Sistem perusahaan dapat memiliki beberapa sumber data master—data umum yang dibagikan di seluruh sistem. Fakta ini dapat menjadi jelas ketika Anda membuat katalog sumber data. Contoh data master termasuk data pelanggan, produk, lokasi, aset, dan vendor. Saat Anda menggunakan Profisee untuk menggabungkan, memvalidasi, dan memperbaiki data master, Anda dapat membuat data tersebut efektif. Secara khusus, Anda dapat menggunakannya untuk membangun platform tepercaya umum untuk analitik dan peningkatan operasional. Dengan menggunakan definisi tata kelola, wawasan, dan keahlian yang dirinci di Microsoft Purview, Anda dapat membangun platform Anda secara efektif.
Arsitektur referensi ini menyajikan solusi tata kelola dan manajemen data yang menampilkan Microsoft Purview dan platform manajemen data master (MDM) Profisee. Layanan ini bekerja sama untuk menyediakan fondasi data tepercaya berkualitas tinggi yang memaksimalkan nilai bisnis data di Azure. Untuk video singkat tentang solusi ini, lihat Kekuatan manajemen data master yang terintegrasi sepenuhnya di Azure.
Sistem
Diagram berikut menunjukkan langkah-langkah yang Anda ambil saat mengembangkan dan mengoperasikan solusi data master Anda. Anggap langkah-langkah ini sangat berulang. Seiring berkembangnya solusi, Anda mungkin mengulangi langkah dan fase ini, terkadang secara otomatis dan kadang-kadang secara manual. Apakah Anda menggunakan langkah otomatis atau manual tergantung pada perubahan yang dijalani solusi, metadata, dan data master Anda.
Unduh file Visio arsitektur ini.
Aliran data
Metadata dan aliran data mencakup langkah-langkah ini, yang diperlihatkan dalam gambar sebelumnya:
Konektor Microsoft Purview bawaan digunakan untuk membangun katalog data dari aplikasi bisnis sumber. Konektor memindai sumber data dan mengisi Katalog Data Microsoft Purview.
Model data master diterbitkan ke Microsoft Purview. Entitas data master yang dibuat di Profisee MDM diterbitkan dengan mulus ke Microsoft Purview. Langkah ini selanjutnya mengisi Katalog Data Microsoft Purview dan memastikan bahwa ada catatan sumber data penting ini di Microsoft Purview.
Standar tata kelola dan kebijakan untuk pengelolaan data digunakan untuk memperkaya definisi entitas data master. Data diperkaya di Microsoft Purview dengan kamus data dan informasi glosarium, data kepemilikan, dan klasifikasi data sensitif. Definisi dan metadata apa pun yang tersedia di Microsoft Purview terlihat secara real time di Profisee sebagai panduan untuk pengurus data MDM.
Data master dari sistem sumber dimuat ke dalam Profisee MDM. Toolset integrasi data seperti Azure Data Factory mengekstrak data dari sistem sumber dengan menggunakan salah satu dari lebih dari 100 konektor bawaan atau gateway REST. Beberapa aliran data master dimuat ke profisee MDM.
Data master distandarkan, dicocokkan, digabungkan, diperkaya, dan divalidasi sesuai dengan aturan tata kelola. Sistem lain, seperti Microsoft Purview, mungkin menentukan kualitas data dan aturan tata kelola. Tetapi Profisee MDM adalah sistem yang memberlakukan aturan ini. Rekaman sumber dicocokkan dan digabungkan dalam dan di seluruh sistem sumber untuk membuat rekaman yang paling lengkap dan benar. Aturan kualitas data memeriksa setiap catatan untuk kepatuhan terhadap persyaratan bisnis dan teknis. Setiap rekaman yang gagal validasi atau yang mengembalikan skor probabilitas rendah tunduk pada remediasi. Untuk memulihkan validasi yang gagal, proses alur kerja menetapkan rekaman yang memerlukan peninjauan ke pengurus data yang merupakan pakar di domain data bisnis mereka. Setelah rekaman diverifikasi atau dikoreksi, catatan siap digunakan sebagai master rekaman emas.
Data transaksi dimuat ke dalam solusi analitik hilir. Kumpulan alat integrasi data seperti Data Factory mengekstrak data transaksional dari sistem sumber dengan menggunakan lebih dari 100 konektor bawaan atau gateway REST. Toolset memuat data langsung ke platform data analitik seperti Azure Synapse Analytics. Analisis pada informasi mentah ini tanpa data emas master yang tepat tunduk pada ketidakakuratan, karena data tumpang tindih, ketidakcocokan, dan konflik belum diselesaikan.
Konektor Power BI menyediakan akses langsung ke data master yang dikumpulkan. Pengguna Power BI dapat menggunakan data master secara langsung dalam laporan. Konektor Power BI khusus mengenali dan memberlakukan keamanan berbasis peran. Ini juga menyembunyikan berbagai bidang sistem untuk menyederhanakan penggunaan.
Data master berkualitas tinggi dan dikumpulkan diterbitkan ke solusi analitik hilir. Jika rekaman data master telah digabungkan ke dalam satu rekaman emas, tautan induk-turunan ke rekaman asli dipertahankan.
Platform analitik memiliki sekumpulan data yang disertifikasi dalam arti lengkap, konsisten, dan akurat. Data tersebut mencakup data master yang dikumpulkan dengan benar dan data transaksi yang terkait. Kombinasi itu membentuk fondasi data tepercaya yang solid yang tersedia untuk analisis lebih lanjut.
Data master berkualitas tinggi divisualisasikan dan dianalisis, dan model pembelajaran mesin diterapkan. Sistem ini memberikan wawasan yang baik untuk mendorong bisnis.
Komponen
Microsoft Purview adalah solusi tata kelola data yang memberikan visibilitas luas ke dalam data estate lokal dan cloud. Microsoft Purview menawarkan kombinasi penemuan dan klasifikasi data, silsilah data, pencarian dan penemuan metadata, dan wawasan penggunaan. Semua fitur ini membantu Anda mengelola dan memahami data di seluruh lanskap data perusahaan Anda.
Profisee MDM adalah platform MDM yang cepat dan intuitif yang terintegrasi dengan mulus dengan teknologi Microsoft dan ekosistem manajemen data Azure.
Data Factory adalah layanan integrasi data hibrid. Anda dapat menggunakan Data Factory untuk membuat, menjadwalkan, dan mengatur alur kerja ekstrak, transformasi, pemuatan (ETL) dan ekstrak, muat, transformasi (ELT). Data Factory juga menawarkan lebih dari 100 konektor bawaan dan gateway REST yang dapat Anda gunakan untuk mengekstrak data dari sistem sumber.
Azure Synapse Analytics adalah gudang data cloud yang cepat, fleksibel, dan tepercaya yang menggunakan arsitektur pemrosesan paralel besar-besaran. Anda dapat menggunakan Azure Synapse Analytics untuk menskalakan, menghitung, dan menyimpan data secara elastis dan independen.
Power BI adalah rangkaian alat analitik bisnis yang memberikan wawasan ke seluruh organisasi Anda. Anda bisa menggunakan Power BI untuk menyambungkan ke ratusan sumber data, menyederhanakan persiapan data, dan mendorong analisis improvisasi. Anda juga dapat menghasilkan laporan yang indah lalu menerbitkannya untuk digunakan organisasi Anda di web dan di perangkat seluler.
Alternatif
Jika Anda tidak memiliki aplikasi MDM khusus, Anda dapat menemukan beberapa kemampuan teknis yang Anda butuhkan untuk membangun solusi MDM di Azure:
- Kualitas data. Saat memuat data ke platform analitik, Anda dapat membangun kualitas data ke dalam proses integrasi. Misalnya, Anda dapat menggunakan skrip yang dikodekan secara permanen untuk menerapkan transformasi kualitas data dalam alur Data Factory .
- Standardisasi dan pengayaan data. Azure Maps dapat menyediakan verifikasi dan standarisasi data untuk data alamat. Anda dapat menggunakan data standar di Azure Functions dan Data Factory. Untuk menstandarkan data lain, Anda mungkin perlu mengembangkan skrip yang dikodekan secara permanen.
- Menduplikasi manajemen data. Anda dapat menggunakan Data Factory untuk mendeduplikasi baris jika pengidentifikasi yang memadai tersedia untuk kecocokan yang tepat. Anda mungkin memerlukan skrip khusus yang dikodekan secara permanen untuk mengimplementasikan logika yang diperlukan untuk menggabungkan baris yang cocok sambil menerapkan teknik penyintas data yang sesuai.
- Pengarahan data. Anda dapat menggunakan Power Apps untuk mengembangkan solusi pengelolaan data dasar dengan cepat untuk mengelola data di Azure. Anda juga dapat mengembangkan antarmuka pengguna yang sesuai untuk ulasan, alur kerja, pemberitahuan, dan validasi.
Di lingkungan yang berpusat pada Microsoft, Azure Synapse Analytics umumnya lebih disukai sebagai layanan analitik. Tetapi Anda dapat menggunakan database analitik apa pun. Snowflake dan Databricks adalah pilihan umum.
Detail skenario
Seiring bertambahnya jumlah data yang Anda muat ke Azure, kebutuhan untuk mengatur dan mengelola data tersebut dengan benar di semua sumber data dan konsumen data Anda bertambah. Data yang tampaknya memadai dalam sistem sumber sering kali ditemukan kurang saat dibagikan. Mungkin informasi yang hilang atau tidak lengkap, atau duplikasi dan konflik. Kualitas keseluruhannya mungkin buruk. Yang diperlukan adalah data yang lengkap, konsisten, dan akurat.
Tanpa data berkualitas tinggi di data estate Azure Anda, nilai bisnis Azure dirusak, mungkin kritis. Solusinya adalah membangun fondasi untuk tata kelola dan manajemen data yang dapat menghasilkan dan memberikan sumber kebenaran untuk data tepercaya berkualitas tinggi. Microsoft Purview dan Profisee MDM bekerja sama untuk membentuk platform perusahaan ini.
Microsoft Purview membuat katalog semua sumber data Anda dan mengidentifikasi informasi dan silsilah data sensitif apa pun. Ini memberi arsitek data tempat untuk mempertimbangkan standar data yang sesuai untuk dikenakan pada semua data. Microsoft Purview berfokus pada tata kelola untuk menemukan, mengklasifikasikan, dan menentukan kebijakan dan standar. Tugas-tugas penegakan kebijakan dan standar, membuat katalog sumber data, dan memulihkan data yang kekurangan jatuh ke teknologi seperti sistem MDM.
Profisee MDM dirancang untuk menerima data master dari sumber apa pun. Profisee MDM kemudian mencocokkan, menggabungkan, menstandarkan, memverifikasi, mengoreksi, dan menyinkronkan data di seluruh sistem. Proses ini memastikan bahwa data dapat diintegrasikan dengan benar dan memenuhi kebutuhan sistem hilir, seperti kecerdasan bisnis (BI) dan aplikasi pembelajaran mesin. Platform Profisee integrative memberlakukan standar tata kelola di beberapa silo data.
Lebih baik bersama-sama
Microsoft Purview dan Profisee MDM bekerja sama dengan lebih baik. Saat diintegrasikan, mereka menyederhanakan tugas manajemen data dan memastikan bahwa semua sistem bekerja untuk menerapkan standar yang sama. Profisee MDM menerbitkan model data masternya ke Microsoft Purview, tempat MDM dapat berpartisipasi dalam tata kelola. Microsoft Purview kemudian berbagi output tata kelola, seperti katalog data dan informasi glosarium. Profisee dapat meninjau output dan menerapkan standar. Dengan bekerja bersama-sama, Microsoft Purview dan Profisee menciptakan sinergi alami yang lebih baik bersama yang lebih dalam daripada setiap penawaran independen.
Misalnya, setelah Anda membuat katalog sumber data perusahaan, Anda mungkin menentukan bahwa data master ada di beberapa sistem. Data master adalah data yang menentukan entitas domain. Contoh data master termasuk pelanggan, produk, aset, lokasi, vendor, pasien, rumah tangga, item menu, dan data bahan. Menyelesaikan definisi yang berbeda dan mencocokkan dan menggabungkan data ini di seluruh sistem sangat penting bagi kemampuan untuk menggunakan data ini dengan cara yang bermakna. Agar efektif, Anda harus menggabungkan, memvalidasi, dan memperbaiki data master di Profisee MDM dengan menggunakan definisi tata kelola, wawasan, dan keahlian yang dirinci di Microsoft Purview. Dengan cara ini, Microsoft Purview dan Profisee MDM membentuk fondasi untuk tata kelola dan manajemen data, dan mereka memaksimalkan nilai bisnis data di Azure.
Alternatifnya adalah menggunakan informasi apa pun yang bisa Anda dapatkan. Tetapi ketika Anda mengambil pendekatan ini, Anda berisiko menghasilkan hasil menyesatkan yang dapat merusak bisnis Anda. Saat Anda menggunakan data master berkualitas tinggi, Anda menghilangkan masalah kualitas data umum. Kemudian sistem Anda memberikan wawasan suara yang dapat Anda gunakan untuk mendorong bisnis Anda, apa pun alat yang Anda gunakan untuk analisis, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Data master yang dikurasi dengan baik adalah aspek utama dalam membangun fondasi data yang solid dan andal.
Saat Anda menggunakan Profisee MDM dengan Microsoft Purview, Anda mengalami manfaat berikut:
- Fondasi teknis umum. Profisee berasal dari teknologi Microsoft. Profisee dan Microsoft menggunakan alat, database, dan infrastruktur umum, yang membuat solusi Profisee terbiasa dengan siapa pun yang bekerja dengan teknologi Microsoft. Bahkan, selama bertahun-tahun, Profisee MDM dibangun di Microsoft Master Data Services. Sekarang Master Data Services mendekati akhir siklus hidupnya, dan Profisee adalah solusi peningkatan dan penggantian utama.
- Kolaborasi pengembang dan pengembangan bersama. Pengembang Profisee dan Microsoft Purview berkolaborasi secara luas untuk memastikan kecocokan yang baik dan melengkapi antara solusi masing-masing. Kolaborasi ini memberikan integrasi mulus yang memenuhi kebutuhan pelanggan.
- Penjualan dan penyebaran bersama. Profisee memiliki lebih banyak penyebaran MDM di Azure, dan bersama-sama dengan Microsoft Purview, daripada vendor MDM lainnya. Anda dapat membeli Profisee melalui Marketplace Azure. Pada tahun fiskal 2023, Profisee adalah satu-satunya vendor MDM dengan sertifikasi mitra Microsoft tingkat atas yang memiliki infrastruktur sebagai layanan (IaaS), kontainer sebagai layanan (CaaS), atau penawaran software as a service (SaaS) di Marketplace Azure.
- Penyebaran yang cepat dan andal. Fitur penting dari semua perangkat lunak perusahaan adalah penyebaran yang cepat dan andal. Menurut platform Gartner Peer Insights , Profisee memiliki lebih banyak implementasi yang membutuhkan waktu kurang dari 90 hari untuk diselesaikan daripada vendor MDM lainnya.
- Beberapa domain. Profisee menawarkan pendekatan untuk MDM yang secara inheren menggunakan beberapa domain. Tidak ada batasan jumlah domain data master yang dapat Anda buat. Desain ini selaras dengan pelanggan yang berencana untuk memodernisasi data estate mereka. Pelanggan mungkin mulai dengan sejumlah domain terbatas, tetapi mereka pada akhirnya mendapat manfaat dari memaksimalkan cakupan domain mereka di seluruh data estate mereka. Cakupan domain ini cocok dengan cakupan tata kelola data mereka.
- Rekayasa yang dirancang untuk Azure. Profisee direkayasa menjadi cloud native dengan opsi untuk penyebaran SaaS dan IaaS atau CaaS terkelola di Azure.
Kemungkinan kasus penggunaan
Untuk daftar terperinci kasus penggunaan MDM dari solusi ini, lihat Kasus penggunaan MDM nanti di artikel ini. Kasus penggunaan MDM utama mencakup contoh ritel dan manufaktur berikut:
- Menggabungkan data pelanggan untuk analitik.
- Memiliki tampilan 360 derajat data produk dalam bentuk yang konsisten dan dapat diakses, seperti nama, deskripsi, dan karakteristik setiap produk.
- Menetapkan data referensi untuk menambah deskripsi data master secara konsisten. Misalnya, data referensi mencakup daftar negara/wilayah, mata uang, warna, ukuran, dan unit pengukuran.
Solusi MDM ini juga membantu organisasi keuangan yang sangat bergantung pada data untuk aktivitas penting, seperti pelaporan tepat waktu.
Integrasi MDM dengan Microsoft Purview
Diagram berikut mengilustrasikan secara rinci integrasi Profisee MDM di Microsoft Purview. Untuk mendukung integrasi ini, subsistem tata kelola Profisee menyediakan integrasi dua arah dengan Microsoft Purview, yang terdiri dari dua alur yang berbeda:
- Penerbitan metadata solusi terjadi ketika pemodel data Anda membuat perubahan pada model data master Anda, strategi pencocokan, dan subartifak terkait. Perubahan ini diterbitkan dengan mulus ke Microsoft Purview saat terjadi. Menerbitkan perubahan ini menyinkronkan metadata yang terkait dengan model dan solusi data master Anda. Akibatnya, Katalog Data Microsoft Purview diisi lebih lanjut, dan Microsoft Purview memiliki catatan sumber data penting ini.
- Detail tata kelola dikembalikan dan diberikan kepada pengurus data dan pengguna bisnis. Detail ini tersedia saat pengguna melihat data, memperkaya data, dan memulihkan masalah kualitas data dengan menggunakan portal Profisee FastApp.
Kemampuan integrasi Microsoft Purview
Katalog dan glosarium Microsoft Purview dapat membantu Anda memaksimalkan integrasi.
Desain model data master
Salah satu tantangan dalam menyiapkan solusi MDM adalah menentukan apa yang merupakan data master dan sumber data mana yang akan digunakan saat Anda mengisi model data master Anda. Anda dapat menggunakan Microsoft Purview untuk membantu upaya ini. Anda dapat memanfaatkan kemampuan untuk memindai sumber data penting Anda, dan Anda dapat melibatkan pengurus data dan pakar subjek (UKM). Dengan cara ini, Anda dapat memperkaya Katalog Data Microsoft Purview Anda dengan informasi yang kemudian dapat diakses oleh pengurus Anda, untuk menyelaraskan model data master Anda dengan sistem lini bisnis Anda dengan lebih baik. Anda dapat mendamaikan terminologi yang bertentangan. Proses ini menghasilkan model data master yang secara optimal mencerminkan terminologi dan definisi yang ingin Anda standarisasi untuk bisnis Anda. Ini juga menghindari verbiage yang usang dan menyesatkan.
Kutipan berikut dari diagram yang lebih luas menggambarkan kasus penggunaan integrasi ini. Pertama, Anda menggunakan fungsi pemindaian sistem Microsoft Purview untuk menyerap metadata dari sistem lini bisnis Anda. Selanjutnya, pengurus data dan UKM Anda menyiapkan katalog dan kontak yang solid. Kemudian pemodel data yang bekerja dengan layanan pemodelan MDM Profisee dapat menyiapkan dan mengembangkan model data master Anda. Pekerjaan ini selaras dengan standar yang Anda tentukan di Microsoft Purview.
Saat pengurus data Anda mengembangkan model, layanan pemodelan dalam platform MDM Profisee menerbitkan perubahan yang diterima layanan tata kelola MDM Profisee. Pada gilirannya, Profisee MDM menyiapkan dan meneruskan perubahan tersebut ke Microsoft Purview untuk dimasukkan dalam katalog data yang diperbarui. Penambahan ini ke katalog memastikan bahwa definisi data master Anda disertakan dalam data estate yang lebih luas dan dapat diatur dan dikontrol dengan cara yang sama seperti metadata sistem lini bisnis Anda. Dengan memastikan bahwa informasi ini dikologkan bersama-sama, Anda berada dalam posisi yang lebih baik untuk mengelola hubungan antara data master Anda dan data sistem lini bisnis Anda.
Kepengurusan data
Perusahaan besar yang memiliki data estate yang kompleks dan ekspansif yang sesuai dapat menghadirkan tantangan bagi pengurus data, yang bertanggung jawab untuk mengelola dan memulihkan masalah saat muncul. Domain data utama dapat menjadi kompleks, dengan banyak atribut tidak jelas yang hanya dipekerjakan karyawan yang memiliki pengetahuan institusi yang signifikan memahami. Melalui integrasi Profisee MDM dengan Microsoft Purview, Anda dapat menangkap pengetahuan institusi ini dalam Microsoft Purview dan membuatnya tersedia untuk digunakan dalam Profisee MDM. Akibatnya, Anda meringankan kebutuhan besar akan pengetahuan data perusahaan ketika Anda mengelola informasi penting dan sensitif waktu.
Gambar berikut mengilustrasikan alur informasi dari Microsoft Purview ke pengurus data yang bekerja di portal Profisee FastApp. Layanan data tata kelola terintegrasi dengan Microsoft Purview dan ID Microsoft Entra. Layanan ini menyediakan fungsionalitas pencarian. Pengguna portal FastApp dapat menggunakan fungsionalitas ini untuk mengambil data tata kelola yang diperkaya tentang entitas dan atribut yang bekerja sama dengan mereka.
Layanan tata kelola juga menyelesaikan kontak yang diterima dari Microsoft Purview ke detail profil lengkap mereka, yang tersedia di ID Microsoft Entra. Dengan detail profil lengkap, pengurus dapat secara efektif berkolaborasi dengan pemilik data dan pakar saat mereka bekerja untuk meningkatkan kualitas data master Anda.
Dialog Profisee MDM Governance adalah antarmuka di mana pengurus data dan pengguna berinteraksi dengan detail tingkat tata kelola. UI ini merender informasi yang diperoleh dari Microsoft Purview kepada pengguna. Dengan menggunakan informasi ini, pengguna dapat meninjau detail di balik data tempat dialog diluncurkan. Jika informasi yang diberikan dalam dialog Tata Kelola tidak mencukupi, pengguna dapat langsung masuk ke pengalaman pengguna Microsoft Purview.
Pengurus data dan pengguna bisnis dapat mengakses tiga jenis aset data MDM Profisee melalui portal FastApp:
- Instans Profisee, yang menyediakan properti infrastruktur dari instans tertentu dari platform MDM Profisee yang dilihat pengguna
- Entitas Profisee, yang menyediakan properti entitas data master (tabel) yang sedang dilihat oleh pengurus atau pengguna
- Atribut Profisee, yang menyediakan properti atribut (seperti bidang atau kolom) tempat pengguna tertarik
Gambar berikut mengilustrasikan di mana pengguna yang bekerja di portal FastApp dapat melihat detail tata kelola untuk masing-masing jenis aset ini. Anda dapat menemukan detail tingkat instans di menu Bantuan . Anda dapat mengakses detail entitas dari header zona halaman, yang berisi kisi entitas. Untuk detail atribut, buka formulir yang terkait dengan kisi entitas. Akses detail dari label yang terkait dengan atribut .
Untuk melihat informasi ringkasan, arahkan mouse ke ikon tata kelola, seperti Microsoft Purview. Pilih ikon untuk menampilkan dialog tata kelola penuh:
Untuk masuk ke pengalaman pengguna Microsoft Purview lengkap, pilih ikon tata kelola di header dialog. Memilih ikon akan membawa Anda ke Microsoft Purview dalam konteks aset yang saat ini Anda lihat. Anda kemudian dapat dengan mudah berpindah-pindah di Microsoft Purview berdasarkan kebutuhan penemuan Anda.
Pemrosesan MDM
Kekuatan solusi MDM ada dalam detailnya.
Pemodelan data
Inti dari solusi MDM Anda adalah model data yang mendasar. Solusi ini mewakili definisi data master dalam perusahaan Anda. Mengembangkan model data master melibatkan tugas-tugas berikut:
- Identifikasi elemen data sumber dari seluruh lanskap sistem Anda yang sangat penting untuk operasi perusahaan Anda dan pusat untuk menganalisis performa.
- Perkaya model dengan elemen yang Anda peroleh dari sumber pihak ketiga lainnya yang membuat data lebih berguna, akurat, dan dapat dipercaya.
- Buat kepemilikan dan izin yang jelas yang terkait dengan elemen model data Anda. Praktik ini membantu memastikan bahwa Anda memperhitungkan visibilitas dan mengubah manajemen ke dalam desain model Anda.
Tata kelola data memberikan dasar dukungan yang penting:
- Katalog data tata kelola, kamus, glosarium, dan sumber daya pendukung Anda adalah sumber informasi yang sangat berharga bagi pengurus data tata kelola Anda. Sumber daya ini membantu pengurus menentukan apa yang harus disertakan dalam model data master Anda. Mereka juga membantu menentukan kepemilikan dan klasifikasi data sensitif di Microsoft Purview. Anda dapat memperkuat terminologi dalam model Anda. Melalui praktik ini, Anda dapat membangun leksikon resmi untuk bisnis Anda. Dengan mengintegrasikan terminologi, model data master Anda juga dapat menerjemahkan istilah esoteris apa pun yang digunakan dalam berbagai sistem sumber ke bahasa bisnis yang disetujui.
- Sistem pihak ketiga sering kali merupakan sumber data master yang terpisah dan terpisah dari sistem lini bisnis Anda. Sangat penting untuk menambahkan elemen ke model Anda untuk menangkap informasi yang ditambahkan sistem ini ke data Anda, dan untuk mencerminkan sumber informasi ini kembali ke katalog data Anda.
- Anda dapat menggunakan kepemilikan dan akses data, seperti yang diidentifikasi dalam katalog tata kelola Anda, untuk menerapkan akses dan mengubah izin manajemen dalam solusi MDM Anda. Akibatnya, Anda menyelaraskan kebijakan dan kebutuhan perusahaan dengan alat yang Anda gunakan untuk mengelola dan mengelola data master Anda.
Pemuatan data sumber
Idealnya, sistem lini bisnis Anda yang berbeda memuat data ke dalam model data master Anda dengan sedikit atau tanpa perubahan atau transformasi. Tujuannya adalah untuk memiliki versi data terpusat seperti yang ada di sistem sumber. Harus ada sedikit kehilangan keakuratan mungkin antara sistem sumber dan repositori data master Anda. Dengan membatasi kompleksitas proses pemuatan Anda, Anda membuat silsilah data lebih sederhana. Dan ketika Anda menggunakan teknologi seperti alur Data Factory, solusi tata kelola Anda dapat memeriksa alur. Kemudian solusi Anda dapat mengidentifikasi hubungan antara sistem sumber Anda dan model data master Anda. Secara khusus, solusi Anda dapat mengekstrak data dari sistem sumber dengan menggunakan salah satu dari lebih dari 100 konektor bawaan dan gateway REST.
Pengayaan dan standarisasi data
Setelah memuat data sumber ke dalam model, Anda dapat memperluasnya dengan mengetuk sumber data pihak ketiga yang kaya. Anda dapat menggunakan sistem ini untuk meningkatkan data yang Anda peroleh dari sistem lini bisnis Anda. Anda juga dapat menggunakan sistem ini untuk menambah data sumber dengan informasi yang meningkatkan penggunaannya untuk konsumen hilir lainnya. Contohnya:
- Anda dapat menggunakan layanan verifikasi alamat seperti Bing untuk memperbaiki dan meningkatkan alamat sistem sumber. Layanan ini dapat menstandarkan dan menambahkan informasi yang hilang yang sangat penting untuk lokasi geografis dan pengiriman email.
- Layanan informasi pihak ketiga seperti Dun & Bradstreet dapat menyediakan data tujuan umum atau khusus industri. Anda dapat menggunakan data ini untuk memperluas nilai rekaman master emas Anda. Secara khusus, Anda mungkin menambahkan informasi yang tidak tersedia atau bertentangan dalam sistem lini bisnis Anda yang berbeda.
Infrastruktur publikasi/langganan Profisee memudahkan untuk mengintegrasikan sumber pihak ketiga Anda sendiri ke dalam solusi sesuai kebutuhan.
Kemampuan untuk memahami sumber dan makna di balik data ini sama pentingnya untuk data pihak ketiga seperti halnya untuk sistem lini bisnis internal Anda. Dengan mengintegrasikan model data master Anda ke dalam katalog data tata kelola, Anda dapat mengelola hubungan antara sumber data internal dan eksternal sambil memperkaya model Anda dengan detail tata kelola.
Validasi dan kepengurusan kualitas data
Setelah Memuat dan memperkaya data, penting untuk memeriksa kualitas dan kepatuhan terhadap standar yang Anda tetapkan melalui proses tata kelola Anda. Microsoft Purview dapat kembali menjadi sumber informasi standar yang kaya. Anda dapat menggunakan Microsoft Purview untuk mendorong aturan kualitas data yang diterapkan solusi MDM Anda. Profisee MDM juga dapat menerbitkan aturan kualitas data sebagai aset ke katalog tata kelola Anda. Aturan dapat tunduk pada peninjauan dan persetujuan, yang membantu Anda memberikan pengawasan atas standar kualitas yang terkait dengan data master Anda. Aturan Anda terkait dengan entitas dan atribut data master, dan atribut tersebut dapat dilacak kembali ke sistem sumber. Untuk alasan ini, Anda dapat menetapkan akar penyebab buruknya kualitas data yang berasal dari sistem lini bisnis Anda.
Pengurus data adalah ahli dalam domain bisnis mereka. Saat pengurus mengatasi masalah yang diungkapkan solusi data master Anda, mereka dapat menggunakan katalog tata kelola data Microsoft Purview. Katalog membantu pengurus memahami dan menyelesaikan masalah kualitas saat muncul. Didukung oleh dukungan pemilik dan pakar data, pengurus disiapkan untuk mengatasi masalah kualitas data dengan cepat dan akurat.
Pencocokan dan ketahanan
Dengan data sumber yang diperkaya dan berkualitas tinggi, Anda diposisikan untuk menghasilkan master rekaman emas yang mewakili informasi paling akurat di seluruh sistem lini bisnis Anda yang berbeda. Gambar berikut menggambarkan bagaimana semua langkah berujung pada data berkualitas tinggi yang siap digunakan untuk analisis bisnis. Kapan saja, Anda dapat menyinkronkan data ini di seluruh data estate Anda.
Mesin pencocokan MDM Profisee menghasilkan master rekaman emas sebagai bagian dari proses bertahan hidup. Aturan kelangsungan hidup secara selektif mengisi rekaman emas dengan informasi yang telah Anda pilih di semua sistem sumber Anda.
Subsistem pelacakan MDM profisee dan pelacakan audit melacak perubahan yang dilakukan pengguna. Subsistem ini juga melacak perubahan yang dilakukan sistem seperti survivorship. Pencocokan dan penyintas memungkinkan untuk melacak alur informasi dari rekaman sumber Anda ke master. Profisee MDM memiliki catatan sistem sumber yang bertanggung jawab atas rekaman sumber tertentu. Anda juga tahu bagaimana rekaman sumber yang berbeda mengisi rekaman emas. Akibatnya, Anda dapat mencapai silsilah data dari analitik Anda kembali ke data sumber yang dirujuk oleh laporan Anda.
Kasus penggunaan MDM
Meskipun ada banyak kasus penggunaan untuk MDM, beberapa kasus penggunaan mencakup sebagian besar penerapan MDM di dunia nyata. Kasus penggunaan ini berfokus pada satu domain, tetapi tidak mungkin dibuat hanya dari domain tersebut. Bahkan kasus penggunaan yang berfokus ini kemungkinan besar melibatkan beberapa domain. Dalam setiap kasus penggunaan, MDM memenuhi tujuan untuk menyediakan tampilan jenis data penting sebesar 360 derajat, atau terpadu.
Data pelanggan
Mengonsolidasikan dan menstandarkan data pelanggan untuk analitik BI adalah kasus penggunaan MDM yang paling umum. Organisasi menangkap data pelanggan di sejumlah sistem dan aplikasi yang meningkat. Hasil rekaman data pelanggan duplikat. Duplikat ini terletak di dalam dan di seluruh aplikasi, dan mengandung inkonsistensi dan perbedaan. Kualitas data pelanggan yang buruk membatasi nilai solusi analitik modern. Gejala meliputi kesulitan berikut:
- Sulit untuk menjawab pertanyaan bisnis dasar seperti, "Siapa pelanggan teratas kami?" dan "Berapa banyak pelanggan baru yang kami miliki?" Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini membutuhkan upaya manual yang signifikan.
- Anda kehilangan dan informasi pelanggan yang tidak akurat, yang menyulitkan untuk menggulung atau menelusuri data.
- Anda tidak dapat mengidentifikasi atau memverifikasi pelanggan secara unik di seluruh batas organisasi dan sistem. Akibatnya, Anda tidak dapat menganalisis data pelanggan di seluruh sistem atau unit bisnis.
- Anda memiliki wawasan berkualitas buruk dari AI dan pembelajaran mesin karena data input berkualitas buruk.
Data produk
Data produk sering tersebar di beberapa aplikasi perusahaan, seperti perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), manajemen siklus hidup produk (PLM), atau aplikasi e-niaga. Akibatnya, sulit untuk memahami katalog total produk yang memiliki definisi yang tidak konsisten untuk properti, seperti nama produk, deskripsi, dan karakteristik. Definisi data referensi yang berbeda mempersulit situasi ini. Gejala meliputi kesulitan berikut:
- Anda tidak dapat mendukung jalur roll-up hierarkis dan penelusuran hierarkis alternatif yang berbeda untuk analitik produk.
- Dengan barang jadi atau persediaan bahan, Anda kesulitan mengevaluasi inventaris produk dan vendor yang mapan. Anda juga memiliki produk duplikat, yang mengarah pada inventaris berlebih.
- Sulit untuk merasialisasi produk karena definisi yang bertentangan. Situasi ini menyebabkan informasi yang hilang atau tidak akurat dalam analitik.
Data referensi
Dalam konteks analitik, data referensi ada sebagai banyak daftar data. Daftar ini sering digunakan untuk menjelaskan lebih lanjut kumpulan data master lainnya. Misalnya, data referensi mencakup daftar negara/wilayah, mata uang, warna, ukuran, dan unit pengukuran. Data referensi yang tidak konsisten menyebabkan kesalahan yang menonjol dalam analitik hilir. Gejalanya adalah:
- Beberapa representasi dari nilai yang sama. Misalnya, status Georgia terdaftar sebagai GA dan Georgia, yang membuatnya sulit untuk secara konsisten mengagregasi dan menelusuri data.
- Kesulitan merampingkan data di seluruh sistem karena ketidakmampuan untuk menyeberang, atau memetakan, mereferensikan nilai data antar sistem. Misalnya, warna merah diwakili oleh R dalam sistem ERP dan Merah dalam sistem PLM.
- Kesulitan mengikat angka di seluruh organisasi karena perbedaan nilai data referensi yang ditetapkan yang digunakan untuk kategorisasi data.
Data keuangan
Organisasi keuangan sangat bergantung pada data untuk aktivitas penting, seperti pelaporan bulanan, tiap triwulan, dan tahunan. Organisasi yang memiliki beberapa sistem keuangan dan akuntansi sering memiliki data keuangan di beberapa buku besar umum yang perlu dikonsolidasikan untuk menghasilkan laporan keuangan. MDM dapat menyediakan hub terpusat untuk memetakan dan mengelola akun, pusat biaya, entitas bisnis, dan himpunan data keuangan lainnya. Melalui hub terpusat, MDM menyediakan tampilan terkonsolidasi dari himpunan data ini. Gejala meliputi kesulitan berikut:
- Kesulitan dalam menggabungkan data keuangan di beberapa sistem ke dalam tampilan terkonsolidasi
- Kurangnya proses untuk menambahkan dan memetakan elemen data baru dalam sistem keuangan
- Keterlambatan dalam menghasilkan laporan keuangan akhir periode
Pertimbangan
Pertimbangan ini mengimplementasikan pilar Azure Well-Architected Framework, yang merupakan serangkaian tenet panduan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas beban kerja. Untuk informasi selengkapnya, lihat Microsoft Azure Well-Architected Framework.
Pertimbangkan faktor-faktor ini saat Anda memilih solusi manajemen data untuk organisasi.
Keandalan
Keandalan memastikan aplikasi Anda dapat mencapai komitmen yang Anda buat kepada pelanggan Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gambaran Umum pilar keandalan.
Profisee berjalan secara asli di Azure Kubernetes Service (AKS) dan Azure SQL Database. Kedua layanan menawarkan kemampuan siap pakai untuk mendukung ketersediaan tinggi.
Keamanan
Keamanan memberikan jaminan terhadap serangan yang disukai dan penyalahgunaan data dan sistem berharga Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gambaran Umum pilar keamanan.
Profisee mengautentikasi pengguna dengan menggunakan OpenID Connect, yang mengimplementasikan alur autentikasi Open Authorization (OAuth) 2.0. Sebagian besar organisasi mengonfigurasi Profisee MDM untuk mengautentikasi pengguna terhadap ID Microsoft Entra, yang memastikan bahwa Anda dapat menerapkan dan menerapkan kebijakan perusahaan Anda untuk autentikasi.
Pengoptimalan biaya
Optimalisasi biaya adalah tentang mencari cara untuk mengurangi pengeluaran yang tidak perlu dan meningkatkan efisiensi operasional. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gambaran umum pilar pengoptimalan biaya.
Biaya operasional terdiri dari lisensi perangkat lunak dan penggunaan Azure. Untuk informasi selengkapnya, hubungi Profisee.
Efisiensi kinerja
Efisiensi performa adalah kemampuan beban kerja Anda untuk diskalakan agar memenuhi permintaan yang diberikan oleh pengguna dengan cara yang efisien. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gambaran umum pilar efisiensi performa.
Profisee MDM berjalan secara asli di AKS dan SQL Database. Anda dapat mengonfigurasi AKS untuk menskalakan Profisee MDM ke atas, bawah, dan di seluruh fungsi bisnis Anda. Anda dapat menyebarkan SQL Database dalam berbagai konfigurasi untuk menyeimbangkan performa, skalabilitas, dan biaya.
Penskalaan dinamis melekat dalam arsitektur cloud-native Profisee, yang menggunakan layanan mikro dan kontainer. Jika Anda menjalankan Profisee di penyewa cloud melalui Kubernetes, Anda dapat meningkatkan dan memperluas skala secara dinamis berdasarkan beban Anda. Dengan layanan Profisee SaaS yang berjalan di AKS, Anda dapat mengonfigurasi kumpulan simpul besar untuk pod Anda. Kumpulan ini menskalakan secara dinamis berdasarkan beban pada sistem di seluruh infrastruktur multipenyewa.
Untuk informasi terperinci tentang cara menyebarkan Profisee dan Microsoft Purview di AKS, lihat Integrasi MDM Microsoft Purview - Profisee.
Menyebarkan skenario ini
Profisee MDM adalah layanan Kubernetes paket. Anda dapat menyebarkan Profisee MDM sebagai platform as a service (PaaS) di penyewa Azure Anda, di penyewa cloud lainnya, atau lokal. Anda juga dapat menyebarkan Profisee MDM sebagai SaaS yang dihosting dan dikelola Profisee.
Kontributor
Artikel ini dikelola oleh Microsoft. Ini awalnya ditulis oleh kontributor berikut.
Penulis utama:
- Gaurav Malhotra | Manajer PM Grup Utama
Untuk melihat profil LinkedIn non-publik, masuk ke LinkedIn.
Langkah berikutnya
- Pahami kemampuan konektor salinan REST di Data Factory.
- Pelajari lebih lanjut Profisee yang berjalan secara native di Azure.
- Pelajari cara menyebarkan Profisee ke Azure dengan menggunakan templat Azure Resource Manager (templat ARM).
- Lihat templat Profisee Data Factory.
Sumber daya terkait
Panduan arsitektur:
Arsitektur Referensi: