Modelos do Microsoft Graph Data Connect

As atividades de colaboração e comunicação geram uma grande quantidade de dados avançados no Microsoft 365. Pode utilizar o Microsoft Graph Data Connect para o ajudar a obter informações sobre a sua organização. Os modelos do Data Connect ajudam-no a reduzir o tempo necessário para obter informações de dados e enriquecer essas informações com os seus próprios dados.

Os modelos do Microsoft Graph Data Connect podem ajudá-lo a perceber possibilidades com os seus dados do Microsoft 365 e acelerar o tempo de adição de valor. Cada modelo contém recursos específicos para diferentes casos de utilização e cenários empresariais. Pode utilizar estes modelos para ajudar a começar:

  • Análise de Sentimentos de Entidades
    • Extrair entidades dos dados do Outlook e do Teams. Em seguida, analise o que os utilizadores sentem sobre essas entidades.
    • Configura a Área de Trabalho do Synapse, o Conjunto do Apache Spark, a Conta Azure Data Lake Storage e os recursos dos Serviços Cognitivos do Azure.
  • Análise da rede organizacional
    • Identifique padrões de colaboração e comunicação que são fundamentais para as organizações alcançarem uma agilidade empresarial real.
    • Configura a Área de Trabalho do Synapse, o Conjunto do Apache Spark e os recursos da Conta Azure Data Lake Storage.
  • Partilha de Informações
    • Proteja a sua empresa ao identificar padrões de partilha excessiva de informações e fraude nos seus dados do Microsoft 365.
    • Configura a Área de Trabalho do Synapse, o Conjunto do Apache Spark e os recursos da Conta Azure Data Lake Storage.

Os modelos ajudam-no a aprovisionar rapidamente recursos do Azure e a fornecer pipelines de dados e exemplos que pode utilizar para obter valor imediatamente.

Para saber mais e começar a utilizar os modelos do Microsoft Graph Data Connect, veja o repositório do GitHub soluções do Data Connect.

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido ajudam-no a configurar facilmente pipelines para a extração de conjuntos de dados do Microsoft Graph Data Connect juntamente com os recursos do Azure para os implementar. A configuração dos pipelines de dados torna-se mais rápida porque os detalhes das aplicações registadas são utilizados para aumentar a eficiência. Atualmente, os modelos de início rápido só suportam Azure Data Factory como a atividade de plataforma e cópia como o tipo de atividade.

Pré-requisitos

Para utilizar os modelos de início rápido, precisa dos seguintes pré-requisitos:

Configurar um pipeline com um modelo de início rápido

Para configurar um pipeline:

  1. Abra a sua aplicação a partir da home page do Microsoft Graph Data Connect no Portal do Azure e aceda ao separador Modelos de Início Rápido .

Uma captura de ecrã que mostra a seleção do separador Modelos de Início Rápido na extensão Microsoft Graph Data Connect no portal do Azure.

  1. No modelo Configuração do Pipeline Rápido , selecione Iniciar.

Uma captura de ecrã que mostra o modelo de Set-Up de Pipeline Rápido no separador Modelos de Início Rápido na extensão Microsoft Graph Data Connect no Portal do Azure.

  1. Preencha os restantes valores no formulário de implementação personalizada pré-preenchido.

Uma captura de ecrã que mostra o formulário de implementação personalizado para configurar o modelo de Set-Up de Pipeline Rápido para o Microsoft Graph Data Connect.

O formulário contém os seguintes campos:

  • Grupo de recursos: o grupo de recursos onde está localizada a sua conta de Armazenamento do Azure. A mesma configuração também se aplica à localização do Azure Data Factory.
  • ID do Principal de Serviço: um campo pré-preenchido que mostra o ID da aplicação Microsoft Entra utilizado para criar uma aplicação com o Microsoft Graph Data Connect.
  • ID do Inquilino: um campo pré-preenchido que mostra o inquilino para o qual os dados estão a ser extraídos.
  • Segredo da Aplicação: o valor secreto da aplicação Microsoft Entra utilizada durante o registo.
  • Azure Data Factory Nome: este campo é pré-preenchido ao concatenar a cadeia exclusiva associada ao ID do grupo de recursos para datafactory. Também pode fornecer um recurso de Azure Data Factory existente ou introduzir um novo nome exclusivo para um novo recurso Azure Data Factory.
  • Conjuntos de dados: um campo pré-preenchido. É gerado um pipeline por conjunto de dados.
  • URI da Conta de Armazenamento de Destino: um campo pré-preenchido. O URI (sistema de ficheiros distribuído (DFS) ou blob) a utilizar com base na aplicação registada.
  • Contentor de Armazenamento: o contentor de raiz no destino do Armazenamento do Azure no qual os dados são escritos.
  1. Selecione o separador Rever + criar para rever as suas definições. Depois de confirmar que todos os detalhes estão corretos, selecione o botão Criar para iniciar a implementação. É apresentado um ecrã de status de implementação para monitorizar a criação dos recursos.

Uma captura de ecrã que mostra o progresso de uma implementação personalizada de recursos do Azure.

  1. Aceda ao recurso Azure Data Factory no grupo de recursos selecionado. Se tiver sido criado um novo recurso Azure Data Factory durante a implementação, pode escolher o nome do recurso na secção Detalhes da implementação.

Uma captura de ecrã que mostra a seleção de um recurso Azure Data Factory na secção Detalhes da implementação.

  1. Selecione um conjunto de dados numa atividade de cópia de um pipeline e configure os filtros de dados para a extração.

Uma captura de ecrã que mostra como configurar filtros de conjuntos de dados numa atividade de cópia Azure Data Factory.

Antes de acionar o pipeline, escolha cada atividade de cópia para configurar os filtros aplicáveis para cada conjunto de dados. Para obter mais informações sobre filtros de colunas, consulte Capacidades de seleção e filtragem de utilizadores no Microsoft Graph Data Connect.

  1. Utilize o botão Adicionar acionador para acionar o pipeline.

Uma captura de ecrã que realça o botão Adicionar acionador num pipeline de Azure Data Factory.

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