L'**activité de script** dans Azure Data Factory est un outil puissant qui vous permet d'exécuter des scripts SQL dans le cadre de vos pipelines de données. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour des tâches telles que la gestion des schémas de base de données, la réalisation de mises à jour ou l'exécution de toute commande SQL personnalisée nécessaire pour préparer ou gérer votre infrastructure de données.

Contrairement à l'activité de copie, qui est axée sur le déplacement des données, l'activité de script est conçue pour **modifier, mettre à jour ou interagir avec la base de données elle-même**. Elle est couramment utilisée dans des scénarios tels que l'ajout ou la suppression de colonnes, la création ou la suppression de tables, ou l'application de règles métier via des procédures stockées.

## Comment utiliser l'activité de script  

1. Commencez par faire glisser l'**activité de script** du volet Activités vers le canevas du pipeline dans Azure Data Factory Studio; 
2. Liez l'activité de script à votre base de données en sélectionnant un **service lié** préconfiguré;
3. Ouvrez l'onglet **Script** et écrivez vos commandes SQL, telles que la création, la modification ou la suppression d'objets de base de données; 
4. Validez le pipeline.  

En quoi l'activité de script diffère-t-elle de l'activité de copie dans Azure Data Factory ?

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Explorez les fonctionnalités de base d'Azure Data Factory (ADF), un outil puissant pour créer et automatiser des workflows ETL/ELT. Dans cette section, vous apprendrez à configurer des services, des ensembles de données et des pipelines tout en explorant des activités clés telles que Copy, Lookup et Script. Vous travaillerez également avec des fonctionnalités avancées comme l'activité ForEach pour l'itération et les paramètres de pipeline pour plus de flexibilité.

Cette section se concentre sur l'utilisation des capacités de flux de données d'Azure Data Factory pour transformer et enrichir vos données. Vous apprendrez à connecter diverses sources de données, créer des colonnes dérivées et fusionner des ensembles de données à l'aide de jointures. Des exemples pratiques vous guideront à travers le filtrage, le tri, les divisions conditionnelles et l'agrégation de données pour générer des insights significatifs. En maîtrisant ces transformations, vous serez équipé pour construire des workflows ETL robustes et efficaces adaptés aux défis réels de l'ingénierie des données.

Appliquez vos connaissances à des scénarios réels d'ingénierie des données dans cette section pratique. Vous relèverez des défis pratiques tels que le chargement et l'analyse de données pour différentes catégories, l'identification de motifs et l'évaluation de la santé financière à l'aide de workflows ADF avancés. En résolvant ces problèmes, vous acquerrez de l'expérience dans la conception de solutions de données de bout en bout, le travail avec des ensembles de données diversifiés et la génération d'informations exploitables.

Introduction à l'Ingénierie des Données avec Azure

Activité de Script

Comment utiliser l'activité de script