엔터프라이즈 시스템에는 여러 마스터 데이터 원본(시스템 간에 공유되는 공통 데이터)이 있을 수 있습니다. 이 사실은 데이터 원본을 카탈로그로 만들 때 명백해질 수 있습니다. 마스터 데이터의 예로는 고객, 제품, 위치, 자산 및 공급업체 데이터가 있습니다. Profisee를 사용하여 마스터 데이터를 병합, 유효성 검사 및 수정하는 경우 해당 데이터를 효과적으로 만들 수 있습니다. 특히 분석 및 운영 개선을 위해 신뢰할 수 있는 공통 플랫폼을 빌드하는 데 사용할 수 있습니다. Microsoft Purview에 자세히 설명된 거버넌스 정의, 인사이트 및 전문 지식을 사용하여 플랫폼을 효과적으로 빌드할 수 있습니다.
이 참조 아키텍처는 Microsoft Purview 및 MDM(Profisee 마스터 데이터 관리) 플랫폼을 특징으로 하는 거버넌스 및 데이터 관리 솔루션을 제공합니다. 이러한 서비스는 Azure에서 데이터의 비즈니스 가치를 최대화하는 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터의 기초를 제공하기 위해 함께 작동합니다. 이 솔루션에 대한 짧은 비디오는 Azure에서 완전히 통합된 마스터 데이터 관리의 기능을 참조하세요.
아키텍처
다음 다이어그램에서는 마스터 데이터 솔루션을 개발하고 운영할 때 수행하는 단계를 보여 줍니다. 이러한 단계를 매우 반복적인 것으로 간주합니다. 솔루션이 발전함에 따라 이러한 단계와 단계를 반복하고 때로는 자동으로 또는 때로는 수동으로 반복할 수 있습니다. 자동 또는 수동 단계 사용 여부는 마스터 데이터 솔루션, 메타데이터 및 데이터가 적용되는 변경 내용에 따라 달라집니다.
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데이터 흐름
메타데이터 및 데이터 흐름에는 위의 그림에 표시된 다음 단계가 포함됩니다.
미리 빌드된 Microsoft Purview 커넥터는 원본 비즈니스 애플리케이션에서 데이터 카탈로그를 빌드하는 데 사용됩니다. 커넥터는 데이터 원본을 검색하고 Microsoft Purview 데이터 카탈로그 채웁니다.
마스터 데이터 모델은 Microsoft Purview에 게시됩니다. Profisee MDM에서 만든 마스터 데이터 엔터티는 Microsoft Purview에 원활하게 게시됩니다. 이 단계에서는 Microsoft Purview 데이터 카탈로그 추가로 채우고 Microsoft Purview에 이 중요한 데이터 원본에 대한 레코드가 있는지 확인합니다.
데이터 관리를 위한 거버넌스 표준 및 정책은 마스터 데이터 엔터티 정의를 보강하는 데 사용됩니다. 데이터는 데이터 사전 및 용어집 정보, 소유권 데이터 및 중요한 데이터 분류를 사용하여 Microsoft Purview에서 보강됩니다. Microsoft Purview에서 사용할 수 있는 모든 정의 및 메타데이터는 MDM 데이터 관리자에 대한 지침으로 Profisee에서 실시간으로 표시됩니다.
원본 시스템의 마스터 데이터는 Profisee MDM에 로드됩니다. Azure Data Factory와 같은 데이터 통합 도구 집합은 100개 이상의 미리 빌드된 커넥터 또는 REST 게이트웨이를 사용하여 원본 시스템에서 데이터를 추출합니다. 여러 마스터 데이터 스트림이 Profisee MDM에 로드됩니다.
마스터 데이터는 거버넌스 규칙에 따라 표준화, 일치, 병합, 보강 및 유효성 검사됩니다. Microsoft Purview와 같은 다른 시스템은 데이터 품질 및 거버넌스 규칙을 정의할 수 있습니다. 그러나 Profisee MDM은 이러한 규칙을 적용하는 시스템입니다. 원본 레코드는 원본 시스템 내 및 전체에서 일치하고 병합되어 가능한 가장 완전하고 올바른 레코드를 만듭니다. 데이터 품질 규칙은 각 레코드가 비즈니스 및 기술 요구 사항을 준수하는지 확인합니다. 유효성 검사에 실패하거나 낮은 확률 점수를 반환하는 레코드는 수정될 수 있습니다. 실패한 유효성 검사를 수정하기 위해 워크플로 프로세스는 비즈니스 데이터 도메인의 전문가인 데이터 관리자에게 검토가 필요한 레코드를 할당합니다. 레코드를 확인하거나 수정한 후에는 골든 레코드 마스터로 사용할 준비가 된 것입니다.
트랜잭션 데이터는 다운스트림 분석 솔루션에 로드됩니다. Data Factory와 같은 데이터 통합 도구 집합은 100개 이상의 미리 빌드된 커넥터 또는 REST 게이트웨이를 사용하여 원본 시스템에서 트랜잭션 데이터를 추출합니다. 도구 집합은 Azure Synapse Analytics와 같은 분석 데이터 플랫폼에 데이터를 직접 로드합니다. 적절한 마스터 골든 데이터가 없는 이 원시 정보에 대한 분석은 데이터가 겹치고, 불일치하고, 충돌이 아직 해결되지 않기 때문에 부정확한 영향을 받습니다.
Power BI 커넥터는 큐레이팅된 마스터 데이터에 직접 액세스할 수 있도록 합니다. Power BI 사용자는 보고서에서 직접 마스터 데이터를 사용할 수 있습니다. 전용 Power BI 커넥터는 역할 기반 보안을 인식하고 적용합니다. 또한 사용을 간소화하기 위해 다양한 시스템 필드를 숨깁니다.
고품질의 큐레이팅된 마스터 데이터는 다운스트림 분석 솔루션에 게시됩니다. 마스터 데이터 레코드가 단일 골든 레코드로 병합된 경우 원래 레코드에 대한 부모-자식 링크가 유지됩니다.
분석 플랫폼에는 완전하고 일관되며 정확하다는 점에서 인증된 데이터 집합이 있습니다. 해당 데이터에는 올바르게 큐레이팅된 마스터 데이터 및 연결된 트랜잭션 데이터가 포함됩니다. 이 조합은 추가 분석에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터의 견고한 기반을 형성합니다.
고품질 마스터 데이터는 시각화 및 분석되며 기계 학습 모델이 적용됩니다. 이 시스템은 비즈니스를 구동하기 위한 건전한 인사이트를 제공합니다.
구성 요소
Microsoft Purview 는 온-프레미스 및 클라우드 데이터 자산에 대한 광범위한 가시성을 제공하는 데이터 거버넌스 솔루션입니다. Microsoft Purview는 데이터 검색 및 분류, 계보, 메타데이터 검색 및 검색 및 사용 인사이트의 조합을 제공합니다. 이러한 모든 기능은 엔터프라이즈 데이터 환경에서 데이터를 관리하고 이해하는 데 도움이 됩니다.
Profisee MDM 은 Microsoft 기술 및 Azure 데이터 관리 에코시스템과 원활하게 통합되는 빠르고 직관적인 MDM 플랫폼입니다.
Data Factory는 하이브리드 데이터 통합 서비스입니다. Data Factory를 사용하여 추출, 변환, 로드(ETL) 및 ELT(추출, 로드, 변환) 워크플로를 만들고, 예약하고, 오케스트레이션할 수 있습니다. 또한 Data Factory는 원본 시스템에서 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있는 100개 이상의 미리 빌드된 커넥터와 REST 게이트웨이를 제공합니다.
Azure Synapse Analytics 는 대규모 병렬 처리 아키텍처를 사용하는 빠르고 유연하며 신뢰할 수 있는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Azure Synapse Analytics를 사용하여 데이터를 탄력적이고 독립적으로 확장, 컴퓨팅 및 저장할 수 있습니다.
Power BI는 조직 전체에 인사이트를 전달하는 비즈니스 분석 도구 모음입니다. Power BI를 사용하여 수백 개의 데이터 원본에 연결하고, 데이터 준비를 간소화하고, 즉석 분석을 추진할 수 있습니다. 아름다운 보고서를 생성한 다음 조직에서 웹 및 모바일 디바이스에서 사용할 수 있도록 게시할 수도 있습니다.
대안
전용 MDM 애플리케이션이 없는 경우 Azure에서 MDM 솔루션을 빌드하는 데 필요한 몇 가지 기술 기능을 찾을 수 있습니다.
- 데이터 품질. 분석 플랫폼에 데이터를 로드하는 경우 통합 프로세스에 데이터 품질을 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 하드 코딩된 스크립트를 사용하여 Data Factory 파이프라인에서 데이터 품질 변환을 적용할 수 있습니다.
- 데이터 표준화 및 보강. Azure Maps 는 주소 데이터에 대한 데이터 확인 및 표준화를 제공할 수 있습니다. Azure Functions 및 Data Factory에서 표준화된 데이터를 사용할 수 있습니다. 다른 데이터를 표준화하려면 하드 코딩된 스크립트를 개발해야 할 수 있습니다.
- 중복 데이터 관리. 정확한 일치 항목에 충분한 식별자를 사용할 수 있는 경우 Data Factory를 사용하여 행 을 중복 제거할 수 있습니다. 적절한 데이터 생존자 기술을 적용하는 동안 일치하는 행을 병합하는 데 필요한 논리를 구현하려면 사용자 지정 하드 코딩된 스크립트가 필요할 수 있습니다.
- 데이터 관리. Power Apps를 사용하여 Azure에서 데이터를 관리하는 기본 데이터 관리 솔루션을 신속하게 개발할 수 있습니다. 검토, 워크플로, 경고 및 유효성 검사에 적합한 사용자 인터페이스를 개발할 수도 있습니다.
Microsoft 중심 환경에서 Azure Synapse Analytics는 일반적으로 분석 서비스로 선호됩니다. 그러나 모든 분석 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. Snowflake 및 Databricks는 일반적인 선택입니다.
시나리오 정보
Azure에 로드하는 데이터의 양이 증가함에 따라 모든 데이터 원본 및 데이터 소비자에서 해당 데이터를 적절하게 제어하고 관리해야 할 필요성이 증가합니다. 원본 시스템에서 적절해 보이는 데이터는 공유될 때 종종 결핍된 것으로 보입니다. 누락되거나 불완전한 정보 또는 중복 및 충돌이 있을 수 있습니다. 전반적인 품질이 좋지 않을 수 있습니다. 필요한 것은 완전하고 일관되며 정확한 데이터입니다.
Azure 데이터 자산에 고품질 데이터가 없으면 Azure의 비즈니스 가치가 훼손될 수 있습니다. 솔루션은 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 진리 소스를 생성하고 제공할 수 있는 데이터 거버넌스 및 관리를 위한 기반을 구축하는 것입니다. Microsoft Purview 및 Profisee MDM은 이 엔터프라이즈 플랫폼을 형성하기 위해 함께 작동합니다.
Microsoft Purview는 모든 데이터 원본을 카탈로그로 만들고 중요한 정보와 계보를 식별합니다. 데이터 설계자는 모든 데이터에 적용할 적절한 데이터 표준을 고려할 수 있는 장소를 제공합니다. Microsoft Purview는 정책과 표준을 찾고, 분류하고, 정의하는 거버넌스에 중점을 둡니다. 정책 및 표준을 적용하고, 데이터 원본을 카탈로그화하고, 부족한 데이터를 수정하는 작업은 MDM 시스템과 같은 기술로 대체됩니다.
Profisee MDM은 모든 원본의 마스터 데이터를 허용하도록 설계되었습니다. 그런 다음 MDM을 프로파일링하여 시스템 간에 데이터를 일치, 병합, 표준화, 확인, 수정 및 동기화합니다. 이 프로세스를 통해 데이터를 제대로 통합할 수 있고 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 기계 학습 애플리케이션과 같은 다운스트림 시스템의 요구를 충족할 수 있습니다. 통합 Profisee 플랫폼은 여러 데이터 사일로에서 거버넌스 표준을 적용합니다.
함께해서 더 좋습니다.
Microsoft Purview 및 Profisee MDM은 함께 더 잘 작동합니다. 통합된 경우 데이터 관리 작업을 간소화하고 모든 시스템이 동일한 표준을 적용하기 위해 작동하도록 합니다. Profisee MDM은 마스터 데이터 모델을 Microsoft Purview에 게시하여 거버넌스에 참여할 수 있습니다. 그런 다음 Microsoft Purview는 데이터 카탈로그 및 용어집 정보와 같은 거버넌스의 출력을 공유합니다. Profisee는 출력을 검토하고 표준을 적용할 수 있습니다. 공동으로 작업함으로써 Microsoft Purview와 Profisee는 각 독립적인 제품보다 더 심층적으로 진행되는 자연스럽고 더 나은 시너지를 만듭니다.
예를 들어 엔터프라이즈 데이터 원본을 카탈로그로 지정한 후 마스터 데이터가 여러 시스템에 있는지 확인할 수 있습니다. 마스터 데이터는 도메인 엔터티를 정의하는 데이터입니다. 마스터 데이터의 예로는 고객, 제품, 자산, 위치, 공급업체, 환자, 가정, 메뉴 항목 및 재료 데이터가 있습니다. 서로 다른 정의를 해결하고 시스템 간에 이 데이터를 일치시키고 병합하는 것은 이 데이터를 의미 있는 방식으로 사용하는 능력에 매우 중요합니다. 효과적이려면 Microsoft Purview에 자세히 설명된 거버넌스 정의, 인사이트 및 전문 지식을 사용하여 Profisee MDM에서 마스터 데이터를 병합, 유효성 검사 및 수정해야 합니다. 이러한 방식으로 Microsoft Purview 및 Profisee MDM은 거버넌스 및 데이터 관리를 위한 토대를 형성하며 Azure에서 데이터의 비즈니스 가치를 최대화합니다.
대안은 얻을 수 있는 모든 정보를 사용하는 것입니다. 그러나 이 방법을 사용하면 비즈니스에 손상을 줄 수 있는 오해의 소지가 있는 결과를 생성할 위험이 있습니다. 대신 고품질 마스터 데이터를 사용하는 경우 일반적인 데이터 품질 문제를 제거합니다. 그런 다음 시스템은 분석, 기계 학습 및 시각화에 사용하는 도구에 관계없이 비즈니스를 구동하는 데 사용할 수 있는 건전한 인사이트를 제공합니다. 잘 큐레이팅된 마스터 데이터는 견고하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 핵심적인 측면입니다.
Microsoft Purview에서 Profisee MDM을 사용하는 경우 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 일반적인 기술 기반입니다. Profisee는 Microsoft 기술에서 시작되었습니다. Profisee 및 Microsoft는 일반적인 도구, 데이터베이스 및 인프라를 사용하여 Profisee 솔루션을 Microsoft 기술로 작업하는 모든 사용자에게 친숙하게 만듭니다. 실제로 몇 년 동안 Profisee MDM은 Microsoft MDS(Master Data Services) 기반으로 구축되었습니다. 이제 MDS(Master Data Services) 수명 주기가 거의 끝나갈 무렵에 Profisee가 최고의 업그레이드 및 교체 솔루션입니다.
- 개발자 협업 및 공동 개발. Profisee 및 Microsoft Purview 개발자는 각 솔루션 간에 좋은 보완적 적합성을 보장하기 위해 광범위하게 협업합니다. 이 협업은 고객의 요구를 충족하는 원활한 통합을 제공합니다.
- 공동 판매 및 배포. Profisee는 다른 MDM 공급업체보다 Azure 및 Microsoft Purview와 공동으로 더 많은 MDM 배포를 제공합니다. Azure Marketplace를 통해 Profisee를 구매할 수 있습니다. 2023회계연도에 Profisee는 Azure Marketplace에서 IaaS(Infrastructure as a Service), CaaS(Containers as a Service) 또는 SaaS(Software as a Service) 제품을 제공하는 최상위 Microsoft 파트너 인증을 가진 유일한 MDM 공급업체입니다.
- 신속하고 안정적인 배포. 모든 엔터프라이즈 소프트웨어의 중요한 기능은 빠르고 안정적인 배포입니다. Gartner Peer Insights 플랫폼에 따르면 Profisee에는 다른 MDM 공급업체보다 완료하는 데 90일 미만이 걸리는 더 많은 구현이 있습니다.
- 여러 도메인. Profisee는 기본적으로 여러 도메인을 사용하는 MDM에 대한 접근 방식을 제공합니다. 만들 수 있는 마스터 데이터 도메인 수에는 제한이 없습니다. 이 디자인은 데이터 자산을 현대화하려는 고객과 잘 맞습니다. 고객은 제한된 수의 도메인으로 시작할 수 있지만, 궁극적으로 전체 데이터 자산에서 도메인 범위를 최대화하는 이점을 누릴 수 있습니다. 이 도메인 범위는 해당 데이터 거버넌스 범위와 일치합니다.
- Azure용으로 설계된 엔지니어링입니다. Profisee는 Azure에서 SaaS 및 관리형 IaaS 또는 CaaS 배포 옵션을 사용하여 클라우드 네이티브로 엔지니어링됩니다.
잠재적인 사용 사례
이 솔루션의 MDM 사용 사례에 대한 자세한 목록은 이 문서의 뒷부분에 있는 MDM 사용 사례를 참조 하세요 . 주요 MDM 사용 사례에는 다음과 같은 소매 및 제조 예제가 포함됩니다.
- 분석을 위해 고객 데이터 통합
- 각 제품의 이름, 설명 및 특성과 같이 일관되고 액세스 가능한 형태로 제품 데이터를 360도로 볼 수 있습니다.
- 마스터 데이터에 대한 설명을 일관되게 보강하기 위해 참조 데이터를 설정합니다. 예를 들어 참조 데이터에는 국가/지역, 통화, 색, 크기 및 측정 단위 목록이 포함됩니다.
또한 이러한 MDM 솔루션은 적시에 보고하는 등 중요한 활동에 데이터를 많이 사용하는 금융 조직에 도움이 됩니다.
Microsoft Purview와 MDM 통합
다음 다이어그램에서는 Microsoft Purview에서 Profisee MDM의 통합을 자세히 보여 줍니다. 이 통합을 지원하기 위해 Profisee 거버넌스 하위 시스템은 두 가지 고유한 흐름으로 구성된 Microsoft Purview와 양방향 통합을 제공합니다.
- 솔루션 메타데이터 게시는 데이터 모델러가 마스터 데이터 모델, 일치 전략 및 관련 하위 분류를 변경할 때 발생합니다. 이러한 변경 내용은 Microsoft Purview에 원활하게 게시됩니다. 이러한 변경 내용을 게시하면 마스터 데이터 모델 및 솔루션과 관련된 메타데이터가 동기화됩니다. 따라서 Microsoft Purview 데이터 카탈로그 추가로 채워지고 Microsoft Purview에는 이 중요한 데이터 원본에 대한 레코드가 있습니다.
- 거버넌스 세부 정보는 데이터 관리자 및 비즈니스 사용자에게 반환되고 제공됩니다. 이러한 세부 정보는 사용자가 Profisee FastApp 포털을 사용하여 데이터를 보고, 데이터를 보강하고, 데이터 품질 문제를 수정할 때 사용할 수 있습니다.
Microsoft Purview 통합 기능
Microsoft Purview 카탈로그 및 용어집을 사용하면 통합을 최대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마스터 데이터 모델 디자인
MDM 솔루션 준비의 과제 중 하나는 마스터 데이터를 구성하는 항목과 마스터 데이터 모델을 채울 때 사용할 데이터 원본을 결정하는 것입니다. Microsoft Purview를 사용하여 이러한 노력을 도울 수 있습니다. 중요한 데이터 원본을 검사하는 기능을 활용할 수 있으며 데이터 관리자 및 중소기업(실무 전문가)을 참여시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 관리자가 액세스할 수 있는 정보로 Microsoft Purview 데이터 카탈로그 보강하여 마스터 데이터 모델을 LOB(기간 업무) 시스템과 더 잘 맞출 수 있습니다. 충돌하는 용어를 조정할 수 있습니다. 이 프로세스는 비즈니스에 맞게 표준화하려는 용어 및 정의를 최적으로 반영하는 마스터 데이터 모델을 생성합니다. 또한 오래되고 오해의 소지가 있는 자세한 정보를 방지합니다.
다음은 이 통합 사용 사례를 보여 주는 광범위한 다이어그램에서 발췌한 것입니다. 먼저 Microsoft Purview 시스템 검사 함수를 사용하여 LOB(기간 업무) 시스템에서 메타데이터를 수집합니다. 다음으로, 데이터 관리자와 중소기업은 견고한 카탈로그와 연락처를 준비합니다. 그런 다음 Profisee MDM 모델링 서비스를 사용하는 데이터 모델러는 마스터 데이터 모델을 준비하고 발전시킬 수 있습니다. 이 작업은 Microsoft Purview에서 정의하는 표준과 일치합니다.
데이터 관리자가 모델을 발전함에 따라 Profisee MDM 플랫폼 내의 모델링 서비스는 Profisee MDM 거버넌스 서비스에서 받는 변경 내용을 게시합니다. 따라서 Profisee MDM은 업데이트된 데이터 카탈로그에 포함하기 위해 이러한 변경 내용을 준비하고 Microsoft Purview에 전달합니다. 카탈로그에 이러한 추가 기능을 추가하면 마스터 데이터 정의가 더 광범위한 데이터 자산에 포함되고 LOB(기간 업무) 시스템 메타데이터와 동일한 방식으로 제어 및 제어될 수 있습니다. 이 정보가 함께 카탈로그화되도록 함으로써 마스터 데이터와 LOB(기간 업무) 시스템 데이터 간의 관계를 관리할 수 있는 더 나은 위치에 있습니다.
데이터 관리
이와 같이 복잡하고 광범위한 데이터 자산이 있는 대기업은 문제가 발생할 때 관리하고 수정할 책임이 있는 데이터 관리자에게 문제를 제시할 수 있습니다. 주요 데이터 도메인은 복잡할 수 있으며, 상당한 기관 지식이 있는 직원만 이해하는 모호한 특성이 많습니다. Profisee MDM과 Microsoft Purview의 통합을 통해 Microsoft Purview 내에서 이 기관 지식을 캡처하고 Profisee MDM 내에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 따라서 중요 정보 및 시간에 민감한 정보를 관리할 때 회사 데이터 지식에 대한 큰 필요성을 완화할 수 있습니다.
다음 그림에서는 Microsoft Purview에서 Profisee FastApp 포털에서 작업하는 데이터 관리자로의 정보 흐름을 보여 줍니다. 거버넌스 데이터 서비스는 Microsoft Purview 및 Microsoft Entra ID와 통합됩니다. 이 서비스는 조회 기능을 제공합니다. FastApp 포털 사용자는 이 기능을 사용하여 엔터티 및 함께 작동하는 특성에 대한 보강된 거버넌스 데이터를 검색할 수 있습니다.
또한 거버넌스 서비스는 Microsoft Purview에서 받은 연락처를 Microsoft Entra ID에서 사용할 수 있는 전체 프로필 세부 정보로 확인합니다. 전체 프로필 세부 정보를 통해 관리자는 마스터 데이터의 품질을 향상시키기 위해 작업할 때 데이터 소유자 및 전문가와 효과적으로 협업할 수 있습니다.
MDM 거버넌스 프로파일링 대화 상자는 데이터 관리자와 사용자가 거버넌스 수준 세부 정보와 상호 작용하는 인터페이스입니다. 이 UI는 Microsoft Purview에서 얻은 정보를 사용자에게 렌더링합니다. 사용자는 이 정보를 사용하여 대화 상자가 시작된 데이터 뒤에 있는 세부 정보를 검토할 수 있습니다. 거버넌스 대화 상자에 제공된 정보가 충분하지 않은 경우 사용자는 Microsoft Purview 사용자 환경으로 직접 갈 수 있습니다.
데이터 관리자 및 비즈니스 사용자는 FastApp 포털을 통해 세 가지 Profisee MDM 데이터 자산 형식에 액세스할 수 있습니다.
- Profisee 인스턴스- 사용자가 보고 있는 Profisee MDM 플랫폼의 특정 인스턴스에 대한 인프라 속성을 제공합니다.
- 관리자 또는 사용자가 현재 보고 있는 마스터 데이터 엔터티(테이블)의 속성을 제공하는 Profisee 엔터티
- 사용자가 관심이 있는 특성의 속성(예: 필드 또는 열)을 제공하는 Profisee 특성
다음 그림에서는 FastApp 포털에서 작업하는 사용자가 이러한 각 자산 유형에 대한 거버넌스 세부 정보를 볼 수 있는 위치를 보여 줍니다. 도움말 메뉴에서 인스턴스 수준 세부 정보를 찾을 수 있습니다. 엔터티 그리드를 포함하는 페이지 영역 헤더에서 엔터티 세부 정보에 액세스할 수 있습니다. 특성 세부 정보는 엔터티 그리드와 연결된 양식으로 이동합니다. 특성과 연결된 레이블에서 세부 정보에 액세스합니다.
요약 정보를 보려면 Microsoft Purview와 같은 거버넌스 아이콘을 마우스로 가리킵니다. 아이콘을 선택하여 전체 거버넌스 대화 상자를 표시합니다.
전체 Microsoft Purview 사용자 환경으로 이동하려면 대화 상자 헤더에서 거버넌스 아이콘을 선택합니다. 아이콘을 선택하면 현재 보고 있는 자산의 컨텍스트에서 Microsoft Purview로 이동합니다. 그런 다음 검색 요구 사항에 따라 Microsoft Purview에서 쉽게 이동할 수 있습니다.
MDM 처리
MDM 솔루션의 성능은 세부 정보입니다.
데이터 모델링
MDM 솔루션의 핵심은 기본 데이터 모델입니다. 이 모델은 회사 내의 마스터 데이터 정의를 나타냅니다. 마스터 데이터 모델 개발에는 다음 작업이 포함됩니다.
- 회사 운영에 중요하고 성능 분석의 중심인 시스템 환경에서 원본 데이터의 요소를 식별합니다.
- 데이터를 더 유용하고 정확하며 신뢰할 수 있는 다른 타사 원본에서 가져오는 요소로 모델을 보강합니다.
- 데이터 모델의 요소와 관련된 명확한 소유권 및 권한을 설정합니다. 이 방법은 모델 디자인에 가시성 및 변경 관리를 고려하도록 하는 데 도움이 됩니다.
데이터 거버넌스는 다음과 같은 중요한 지원 기반을 제공합니다.
- 거버넌스 데이터 카탈로그, 사전, 용어집 및 지원 리소스는 거버넌스 데이터 관리자에게 귀중한 정보 원본입니다. 이러한 리소스는 관리자가 마스터 데이터 모델에 포함할 내용을 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 Microsoft Purview에서 소유권 및 중요한 데이터 분류를 결정하는 데도 도움이 됩니다. 모델에서 용어를 강화할 수 있습니다. 이 연습을 통해 비즈니스용 공식 어휘를 설정할 수 있습니다. 용어를 통합하여 마스터 데이터 모델은 다양한 원본 시스템에서 사용 중인 비정상 용어를 승인된 비즈니스 언어로 변환할 수도 있습니다.
- 타사 시스템은 종종 LOB(기간 업무) 시스템과는 별개인 마스터 데이터의 원본입니다. 이러한 시스템이 데이터에 추가하는 정보를 캡처하고 이러한 정보 원본을 데이터 카탈로그에 다시 반영하려면 모델에 요소를 추가하는 것이 중요합니다.
- 거버넌스 카탈로그에 식별된 대로 소유권 및 데이터 액세스를 사용하여 MDM 솔루션 내에서 액세스 및 변경 관리 권한을 적용할 수 있습니다. 결과적으로, 회사 정책과 요구 사항을 마스터 데이터를 관리하고 관리하는 데 사용하는 도구에 맞게 조정합니다.
원본 데이터 로드
이상적으로, 서로 다른 기간 업무 시스템은 거의 또는 전혀 변화하거나 변환하지 않고 데이터를 마스터 데이터 모델에 로드합니다. 목표는 원본 시스템에 있는 데이터의 중앙 집중식 버전을 갖는 것입니다. 원본 시스템과 마스터 데이터 리포지토리 간에 가능한 한 충실도 손실이 적어야 합니다. 로딩 프로세스의 복잡성을 제한하여 계보를 더 간단하게 만듭니다. 또한 Data Factory 파이프라인과 같은 기술을 사용하는 경우 거버넌스 솔루션이 흐름을 검사할 수 있습니다. 그런 다음 솔루션은 원본 시스템과 마스터 데이터 모델 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 특히 솔루션은 100개 이상의 미리 빌드된 커넥터 및 REST 게이트웨이를 사용하여 원본 시스템에서 데이터를 추출할 수 있습니다.
데이터 보강 및 표준화
모델에 원본 데이터를 로드한 후 타사 데이터의 풍부한 원본을 탭하여 확장할 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용하여 LOB(기간 업무) 시스템에서 얻은 데이터를 개선할 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용하여 다른 다운스트림 소비자의 사용을 향상시키는 정보로 원본 데이터를 보강할 수도 있습니다. 예시:
- Bing과 같은 주소 확인 서비스를 사용하여 원본 시스템 주소를 수정하고 개선할 수 있습니다. 이러한 서비스는 지리적 위치 및 메일 배달에 중요한 누락된 정보를 표준화하고 추가할 수 있습니다.
- Dun & Bradstreet와 같은 타사 정보 서비스는 범용 또는 산업별 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 골든 마스터 레코드의 값을 확장할 수 있습니다. 특히 서로 다른 기간 업무 시스템에서 사용할 수 없거나 충돌하는 정보를 추가할 수 있습니다.
Profisee의 게시/구독 인프라를 사용하면 필요에 따라 사용자 고유의 타사 원본을 솔루션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
이 데이터의 원본과 의미를 이해하는 기능은 내부 LOB(기간 업무) 시스템만큼이나 타사 데이터에 매우 중요합니다. 마스터 데이터 모델을 거버넌스 데이터 카탈로그에 통합하면 거버넌스 세부 정보로 모델을 보강하면서 내부 및 외부 데이터 원본 간의 관계를 관리할 수 있습니다.
데이터 품질 유효성 검사 및 관리
데이터를 로드하고 보강한 후에는 거버넌스 프로세스를 통해 설정하는 표준의 품질 및 준수 여부를 확인하는 것이 중요합니다. Microsoft Purview는 다시 풍부한 표준 정보 원본이 될 수 있습니다. Microsoft Purview를 사용하여 MDM 솔루션이 적용하는 데이터 품질 규칙을 구동할 수 있습니다. Profisee MDM은 데이터 품질 규칙을 거버넌스 카탈로그에 자산으로 게시할 수도 있습니다. 규칙은 검토 및 승인을 받을 수 있으므로 마스터 데이터와 연결된 품질 표준을 하향식으로 감독할 수 있습니다. 규칙은 마스터 데이터 엔터티 및 특성에 연결되며 이러한 특성은 원본 시스템으로 다시 추적할 수 있습니다. 이러한 이유로 LOB(기간 업무) 시스템에서 발생하는 데이터 품질 저하의 근본 원인을 설정할 수 있습니다.
데이터 관리자는 비즈니스 도메인의 전문가입니다. 관리자가 마스터 데이터 솔루션에 표시되는 문제를 해결하면 Microsoft Purview 데이터 거버넌스 카탈로그를 사용할 수 있습니다. 카탈로그는 청지기가 발생하는 품질 문제를 이해하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 데이터 소유자 및 전문가의 지원을 받아 관리자는 데이터 품질 문제를 빠르고 정확하게 해결할 준비가 되어 있습니다.
일치 및 Survivorship
보강된 고품질 원본 데이터를 사용하면 서로 다른 기간 업무 시스템에서 가장 정확한 정보를 나타내는 골든 레코드 마스터를 생성할 수 있습니다. 다음 그림에서는 비즈니스 분석에 사용할 준비가 된 고품질 데이터에서 모든 단계가 어떻게 절정에 이르는지 보여 줍니다. 언제든지 데이터 자산 간에 이 데이터를 동기화할 수 있습니다.
Profisee MDM 일치 엔진은 생존자 프로세스의 일부로 골든 레코드 마스터를 생성합니다. 생존자 규칙은 모든 원본 시스템에서 선택한 정보로 골든 레코드를 선택적으로 채웁다.
Profisee MDM 기록 및 감사 추적 하위 시스템은 사용자가 변경한 내용을 추적합니다. 또한 이 하위 시스템은 survivorship과 같은 시스템 프로세스에서 수행하는 변경 내용을 추적합니다. 일치 및 생존자를 사용하면 원본 레코드에서 마스터로의 정보 흐름을 추적할 수 있습니다. Profisee MDM에는 특정 원본 레코드를 담당하는 원본 시스템의 레코드가 있습니다. 또한 서로 다른 원본 레코드가 골든 레코드를 채우는 방법도 알고 있습니다. 따라서 분석에서 보고서가 참조하는 원본 데이터로 데이터 계보를 다시 얻을 수 있습니다.
MDM 사용 사례
MDM에는 많은 사용 사례가 있지만, 몇 가지 사용 사례는 대부분의 실제 MDM 구현을 다룹니다. 이러한 사용 사례는 단일 도메인에 초점을 맞추지만 해당 도메인에서만 빌드될 가능성은 낮습니다. 이러한 집중된 사용 사례에도 여러 도메인이 포함될 가능성이 큽니다. 각 사용 사례에서 MDM은 필수 데이터 형식의 360도 또는 통합 보기를 제공하는 목표를 충족합니다.
고객 데이터
BI 분석을 위한 고객 데이터 통합 및 표준화는 가장 일반적인 MDM 사용 사례입니다. 조직은 점점 더 많은 시스템과 애플리케이션에서 고객 데이터를 캡처합니다. 고객 데이터 레코드 결과가 중복되었습니다. 이러한 중복 항목은 애플리케이션에 위치하고 있으며 불일치 및 불일치를 포함합니다. 고객 데이터의 품질이 떨어지면 최신 분석 솔루션의 가치가 제한됩니다. 증상에는 다음과 같은 문제가 포함됩니다.
- "최고의 고객은 누구인가?" 및 "얼마나 많은 신규 고객이 있습니까?"와 같은 기본적인 비즈니스 질문에 대답하기는 어렵습니다. 이러한 질문에 답변하려면 상당한 수동 작업이 필요합니다.
- 누락되고 부정확한 고객 정보가 있으므로 데이터를 롤업하거나 드릴다운하기가 어렵습니다.
- 조직 및 시스템 경계를 넘어 고객을 고유하게 식별하거나 확인할 수 없습니다. 따라서 시스템 또는 사업부에서 고객 데이터를 분석할 수 없습니다.
- 품질이 낮은 입력 데이터로 인해 AI 및 기계 학습의 품질이 낮은 인사이트가 있습니다.
제품 데이터
제품 데이터는 ERP(엔터프라이즈 리소스 계획), PLM(제품 수명 주기 관리) 또는 전자 상거래 애플리케이션과 같은 여러 엔터프라이즈 애플리케이션에 분산되는 경우가 많습니다. 따라서 제품 이름, 설명 및 특성과 같은 속성에 대해 일관되지 않은 정의가 있는 제품의 총 카탈로그를 이해하기가 어렵습니다. 참조 데이터의 정의가 다르면 이러한 상황이 복잡합니다. 증상에는 다음과 같은 문제가 포함됩니다.
- 제품 분석을 위해 다른 대체 계층적 롤업 및 드릴다운 경로를 지원할 수 없습니다.
- 완제품 또는 재료 재고를 사용하면 제품 인벤토리 및 기존 공급업체를 평가하는 데 어려움이 있습니다. 중복된 제품도 있으므로 재고가 초과됩니다.
- 충돌하는 정의로 인해 제품을 합리화하기가 어렵습니다. 이 경우 분석에서 누락되거나 부정확한 정보가 발생합니다.
참조 데이터
분석의 컨텍스트에서 참조 데이터는 수많은 데이터 목록으로 존재합니다. 이러한 목록은 종종 다른 마스터 데이터 집합을 자세히 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어 참조 데이터에는 국가/지역, 통화, 색, 크기 및 측정 단위 목록이 포함됩니다. 일관되지 않은 참조 데이터는 다운스트림 분석에서 명백한 오류를 유발합니다. 증상은 다음과 같습니다.
- 동일한 값의 여러 표현입니다. 예를 들어 조지아 주는 GA 및 조지아로 나열되므로 데이터를 일관되게 집계하고 드릴다운하기가 어렵습니다.
- 시스템 간 데이터 값을 횡단하거나 매핑할 수 없기 때문에 시스템 간에 데이터를 간소화하는 데 어려움이 있습니다. 예를 들어 빨간색은 ERP 시스템의 R과 PLM 시스템의 빨강으로 표시됩니다.
- 데이터 분류에 사용되는 설정된 참조 데이터 값의 차이로 인해 조직 전체에서 숫자를 연결하는 데 어려움이 있습니다.
재무 데이터
금융 조직은 월별, 분기별 및 연간 보고와 같은 중요한 활동에 대해 데이터에 크게 의존합니다. 재무 및 회계 시스템이 여러 개 있는 조직에는 재무 보고서를 생성하기 위해 통합해야 하는 여러 일반 원장에 걸쳐 재무 데이터가 있는 경우가 많습니다. MDM은 계정, 비용 센터, 비즈니스 엔터티 및 기타 금융 데이터 세트를 매핑하고 관리하는 중앙 집중식 허브를 제공할 수 있습니다. 중앙 집중식 허브를 통해 MDM은 이러한 데이터 세트의 통합 보기를 제공합니다. 증상에는 다음과 같은 문제가 포함됩니다.
- 여러 시스템의 재무 데이터를 통합된 보기로 집계하는 데 어려움이 있습니다.
- 금융 시스템에서 새 데이터 요소를 추가하고 매핑하는 프로세스 부족
- 기간 말 재무 보고서 생성 지연
고려 사항
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 일단의 지침 원칙인 Azure Well-Architected Framework의 핵심 요소를 구현합니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Well-Architected Framework를 참조하세요.
조직에 대한 데이터 관리 솔루션을 선택할 때 이러한 요소를 고려합니다.
안정성
안정성은 애플리케이션이 고객에 대한 약속을 충족할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 안정성 핵심 요소 개요를 참조하세요.
Profisee는 AKS(Azure Kubernetes Service) 및 Azure SQL Database에서 기본적으로 실행됩니다. 두 서비스 모두 고가용성을 지원하는 기본 기능을 제공합니다.
보안
우수한 보안은 중요한 데이터 및 시스템에 대한 고의적인 공격과 악용을 방어합니다. 자세한 내용은 보안 요소의 개요를 참조하세요.
Profisee는 OAuth(Open Authorization) 2.0 인증 흐름을 구현하는 OpenID Connect를 사용하여 사용자를 인증합니다. 대부분의 조직에서는 인증을 위해 엔터프라이즈 정책을 적용하고 적용할 수 있도록 Microsoft Entra ID에 대해 사용자를 인증하도록 Profisee MDM을 구성합니다.
비용 최적화
비용 최적화는 불필요한 비용을 줄이고 운영 효율성을 높이는 방법을 찾는 것입니다. 자세한 내용은 비용 최적화 핵심 요소 개요를 참조하세요.
실행 비용은 소프트웨어 라이선스 및 Azure 사용량으로 구성됩니다. 자세한 내용을 보려면 Profisee에 문의하세요.
성능 효율성
성능 효율성은 사용자가 배치된 요구 사항을 효율적인 방식으로 충족하기 위해 워크로드의 크기를 조정할 수 있는 기능입니다. 자세한 내용은 성능 효율성 핵심 요소 개요를 참조하세요.
Profisee MDM은 AKS 및 SQL Database에서 기본적으로 실행됩니다. AKS를 구성하여 비즈니스 기능에 걸쳐 Profisee MDM을 확장, 축소 및 확장할 수 있습니다. 성능, 확장성 및 비용의 균형을 맞추기 위해 다양한 구성으로 SQL Database를 배포할 수 있습니다.
동적 크기 조정은 마이크로 서비스와 컨테이너를 사용하는 Profisee의 클라우드 네이티브 아키텍처에 내재되어 있습니다. Kubernetes를 통해 클라우드 테넌트에서 Profisee를 실행하는 경우 부하에 따라 동적으로 확장 및 확장할 수 있습니다. AKS에서 실행되는 Profisee SaaS 서비스를 사용하여 Pod에 대한 큰 노드 풀을 구성할 수 있습니다. 이러한 풀은 다중 테넌트 인프라에서 시스템의 부하에 따라 동적으로 확장됩니다.
AKS에서 Profisee 및 Microsoft Purview를 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 Microsoft Purview - Profisee MDM 통합을 참조하세요.
시나리오 배포
Profisee MDM은 패키지된 Kubernetes 서비스입니다. Profisee MDM을 Azure 테넌트, 다른 클라우드 테넌트 또는 온-프레미스에서 PaaS(Platform as a Service)로 배포할 수 있습니다. Profisee가 호스트하고 관리하는 SaaS로 Profisee MDM을 배포할 수도 있습니다.
참가자
Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 이 문서를 처음에 작성한 기여자는 다음과 같습니다.
보안 주체 작성자:
- Gaurav Malhotra | 수석 그룹 PM 관리자
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다음 단계
- Data Factory에서 REST 복사 커넥터의 기능을 이해합니다.
- Azure에서 기본적으로 실행되는 Profisee에 대해 자세히 알아봅니다.
- ARM 템플릿(Azure Resource Manager 템플릿)을 사용하여 Azure에 Profisee를 배포하는 방법을 알아봅니다.
- Profisee Data Factory 템플릿을 봅니 다.
관련 참고 자료
아키텍처 가이드:
참조 아키텍처: