Tiene 12 fuentes de datos locales que contienen información de clientes (SQL Server, MySQL, Oracle). Consolidará estos datos en una cuenta de Azure Data Lake Storage para análisis e informes. Para extraer, transformar y cargar automáticamente nuevos datos en el lago, minimizando el esfuerzo administrativo, ¿qué servicio debería usar?

Azure Data Factory (ADF) es la solución correcta porque es un servicio de integración de datos basado en la nube que permite crear, programar y orquestar flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) o extracción, carga y transformación (ELT). Puede conectarse a diversas fuentes de datos locales (SQL Server, MySQL, Oracle) y mover los datos a Azure Data Lake Storage, minimizando el esfuerzo administrativo gracias a su naturaleza sin servidor y a la programación de pipelines. Azure Data Explorer es un servicio de análisis de datos rápido y altamente escalable para datos de telemetría y series temporales, no para la orquestación ETL. Azure Data Share permite compartir datos con otras organizaciones, no para la ingesta de datos ETL. Azure Data Studio es una herramienta de desarrollo de bases de datos, no un servicio de integración de datos.