ETL con muchas actividades integradas.

4. La conexión con el cuaderno de Databricks y su integración es de primera clase. (En caso de trabajos ETL complejos, podemos usar Databricks y llamarlo directamente a la tubería de ADF)

5. Los flujos de datos son fáciles de implementar y se requiere un código muy mínimo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No puede realizar transformaciones complejas.

Limitación de no poder realizar más operaciones que Int32. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Azure Data Factory son sus capacidades robustas y versátiles de integración de datos. Ofrece una amplia gama de conectores y herramientas para gestionar y transformar datos de diversas fuentes de manera eficiente. Su interfaz fácil de usar, combinada con la flexibilidad para manejar flujos de trabajo complejos, lo convierte en una excelente opción para orquestar canalizaciones de datos. La integración perfecta con otros servicios de Azure también mejora su funcionalidad, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para tareas de ingeniería de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El único aspecto que podría mejorarse es la gestión de costos, si no se monitorea cuidadosamente, los gastos pueden acumularse rápidamente, especialmente al tratar con grandes volúmenes de datos o ejecuciones frecuentes de canalizaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The best thing I like is its very easy to integrate with various Database and very easy to use the linked servies and also very affordable Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The ADF is very limited logging of pileine and monitoring the pipeline Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La facilidad y la interfaz de usuario son las mejores entre toda su competencia. La interfaz de usuario es muy fácil y creas una canalización de datos con unos pocos clics de botones. El flujo de trabajo te permite realizar transformaciones de datos, lo cual es nuevamente una función de arrastrar y soltar que permite a los nuevos usuarios usarla fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo único que creo que falta es una forma más fácil de integrar con Power BI. Me gustaría que pudieran haber proporcionado más características o una manera más sencilla de actualizar y cargar modelos semánticos de Power BI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Azure Data Factory es excelente para la transformación de datos. Puedes extraer, transformar y cargar datos fácilmente usando Azure Data Factory. Tiene integración con servicios y bases de datos en la nube y fuera de la nube. Puedes migrar fácilmente tus datos de on-premise a la nube usando Azure Data Factory. Tiene flujos de datos, un proceso que es muy fácil de usar. La integración con cualquier base de datos popular es muy sencilla. Puedes procesar archivos almacenados en cualquier tipo de almacenamiento y colocar los datos transformados en cualquier base de datos. Azure Data Factory tiene muchas funciones integradas que se pueden usar para el procesamiento de datos. Puedes procesar fácilmente datos de archivos Excel y CSV y realizar operaciones como SQL de manera muy sencilla. La adopción de Azure es mundial ahora. Esto puede ser utilizado por cualquier organización pequeña y grande fácilmente. El soporte al cliente también es excelente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy feliz de usar ADF. ADF solo necesita agregar más conectores con otros proveedores de datos de terceros. Además, el registro se puede mejorar aún más. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los mejores y más fáciles de usar herramientas ETL de Microsoft. Proporciona muchas características como un gran número de conectores de datos de origen, opciones de transformación básicas y avanzadas para una mejor integración, gestión e ingestión de datos. Ofrece métodos automatizados y manuales para ejecutar o depurar la canalización, lo que requiere menos habilidades de codificación. Interfaz gráfica de usuario simple e interactiva con alto soporte al cliente. Es más beneficioso para pequeñas empresas ya que es menos costoso y ofrece más opciones de escalabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora, no he encontrado ninguna característica u opción que no me guste de Azure Data Factory, todo está a la altura de la necesidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una herramienta ETL simple y fácil de usar con un alto soporte al cliente. Para la ingesta de datos, puede conectarse a múltiples fuentes como servicios de big data, archivos, etc. También puede integrarse con otros servicios de Azure (como Databricks, Azure DevOps) con facilidad. Ofrece una interfaz amigable para ejecutar o depurar actividades de canalización. Tiene características bastante ricas de arrastrar y soltar que requieren menos habilidades de codificación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, la ejecución de la tubería toma más tiempo en comparación con el tiempo esperado debido a algunas fallas internas de la tubería que no son fáciles de depurar en ADF.

Difícil escribir lógica de transformación compleja en ADF. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La característica más impresionante de la fábrica de datos es implementar con múltiples fuentes de datos y múltiples técnicas de procesamiento, principalmente la parte de bucle de datos, donde puedo procesar datos antes de migrar a un nuevo sistema, también visualizar la solución y la opción de arrastrar y soltar de la característica lo hace definitivo en este dominio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una parte que encontré un poco decepcionante es que a pesar de tener tantos tipos de conexión de datos, todavía no admite la carga de datos a Google Bucket, también la resolución de problemas debería ser más clara. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo primero que me gusta de ADF es que puede conectarse a muchas fuentes de datos, como servicios de big data, servicios de datos de Azure, archivos, almacenes, etc., para ingerir datos al destino. Las características de arrastrar y soltar de ADF son muy útiles y requieren menos codificación. La depuración y prueba de la actividad de la canalización es fácil en ADF. Me gusta la interfaz gráfica de la plataforma ADF. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación adecuada de Azure Data Factory debe ser mantenida por Microsoft para que los nuevos usuarios obtengan una idea básica al respecto. Debido a la característica de menos código, es difícil escribir scripts de transformación complejos. A veces, la ejecución de la canalización toma más tiempo del necesario. Para mover al usuario de desarrollo a producción se requiere comprensión sobre la canalización CI/CD, que es muy compleja. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ADF es una herramienta de integración de datos basada en la nube en Azure. Es la herramienta ETL más rápida y mejor en comparación con las herramientas ETL locales y otras basadas en la nube como Informatica, IICS, Talend, IBM Datastage, etc. Soporta muchos conectores y una gran cantidad de formatos de archivo. Puedes realizar muchas transformaciones de integración de datos usando ADF con facilidad y características de arrastrar y soltar. Además, puedes ver tus actividades de datos y sus datos transformados en tiempo real en lugar de navegar cada vez a bases de datos y archivos como Azure SQL Server, Oracle, JSON, etc. Tiene una excelente integración con herramientas de big data como Databricks, Synapse Analytics y Blob Storage. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Microsoft ha hecho un gran trabajo al crear esta herramienta y no hay mucho más, pero si pueden proporcionar más soporte a otros conectores de diferentes proveedores, bases de datos para sus actividades de transformación, ya que la mayoría solo es compatible con el almacenamiento relacionado con Azure. Quiero decir, hay algunas actividades cruciales como obtener metadatos, hasta, procedimiento almacenado, etc., aunque siguen añadiendo y apoyando nuevos conectores en cada actualización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.