Azure Data Factory est un service de Microsoft permettant de déplacer et transformer des données à grande échelle. Il est utilisé pour créer des flux automatisés entre différentes sources et destinations.
Ce service est souvent utilisé dans les projets de data et de cloud computing. Il aide les entreprises à rendre leurs données exploitables, rapidement et de manière fiable.
Qu’est-ce que Azure Data Factory ?
Azure Data Factory (ADF) est un outil d’intégration de données dans le cloud. Il permet d’orchestrer et d’automatiser des transferts et des traitements de données.
C’est ce qu’on appelle un ETL (Extract, Transform, Load), c’est-à-dire un outil qui extrait, transforme et charge des données. Il peut aussi fonctionner en ELT (Extract, Load, Transform), selon le besoin.
ADF permet de connecter différentes sources comme des bases de données, des fichiers, des services cloud ou des API. Le tout est coordonné dans des "pipelines", sortes de scénarios de traitement automatisés.
À quoi sert Azure Data Factory ?
Azure Data Factory transforme des données brutes en informations prêtes à l’usage. Il est utile dès qu’il faut gérer un grand volume de données provenant de plusieurs sources.
Il sert par exemple à :
- Réunir des données issues d’applications internes, CRM, ERP ou systèmes RH
- Préparer ces données pour des indicateurs de performance ou des tableaux de bord
- Automatiser les flux de traitement entre services cloud et locaux
- Alimenter des outils de Business Intelligence comme Power BI
Pour une direction ou une équipe RH, cela permet de suivre les indicateurs clés : recrutement, formation, performance. Pour les profils techniques, c’est un outil clé de la chaîne de traitement des données.
Comment fonctionne Azure Data Factory ?
Azure Data Factory fonctionne avec des composants appelés "pipelines". Un pipeline est une suite d’étapes automatisées qui déplacent ou transforment les données.
Chaque étape est une "activité". Elle peut, par exemple, copier une base de données, exécuter un script ou appeler une API. Ces activités exécutent des tâches simples, mais peuvent être combinées pour des traitements complexes.
Les sources de données (fichiers, bases SQL, services cloud) sont définies sous forme de "datasets". Le pipeline les relie aux destinations, selon les règles de traitement définies.
L’interface d’ADF permet de construire ces flux sans écrire de code, mais aussi de les personnaliser avec du langage SQL ou Python si nécessaire.
Différences avec des notions proches
Azure Data Factory est souvent comparé à des outils comme SSIS, Power BI ou Synapse Analytics.
- SSIS (SQL Server Integration Services) : outil ETL de Microsoft utilisé en local. ADF fonctionne dans le cloud et offre plus de connecteurs.
- Power BI : outil de visualisation. Il consomme les données préparées par ADF, mais ne les transforme pas.
- Azure Synapse Analytics : outil d’analyse plus avancé. Il peut recevoir des données d’ADF pour les traiter à grande échelle.
ADF est donc centré sur les flux de données, pas l’analyse ni la visualisation.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de distribution veut analyser ses ventes en temps réel. Azure Data Factory collecte les données depuis les caisses, les stocke dans un entrepôt cloud, puis les alimente dans Power BI.
Un service RH souhaite automatiser l’analyse des absences. ADF récupère les données de la paie, les croise avec les plannings internes, et sort un tableau consolidé chaque semaine.
Une équipe data science travaille sur des prévisions de demande. Azure Data Factory leur fournit les données nettoyées depuis plusieurs entrepôts répartis en Europe.
Dans chaque cas, ADF fait gagner du temps, fiabilise les données et automatise les flux.