Ingestion mit Azure Data Factory für ETL – Zertifizierung

Ingestion mit Azure Data Factory für ETL-Entwickler:in behandelt den zentralen ersten Schritt jeder Datenverarbeitungskette: den Übergang von Rohdaten aus Quellsystemen in die Verarbeitungsschicht. Teilnehmende lernen, wie Azure Data Factory Copy-Mechanismen, Trigger und Fehlerpfade bereitstellt, um Vollständigkeit, Reihenfolge und Aktualität der eingehenden Daten sicherzustellen. Der Kurs richtet sich an angehende und praktizierende ETL-Entwickler:innen, die Ingestion-Prozesse in Azure zuverlässig konfigurieren, überwachen und bei Bedarf korrigieren können möchten.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die den vollständigen Ingestion-Prozess in Azure Data Factory abbilden: von grundlegenden Mustern über die Copy Activity und den Umgang mit großen Datenmengen bis zur Protokollierung und Fehlerbehandlung. Ingestion-Muster in der Data Factory Der erste Block vermittelt die grundlegenden Strategien, mit denen Rohdaten aus Quellsystemen in die Verarbeitungsschicht überführt werden.

• Vollständige Übernahme im Vergleich zum inkrementellen Abzug
• Auswahl des passenden Musters je nach Datenquelle und Anwendungsfall
• Zeitbasierte Auslöser für regelmäßige Ingestion-Läufe
• Ereignisgesteuerte Auslöser bei unregelmäßig anfallenden Daten
• Batching-Strategien für effiziente Datenübernahmen
• Fenstersteuerung zur Abgrenzung von Verarbeitungszeiträumen

Copy Activity im Detail Der zweite Block vertieft die Copy Activity als zentrales Werkzeug für die eigentliche Datenübertragung innerhalb von Azure Data Factory.

• Präzise Definition von Quell- und Zielsystemen
• Mapping von Datentypen zwischen unterschiedlichen Systemen
• Einsatz und Konfiguration von Datasets
• Einrichtung und Verwaltung von Linked Services
• Zusammenspiel von Datasets und Linked Services in der Praxis
• Fehlerquellen bei der Konfiguration von Copy Activity erkennen

Umgang mit großen Datenmengen Der dritte Block behandelt die technischen Herausforderungen, die beim Abzug umfangreicher Datenbestände entstehen.

• Partitionierung großer Datenmengen beim Abzug
• Strategien zur Parallelisierung der Ingestion
• Auswirkungen von Partitionierung und Parallelisierung auf die Performance
• Wiederaufsetzbarkeit von Ingestion-Prozessen bei Abbrüchen
• Vermeidung von Datenverlust oder Duplikaten bei Wiederholungsläufen
• Abstimmung von Ingestion-Läufen mit nachgelagerten Verarbeitungsschritten

Protokollierung, Fehlerbehandlung und praktische Vertiefung Der vierte Block bündelt Protokollierung und Fehlerbehandlung mit einer umfassenden praktischen Übungsphase, in der die Teilnehmenden vollständige Ingestion-Pipelines aufbauen.

• Erfassung von Laufzeiten und Zeilenmengen je Ingestion-Lauf
• Systematische Behandlung fehlerhafter Datensätze
• Ablage von Rohdaten zur späteren Nachverfolgung
• Aufbau einer vollständigen Ingestion-Pipeline von der Quelle bis zur Verarbeitungsschicht
• Konfiguration von Triggern für unterschiedliche Ingestion-Szenarien
• Einrichtung von Copy Activity für verschiedene Quell- und Zielkombinationen
• Testen von Partitionierungs- und Parallelisierungsstrategien an Beispieldaten
• Simulation von Abbrüchen und Prüfung der Wiederaufsetzbarkeit
• Auswertung von Protokolldaten zur Beurteilung der Ingestion-Qualität
• Einordnung der Ingestion in bestehende Betriebs- und Monitoring-Konzepte
• Transparente Kommunikation von Abweichungen gegenüber Fachbereichen
• Übertragung der erlernten Muster auf wechselnde Datenquellen und -formate
• Abgleich von Ingestion-Ergebnissen mit erwarteten Datenmengen und Zeitfenstern
• Aufbau einer nachvollziehbaren Dokumentation je Ingestion-Lauf für spätere Fehlersuche

Die vier Blöcke sind so angeordnet, dass die Teilnehmenden zunächst die grundsätzlichen Ingestion-Muster verstehen, bevor sie sich der technischen Detailkonfiguration der Copy Activity zuwenden. Erst danach folgen die anspruchsvolleren Themen Partitionierung, Parallelisierung und Fehlerbehandlung, die auf den vorherigen Grundlagen aufbauen. In der praktischen Vertiefung bauen die Teilnehmenden eigenständig vollständige Ingestion-Pipelines auf, konfigurieren Trigger für unterschiedliche Szenarien und testen die Wiederaufsetzbarkeit ihrer Prozesse anhand simulierter Abbrüche, sodass am Ende ein realistisches Bild des Ingestion-Alltags in Azure Data Factory entsteht.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich ETL-Entwicklung und Datenintegration mit Azure Data Factory arbeiten oder eine solche Tätigkeit anstreben. Angesprochen sind insbesondere technisch interessierte Fachkräfte, die den ersten und oft unterschätzten Schritt jeder Datenverarbeitungskette, die Ingestion, professionell beherrschen möchten.

• Angehende ETL-Entwickler:innen mit Interesse an Azure-Technologien
• Data Engineers, die Ingestion-Prozesse zuverlässig konfigurieren möchten
• Personen mit Interesse an Cloud Data Engineering und Datenintegration
• Fachkräfte, die von klassischer Datenverarbeitung in Richtung Cloud wechseln möchten
• Beschäftigte, die Ingestion-Pipelines künftig eigenständig überwachen und pflegen sollen

Der Kurs wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt, teils ergänzt durch Einheiten im virtuellen Klassenzimmer. Fachliche Konzepte zu Ingestion-Mustern, Copy Activity und Fehlerbehandlung werden zunächst erläutert und anschließend direkt an praxisnahen Datenquellen in Azure Data Factory umgesetzt, sodass technisches Verständnis und praktische Konfiguration eng miteinander verbunden bleiben.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeit, wodurch sich unterschiedliche zeitliche Verfügbarkeiten der Teilnehmenden berücksichtigen lassen. Die Themenblöcke von den grundlegenden Ingestion-Mustern bis zur Fehlerbehandlung bauen dabei inhaltlich aufeinander auf, unabhängig vom gewählten zeitlichen Format.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in der Ingestion mit Azure Data Factory dokumentiert. Eine herstellerseitige Microsoft-Zertifizierungsprüfung ist damit nicht verbunden; das Zertifikat weist die praktische Kompetenz im Bereich Datenaufnahme gegenüber künftigen Arbeitgebern nach.

Wer diesen Kurs abschließt, versteht Ingestion nicht als isolierten technischen Schritt, sondern als Grundlage, von der Vollständigkeit, Reihenfolge und Aktualität aller nachfolgenden Datenverarbeitungsschritte abhängen. Dieses Verständnis unterscheidet sich deutlich von einer rein oberflächlichen Bedienung der Azure-Data-Factory-Oberfläche, wie sie in kürzeren Einführungen oft vermittelt wird. Im Berufsalltag zahlt sich das unmittelbar aus: Wer Copy Activity, Partitionierung und Parallelisierung sicher konfigurieren kann, reduziert Ausfallzeiten bei großen Datenmengen und sorgt für nachvollziehbare, wiederaufsetzbare Ingestion-Läufe. Auch die Fähigkeit, Abweichungen gegenüber Fachbereichen transparent zu kommunizieren, stärkt die Rolle als verlässliche Schnittstelle zwischen Datenquelle und Verarbeitungsschicht. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven in der Cloud-Datenintegration, etwa als Data Engineer oder Cloud Data Engineer, in Teams, die Azure Data Factory für den Aufbau und Betrieb produktiver Datenpipelines einsetzen. Wer aus der klassischen ETL-Entwicklung mit lokalen Servern oder älteren Integrationswerkzeugen kommt, gewinnt zudem ein klares Verständnis dafür, wie sich bewährte Ingestion-Prinzipien wie Vollständigkeit, Reihenfolge und Nachvollziehbarkeit in eine cloudbasierte, skalierbare Umgebung übertragen lassen, ohne dass etablierte Qualitätsstandards auf der Strecke bleiben.