Tutorial: Evaluación de un escenario de datos empresariales
En este tutorial podrá examinar las necesidades de datos y los desafíos de un escenario empresarial de ejemplo. Obtenga información sobre cómo el análisis a escala de nube de Azure proporciona un marco escalable y repetible que satisface las necesidades únicas de la organización para crear plataformas de datos modernas.
Descubra los componentes clave para la evaluación de un escenario de datos empresariales:
- Descripción del escenario
- Conozca las necesidades de datos
- Defina la solución arquitectónica
- Pruebe la lógica de la solución
- Planee el crecimiento futuro
- Implementación de recursos
Descripción del escenario
Adatum Corporation es una gran empresa multinacional. Adatum tiene unidades de negocio centralizadas en su sede central, y subsidiarias en todo el mundo.
Cada filial de Adatum tiene sus propias unidades de negocio, como contabilidad, marketing, ventas, soporte técnico y operaciones. Cada uno de estos dispares grupos genera sus propios datos. Muchas de las unidades de negocio de Adatum incluyen equipos de análisis integrado.
La organización de TI central de Adatum proporcionó inicialmente la plataforma de datos que Adatum y sus subsidiarias usan. Con el tiempo, algunas unidades de negocio han implementado sus propias soluciones para satisfacer sus necesidades empresariales. Ahora, la plataforma de datos empresariales es una combinación de varios servicios en la nube y soluciones locales.
La visión de la empresa es tener una plataforma de análisis centralizada. Adatum quiere tener un único origen para todos los datos corporativos. Aún así, la empresa no ha tenido éxito en sus intentos de conseguir que tantas partes interesadas diferentes acepten usar una única tecnología. Dada la velocidad a la que se crean nuevos datos y las nuevas opciones que están disponibles, incluso los primeros borradores de los planes de centralización se volvieron obsoletos rápidamente. Mientras tanto, al equipo de ventas corporativas se le quedó pequeña la solución actual, y la empresa necesita urgentemente realizar nuevos análisis para buscar un nuevo segmento de mercado.
Para resolver este problema, Adatum ha decidido implementar un patrón de arquitectura de análisis a escala de la nube en Azure. La empresa confía en que el patrón de análisis a escala de la nube de Azure admitirá al equipo de ventas corporativas para migrar su plataforma de datos. El patrón también proporciona suficiente flexibilidad para dar cabida a otras unidades de negocio cuando estén listas para unirse a la malla de datos.
Conozca las necesidades de datos
El grupo de ventas corporativas de Adatum usa sistemas tradicionales de planificación de recursos empresariales (ERP) y administración de relaciones con clientes (CRM) para procesar sus transacciones de ventas. Los datos de estos sistemas deben exportarse a una plataforma de análisis independiente para que las partes interesadas de toda la organización puedan acceder a los datos y enriquecerlos para sus distintos proyectos.
Defina la solución arquitectónica
En esta arquitectura de referencia, primero implementará una zona de aterrizaje de administración de datos que será necesaria para todas las implementaciones de análisis a escala de nube de Azure. A continuación, configurará una única zona de aterrizaje de datos que usará el departamento de ventas corporativas.
Zona de aterrizaje de la administración de datos
Un aspecto crítico de cada implementación de análisis a escala de nube de Azure es la única zona de aterrizaje de administración de datos. La zona de aterrizaje de administración de datos contiene recursos que se comparten en todas las zonas de aterrizaje de datos de la suscripción de Azure. Esto incluye componentes de red compartidos, como un firewall y zonas DNS privadas. También incluye recursos para la gobernanza de datos y nube mediante Azure Policy y Microsoft Purview.
Integración de datos
La zona de aterrizaje de administración de datos ingiere dos orígenes de datos para integrar datos en un único origen compartido de datos.
El primer origen de datos está relacionado con los clientes. Esto incluye los registros de pedidos clientes y sus registros relacionados (como direcciones, contactos, asignaciones territoriales e historial de contactos). Estos datos se importarán desde el sistema CRM de Adatum.
El segundo origen de datos ingerido contiene transacciones de ventas. Esto incluye encabezados de transacciones, detalles de elementos de línea, registros de envío y pagos. Todos estos registros se ingerirán desde el sistema ERP de Adatum.
Nota
Tenga en cuenta que la integración de datos compartidos no transforma ni enriquece los datos. Solo copia los datos de los sistemas de origen y los agrega a la plataforma de análisis. Mediante este proceso, muchos productos de datos consumen los datos de una manera escalable sin tener que sumar otra carga al sistema de origen.
Productos de datos
En este ejemplo, Adatum tiene un producto de datos. Este producto combina datos sin procesar de las integraciones de datos compartidas y los transforma en un nuevo conjunto de datos. A partir de ahí, los usuarios empresariales pueden recoger los datos para obtener más análisis e informes con herramientas como Microsoft Power BI.
En la figura anterior no se representan todos los servicios de Azure. El diagrama se ha simplificado para resaltar los conceptos básicos sobre cómo se organizan los recursos en la arquitectura.
Pruebe la lógica de la solución
En las secciones siguientes se describe la justificación de las decisiones clave que las empresas toman en la planificación de su implementación de análisis a escala en la nube de Azure.
¿Por qué no colocar las transacciones de ventas y los clientes en sus propias zonas de aterrizaje de datos?
Una de las primeras decisiones que debe tomar sobre la implementación del análisis a escala de la nube de Azure, es cómo dividir todo el patrimonio de datos en zonas de aterrizaje. Las soluciones de datos que se comunican con frecuencia entre sí son candidatas seguras para su inclusión en la misma zona de aterrizaje. La agrupación de soluciones de datos ayuda a las empresas a reducir los costos asociados al movimiento de datos entre redes virtuales emparejadas. En este ejemplo, los datos de las transacciones de venta se vinculan con frecuencia a los datos de los clientes. Por lo tanto, tiene sentido almacenar estas integraciones de datos relacionadas en la misma zona de aterrizaje de datos.
Una consideración adicional para las zonas de aterrizaje es saber cómo se alinean los equipos responsables de los datos dentro de la organización.
¿Por qué mover únicamente el equipo de ventas a la nueva plataforma de datos?
En este ejemplo, el equipo de ventas corporativas es el primero en pasarse al nuevo análisis a escala de la nube. La prioridad de la solución es ser escalable. A medida que otras unidades de negocio estén listas para migrar, se podrán agregar más zonas de aterrizaje para dar cabida a sus cargas de trabajo.
Planee el crecimiento futuro
Puede lograr el escalado si agrega más zonas de aterrizaje a la arquitectura con el tiempo. Estas zonas de aterrizaje usarán el emparejamiento de red virtual para conectarse a la zona de aterrizaje de administración de datos y a todas las demás zonas de aterrizaje. Este patrón de malla permite compartir los conjuntos de datos y recursos entre las distintas zonas. Al dividirse en diferentes conjuntos de datos, las cargas de trabajo se reparten entre suscripciones y recursos de Azure. Esto permite que las empresas eviten alcanzar los límites de los servicios de Azure y sigan aumentando sus patrimonios de datos.
Implementación de recursos
Para implementar este escenario de cliente, consulte las siguientes arquitecturas para la zona de aterrizaje de administración de datos y la zona de aterrizaje de datos de ventas de Adatum Corporation.
Implementación de la zona de aterrizaje de administración de datos
Implementación de la zona de aterrizaje de datos de ventas
