Azure Stream Analytics

Serverlose Datenanalyse in Echtzeit ausführen In unserer modernen Welt erzeugen verschiedenste Geräten und Sensoren immer mehr Daten. Daher wird es immer wichtiger diese Daten in Echtzeit auszuwerten. Mit Azure Stream Analytics integrieren Sie Ihre IoT-Geräte und -Anwendungen mit geringem Aufwand in eine Stream Analytics-Engine. Mit dessen Hilfe können in Echtzeit Analysen auf den Daten ausgeführt werden. So erlangen Sie jederzeit neue … weiterlesen…

Azure Data Factory (Teil 3)

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Data Flows Im letzten Beitrag zur Azure Data Factory habe ich über die ein oder anderen Komponenten der ADF berichtet. Da ich den letzten Beitrag mit den DataFlows beendet habe, werde ich in dem jetzigen genau dort anknüpfen und etwas mehr ins Detail gehen.   Data Flow Arten Beim Anlegen eines Data Flows erscheint ein neues … weiterlesen…

Azure Data Factory – Interaktive Data Flow Entwicklung

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Nachdem ich in meinem letzten Beitrag auf die Funktionsweise von Integration Runtimes (IR) eingegangen bin, werde ich in diesem Beitrag auf ein paar nette Features der Data Factory eingehen. Diese Features machen die Entwicklung von Data Flows um einiges einfacher und benutzerfreundlicher als beispielsweise bei SQL Server Integration Services (SSIS). Debug Integration Runtime Um das … weiterlesen…

Power Automate als Input für Power BI

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Seit einigen Jahren bietet Microsoft in Office 365 die Möglichkeit mit Power Automate (https://flow.microsoft.com/de-de/ – ehemals Microsoft Flow). Hier kann ich sehr einfach verschiedene Dinge automatisieren. Power Automate bietet hier ein sehr umfangreiches Repertoire an Möglichkeiten. So kann ich mir einen eigenen Genehmigungsworkflow bauen oder auch Verbindungen und Abhängigkeiten von verschiedenen Kalendern erstellen. Das nachfolgende … weiterlesen…

Azure Data Factory – Integration Runtimes

Mapping Data Flows in ADF, Teil 2

In diesem Beitrag geht es um die Azure Data Factory Integration Runtimes (IR), welche für die Mapping Data Flows verwendet werden, um Datentransformationen auszuführen. Wie bereits im vorherigen Blogpost erwähnt, wird für die Ausführung der Data Flows ADF Spark verwendet, welches in virtuellen Maschinen (VM) läuft. Daher muss ich mir als User keinerlei Gedanken darüber machen, … weiterlesen…

Moderne ETL-Prozesse mit (Microsoft) Azure Data Factory

Am Abend des 24. April 2020 hatte die PASS-Regionalgruppe Mittelrhein zu einem Vortrag über die zeitgemäße Entwicklung moderner ETL-Prozesse mit Hilfe von Microsofts Azure Data Factory geladen. Die aktuelle Corona-Kriese zwang uns, diese Veranstaltung als Online-Event abzuhalten, was über das Videokonferenztool TEAMS sehr komfortable zu realisieren war. Sicher lag es nicht nur an der Möglichkeit dem Vortrag … weiterlesen…

Azure Data Factory (Teil 2)

In diesem Teil über die Azure Data Factory werde ich einiges über die Komponenten undihre Funktionsweise sowie Vergleichen zu SSIS und meinen anfänglichen Schwierigkeitenim Umgang mit der ADF erzählen. Bevor man allerdings in den Genuss kommt mit der ADFarbeiten zu können, muss diese zunächst im Azure-Portal angelegt werden. Erstellen einer Data Factory Das Erstellen einer … weiterlesen…

Video: Microsoft Power BI Tutorial für Anfänger

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https://www.youtube.com/watch?v=RM03_NoUSe8 In diesem Video-Tutorial erkläre ich Anfängern oder Leuten, die einfach mal in Microsoft Power BI einsteigen möchten, wie man einen ersten Bericht erstellt. Ich fange damit an, Daten aus einer Datenquelle in Power BI zu importieren. Daraufhin werden diese Daten transformiert und letztendlich machen wir aus den transformierten Daten einen kleinen Bericht.

Wrangling Data Flows

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Vor ein paar Monaten stellte die Azure Data Factory zwei neue Features vor. Einerseits sind es die Mapping Data Flows. Andererseits sind es die Wrangling Data Flows. Mit diesem Feature möchte ich mich in diesem Blogbeitrag beschäftigen und diesen ganz kurz vorstellen. Was sind Wrangling Data Flows? Kurz und knapp formuliert sind die Wrangling Data … weiterlesen…

Azure Data Factory (Teil 1)

Womit arbeiten wir? Was wollen wir erreichen und wie soll das Endresultat aussehen? Nichts geht ohne Informationen. Sei es im Bereich Business Intelligence, Data Science, Machine Learning etc. Alles steht und fällt mit den Daten. Selbst, wenn es nur die simple Nachvollziehbarkeit einer Unternehmensentwicklung innerhalb eines bestimmten Zeitraums ist. Dabei ist das Ziel, diese Nachvollziehbarkeit … weiterlesen…