集成和可扩展性
Power Query 与各种 Microsoft 工具无缝集成，并支持大规模操作。主要集成功能包括：
Excel 和 Power BI 中的嵌入功能。
与 Power Platform 应用程序兼容性。
使用并行处理优化来自各种来源的大型数据集的处理。
支持计划刷新和实时更新。
成本和许可
Power Query 包含在Microsoft 365和 Power BI 订阅中。对于高级功能，用户可以升级到 Power BI Pro 或选择企业许可。它被纳入微软的生态系统，对于已经使用微软产品的组织来说，它是一个经济实惠的选择。
Power Query 弥合了个人用户与企业级数据集成工具之间的差距，为 Microsoft 环境中的自助式数据管理和准备提供了实用的解决方案。
优点和缺点
选择 Microsoft ETL 工具时，了解其优势和局限性非常重要。每种工具都是针对特定用例和组织需求而设计的。
比较分析
特征
Azure 数据工厂
安全信息系统
Power Query
用户体验
中等学习曲线，基于云
界面复杂，需要专业知识，本地/混合
用户友好型、基于桌面/云
可扩展性
可与云基础设施很好地扩展
企业级并行处理
仅限于较小的数据集
集成范围
广泛的 Azure 服务、多样化的连接器
SQL Server 生态系统、第三方系统
Microsoft 365，Power BI
主要用例
基于云的 ETL 管道
复杂企业数据集成
自助分析
关键差异化因素
Azure 数据工厂：最适合具有分布式处理的云原生复制。
SSIS：适合具有详细转换选项的高级内部集成。
Power Query：非常适合需要以最少的技术技能快速获得结果的商业用户。
选择指南
“选择 Microsoft ETL 工具时，请考虑数据量、复杂性和来 秘鲁电话数据 源多样性等因素。评估该工具的可扩展性、易用性以及与现有基础设施和应用程序的集成。”
选择正确的工具：
Azure 数据工厂用于可扩展的基于云的 ETL 流程。
Power Query用于快速、自助分析。
结论
Microsoft 提供了一系列 ETL 和 ELT 工具，旨在满足数据分析和其他应用程序的各种数据集成需求。这些工具如何满足不同的组织要求：
Azure 数据工厂是基于云的 ETL 任务的理想选择，提供可扩展性和与 Azure 服务的无缝集成。
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