Microsoft Fabric Data Factoryをやさしく解説：パイプライン、Dataflow Gen2、コピージョブとADFとの違い

Fabric Data Factoryは、名前を変えただけのAzure Data Factoryではありません。このエピソードでは、Microsoft Fabricのデータ統合エンジンがデータを移動してOneLakeに直接格納する仕組みと、ADFから何が本当に変わるのかを紹介します。

▶ Microsoft Fabric Data Factoryをやさしく解説：パイプライン、Dataflow Gen2、コピージョブとADFとの違い（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. Azure Data FactoryとSynapseパイプラインの後継として1つのSaaSに統合されたFabric Data Factory――OneLakeのおかげでストレージ設定は不要
2. アクティビティ実行ごとの課金ではなく容量ベースの価格（F2、F4、F16など）と、月額約1,500ドルのADFコストを目安にした判断基準
3. データのコピー、ForEach、If条件、メタデータの取得、Lookupを使うパイプラインと、パラメーター化やCopilotによる式の作成
4. Dataflow Gen2：300以上の変換を備えたPower Queryの画面で、コードなしでデータをクレンジング
5. コピージョブ、メールやTeamsの組み込みアクティビティ、デプロイパイプライン、そしてSSISなどまだ足りない点

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。