Training Microsoft Fabric data integration met Data Factory

Microsoft Fabric is een geavanceerd data platform dat in combinatie met Data Factory veel mogelijkheden biedt voor data integratie.

Door gebruik te maken van Data Factory's intuïtieve visuele interface kun je eenvoudig schaalbare en betrouwbare Data Pipelines en gegevensstromen ontwerpen en implementeren, op basis van tal van beschikbare connectoren. Met Fast Copy kun je snel data kopiëren tussen verschillende data stores, om op deze wijze data snel naar je Lakehouse of datawarehouse in Fabric te brengen.

Microsoft Fabric voegt hier nog meer waarde aan toe door middel van geavanceerde data management functies en mogelijkheden voor gegevenskwaliteit, waardoor je kunt vertrouwen op de consistentie, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data.

Wat ga je leren?

Tijdens de training Microsoft Fabric data integration met Data Factory maak je kennis met de volledige end-to-end oplossingen van Microsoft Fabric. Vervolgens leer je hoe je Data Factory kunt inzetten voor het snel kopiëren van data naar een data lake of -warehouse in je Fabric omgeving.

Daarnaast ga je met Data Factory Pipelines of gegevensstromen ontwerpen en implementeren om data uit verschillende bronsystemen samen te brengen, te transformeren en beschikbaar te stellen in datastores voor data science, analyses of visualisatie. We nemen je daarbij mee in de mogelijkheden van verschillende typen datastores en hoe je een passende keuze maakt op basis van use cases.

Tot slot leer je best practices voor het beheren en delen van data binnen de Fabric omgeving en hoe je effectief kunt samenwerken.

Bedrijfstraining Microsoft Fabric

Wil je samen met je team Microsoft Fabric gaan inzetten voor het inrichten van een data integratie oplossing? Wij kunnen de training helemaal aanpassen aan jouw specifieke leerwensen, behoefte en praktijksituatie, met je eigen data; hierdoor kun je maximaal rendement uit deze training halen.

Tijdens de Training Microsoft Fabric data integration met Data Factory komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie tot Microsoft Fabric en OneLake
• • Basisfilosofie van Fabric
  • Overzicht end-to-end platform
  • Overview en integratie van onderdelen
  • Workspace structuur
• Data Integration met Data Factory
• • Rol van Data Factory in Fabric
  • Data collectie met verschillende connectors
  • Data kopiëren met Fast Copy
• Opzetten van schaalbare gegevensstromen
• • Concepten van Dataflows, Pipelines en activities
  • Dataflow Gen2 ontwerpen
  • Concepten van data-pipelines in Data Factory
  • Ontwerpprincipes en best practices voor efficiënte pipelines
  • Integratie van Dataflow Gen2 met Pipelines
  • Testen en valideren van pipelines
• Monitoring van Dataflows en Pipelines
• Beheren van Data Storage en Data Management in OneLake
• • Overzicht van mogelijkheden voor data storage
  • Dataopslag in OneLake
  • Data management functies
• Optimalisatie van data-pipelines en prestatieverbeteringen
• • Implementatie van complexe dataflows en gegevensverwerkingsscenario's
• Overzicht van data engineering oplossingen met Synapse en Spark
• Overzicht van Synapse Data Science, real-time analytics en Power BI in Fabric
• Introductie Data activator
• Data sharing en samenwerking
• • Mogelijkheden voor data sharing en samenwerking binnen OneLake
• Best practices
• • Geavanceerde tips en trucs voor effectief beheer en gebruik van Data Factory, met een focus op optimalisatie en prestatieverbetering
• Migreren naar Fabric
• • Migreren vanuit Azure Data Factory
  • Bedrijfscontinuïteit tussen ADF en Data Factory in Fabric
  • Queries migreren naar Dataflow gen2
  • Lakehouse koppelen aan ADF
• Business case: uitwerken van een compleet scenario met de focus op data integratie met Data Factory
• • Identificeren van bronnen
  • Kiezen van data integratie mogelijkheden in Data Factory
  • Uitwerken van flows/pipelines
  • Datastore in OneLake selecteren en koppelen