Durch den Aufbau von Pipelines in der Azure Data Factory wurden Daten aus dem Azure Data Lake in die Azure SQL-Datenbank geladen. Mithilfe von Microsoft SQL und DAX wurden die abgefragten Daten transformiert und modifiziert, um die erforderlichen Spaltenwerte zu generieren. In Microsoft Power BI wurden geeignete Visualisierungen erstellt, um die relevanten Informationen ansprechend darzustellen. Durch das Einfügen von Filtern auf Seiten- und Berichtsebene konnten die angezeigten Daten zeitlich und räumlich begrenzt werden.
Zudem wurde ein Framework genutzt und konfiguriert, um eine automatische Daten-Transformation innerhalb des Datawarehouses zu ermöglichen. Die Technologien Azure Data Factory, Azure Blob Storage (Data Lake Gen2), Azure Key Vault, T-SQL, Visual Studio, Microsoft Power BI und Azure Storage Explorer kamen dabei zum Einsatz.
Dieses Projekt hat es der Energiebranche ermöglicht, Daten effizient zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen.
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