Governance dei dati con Profisee e Microsoft Purview

I sistemi aziendali possono avere più origini di dati master, ovvero i dati comuni condivisi tra sistemi. Questo fatto può diventare evidente quando si cataloga origini dati. Esempi di dati master includono i dati dei clienti, del prodotto, della posizione, dell'asset e del fornitore. Quando si usa Profisee per unire, convalidare e correggere i dati master, è possibile rendere effettivi tali dati. In particolare, è possibile usarlo per creare una piattaforma attendibile comune per l'analisi e il miglioramento operativo. Usando le definizioni di governance, le informazioni dettagliate e le competenze dettagliate in Microsoft Purview, è possibile creare la piattaforma in modo efficace.

Questa architettura di riferimento presenta una soluzione di governance e gestione dei dati che include Microsoft Purview e la piattaforma di gestione dei dati master Profisee (MDM). Questi servizi interagiscono per fornire una base di dati di alta qualità e attendibili che ottimizzano il valore aziendale dei dati in Azure. Per un breve video su questa soluzione, vedere La potenza della gestione dei dati master completamente integrata in Azure.

Architettura

Il diagramma seguente illustra i passaggi da eseguire quando si sviluppa e si gestisce la soluzione di dati master. Considerare questi passaggi come altamente iterativi. Man mano che la soluzione si evolve, è possibile ripetere questi passaggi e fasi, talvolta automaticamente e talvolta manualmente. L'uso di passaggi automatici o manuali dipende dalle modifiche apportate alla soluzione dati master, ai metadati e ai dati.

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Flusso di dati

I metadati e il flusso di dati includono questi passaggi, illustrati nella figura precedente:

1. I connettori Microsoft Purview predefiniti vengono usati per creare un catalogo dati dalle applicazioni aziendali di origine. I connettori analizzano le origini dati e popolano Microsoft Purview Data Catalog.

2. Il modello di dati master viene pubblicato in Microsoft Purview. Le entità dati master create in Profisee MDM vengono pubblicate facilmente in Microsoft Purview. Questo passaggio popola ulteriormente Microsoft Purview Data Catalog e garantisce che esista un record di questa origine critica dei dati in Microsoft Purview.

3. Gli standard e i criteri di governance per l'amministrazione dei dati vengono usati per arricchire le definizioni delle entità dati master. I dati sono arricchiti in Microsoft Purview con dizionario dati e informazioni di glossario, dati di proprietà e classificazioni di dati sensibili. Le definizioni e i metadati disponibili in Microsoft Purview sono visibili in tempo reale in Profisee come linee guida per gli amministratori dei dati MDM.

4. I dati master dei sistemi di origine vengono caricati in MDM Profisee. Un set di strumenti di integrazione dei dati come Azure Data Factory estrae dati dai sistemi di origine usando più di 100 connettori predefiniti o un gateway REST. Più flussi di dati master vengono caricati in MDM Profisee.

5. I dati master vengono standardizzati, abbinati, uniti, arricchiti e convalidati in base alle regole di governance. Altri sistemi, come Microsoft Purview, possono definire regole di governance e qualità dei dati. Ma Profisee MDM è il sistema che applica queste regole. I record di origine vengono confrontati e uniti all'interno e tra i sistemi di origine per creare il record più completo e corretto possibile. Le regole di qualità dei dati controllano ogni record per la conformità ai requisiti aziendali e tecnici. Qualsiasi record che non riesce a convalidare o che restituisce un punteggio di probabilità bassa è soggetto a correzione. Per correggere le convalide non riuscite, un processo del flusso di lavoro assegna record che richiedono la revisione agli amministratori dei dati esperti nel dominio dei dati aziendali. Dopo la verifica o la correzione di un record, è possibile usarlo come master record d'oro .

6. I dati transazionali vengono caricati in una soluzione di analisi downstream. Un set di strumenti di integrazione dei dati come Data Factory estrae dati transazionali dai sistemi di origine usando più di 100 connettori predefiniti o un gateway REST. Il set di strumenti carica i dati direttamente in una piattaforma dati di analisi come Azure Synapse Analytics. L'analisi di queste informazioni non elaborate senza i dati d'oro master appropriati è soggetta a imprecisioni, perché i dati si sovrappongono, non corrispondono e i conflitti non vengono ancora risolti.

7. I connettori di Power BI consentono l'accesso diretto ai dati master curati. Gli utenti di Power BI possono usare i dati master direttamente nei report. Un connettore Di Power BI dedicato riconosce e applica la sicurezza basata sui ruoli. Nasconde anche vari campi di sistema per semplificare l'uso.

8. I dati master curati di alta qualità vengono pubblicati in una soluzione di analisi downstream. Se i record di dati master sono stati uniti in un singolo record golden, i collegamenti padre-figlio ai record originali vengono mantenuti.

9. La piattaforma di analisi ha un set di dati certificati nel senso che è completo, coerente e accurato. Tali dati includono dati master curati correttamente e dati transazionali associati. Tale combinazione costituisce una solida base di dati attendibili disponibili per ulteriori analisi.

10. I dati master di alta qualità vengono visualizzati e analizzati e vengono applicati modelli di Machine Learning. Il sistema offre informazioni approfondite per guidare l'azienda.

Componenti

• Microsoft Purview è una soluzione di governance dei dati che offre una visibilità generale sugli asset di dati locali e cloud. Microsoft Purview offre una combinazione di individuazione e classificazione dei dati, derivazione, ricerca e individuazione dei metadati e informazioni dettagliate sull'utilizzo. Tutte queste funzionalità consentono di gestire e comprendere i dati nel panorama dei dati aziendali.

• Profisee MDM è una piattaforma MDM veloce e intuitiva che si integra perfettamente con le tecnologie Microsoft e l'ecosistema di gestione dei dati di Azure.

• Data Factory è un servizio di integrazione di dati ibridi. È possibile usare Data Factory per creare, pianificare e orchestrare flussi di lavoro di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) ed estrarre, caricare e trasformare (ELT). Data Factory offre anche più di 100 connettori predefiniti e un gateway REST che è possibile usare per estrarre dati dai sistemi di origine.

• Azure Synapse Analytics è un data warehouse cloud veloce, flessibile e attendibile che usa un'architettura di elaborazione parallela elevata. È possibile usare Azure Synapse Analytics per ridimensionare, calcolare e archiviare i dati in modo elastico e indipendente.

• Power BI è una suite di strumenti di analisi aziendale che offrono informazioni dettagliate in tutta l'organizzazione. È possibile usare Power BI per connettersi a centinaia di origini dati, semplificare la preparazione dei dati e condurre analisi improvvisate. È anche possibile produrre report belli e quindi pubblicarli per l'organizzazione da utilizzare sul Web e nei dispositivi mobili.

Alternative

Se non si ha un'applicazione MDM dedicata, è possibile trovare alcune delle funzionalità tecniche necessarie per creare una soluzione MDM in Azure:

• Qualità dei dati. Quando si caricano dati in una piattaforma di analisi, è possibile creare la qualità dei dati nei processi di integrazione. Ad esempio, è possibile usare script hardcoded per applicare trasformazioni data quality in una pipeline di Data Factory .
• Standardizzazione e arricchimento dei dati. Mappe di Azure può fornire la verifica dei dati e la standardizzazione per i dati degli indirizzi. È possibile usare i dati standardizzati in Funzioni di Azure e Data Factory. Per standardizzare altri dati, potrebbe essere necessario sviluppare script hardcoded.
• Gestione dei dati duplicata. È possibile usare Data Factory per deduplicare le righe se sono disponibili identificatori sufficienti per una corrispondenza esatta. È probabile che siano necessari script hardcoded personalizzati per implementare la logica necessaria per unire le righe corrispondenti applicando tecniche di sopravvivenza dei dati appropriate.
• Gestione dei dati. È possibile usare Power Apps per sviluppare rapidamente soluzioni di gestione dei dati di base per gestire i dati in Azure. È anche possibile sviluppare interfacce utente appropriate per revisioni, flussi di lavoro, avvisi e convalide.

Negli ambienti incentrati su Microsoft, Azure Synapse Analytics è in genere preferito come servizio di analisi. È tuttavia possibile usare qualsiasi database di analisi. Snowflake e Databricks sono scelte comuni.

Dettagli dello scenario

Man mano che aumenta la quantità di dati caricati in Azure, aumenta la necessità di gestire e gestire correttamente i dati in tutte le origini dati e i consumer di dati. I dati che sembrano adeguati nel sistema di origine spesso sono deficienti quando sono condivisi. Potrebbero essere presenti informazioni mancanti o incomplete oppure duplicazioni e conflitti. La sua qualità complessiva potrebbe essere scarsa. Sono necessari dati completi, coerenti e accurati.

Senza dati di alta qualità nel patrimonio di dati di Azure, il valore aziendale di Azure viene compromesso, forse criticamente. La soluzione consiste nel creare una base per la governance e la gestione dei dati in grado di produrre e fornire una fonte di verità per dati di alta qualità e attendibili. Microsoft Purview e Profisee MDM collaborano per formare questa piattaforma aziendale.

Microsoft Purview cataloga tutte le origini dati e identifica eventuali informazioni riservate e derivazione. Fornisce all'architetto dei dati un posto in cui considerare gli standard di dati appropriati per imporre a tutti i dati. Microsoft Purview è incentrato sulla governance per trovare, classificare e definire criteri e standard. Le attività di applicazione di criteri e standard, la catalogazione delle origini dati e la correzione dei dati carenti rientrano in tecnologie come i sistemi MDM.

Profisee MDM è progettato per accettare dati master da qualsiasi origine. Profisee MDM quindi corrisponde, unisce, standardizza, verifica, corregge e sincronizza i dati tra sistemi. Questo processo garantisce che i dati possano essere integrati correttamente e che soddisfino le esigenze dei sistemi downstream, ad esempio business intelligence (BI) e applicazioni di Machine Learning. La piattaforma Profisee integra gli standard di governance in più silo di dati.

Meglio insieme

Microsoft Purview e Profisee MDM funzionano meglio insieme. Se integrati, semplificano le attività di gestione dei dati e assicurano che tutti i sistemi funzionino per applicare gli stessi standard. Profisee MDM pubblica il modello di dati master in Microsoft Purview, dove può partecipare alla governance. Microsoft Purview condivide quindi l'output della governance, ad esempio un catalogo dati e informazioni di glossario. Profisee può esaminare l'output e applicare gli standard. Lavorando congiuntamente, Microsoft Purview e Profisee creano una combinazione naturale e migliore che va più profonda di ogni offerta indipendente.

Ad esempio, dopo aver catalogato le origini dati aziendali, è possibile determinare che i dati master sono presenti in più sistemi. I dati master sono i dati che definiscono un'entità di dominio. Esempi di dati master includono i dati relativi a clienti, prodotti, asset, posizione, fornitore, paziente, famiglia, voce di menu e dati sugli ingredienti. La risoluzione di definizioni e corrispondenza diverse e l'unione di questi dati tra sistemi è fondamentale per poter usare questi dati in modo significativo. Per essere efficaci, è necessario unire, convalidare e correggere i dati master in Profisee MDM usando definizioni di governance, informazioni dettagliate e competenze dettagliate in Microsoft Purview. In questo modo, Microsoft Purview e Profisee MDM costituiscono una base per la governance e la gestione dei dati e ottimizzano il valore aziendale dei dati in Azure.

L'alternativa consiste nell'usare le informazioni che è possibile ottenere. Tuttavia, quando si prende questo approccio, si rischia di generare risultati fuorvianti che possono danneggiare l'azienda. Quando invece si usano dati master di alta qualità, si eliminano i problemi comuni relativi alla qualità dei dati. Il sistema offre quindi informazioni dettagliate sonore che è possibile usare per guidare l'azienda, indipendentemente da quali strumenti si usano per l'analisi, l'apprendimento automatico e la visualizzazione. I dati master ben curati sono un aspetto chiave della creazione di una base dati solida e affidabile.

Quando si usa Profisee MDM con Microsoft Purview, si riscontrano i vantaggi seguenti:

• Una base tecnica comune. Profisee ha avuto origine nelle tecnologie Microsoft. Profisee e Microsoft usano strumenti, database e infrastrutture comuni, che rendono la soluzione Profisee familiare a chiunque lavori con le tecnologie Microsoft. Infatti, per molti anni, Profisee MDM è stato costruito su Microsoft Master Data Services. Ora Master Data Services sta per terminare il ciclo di vita e Profisee è la soluzione premier di aggiornamento e sostituzione.
• Collaborazione per sviluppatori e sviluppo congiunto. Gli sviluppatori di Profisee e Microsoft Purview collaborano ampiamente per garantire un'adattabilità ottimale e complementare tra le rispettive soluzioni. Questa collaborazione offre un'integrazione perfetta che soddisfa le esigenze dei clienti.
• Vendite e distribuzioni comuni. Profisee ha più distribuzioni MDM in Azure e insieme a Microsoft Purview, rispetto a qualsiasi altro fornitore MDM. È possibile acquistare Profisee tramite Azure Marketplace. Nell'anno fiscale 2023, Profisee è l'unico fornitore MDM con una certificazione partner Microsoft di livello superiore che dispone di un'infrastruttura distribuita come servizio (IaaS), contenitori come servizio (CaaS) o software distribuita come servizio (SaaS) in Azure Marketplace.
• Distribuzione rapida e affidabile. Una funzionalità critica di tutto il software aziendale è una distribuzione rapida e affidabile. Secondo la piattaforma Gartner Peer Insights , Profisee ha più implementazioni che richiedono meno di 90 giorni per il completamento rispetto a qualsiasi altro fornitore MDM.
• Più domini. Profisee offre un approccio a MDM che usa intrinsecamente più domini. Non esistono limitazioni per il numero di domini dati master che è possibile creare. Questa progettazione è perfettamente allineata ai clienti che prevedono di modernizzare i propri beni dati. Un cliente potrebbe iniziare con un numero limitato di domini, ma in definitiva traggono vantaggio dall'ottimizzazione della copertura del dominio nell'intero patrimonio di dati. Questa copertura del dominio corrisponde alla copertura della governance dei dati.
• Progettazione progettata per Azure. Profisee è progettato per essere nativo del cloud con opzioni per le distribuzioni SaaS e IaaS gestite o CaaS in Azure.

Potenziali casi d'uso

Per un elenco dettagliato dei casi d'uso mdm di questa soluzione, vedere Casi d'uso mdm più avanti in questo articolo. I casi d'uso principali di MDM includono i seguenti esempi di vendita al dettaglio e produzione:

• Consolidamento dei dati dei clienti per l'analisi.
• Avere una visualizzazione a 360 gradi dei dati del prodotto in un formato coerente e accessibile, ad esempio il nome, la descrizione e le caratteristiche di ogni prodotto.
• Definizione dei dati di riferimento per aumentare in modo coerente le descrizioni dei dati master. Ad esempio, i dati di riferimento includono elenchi di paesi/aree geografiche, valute, colori, dimensioni e unità di misura.

Queste soluzioni MDM aiutano anche le organizzazioni finanziarie che si basano principalmente sui dati per le attività critiche, ad esempio la creazione di report tempestivi.

Integrazione MDM con Microsoft Purview

Il diagramma seguente illustra in dettaglio l'integrazione di Profisee MDM in Microsoft Purview. Per supportare questa integrazione, il sottosistema di governance Profisee fornisce l'integrazione bidirezionale con Microsoft Purview, costituita da due flussi distinti:

• La pubblicazione dei metadati della soluzione si verifica quando i modelli di dati apportano modifiche al modello di dati master, alle strategie di corrispondenza e alle relative subartifact correlate. Queste modifiche vengono pubblicate facilmente in Microsoft Purview man mano che si verificano. La pubblicazione di queste modifiche sincronizza i metadati correlati al modello di dati master e alla soluzione. Di conseguenza, Microsoft Purview Data Catalog viene popolato ulteriormente e Microsoft Purview ha un record di questa origine dati critica.
• I dettagli sulla governance vengono restituiti e forniti agli amministratori dei dati e agli utenti aziendali. Questi dettagli sono disponibili quando gli utenti visualizzano i dati, arricchiscono i dati e correggeno i problemi di qualità dei dati usando il portale Profisee FastApp.

Funzionalità di integrazione di Microsoft Purview

Il catalogo e il glossario di Microsoft Purview consentono di ottimizzare l'integrazione.

Progettazione del modello di dati master

Una delle sfide della preparazione di una soluzione MDM consiste nel determinare quali sono i dati master e quali origini dati usare quando si popola il modello di dati master. È possibile usare Microsoft Purview per facilitare questa operazione. È possibile sfruttare la possibilità di analizzare le origini dati critiche ed è possibile coinvolgere gli amministratori dei dati e gli esperti in materia (PMI). In questo modo, è possibile arricchire Microsoft Purview Data Catalog con informazioni a cui gli amministratori possono quindi accedere, per allineare meglio il modello di dati master ai sistemi line-of-business. È possibile riconciliare la terminologia in conflitto. Questo processo restituisce un modello di dati master che riflette in modo ottimale la terminologia e le definizioni da standardizzare per l'azienda. Evita inoltre verbiage obsoleti e fuorvianti.

L'estratto seguente del diagramma più ampio illustra questo caso d'uso di integrazione. Prima di tutto, si usano le funzioni di analisi del sistema Microsoft Purview per inserire metadati dai sistemi line-of-business. Successivamente, gli amministratori dei dati e le PMI preparano un catalogo e contatti solidi. I modelli di dati che lavorano con i servizi di modellazione MDM Profisee possono quindi preparare ed evolvere il modello di dati master. Questo lavoro è allineato agli standard definiti in Microsoft Purview.

Man mano che gli amministratori dei dati evolvono il modello, i servizi di modellazione all'interno della piattaforma MDM Profisee pubblicano le modifiche ricevute dai servizi di governance MDM Profisee. A sua volta, Profisee MDM prepara e inoltra tali modifiche a Microsoft Purview per l'inclusione nel catalogo dati aggiornato. Queste aggiunte al catalogo assicurano che le definizioni dei dati master siano incluse nel patrimonio di dati più ampio e che possano essere regolate e controllate nello stesso modo dei metadati del sistema line-of-business. Assicurandosi che queste informazioni siano catalogate insieme, si è in una posizione migliore per gestire le relazioni tra i dati master e i dati del sistema line-of-business.

Gestione dei dati

Le aziende di grandi dimensioni che dispongono di aree dati complesse ed espansive possono presentare sfide agli amministratori dei dati, responsabili della gestione e della correzione dei problemi man mano che si verificano. I domini dati chiave possono essere complessi, con molti attributi nascosti che solo i dipendenti con conoscenze istituzionali significative comprendono. Tramite l'integrazione MDM Profisee con Microsoft Purview, è possibile acquisire questa conoscenza istituzionale all'interno di Microsoft Purview e renderla disponibile per l'uso all'interno di Profisee MDM. Di conseguenza, si riduce la necessità di conoscere i dati aziendali quando si gestiscono informazioni critiche e sensibili al tempo.

La figura seguente illustra il flusso di informazioni da Microsoft Purview agli amministratori dei dati che lavorano nel portale Profisee FastApp. Il servizio dati di governance si integra con Microsoft Purview e Microsoft Entra ID. Questo servizio offre funzionalità di ricerca. Gli utenti del portale FastApp possono usare questa funzionalità per recuperare i dati di governance arricchiti relativi alle entità e agli attributi usati.

I servizi di governance risolvono anche i contatti ricevuti da Microsoft Purview ai dettagli completi del profilo, disponibili in Microsoft Entra ID. Con i dettagli completi del profilo, gli amministratori possono collaborare efficacemente con i proprietari dei dati e gli esperti mentre lavorano per migliorare la qualità dei dati master.

La finestra di dialogo Governance MDM Profisee è l'interfaccia attraverso la quale gli amministratori dei dati e gli utenti interagiscono con i dettagli a livello di governance. Questa interfaccia utente esegue il rendering delle informazioni ottenute da Microsoft Purview agli utenti. Usando queste informazioni, gli utenti possono esaminare i dettagli relativi ai dati da cui è stata avviata la finestra di dialogo. Se le informazioni fornite nella finestra di dialogo Governance non sono sufficienti, gli utenti possono passare direttamente all'esperienza utente di Microsoft Purview.

Gli amministratori dei dati e gli utenti aziendali possono accedere a tre tipi di asset di dati MDM Profisee tramite il portale FastApp:

• Istanza profisee, che fornisce le proprietà dell'infrastruttura dell'istanza specifica della piattaforma MDM Profisee visualizzata dall'utente
• Entità Profisee, che fornisce le proprietà dell'entità dati master (la tabella) attualmente visualizzata dall'amministratore o dall'utente
• Attributo Profisee, che fornisce le proprietà dell'attributo (ad esempio il campo o la colonna) in cui l'utente è interessato

La figura seguente illustra dove gli utenti che lavorano nel portale FastApp possono visualizzare i dettagli di governance per ognuno di questi tipi di asset. È possibile trovare i dettagli a livello di istanza nel menu ? È possibile accedere ai dettagli dell'entità dall'intestazione dell'area di pagina, che contiene una griglia di entità. Per informazioni dettagliate sull'attributo, passare al modulo associato alla griglia di entità. Accedere ai dettagli dalle etichette associate all'attributo .

Per visualizzare le informazioni di riepilogo, passare il puntatore sull'icona di governance, ad esempio Microsoft Purview. Selezionare l'icona per visualizzare la finestra di dialogo di governance completa:

Per passare all'esperienza utente completa di Microsoft Purview, selezionare l'icona di governance nell'intestazione della finestra di dialogo. Selezionando l'icona si passa a Microsoft Purview nel contesto dell'asset attualmente visualizzato. È quindi possibile spostarsi facilmente in Microsoft Purview in base alle esigenze di individuazione.

Elaborazione MDM

La potenza di una soluzione MDM è nei dettagli.

Modellazione dei dati

Il cuore della soluzione MDM è il modello di dati sottostante. Rappresenta la definizione dei dati master all'interno dell'azienda. Lo sviluppo di un modello di dati master prevede le attività seguenti:

• Identificare gli elementi dei dati di origine dall'intero panorama dei sistemi fondamentali per le operazioni dell'azienda e centralmente per l'analisi delle prestazioni.
• Arricchire il modello con elementi ottenuti da altre origini di terze parti che rendono i dati più utili, accurati e affidabili.
• Stabilire la proprietà e le autorizzazioni chiare correlate agli elementi del modello di dati. Questa procedura consente di garantire la visibilità dei fattori e la gestione delle modifiche nella progettazione del modello.

La governance dei dati offre una base fondamentale per il supporto:

• Il catalogo dati di governance, il dizionario, il glossario e le risorse di supporto sono fonti preziose di informazioni per gli amministratori dei dati di governance. Queste risorse consentono agli amministratori di determinare cosa includere nel modello di dati master. Consentono anche di determinare la proprietà e le classificazioni dei dati sensibili in Microsoft Purview. È possibile rafforzare la terminologia nel modello. Attraverso questa pratica, è possibile stabilire un lessico ufficiale per la tua azienda. Integrando la terminologia, il modello di dati master può anche tradurre qualsiasi termine esoterista in uso in vari sistemi di origine nella lingua approvata dell'azienda.
• I sistemi di terze parti sono spesso un'origine di dati master separati e diversi dai sistemi line-of-business. È fondamentale aggiungere elementi al modello per acquisire le informazioni che questi sistemi aggiungono ai dati e riflettere queste origini di informazioni nel catalogo dati.
• È possibile usare la proprietà e l'accesso ai dati, come indicato nel catalogo di governance, per applicare le autorizzazioni di gestione degli accessi e delle modifiche all'interno della soluzione MDM. Di conseguenza, si allineano i criteri aziendali e le esigenze con gli strumenti usati per gestire e gestire i dati master.

Caricamento dei dati di origine

Idealmente, i diversi sistemi line-of-business caricano i dati nel modello di dati master senza modifiche o trasformazioni. L'obiettivo è avere una versione centralizzata dei dati così come esiste nel sistema di origine. Il minor numero possibile di fedeltà tra il sistema di origine e il repository di dati master deve essere minore. Limitando la complessità del processo di caricamento, si semplifica la derivazione. Quando si usa la tecnologia come le pipeline di Data Factory, la soluzione di governance può esaminare il flusso. La soluzione può quindi identificare le relazioni tra il sistema di origine e il modello di dati master. In particolare, la soluzione può estrarre dati dai sistemi di origine usando più di 100 connettori predefiniti e un gateway REST.

Arricchimento e standardizzazione dei dati

Dopo aver caricato i dati di origine nel modello, è possibile estenderli toccando origini avanzate di dati di terze parti. È possibile usare questi sistemi per migliorare i dati ottenuti dai sistemi line-of-business. È anche possibile usare questi sistemi per aumentare i dati di origine con informazioni che ne migliorano l'uso per altri consumer downstream. Ad esempio:

• È possibile usare servizi di verifica degli indirizzi come Bing per correggere e migliorare gli indirizzi del sistema di origine. Questi servizi possono standardizzare e aggiungere informazioni mancanti fondamentali per la posizione geografica e il recapito della posta.
• I servizi informativi di terze parti come Dun & Bradstreet possono fornire dati specifici del settore o per utilizzo generico. È possibile usare questi dati per estendere il valore del record master golden. In particolare, è possibile aggiungere informazioni non disponibili o in conflitto nei diversi sistemi line-of-business.

L'infrastruttura di pubblicazione/sottoscrizione di Profisee semplifica l'integrazione delle proprie origini di terze parti nella soluzione in base alle esigenze.

La capacità di comprendere le origini e il significato di questi dati è fondamentale per i dati di terze parti così come per i sistemi line-of-business interni. Integrando il modello di dati master nel catalogo dati di governance, è possibile gestire le relazioni tra origini di dati interne ed esterne, arricchire il modello con i dettagli di governance.

Convalida e gestione della qualità dei dati

Dopo aver caricato e arricchito i dati, è importante verificarne la qualità e la conformità agli standard stabiliti tramite i processi di governance. Microsoft Purview può di nuovo essere una ricca fonte di informazioni sugli standard. È possibile usare Microsoft Purview per gestire le regole di qualità dei dati applicate dalla soluzione MDM. Profisee MDM può anche pubblicare regole di qualità dei dati come asset nel catalogo di governance. Le regole possono essere soggette a revisione e approvazione, che consente di fornire una supervisione top-down degli standard di qualità associati ai dati master. Le regole sono associate a entità e attributi di dati master e tali attributi possono essere ricontracciati nel sistema di origine. Per questi motivi, è possibile stabilire la causa radice della scarsa qualità dei dati che ha origine dai sistemi line-of-business.

Gli amministratori dei dati sono esperti nel loro dominio aziendale. Quando gli amministratori risodono i problemi rivelati dalla soluzione di dati master, possono usare il catalogo di governance dei dati di Microsoft Purview. Il catalogo aiuta gli amministratori a comprendere e risolvere i problemi di qualità man mano che si verificano. Sostenuti dal supporto di proprietari ed esperti dei dati, gli amministratori sono preparati a risolvere i problemi di qualità dei dati in modo rapido e accurato.

Corrispondenza e sopravvivenza

Con dati di origine arricchiti e di alta qualità, si è posizionati per produrre un master record d'oro che rappresenta le informazioni più accurate nei diversi sistemi line-of-business. La figura seguente illustra come tutti i passaggi culminano in dati di alta qualità pronti per l'uso per l'analisi aziendale. In qualsiasi momento, è possibile sincronizzare questi dati nel patrimonio di dati.

Il motore di corrispondenza MDM Profisee produce un master record d'oro come parte del processo di sopravvivenza. Le regole di sopravvivenza popolano in modo selettivo il record d'oro con informazioni scelte in tutti i sistemi di origine.

Il sottosistema di cronologia MDM profisee e di controllo tiene traccia delle modifiche apportate dagli utenti. Questo sottosistema tiene traccia anche delle modifiche che il sistema elabora come i sopravvissuti. La corrispondenza e i sopravvissuti consentono di tracciare il flusso di informazioni dai record di origine al master. Profisee MDM ha un record del sistema di origine responsabile di un record di origine specifico. Si sa anche in che modo i record di origine diversi popolano il record d'oro. Di conseguenza, è possibile ottenere la derivazione dei dati dall'analisi ai dati di origine a cui fanno riferimento i report.

Casi d'uso mdm

Anche se esistono numerosi casi d'uso per MDM, alcuni casi d'uso coprono la maggior parte delle implementazioni MDM reali. Questi casi d'uso si concentrano su un singolo dominio, ma è improbabile che vengano compilati solo da tale dominio. Anche questi casi d'uso incentrati probabilmente coinvolgono più domini. In ogni caso d'uso, MDM soddisfa l'obiettivo di fornire una visualizzazione unificata o a 360 gradi dei tipi di dati essenziali.

Dati cliente

Il consolidamento e la standardizzazione dei dati dei clienti per l'analisi bi è il caso d'uso MDM più comune. Le organizzazioni acquisiscono i dati dei clienti in un numero crescente di sistemi e applicazioni. Risultato dei record di dati dei clienti duplicati. Questi duplicati si trovano in e in tutte le applicazioni e contengono incoerenze e discrepanze. La scarsa qualità dei dati dei clienti limita il valore delle soluzioni di analisi moderne. I sintomi includono le sfide seguenti:

• È difficile rispondere a domande aziendali di base, ad esempio "Chi sono i nostri clienti principali?" e "Quanti nuovi clienti abbiamo?" Rispondere a queste domande richiede un impegno manuale significativo.
• Sono presenti informazioni sui clienti mancanti e imprecise, che rendono difficile eseguire il rollup o il drill-down dei dati.
• Non è possibile identificare o verificare in modo univoco un cliente attraverso i limiti dell'organizzazione e del sistema. Di conseguenza, non è possibile analizzare i dati dei clienti tra sistemi o business unit.
• Sono disponibili informazioni dettagliate di scarsa qualità dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico a causa dei dati di input di scarsa qualità.

Dati relativi al prodotto

I dati dei prodotti vengono spesso distribuiti in più applicazioni aziendali, ad esempio erp (Enterprise Resource Planning), product lifecycle management (PLM) o applicazioni di e-commerce. Di conseguenza, è difficile comprendere il catalogo totale di prodotti con definizioni incoerenti per le proprietà, ad esempio il nome del prodotto, la descrizione e le caratteristiche. Definizioni diverse dei dati di riferimento complicano questa situazione. I sintomi includono le sfide seguenti:

• Non è possibile supportare diversi percorsi di rollup e drill-down gerarchici alternativi per l'analisi dei prodotti.
• Con le merci finite o l'inventario materiale, hai difficoltà a valutare l'inventario dei prodotti e i fornitori stabiliti. Hai anche prodotti duplicati, che portano a inventario in eccesso.
• È difficile razionalizzare i prodotti a causa di definizioni in conflitto. Questa situazione porta a informazioni mancanti o imprecise nell'analisi.

Dati di riferimento

Nel contesto dell'analisi, i dati di riferimento esistono come numerosi elenchi di dati. Questi elenchi vengono spesso usati per descrivere ulteriormente altri set di dati master. Ad esempio, i dati di riferimento includono elenchi di paesi/aree geografiche, valute, colori, dimensioni e unità di misura. I dati di riferimento incoerenti causano errori evidenti nell'analisi downstream. I sintomi sono:

• Più rappresentazioni dello stesso valore. Ad esempio, lo stato della Georgia è elencato come GA e Georgia, che rende difficile aggregare e analizzare in modo coerente i dati.
• Difficoltà di flusso dei dati tra i sistemi a causa di un'impossibilità di attraversare o mappare i valori dei dati di riferimento tra sistemi. Ad esempio, il colore rosso è rappresentato da R nel sistema ERP e rosso nel sistema PLM.
• Difficoltà a legare i numeri tra le organizzazioni a causa delle differenze nei valori dei dati di riferimento stabiliti usati per la categorizzazione dei dati.

Dati finanziari

Le organizzazioni finanziarie si basano principalmente sui dati per le attività critiche, ad esempio la creazione di report mensili, trimestrali e annuali. Le organizzazioni che dispongono di più sistemi finanziari e contabili spesso dispongono di dati finanziari in più ledgger generali che devono essere consolidati per produrre report finanziari. MDM può fornire un hub centralizzato per eseguire il mapping e la gestione di account, centri di costo, entità aziendali e altri set di dati finanziari. Tramite l'hub centralizzato, MDM offre una visualizzazione consolidata di questi set di dati. I sintomi includono le sfide seguenti:

• Difficoltà nell'aggregazione dei dati finanziari in più sistemi in una visualizzazione consolidata
• Mancanza di processo per l'aggiunta e il mapping di nuovi elementi di dati nei sistemi finanziari
• Ritardi nella produzione di rapporti finanziari di fine periodo

Considerazioni

Queste considerazioni implementano i pilastri di Azure Well-Architected Framework, che è un set di set di principi guida che possono essere usati per migliorare la qualità di un carico di lavoro. Per altre informazioni, vedere Framework ben progettato di Microsoft Azure.

Prendere in considerazione questi fattori quando si sceglie una soluzione di gestione dei dati per l'organizzazione.

Affidabilità

L'affidabilità garantisce che l'applicazione possa soddisfare gli impegni che l'utente ha preso con i clienti. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'affidabilità.

Profisee viene eseguito in modo nativo in servizio Azure Kubernetes (servizio Azure Kubernetes) e database SQL di Azure. Entrambi i servizi offrono funzionalità predefinite per supportare la disponibilità elevata.

Sicurezza

La sicurezza offre garanzie contro attacchi intenzionali e l'abuso di dati e sistemi preziosi. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro della sicurezza.

Profisee autentica gli utenti usando OpenID Connessione, che implementa un flusso di autenticazione OAuth 2.0. La maggior parte delle organizzazioni configura Profisee MDM per autenticare gli utenti con Microsoft Entra ID, assicurando che sia possibile applicare e applicare i criteri aziendali per l'autenticazione.

Ottimizzazione dei costi

L'ottimizzazione dei costi riguarda l'analisi dei modi per ridurre le spese non necessarie e migliorare l'efficienza operativa. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro di ottimizzazione dei costi.

I costi di esecuzione sono costituiti da una licenza software e dal consumo di Azure. Per ulteriori informazioni, contattare Profisee.

Efficienza prestazionale

L'efficienza delle prestazioni è la capacità di dimensionare il carico di lavoro per soddisfare in modo efficiente le richieste poste dagli utenti. Per altre informazioni, vedere Panoramica dell'efficienza delle prestazioni.

Profisee MDM viene eseguito in modo nativo nel servizio Azure Kubernetes e database SQL. È possibile configurare il servizio Azure Kubernetes per aumentare, ridurre e ridurre le funzioni aziendali di Profisee MDM. È possibile distribuire database SQL in numerose configurazioni per bilanciare prestazioni, scalabilità e costi.

La scalabilità dinamica è intrinseca nell'architettura nativa del cloud di Profisee, che usa microservizi e contenitori. Se si esegue Profisee nel tenant cloud tramite Kubernetes, è possibile aumentare e ridurre dinamicamente le prestazioni in base al carico. Con il servizio SaaS Profisee eseguito nel servizio Azure Kubernetes, è possibile configurare pool di nodi di grandi dimensioni per i pod. Questi pool vengono ridimensionati in modo dinamico in base al carico sul sistema nell'infrastruttura multi-tenant.

Per informazioni dettagliate su come distribuire Profisee e Microsoft Purview nel servizio Azure Kubernetes, vedere Integrazione di Microsoft Purview - Profisee MDM.

Distribuire lo scenario

Profisee MDM è un servizio Kubernetes in pacchetto. È possibile distribuire Profisee MDM come PaaS nel tenant di Azure, in qualsiasi altro tenant cloud o locale. È anche possibile distribuire Profisee MDM come SaaS che Profisee ospita e gestisce.

Collaboratori

Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dal collaboratore seguente.

Autore principale:

• Gaurav Malhotra | Responsabile pm gruppo principale

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Passaggi successivi

• Informazioni sulle funzionalità del connettore di copia REST in Data Factory.
• Altre informazioni sull'esecuzione nativa di Profisee in Azure.
• Informazioni su come distribuire Profisee in Azure usando un modello di Azure Resource Manager (modello arm).
• Visualizzare i modelli di Profisee Data Factory.

Risorse correlate

Guide all'architettura:

• Estrarre, trasformare e caricare (ETL)
• Scegliere una tecnologia di elaborazione batch in Azure

Architetture di riferimento:

• Gestione dei dati master con Profisee e Azure Data Factory
• Analisi end-to-end con Azure Synapse
• Architettura di analisi moderna con Azure Databricks
• Analisi dei Big Data con sicurezza di livello aziendale con Azure Synapse
• Business intelligence aziendale automatizzata
• Ottimizzare il marketing con Machine Learning
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