{"id":16661,"date":"2026-09-14T11:20:00","date_gmt":"2026-09-14T14:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologiabi.com\/?p=16661"},"modified":"2026-10-09T06:24:16","modified_gmt":"2026-10-09T09:24:16","slug":"azure-data-factory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/","title":{"rendered":"Azure Data Factory: qu\u00e9 es, para qu\u00e9 sirve y cu\u00e1ndo usarlo"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href='https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/integracion-de-datos\/'><strong>Azure Data Factory<\/strong><\/a> es el servicio de integraci\u00f3n de datos en la nube de Microsoft que orquesta la extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga de informaci\u00f3n entre sistemas heterog\u00e9neos. Permite mover datos desde un ERP, una base de datos o un fichero hacia un almac\u00e9n anal\u00edtico de forma automatizada, sin intervenci\u00f3n manual y a cualquier escala.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Que_es_Azure_Data_Factory_y_que_resuelve\" >Qu\u00e9 es Azure Data Factory y qu\u00e9 resuelve<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Sus_piezas_explicadas_sin_jerga\" >Sus piezas explicadas sin jerga<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Con_que_sistemas_se_conecta\" >Con qu\u00e9 sistemas se conecta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Cuando_conviene_y_cuando_es_matar_moscas_a_canonazos\" >Cu\u00e1ndo conviene y cu\u00e1ndo es matar moscas a ca\u00f1onazos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Cuanto_cuesta_y_que_dispara_la_factura\" >Cu\u00e1nto cuesta y qu\u00e9 dispara la factura<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Data_Factory_y_Microsoft_Fabric_como_encajan\" >Data Factory y Microsoft Fabric: c\u00f3mo encajan<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/azure-data-factory\/#Preguntas_frecuentes_sobre_Azure_Data_Factory\" >Preguntas frecuentes sobre Azure Data Factory<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_es_Azure_Data_Factory_y_que_resuelve\"><\/span>Qu\u00e9 es Azure Data Factory y qu\u00e9 resuelve<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de las empresas que llevan unos a\u00f1os creciendo acaban con el mismo problema: los datos viven en sitios distintos y alguien dedica tiempo cada semana a unirlos a mano. Se exporta un fichero del ERP, se carga en una hoja de c\u00e1lculo, se cruza con otro fichero de ventas y, al final, el informe llega tarde y con un margen de error que nadie se atreve a cuantificar.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Azure Data Factory \u2014ADF en su abreviatura habitual\u2014 es la respuesta de Microsoft a ese problema dentro del ecosistema Azure. T\u00e9cnicamente es un servicio gestionado de <a href='https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/glosario-bi\/etl\/'>ETL en Azure<\/a> y orquestaci\u00f3n de flujos de datos: permite definir de d\u00f3nde vienen los datos, qu\u00e9 transformaciones hay que aplicarles y ad\u00f3nde tienen que llegar, y luego ejecuta ese proceso de forma autom\u00e1tica seg\u00fan la programaci\u00f3n que se establezca.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lo que distingue a ADF de una simple tarea programada es su capacidad para coordinar operaciones complejas entre decenas de or\u00edgenes distintos, gestionar reintentos ante fallos, registrar cada ejecuci\u00f3n y escalar el procesamiento seg\u00fan el volumen. El servicio corre en la nube de Microsoft: no hay infraestructura que aprovisionar ni servidores que mantener.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dicho esto, hay una advertencia que conviene hacer desde el principio: Data Factory mueve y transforma datos, pero no decide qu\u00e9 significa cada dato. Si los sistemas de origen tienen definiciones inconsistentes \u2014clientes duplicados, centros de coste sin criterio unificado, fechas en formatos distintos\u2014, ADF automatizar\u00e1 el traslado de ese desorden. Sin un acuerdo previo sobre las reglas de negocio, la herramienta no resuelve el problema de fondo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sus_piezas_explicadas_sin_jerga\"><\/span>Sus piezas explicadas sin jerga<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La arquitectura de <strong>Azure Data Factory<\/strong> se apoya en cinco conceptos que aparecen constantemente en su interfaz y en su documentaci\u00f3n. Entenderlos evita confusi\u00f3n al planificar un proyecto:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pipeline<\/strong>: la unidad de trabajo principal. Un pipeline es un flujo que agrupa una serie de actividades con un orden l\u00f3gico. Equivale, de forma aproximada, al concepto de \u00abproceso\u00bb en cualquier herramienta ETL cl\u00e1sica. Los <em>pipelines de datos en Azure<\/em> pueden ser tan sencillos como copiar un fichero o tan complejos como orquestar transformaciones en varios sistemas en paralelo.<\/li>\n<li><strong>Actividad<\/strong>: cada paso dentro de un pipeline. Hay actividades de copia, de transformaci\u00f3n, de ejecuci\u00f3n de procedimientos almacenados, de llamadas a funciones o de espera condicional. ADF incluye m\u00e1s de noventa actividades predefinidas.<\/li>\n<li><strong>Conjunto de datos<\/strong>: la descripci\u00f3n de los datos que se leen o escriben en cada actividad. Define la estructura esperada: columnas, tipos, formato del fichero, nombre de la tabla.<\/li>\n<li><strong>Servicio vinculado<\/strong>: la credencial y la direcci\u00f3n de conexi\u00f3n hacia un sistema externo \u2014una base de datos, un almacenamiento, una API\u2014. Es el equivalente a una cadena de conexi\u00f3n gestionada de forma centralizada y segura.<\/li>\n<li><strong>Disparador<\/strong>: la regla que determina cu\u00e1ndo se ejecuta un pipeline. Puede ser un horario fijo, la llegada de un fichero a una carpeta o un evento externo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con estos cinco elementos se construye pr\u00e1cticamente cualquier flujo de integraci\u00f3n de datos en Azure. La interfaz visual de ADF permite dise\u00f1arlos sin escribir c\u00f3digo, aunque para transformaciones complejas se puede incorporar Spark a trav\u00e9s de Azure Databricks o usar los flujos de datos de mapeo propios de la herramienta.<\/p>\n\n\n<div class=\"cta-html cta-html--tipo-1\"><h3 class=\"cta-html__title\">\u00bfNo tienes claro si Azure Data Factory encaja con tus sistemas actuales?<\/h3><p class=\"cta-html__subtext\">Revisamos tu situaci\u00f3n y te orientamos sin compromiso. Respuesta en menos de 24 horas.<\/p><a class=\"cta-html__button\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/integracion-de-datos\/?utm_source=blog&#038;utm_medium=cta&#038;your-message=Quiero%20entender%20qu\u00e9%20arquitectura%20de%20datos%20necesita%20mi%20empresa%20en%20Azure#contacto\">Contactar un especialista<\/a><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Con_que_sistemas_se_conecta\"><\/span>Con qu\u00e9 sistemas se conecta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno de los puntos fuertes de ADF es su cat\u00e1logo de conectores. En el momento de publicar esta gu\u00eda supera los cien or\u00edgenes y destinos certificados, lo que cubre pr\u00e1cticamente cualquier escenario habitual en empresas espa\u00f1olas:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>ERPs y CRMs<\/strong>: SAP (incluyendo SAP HANA, SAP BW y SAP ECC mediante el conector SAP CDC), Sage, Microsoft Business Central, Salesforce, Dynamics 365, Holded a trav\u00e9s de su API REST.<\/li>\n<li><strong>Bases de datos relacionales<\/strong>: SQL Server, Azure SQL Database, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Teradata.<\/li>\n<li><strong>Almacenamiento de ficheros<\/strong>: Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, SFTP, FTP, Amazon S3, Google Cloud Storage. Incluye ficheros CSV, Excel, Parquet, Avro y JSON.<\/li>\n<li><strong>Servicios anal\u00edticos<\/strong>: Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Power BI Datasets, Snowflake.<\/li>\n<li><strong>Servicios web y APIs<\/strong>: HTTP gen\u00e9rico, REST, OData. Permite conectar con cualquier sistema que exponga una API est\u00e1ndar.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para entornos locales \u2014servidores on-premise o redes privadas\u2014 existe el <em>Integration Runtime autohospedado<\/em>: un agente que se instala en un servidor de la empresa y act\u00faa como puente entre la red interna y el servicio en la nube. Esto permite incluir en los pipelines sistemas que no est\u00e1n expuestos a internet, como una instancia de SQL Server en el centro de datos propio.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando el reto no es construir pipelines de datos en Azure sino conectar directamente el software de gesti\u00f3n con capacidades anal\u00edticas sin obra de infraestructura, una alternativa m\u00e1s directa es <a href='https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/integra-hub\/'>INTEGRA HUB<\/a>, el producto propio de Tecnolog\u00eda bi dise\u00f1ado para integrar Business Intelligence y habilitar Inteligencia Artificial sobre el ERP o sistema de gesti\u00f3n ya existente, con verticales para retail, seguros y consignatarios.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cuando_conviene_y_cuando_es_matar_moscas_a_canonazos\"><\/span>Cu\u00e1ndo conviene y cu\u00e1ndo es matar moscas a ca\u00f1onazos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Azure Data Factory<\/strong> tiene sentido cuando se cumple al menos una de estas condiciones:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Hay m\u00e1s de tres o cuatro or\u00edgenes de datos que necesitan integrarse de forma regular.<\/li>\n<li>El volumen supera lo que Power Query puede procesar en tiempos razonables (generalmente, decenas de millones de filas o ficheros de m\u00e1s de varios cientos de megabytes).<\/li>\n<li>Se necesita garant\u00eda de entrega, reintentos autom\u00e1ticos y trazabilidad de cada ejecuci\u00f3n.<\/li>\n<li>El proceso tiene dependencias complejas: paso B solo puede ejecutarse si el paso A termina sin errores, y paso C en paralelo con B.<\/li>\n<li>La organizaci\u00f3n ya opera en Azure y tiene sentido consolidar la capa de integraci\u00f3n en el mismo ecosistema.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En cambio, hay escenarios en los que ADF a\u00f1ade complejidad sin aportar valor proporcional:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si los or\u00edgenes son dos o tres y el volumen es manejable, Power Query \u2014ya sea en Power BI Desktop, en Excel o en Power BI Dataflows\u2014 resuelve el mismo problema por una fracci\u00f3n del coste y sin infraestructura que gestionar.<\/li>\n<li>Si el equipo no tiene experiencia en Azure y el proyecto no justifica la curva de aprendizaje, el tiempo de puesta en marcha puede superar el beneficio.<\/li>\n<li>Si la integraci\u00f3n es puntual y no recurrente, un script Python o una exportaci\u00f3n manual es suficiente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La regla pr\u00e1ctica: si alguien en el equipo une datos a mano cada semana y el proceso tarda m\u00e1s de una hora, merece la pena evaluar ADF. Si el proceso tarda quince minutos y funciona, no lo cambies solo por modernizarlo.<\/p>\n\n\n<div class=\"cta-html cta-html--tipo-2\"><h3 class=\"cta-html__title\">\u00bfAlguien de tu equipo une datos a mano cada semana?<\/h3><p class=\"cta-html__subtext\">En cinco minutos identificamos tu nivel de madurez de datos y qu\u00e9 herramienta encaja mejor. Sin coste, sin compromiso.<\/p><a class=\"cta-html__button\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/integracion-de-datos\/?utm_source=blog&#038;utm_medium=cta&#038;your-message=Quiero%20saber%20si%20Azure%20Data%20Factory%20o%20una%20alternativa%20es%20lo%20que%20necesito%20para%20mis%20datos#contacto\">Hacer tu diagn\u00f3stico gratuito<\/a><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cuanto_cuesta_y_que_dispara_la_factura\"><\/span>Cu\u00e1nto cuesta y qu\u00e9 dispara la factura<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Azure Data Factory no tiene una cuota fija mensual: se paga por consumo. Entender el modelo de coste evita sorpresas en la factura de Azure.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los tres factores que determinan el gasto son:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ejecuciones de actividades<\/strong>: cada actividad ejecutada dentro de un pipeline tiene un coste por unidad. Las primeras mil actividades al mes tienen un cargo m\u00ednimo; a partir de ah\u00ed, el coste por actividad cae progresivamente.<\/li>\n<li><strong>Unidades de integraci\u00f3n de datos (DIU)<\/strong>: al copiar datos entre sistemas, ADF asigna recursos de computaci\u00f3n medidos en DIUs. Cuantas m\u00e1s DIUs, m\u00e1s r\u00e1pida la copia pero mayor el coste. Se pueden configurar manualmente o dejar que ADF las ajuste de forma autom\u00e1tica.<\/li>\n<li><strong>Integration Runtime autohospedado<\/strong>: si se usa el agente para conectar sistemas locales, no hay coste directo por el propio agente, pero el servidor donde se instala s\u00ed tiene su coste (bien en Azure si es una m\u00e1quina virtual, bien en el centro de datos propio).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un escenario t\u00edpico de empresa mediana \u2014diez pipelines ejecut\u00e1ndose una vez al d\u00eda, vol\u00famenes de entre uno y cinco millones de filas\u2014 suele representar entre treinta y cien euros al mes en ADF puro, sin contar el almacenamiento de destino ni otros servicios asociados. Los costes escalan cuando hay pipelines muy frecuentes (cada cinco minutos, por ejemplo) o transformaciones intensivas con muchas DIUs durante horas.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La recomendaci\u00f3n es activar las alertas de presupuesto de Azure desde el primer d\u00eda y revisar el desglose de costes en el portal al menos una vez a la semana durante el primer mes de uso.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_Factory_y_Microsoft_Fabric_como_encajan\"><\/span>Data Factory y Microsoft Fabric: c\u00f3mo encajan<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde que Microsoft lanz\u00f3 <a href='https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/glosario-bi\/microsoft-fabric\/'>Microsoft Fabric<\/a>, la pregunta que reciben con m\u00e1s frecuencia los equipos que trabajan con datos en Azure es: \u00bftiene sentido seguir invirtiendo en ADF o conviene mirar hacia Fabric?<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La respuesta corta es que ambas herramientas coexisten y, en muchos casos, se complementan. Fabric incluye sus propias capacidades de integraci\u00f3n \u2014Data Factory dentro de Fabric es, de hecho, una evoluci\u00f3n del ADF cl\u00e1sico\u2014 pero est\u00e1 orientado a organizaciones que adoptan Fabric como plataforma anal\u00edtica unificada. Si la empresa ya tiene cargas de trabajo en Synapse, Power BI Premium y quiere consolidarlo todo, Fabric es el paso natural.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si, en cambio, la organizaci\u00f3n tiene Azure pero no ha adoptado Fabric, ADF standalone sigue siendo la opci\u00f3n m\u00e1s madura, con mayor cat\u00e1logo de conectores y sin necesidad de adquirir una capacidad Fabric (que se factura de forma diferente, por unidades de capacidad). No hay urgencia en migrar: Microsoft ha confirmado que ADF continuar\u00e1 siendo un servicio activo y con soporte a largo plazo.<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El momento de plantearse el salto a Fabric es cuando la organizaci\u00f3n necesita un lakehouse unificado, quiere consolidar BI, ingenier\u00eda de datos y ciencia de datos en un \u00fanico entorno, o el equipo ya trabaja con notebooks de Spark y necesita gobernanza de datos centralizada.<\/p>\n\n\n<div class=\"cta-html cta-html--tipo-3\"><h3 class=\"cta-html__title\">Revisamos tus or\u00edgenes y te decimos qu\u00e9 arquitectura necesitas de verdad<\/h3><p class=\"cta-html__subtext\">Tecnolog\u00eda bi lleva m\u00e1s de 15 a\u00f1os ayudando a empresas a dise\u00f1ar arquitecturas de datos fiables.<\/p><a class=\"cta-html__button\" href=\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/integracion-de-datos\/?utm_source=blog&#038;utm_medium=cta&#038;your-message=Quiero%20saber%20c\u00f3mo%20estructurar%20la%20integraci\u00f3n%20de%20datos%20en%20Azure%20para%20mi%20empresa#contacto\">Cu\u00e9ntanos tu caso<\/a><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Preguntas_frecuentes_sobre_Azure_Data_Factory\"><\/span>Preguntas frecuentes sobre Azure Data Factory<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es Azure Data Factory?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Azure Data Factory es el servicio de integraci\u00f3n de datos en la nube de Microsoft. Permite extraer datos de m\u00faltiples or\u00edgenes \u2014bases de datos, ERPs, ficheros, APIs\u2014, aplicarles transformaciones y cargarlos en un destino anal\u00edtico de forma automatizada. Es una soluci\u00f3n ETL gestionada que no requiere gestionar servidores propios.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 diferencia hay entre Azure Data Factory y Power Query?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Power Query es adecuado para vol\u00famenes moderados, pocos or\u00edgenes y usuarios que trabajan en Power BI o Excel. Azure Data Factory est\u00e1 dise\u00f1ado para procesos de integraci\u00f3n de datos en Azure a gran escala, con muchos or\u00edgenes, ejecuciones autom\u00e1ticas programadas, reintentos ante fallos y trazabilidad completa. Son herramientas complementarias, no competidoras directas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1nto cuesta Azure Data Factory?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ADF se factura por consumo: se paga por ejecuciones de actividades, por las unidades de integraci\u00f3n de datos usadas en las copias y, si aplica, por el coste del servidor donde corre el Integration Runtime autohospedado. Un escenario t\u00edpico de empresa mediana puede suponer entre treinta y cien euros al mes solo en ADF, sin contar el almacenamiento de destino.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfAzure Data Factory sustituye a un ETL tradicional?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la mayor\u00eda de los casos, s\u00ed. ADF cubre las funciones que antes requer\u00edan herramientas ETL locales como SQL Server Integration Services (SSIS) o Informatica, con la ventaja de ser un servicio gestionado en la nube sin infraestructura que mantener. Para transformaciones muy complejas se puede combinar con Azure Databricks.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bf\u00danicamente funciona con servicios de Azure?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No. ADF cuenta con m\u00e1s de cien conectores que incluyen servicios de terceros como SAP, Salesforce, Amazon S3, Google Cloud Storage, Snowflake, bases de datos Oracle o PostgreSQL y cualquier API REST. Para sistemas locales sin exposici\u00f3n a internet, el Integration Runtime autohospedado act\u00faa como puente entre la red interna y el servicio en la nube.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 pasa si mis datos de origen tienen errores o inconsistencias?<\/h3>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Azure Data Factory mover\u00e1 y transformar\u00e1 los datos seg\u00fan las reglas que se definan en los pipelines, pero no detecta ni corrige inconsistencias de negocio de forma autom\u00e1tica. Es fundamental acordar las reglas de calidad y limpieza antes de construir los flujos; de lo contrario, se automatiza el traslado de datos incorrectos al destino anal\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"headline\":\"Azure Data Factory: qu\u00e9 es, para qu\u00e9 sirve y cu\u00e1ndo conviene usarlo\",\"description\":\"Gu\u00eda pr\u00e1ctica sobre Azure Data Factory: qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona, con qu\u00e9 sistemas conecta y cu\u00e1ndo conviene \u2014o no\u2014 usarlo frente a alternativas como Power Query.\",\"keywords\":\"Azure Data Factory, Data Factory, pipelines de datos azure, etl en azure, integraci\u00f3n de datos azure, adf\",\"author\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Tecnolog\u00eda bi\",\"url\":\"https:\/\/tecnologiabi.com\"},\"publisher\":{\"@type\":\"Organization\",\"name\":\"Tecnolog\u00eda bi\",\"url\":\"https:\/\/tecnologiabi.com\"},\"inLanguage\":\"es-ES\",\"mainEntityOfPage\":{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/tecnologiabi.com\/es\/insights\/azure-data-factory\/\"}},{\"@type\":\"FAQPage\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"\u00bfQu\u00e9 es Azure Data Factory?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Azure Data Factory es el servicio de integraci\u00f3n de datos en la nube de Microsoft. 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