En el mundo actual que está dominado por los datos, el procesamiento de datos es una tarea crítica para todas las organizaciones. Para liberar el conocimiento que ayuda a realizar transformaciones y adoptar una cultura basada en los datos, las empresas necesitan herramientas que las ayuden a integrar y transformar fácilmente los datos a escala, sin necesidad de contar con aptitudes especializadas.

Hoy anunciamos la disponibilidad general de la característica Mapping Data Flows de Azure Data Factory (ADF), nuestro servicio de integración híbrida confiable y productivo. Ahora Data Factory otorga a los usuarios un entorno sin servidor ni código que simplifica el ETL en la nube y lo escala a cualquier tamaño de datos, sin la necesidad de administración de infraestructura.

Mapping Data Flows, que se diseñó para manipular todas las complejidades y desafíos a escala de la integración de macrodatos, les permite a los usuarios transformar rápidamente los datos a gran escala. Compile canalizaciones de datos resistentes en un entorno visual accesible con nuestro diseñador basado en el explorador y permita que ADF se haga cargo de las complejidades de la ejecución de Spark.

Mapping Data Flows simplifica el procesamiento de datos con funcionalidades integradas para manejar los esquemas impredecibles de datos y mantener la resistencia para cambiar los datos de entrada. Con Mapping Data Flows, clientes como Nielsen están facultando a sus empleados para que conviertan los datos en conocimientos, sin importar la complejidad de los datos ni las aptitudes para codificar que tengan los equipos.

“Mapping Data Flows ha sido fundamental para permitir a los equipos de análisis de Nielsen limpiar los datos y prepararlos en un entorno sin código y fácil de usar, además de permitirnos ofrecer conclusiones a nuestros clientes de una manera más rápida y automatizada”. - David Hudzinski, director de Productos, Nielsen

 

Obtenga conclusiones más rápido al centrarse en crear la lógica de su empresa sin preocuparse por la administración y mantenimiento de clúster de servidores o de escribir código para crear canalizaciones. Realice tareas de ETL fácilmente, como cargar tablas de hechos, mantener dimensiones que cambian lento, agregar macrodatos semiestructurados, hacer coincidir datos mediante la coincidencia aproximada y preparar datos para modelos. Con nuestra interfaz visual intuitiva, diseñe su propia lógica de transformación de datos como gráficos fáciles de leer y cree bibliotecas de rutinas de transformación para convertir fácilmente datos sin procesar en conclusiones comerciales.

Trabaje a su manera: con el código como prioridad o completamente sin código con Mapping Data Flows. Utilice las transformaciones integradas para realizar acciones comunes, como unir, agregar, dinamizar y ordenar. Personalice estas transformaciones con el generador de expresiones, que incluye ayuda en línea integral y que se completa automáticamente.

Cuando compile sus gráficos lógicos, realice la validación en tiempo real con la funcionalidad de versión preliminar de los datos activos de ADF. Características como el recuento de nulos, las distribuciones de valores y la desviación estándar proporcionan información inmediata de sus datos.
  
Finalmente, compile canalizaciones y depure su nuevo proceso de ETL de extremo a extremo con el generador de canalizaciones que funciona mediante “arrastrar y colocar” con la depuración interactiva.
   
Cree programaciones para sus canalizaciones y supervise las ejecuciones de su flujo de datos desde el portal de supervisar de ADF. Administre fácilmente los contratos de nivel de servicio de la disponibilidad de los datos con la supervisión y las alertas de disponibilidad enriquecidas de ADF, y aproveche las funcionalidades integradas de CI/CD para guardar y administrar sus flujos en un entorno de DataOps administrado. Además, establezca alertas y vea planes de ejecución para validar que su lógica tenga el rendimiento esperado mientras optimiza sus flujos de datos.

Mapping Data Flows es crucial para cualquier organización que tenga como objetivo que la integración y transformación de datos sea más rápida, fácil y accesible para todos.

Obtenga más información y comience hoy usando ADF con Mapping Data Flows.