Integración de Microsoft Purview y Profisee para la administración de datos maestros (MDM)

Artículo
11/20/2024

Los sistemas empresariales pueden tener varios orígenes de datos maestros, los datos comunes que se comparten entre sistemas. Este hecho puede hacerse evidente al catalogar orígenes de datos. Algunos ejemplos de datos maestros son los datos de cliente, producto, ubicación, recurso y proveedor. Al usar Profisee para combinar, validar y corregir los datos maestros, puede hacer que esos datos sean efectivos. En concreto, puede usarla para crear una plataforma de confianza común para el análisis y la mejora operativa. Mediante el uso de las definiciones de gobernanza, la información y la experiencia que se detallan en Microsoft Purview, puede crear la plataforma de forma eficaz.

Esta arquitectura de referencia presenta una solución de gobernanza y administración de datos que incluye Microsoft Purview y la plataforma de administración de datos maestros (MDM) de Profisee. Estos servicios funcionan conjuntamente para proporcionar una base de datos de confianza de alta calidad que maximizan el valor empresarial de los datos en Azure. Para ver un breve vídeo sobre esta solución, consulte La eficacia de la administración de datos maestros totalmente integrada en Azure.

Arquitectura

En el diagrama siguiente se muestran los pasos que se realizan al desarrollar y operar la solución de datos maestros. Considere estos pasos como muy iterativos. A medida que la solución evoluciona, puede repetir estos pasos y fases, a veces de forma automática y, a veces, manualmente. Si usa pasos automáticos o manuales depende de los cambios que realicen la solución de datos maestros, los metadatos y los datos.

Flujo de datos

Los metadatos y el flujo de datos incluyen estos pasos, que se muestran en la ilustración anterior:

Los conectores precompilados de Microsoft Purview se usan para crear un Catálogo unificado a partir de aplicaciones empresariales de origen. Los conectores examinan orígenes de datos y rellenan Catálogo unificado.
El modelo de datos maestros se publica en Microsoft Purview. Las entidades de datos maestros que se crean en MDM de Profisee se publican sin problemas en Microsoft Purview. Este paso rellena aún más el Catálogo unificado y garantiza que hay un registro de este origen crítico de datos en Microsoft Purview.
Los estándares de gobernanza y las directivas para la administración de datos se usan para enriquecer las definiciones de entidades de datos maestros. Los datos se enriquecen en Microsoft Purview con información de diccionario de datos y glosario, datos de propiedad y clasificaciones de datos confidenciales. Las definiciones y metadatos que están disponibles en Microsoft Purview son visibles en tiempo real en Profisee como guía para los administradores de datos MDM.
Los datos maestros de los sistemas de origen se cargan en MDM de Profisee. Un conjunto de herramientas de integración de datos como Azure Data Factory extrae datos de los sistemas de origen mediante cualquiera de los más de 100 conectores precompilados o una puerta de enlace REST. Se cargan varias secuencias de datos maestros en MDM de Profisee.
Los datos maestros se estandarizan, coinciden, combinan, enriquecen y validan según las reglas de gobernanza. Otros sistemas, como Microsoft Purview, pueden definir reglas de gobernanza y calidad de datos. Pero LA MDM de Profisee es el sistema que aplica estas reglas. Los registros de origen coinciden y se combinan dentro de los sistemas de origen y entre ellos para crear el registro más completo y correcto posible. Las reglas de calidad de datos comprueban el cumplimiento de los requisitos técnicos y empresariales de cada registro. Cualquier registro que no supere la validación o que devuelva una puntuación de probabilidad baja está sujeto a corrección. Para corregir las validaciones erróneas, un proceso de flujo de trabajo asigna registros que requieren revisión a administradores de datos que son expertos en su dominio de datos empresariales. Una vez comprobado o corregido un registro, está listo para usarse como maestro de registros dorados .
Los datos transaccionales se cargan en una solución de análisis de bajada. Un conjunto de herramientas de integración de datos como Data Factory extrae datos transaccionales de sistemas de origen mediante cualquiera de los más de 100 conectores precompilados o una puerta de enlace REST. El conjunto de herramientas carga los datos directamente en una plataforma de datos de análisis como Azure Synapse Analytics. El análisis de esta información sin procesar sin los datos maestros dorados adecuados está sujeto a imprecisión, ya que los datos se superponen, no coinciden y los conflictos aún no se resuelven.
Los conectores de Power BI proporcionan acceso directo a los datos maestros seleccionados. Los usuarios de Power BI pueden usar los datos maestros directamente en los informes. Un conector de Power BI dedicado reconoce y aplica la seguridad basada en roles. También oculta varios campos del sistema para simplificar el uso.
Los datos maestros mantenidos de alta calidad se publican en una solución de análisis de bajada. Si los registros de datos maestros se han combinado en un único registro dorado, se conservan los vínculos primarios y secundarios a los registros originales.
La plataforma de análisis tiene un conjunto de datos certificados en el sentido de que son completos, coherentes y precisos. Esos datos incluyen datos maestros correctamente mantenidos y datos transaccionales asociados. Esa combinación forma una base sólida de datos de confianza que están disponibles para un análisis posterior.
Los datos maestros de alta calidad se visualizan y analizan, y se aplican modelos de aprendizaje automático. El sistema proporciona información sólida para impulsar el negocio.

Componentes

Microsoft Purview es una solución de gobernanza de datos que proporciona una amplia visibilidad sobre los patrimonios de datos locales y en la nube. Microsoft Purview ofrece una combinación de detección y clasificación de datos, linaje, búsqueda y detección de metadatos e información de uso. Todas estas características le ayudan a administrar y comprender los datos en el panorama de los datos empresariales.
Profisee MDM es una plataforma MDM rápida e intuitiva que se integra perfectamente con las tecnologías de Microsoft y el ecosistema de administración de datos de Azure.
Data Factory es un servicio de integración de datos híbrido. Puede usar Data Factory para crear, programar y organizar flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) y extracción, carga y transformación (ELT). Data Factory también ofrece más de 100 conectores precompilados y una puerta de enlace REST que puede usar para extraer datos de sistemas de origen.
Azure Synapse Analytics es un almacenamiento de datos en la nube rápido, flexible y de confianza que usa una arquitectura de procesamiento paralelo masivo. Puede usar Azure Synapse Analytics para escalar, calcular y almacenar datos de forma elástica e independiente.
Power BI es un conjunto de herramientas de análisis empresarial que proporciona información en toda la organización. Puede usar Power BI para conectarse a cientos de orígenes de datos, simplificar la preparación de datos e impulsar el análisis improvisado. También puede generar informes hermosos y publicarlos para que su organización los consuma en la web y en dispositivos móviles.

Alternativas

Si no tiene una aplicación MDM dedicada, puede encontrar algunas de las funcionalidades técnicas que necesita para crear una solución MDM en Azure:

Calidad de los datos. Al cargar datos en una plataforma de análisis, puede crear calidad de datos en procesos de integración. Por ejemplo, puede usar scripts codificados de forma rígida para aplicar transformaciones de calidad de datos en una canalización de Data Factory .
Estandarización y enriquecimiento de datos. Azure Maps puede proporcionar verificación y estandarización de datos para los datos de direcciones. Puede usar los datos estandarizados en Azure Functions y Data Factory. Para estandarizar otros datos, es posible que tenga que desarrollar scripts codificados de forma rígida.
Administración de datos duplicada. Puede usar Data Factory para desduplicar filas si hay suficientes identificadores disponibles para una coincidencia exacta. Es probable que necesite scripts codificados de forma rígida personalizados para implementar la lógica necesaria para combinar las filas coincidentes al aplicar las técnicas de supervivencia de datos adecuadas.
Administración de datos. Puede usar Power Apps para desarrollar rápidamente soluciones básicas de administración de datos para administrar datos en Azure. También puede desarrollar interfaces de usuario adecuadas para revisiones, flujos de trabajo, alertas y validaciones.

En entornos centrados en Microsoft, se prefiere Azure Synapse Analytics como servicio de análisis. Pero puede usar cualquier base de datos de análisis. Snowflake y Databricks son opciones comunes.

Detalles del escenario

A medida que aumenta la cantidad de datos que se cargan en Azure, aumenta la necesidad de controlar y administrar correctamente esos datos en todos los orígenes de datos y los consumidores de datos. Los datos que parecen adecuados en el sistema de origen suelen ser deficientes cuando se comparten. Es posible que falte información o esté incompleta, o que haya duplicados y conflictos. Su calidad general podría ser deficiente. Lo que se necesita son datos completos, coherentes y precisos.

Sin datos de alta calidad en el patrimonio de datos de Azure, el valor empresarial de Azure se ve socavado, quizás críticamente. La solución consiste en crear una base para la gobernanza y la administración de datos que pueda producir y proporcionar una fuente de verdad para datos de alta calidad y de confianza. Microsoft Purview y Profisee MDM trabajan juntos para formar esta plataforma empresarial.

Microsoft Purview cataloga todos los orígenes de datos e identifica cualquier información confidencial y linaje. Proporciona al arquitecto de datos un lugar para considerar los estándares de datos adecuados para imponer sobre todos los datos. Microsoft Purview se centra en la gobernanza para buscar, clasificar y definir directivas y estándares. Las tareas de aplicar directivas y estándares, catalogar orígenes de datos y corregir datos deficientes pertenecen a tecnologías como los sistemas MDM.

Profisee MDM está diseñado para aceptar datos maestros de cualquier origen. A continuación, Profisee MDM coincide, combina, estandariza, comprueba, corrige y sincroniza los datos entre sistemas. Este proceso garantiza que los datos se pueden integrar correctamente y que satisfacen las necesidades de los sistemas de bajada, como la inteligencia empresarial (BI) y las aplicaciones de aprendizaje automático. La plataforma integrativa Profisee aplica estándares de gobernanza en varios silos de datos.

Mejor juntos

Microsoft Purview y Profisee MDM funcionan mejor juntos. Cuando se integran, simplifican las tareas de administración de datos y garantizan que todos los sistemas funcionen para aplicar los mismos estándares. Mdm de Profisee publica su modelo de datos maestros en Microsoft Purview, donde puede participar en la gobernanza. A continuación, Microsoft Purview comparte la salida de la gobernanza, como una Catálogo unificado y una información del glosario. Profisee puede revisar la salida y aplicar los estándares. Al trabajar conjuntamente, Microsoft Purview y Profisee crean una sinergia natural y mejor conjunta que va más allá de cada oferta independiente.

Por ejemplo, después de catalogar orígenes de datos empresariales, puede determinar que los datos maestros están presentes en varios sistemas. Los datos maestros son los datos que definen una entidad de dominio. Entre los ejemplos de datos maestros se incluyen los datos de cliente, producto, recurso, ubicación, proveedor, paciente, hogar, elemento de menú y ingrediente. La resolución de definiciones y coincidencias diferentes y la combinación de estos datos entre sistemas es fundamental para la capacidad de usar estos datos de forma significativa. Para que sea eficaz, debe combinar, validar y corregir datos maestros en MDM de Profisee mediante definiciones de gobernanza, conclusiones y experiencia que se detallan en Microsoft Purview. De este modo, Microsoft Purview y Profisee MDM constituyen una base para la gobernanza y la administración de datos, y maximizan el valor empresarial de los datos en Azure.

La alternativa es usar cualquier información que pueda obtener. Pero al adoptar este enfoque, corre el riesgo de generar resultados engañosos que puedan dañar su negocio. Cuando se usan datos maestros de alta calidad, se eliminan los problemas comunes de calidad de los datos. A continuación, el sistema proporciona información sólida que puede usar para impulsar su negocio, independientemente de las herramientas que use para el análisis, el aprendizaje automático y la visualización. Los datos maestros bien mantenidos son un aspecto clave de la creación de una base de datos sólida y confiable.

Al usar MDM de Profisee con Microsoft Purview, experimenta las siguientes ventajas:

Una base técnica común. Profisee se originó en tecnologías de Microsoft. Profisee y Microsoft usan herramientas, bases de datos e infraestructura comunes, lo que hace que la solución Profisee sea familiar para cualquier persona que trabaje con tecnologías de Microsoft. De hecho, durante muchos años, Profisee MDM se creó en Microsoft Master Data Services. Ahora Master Data Services está a punto de finalizar su ciclo de vida, y Profisee es la solución de actualización y reemplazo de primer nivel.
Colaboración del desarrollador y desarrollo conjunto. Los desarrolladores de Profisee y Microsoft Purview colaboran ampliamente para garantizar un buen ajuste complementario entre sus respectivas soluciones. Esta colaboración ofrece una integración perfecta que satisface las necesidades de los clientes.
Ventas e implementaciones conjuntas. Profisee tiene más implementaciones de MDM en Azure, y conjuntamente con Microsoft Purview, que cualquier otro proveedor de MDM. Puede comprar Profisee a través de Azure Marketplace. En el año fiscal 2023, Profisee es el único proveedor de MDM con una certificación de partner de Microsoft de nivel superior que tiene una infraestructura como servicio (IaaS), contenedores como servicio (CaaS) o software como servicio (SaaS) en Azure Marketplace.
Implementación rápida y confiable. Una característica crítica de todo el software empresarial es la implementación rápida y confiable. Según la plataforma Gartner Peer Insights , Profisee tiene más implementaciones que tardan menos de 90 días en completarse que cualquier otro proveedor de MDM.
Varios dominios. Profisee ofrece un enfoque a MDM que usa intrínsecamente varios dominios. No hay limitaciones en el número de dominios de datos maestros que puede crear. Este diseño se alinea bien con los clientes que planean modernizar sus patrimonios de datos. Un cliente puede empezar con un número limitado de dominios, pero en última instancia se benefician de maximizar su cobertura de dominio en todo su patrimonio de datos. Esta cobertura de dominio coincide con su cobertura de gobernanza de datos.
Ingeniería diseñada para Azure. Profisee está diseñado para ser nativo de la nube con opciones para implementaciones de IaaS o CaaS administradas y SaaS en Azure.

Posibles casos de uso

Para obtener una lista detallada de los casos de uso de MDM de esta solución, consulte Casos de uso de MDM más adelante en este artículo. Los principales casos de uso de MDM incluyen los siguientes ejemplos de venta al por menor y fabricación:

Consolidación de datos de clientes para análisis.
Tener una vista de 360 grados de los datos del producto de forma coherente y accesible, como el nombre, la descripción y las características de cada producto.
Establecer datos de referencia para aumentar de forma coherente las descripciones de los datos maestros. Por ejemplo, los datos de referencia incluyen listas de países o regiones, monedas, colores, tamaños y unidades de medida.

Estas soluciones mdm también ayudan a las organizaciones financieras que dependen en gran medida de los datos para actividades críticas, como la generación de informes oportunas.

Integración de MDM con Microsoft Purview

En el diagrama siguiente se muestra con detalle la integración de MDM de Profisee en Microsoft Purview. Para admitir esta integración, el subsistema de gobernanza de Profisee proporciona integración bidireccional con Microsoft Purview, que consta de dos flujos distintos:

La publicación de metadatos de solución se produce cuando los modeladores de datos realizan cambios en el modelo de datos maestros, estrategias de coincidencia y sus subartifacts relacionados. Estos cambios se publican sin problemas en Microsoft Purview a medida que se producen. La publicación de estos cambios sincroniza los metadatos relacionados con el modelo de datos maestros y la solución. Como resultado, Catálogo unificado se rellena aún más y Microsoft Purview tiene un registro de este origen de datos crítico.
Los detalles de gobernanza se devuelven y proporcionan a los administradores de datos y a los usuarios empresariales. Estos detalles están disponibles a medida que los usuarios ven datos, enriquecen datos y corrigen problemas de calidad de datos mediante el portal de FastApp de Profisee.

Diagrama en el que se muestra cómo mdm de Profisee se integra con Microsoft Purview para ingerir, modelar y controlar los datos.

Funcionalidades de integración de Microsoft Purview

El catálogo y el glosario de Microsoft Purview pueden ayudarle a maximizar la integración.

Diseño del modelo de datos maestros

Uno de los desafíos de preparar una solución MDM es determinar qué constituye los datos maestros y qué orígenes de datos usar al rellenar el modelo de datos maestros. Puede usar Microsoft Purview para ayudar con este esfuerzo. Puede aprovechar la capacidad de examinar los orígenes de datos críticos y puede interactuar con los administradores de datos y los expertos en la materia (PYME). De este modo, puede enriquecer Catálogo unificado con información a la que puedan acceder los administradores para alinear mejor el modelo de datos maestros con los sistemas de línea de negocio. Puede conciliar la terminología en conflicto. Este proceso produce un modelo de datos maestros que refleja de forma óptima la terminología y las definiciones que desea estandarizar para su empresa. También evita un verbo obsoleto y engañoso.

En el extracto siguiente del diagrama más amplio se muestra este caso de uso de integración. En primer lugar, use las funciones de examen del sistema de Microsoft Purview para ingerir metadatos de los sistemas de línea de negocio. A continuación, los administradores de datos y las PYME preparan un catálogo sólido y contactos. A continuación, los modeladores de datos que trabajan con los servicios de modelado de MDM de Profisee pueden preparar y evolucionar el modelo de datos maestros. Este trabajo se alinea con los estándares que defina en Microsoft Purview.

Diagrama que muestra un caso de uso de MDM de Profisee que se integra con Microsoft Purview para ingerir, modelar y controlar datos.

A medida que los administradores de datos evolucionan el modelo, los servicios de modelado de la plataforma MDM de Profisee publican los cambios que reciben los servicios de gobernanza de MDM de Profisee. A su vez, MDM de Profisee prepara y reenvía esos cambios a Microsoft Purview para su inclusión en su Catálogo unificado actualizada. Estas adiciones al catálogo garantizan que las definiciones de datos maestros se incluyan en el patrimonio de datos más amplio y que se puedan gobernar y controlar de la misma manera que los metadatos del sistema de línea de negocio. Al asegurarse de que esta información se cataloga conjuntamente, se encuentra en una mejor posición para administrar las relaciones entre los datos maestros y los datos del sistema de línea de negocio.

Administración de datos

Las grandes empresas que tienen patrimonios de datos correspondientemente complejos y expansivos pueden presentar desafíos a los administradores de datos, que son responsables de administrar y corregir problemas a medida que surgen. Los dominios de datos clave pueden ser complejos, con muchos atributos oscuros que solo entienden los empleados que tienen conocimientos institucionales significativos. A través de la integración de MDM de Profisee con Microsoft Purview, puede capturar este conocimiento institucional dentro de Microsoft Purview y hacer que esté disponible para su uso en MDM de Profisee. Como resultado, se alivia una gran necesidad de conocimiento de datos corporativos al administrar información crítica y confidencial en el tiempo.

En la ilustración siguiente se muestra el flujo de información de Microsoft Purview a los administradores de datos que trabajan en el portal de FastApp de Profisee. El servicio de datos de gobernanza se integra con Microsoft Purview y Microsoft Entra ID. Este servicio proporciona funcionalidad de búsqueda. Los usuarios del portal de FastApp pueden usar esta funcionalidad para recuperar datos de gobernanza enriquecidos sobre las entidades y los atributos con los que trabajan.

Diagrama que muestra cómo los administradores de datos usan el portal de Profisee para trabajar con los datos que administran Microsoft Purview y Profisee MDM.

Los servicios de gobernanza también resuelven los contactos que se reciben de Microsoft Purview para sus detalles de perfil completo, que están disponibles en Microsoft Entra ID. Con detalles completos del perfil, los administradores pueden colaborar eficazmente con propietarios de datos y expertos a medida que trabajan para mejorar la calidad de los datos maestros.

El cuadro de diálogo Gobernanza de MDM de Profisee es la interfaz a través de la cual los administradores de datos y los usuarios interactúan con los detalles del nivel de gobernanza. Esta interfaz de usuario representa la información que se obtiene de Microsoft Purview a los usuarios. Con esta información, los usuarios pueden revisar los detalles detrás de los datos desde los que se inició el cuadro de diálogo. Si la información que se proporciona en el cuadro de diálogo Gobernanza es insuficiente, los usuarios pueden ir directamente a la experiencia de usuario de Microsoft Purview.

Los administradores de datos y los usuarios empresariales pueden acceder a tres tipos de activos de datos MDM de Profisee a través del portal de FastApp:

Instancia de Profisee, que proporciona las propiedades de infraestructura de la instancia específica de la plataforma MDM de Profisee que el usuario está viendo.
Entidad Profisee, que proporciona las propiedades de la entidad de datos maestros (la tabla) que el administrador o el usuario está viendo actualmente
Atributo Profisee, que proporciona las propiedades del atributo (como el campo o columna) en el que el usuario está interesado

En la ilustración siguiente se muestra dónde los usuarios que trabajan en el portal de FastApp pueden ver los detalles de gobernanza de cada uno de estos tipos de recursos. Puede encontrar detalles de nivel de instancia en el menú Ayuda . Puede acceder a los detalles de la entidad desde el encabezado de zona de página, que contiene una cuadrícula de entidades. Para obtener detalles del atributo, vaya al formulario asociado a la cuadrícula de entidades. Obtenga acceso a los detalles de las etiquetas asociadas al atributo .

Para ver información de resumen, mantenga el puntero sobre el icono de gobernanza, como Microsoft Purview. Seleccione el icono para mostrar el cuadro de diálogo de gobernanza completo:

Para ir a la experiencia de usuario completa de Microsoft Purview, seleccione el icono de gobernanza en el encabezado del cuadro de diálogo. Al seleccionar el icono, se le lleva a Microsoft Purview en el contexto del recurso que está viendo actualmente. A continuación, puede moverse fácilmente en Microsoft Purview en función de sus necesidades de detección.

Procesamiento de MDM

La eficacia de una solución MDM está en los detalles.

Modelado de datos

El núcleo de la solución MDM es el modelo de datos subyacente. Representa la definición de datos maestros dentro de la empresa. El desarrollo de un modelo de datos maestros implica las siguientes tareas:

Identifique elementos de datos de origen de todo el panorama de los sistemas que son fundamentales para las operaciones de su empresa y que son fundamentales para analizar el rendimiento.
Enriquezca el modelo con elementos que obtenga de otros orígenes de terceros que hacen que los datos sean más útiles, precisos y confiables.
Establezca una propiedad y permisos claros relacionados con los elementos del modelo de datos. Esta práctica ayuda a garantizar que factorice la visibilidad y la administración de cambios en el diseño del modelo.

La gobernanza de datos proporciona una base crítica de soporte técnico:

El Catálogo unificado de gobernanza, el diccionario, el glosario y los recursos auxiliares son fuentes de información valiosas para los administradores de datos de gobernanza. Estos recursos ayudan a los administradores a determinar qué incluir en el modelo de datos maestros. También ayudan a determinar la propiedad y las clasificaciones de datos confidenciales en Microsoft Purview. Puede reforzar la terminología en el modelo. A través de esta práctica, puede establecer un léxico oficial para su negocio. Mediante la integración de terminología, el modelo de datos maestros también puede traducir cualquier término esotérico que esté en uso en varios sistemas de origen al lenguaje aprobado de la empresa.
Los sistemas de terceros suelen ser una fuente de datos maestros independientes y aparte de los sistemas de línea de negocio. Es fundamental agregar elementos al modelo para capturar la información que estos sistemas agregan a los datos y para reflejar estos orígenes de información de nuevo en Catálogo unificado.
Puede usar la propiedad y el acceso a datos, como se identifica en el catálogo de gobernanza, para aplicar los permisos de administración de cambios y acceso dentro de la solución MDM. Como resultado, alinea las directivas y necesidades corporativas con las herramientas que usa para administrar y administrar los datos maestros.

Carga de datos de origen

Idealmente, los sistemas de línea de negocio dispares cargan datos en el modelo de datos maestros con poco o ningún cambio o transformación. El objetivo es tener una versión centralizada de los datos tal y como existen en el sistema de origen. Debería haber la menor pérdida de fidelidad posible entre el sistema de origen y el repositorio de datos maestros. Al limitar la complejidad del proceso de carga, se simplifica el linaje. Y cuando se usa tecnología como las canalizaciones de Data Factory, la solución de gobernanza puede inspeccionar el flujo. A continuación, la solución puede identificar las relaciones entre el sistema de origen y el modelo de datos maestros. En concreto, la solución puede extraer datos de sistemas de origen mediante cualquiera de los más de 100 conectores precompilados y una puerta de enlace REST.

Enriquecimiento y estandarización de datos

Después de cargar los datos de origen en el modelo, puede ampliarlos pulsando en orígenes enriquecidos de datos de terceros. Puede usar estos sistemas para mejorar los datos que obtiene de los sistemas de línea de negocio. También puede usar estos sistemas para aumentar los datos de origen con información que mejore su uso para otros consumidores de bajada. Por ejemplo:

Puede usar servicios de comprobación de direcciones como Bing para corregir y mejorar las direcciones del sistema de origen. Estos servicios pueden estandarizar y agregar información que falta, que es fundamental para la ubicación geográfica y la entrega de correo.
Los servicios de información de terceros, como Dun & Bradstreet, pueden proporcionar datos de uso general o específicos del sector. Puede usar estos datos para ampliar el valor del registro maestro dorado. En concreto, puede agregar información que no estaba disponible o en conflicto en sus sistemas de línea de negocio dispares.

La infraestructura de publicación o suscripción de Profisee facilita la integración de sus propios orígenes de terceros en la solución según sea necesario.

La capacidad de comprender los orígenes y el significado de estos datos es tan fundamental para los datos de terceros como para los sistemas internos de línea de negocio. Al integrar el modelo de datos maestros en la Catálogo unificado de gobernanza, puede administrar las relaciones entre orígenes de datos internos y externos al tiempo que enriquece el modelo con detalles de gobernanza.

Validación y administración de la calidad de los datos

Después de cargar y enriquecer los datos, es importante comprobar la calidad y el cumplimiento de los estándares que se establecen a través de los procesos de gobernanza. Microsoft Purview puede volver a ser una fuente enriquecida de información de estándares. Puede usar Microsoft Purview para impulsar las reglas de calidad de datos que aplica la solución MDM. La MDM de Profisee también puede publicar reglas de calidad de datos como recursos en el catálogo de gobernanza. Las reglas pueden estar sujetas a revisión y aprobación, lo que le ayuda a proporcionar supervisión descendente de los estándares de calidad asociados a los datos maestros. Las reglas están asociadas a entidades y atributos de datos maestros, y esos atributos se pueden rastrear al sistema de origen. Por estas razones, puede establecer la causa principal de la mala calidad de los datos que se origina en los sistemas de línea de negocio.

Los administradores de datos son expertos en su dominio de gobernanza. A medida que los administradores abordan los problemas que revela la solución de datos maestros, pueden usar el catálogo de gobernanza de datos de Microsoft Purview. El catálogo ayuda a los administradores a comprender y resolver problemas de calidad a medida que surgen. Respaldados por el apoyo de propietarios y expertos de datos, los administradores están preparados para abordar los problemas de calidad de datos de forma rápida y precisa.

Coincidencia y supervivencia

Con datos de origen enriquecidos y de alta calidad, está posicionado para producir un maestro de registros dorados que represente la información más precisa en los distintos sistemas de línea de negocio. En la ilustración siguiente se muestra cómo todos los pasos culminan en datos de alta calidad que están listos para usarse para el análisis empresarial. En cualquier momento, puede sincronizar estos datos en el patrimonio de datos.

El motor de coincidencia de MDM de Profisee genera un maestro de registros dorados como parte del proceso de supervivencia. Las reglas de supervivencia rellenan selectivamente el registro dorado con información que ha elegido en todos los sistemas de origen.

El subsistema de seguimiento de auditoría y historial de MDM de Profisee realiza un seguimiento de los cambios que realizan los usuarios. Este subsistema también realiza un seguimiento de los cambios que realizan los procesos del sistema, como la supervivencia. La coincidencia y la supervivencia permiten realizar un seguimiento del flujo de información de los registros de origen al maestro. Profisee MDM tiene un registro del sistema de origen responsable de un registro de origen específico. También sabe lo dispares que los registros de origen rellenan el registro dorado. Como resultado, puede lograr el linaje de datos desde el análisis hasta los datos de origen a los que hacen referencia los informes.

Casos de uso de MDM

Aunque hay numerosos casos de uso para MDM, algunos casos de uso cubren la mayoría de las implementaciones de MDM del mundo real. Estos casos de uso se centran en un solo dominio, pero es poco probable que se compilen solo a partir de ese dominio. Incluso estos casos de uso centrados probablemente implican varios dominios. En cada caso de uso, MDM cumple el objetivo de proporcionar una vista unificada o de 360 grados de los tipos de datos esenciales.

Datos de cliente

La consolidación y estandarización de datos de clientes para el análisis de BI es el caso de uso de MDM más común. Las organizaciones capturan datos de clientes en un número creciente de sistemas y aplicaciones. Resultado de registros de datos de clientes duplicados. Estos duplicados se encuentran en y entre aplicaciones, y contienen incoherencias y discrepancias. La mala calidad de los datos del cliente limita el valor de las soluciones de análisis modernas. Los síntomas incluyen los siguientes desafíos:

Es difícil responder a preguntas empresariales básicas como"¿Quiénes son nuestros principales clientes?" y "¿Cuántos nuevos clientes tenemos?" Responder a estas preguntas requiere un esfuerzo manual significativo.
Falta información de los clientes e inexacta, lo que dificulta la recopilación o exploración en profundidad de los datos.
No puede identificar o comprobar de forma única un cliente a través de los límites de la organización y del sistema. Como resultado, no puede analizar los datos de los clientes entre sistemas o unidades de negocio.
Tiene información de mala calidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático debido a los datos de entrada de mala calidad.

Datos del producto

Los datos del producto se suelen distribuir entre varias aplicaciones empresariales, como el planeamiento de recursos empresariales (ERP), la administración del ciclo de vida del producto (PLM) o las aplicaciones de comercio electrónico. Como resultado, es difícil comprender el catálogo total de productos que tienen definiciones incoherentes para las propiedades, como el nombre del producto, la descripción y las características. Las distintas definiciones de datos de referencia complican esta situación. Los síntomas incluyen los siguientes desafíos:

No puede admitir diferentes rutas de acceso jerárquicas alternativas para el análisis de productos y la obtención de detalles.
Con los productos terminados o el inventario de materiales, tiene dificultades para evaluar el inventario de productos y los proveedores establecidos. También tiene productos duplicados, lo que conduce a un exceso de inventario.
Es difícil racionalizar los productos debido a definiciones conflictivas. Esta situación provoca que falte información o sea inexacta en el análisis.

Datos de referencia

En el contexto del análisis, los datos de referencia existen como numerosas listas de datos. Estas listas se usan a menudo para describir aún más otros conjuntos de datos maestros. Por ejemplo, los datos de referencia incluyen listas de países o regiones, monedas, colores, tamaños y unidades de medida. Los datos de referencia incoherentes provocan errores obvios en el análisis de bajada. Los síntomas son:

Varias representaciones del mismo valor. Por ejemplo, el estado de Georgia aparece como GA y Georgia, lo que dificulta agregar y explorar en profundidad los datos de forma coherente.
Dificultad para racionalizar los datos entre sistemas debido a la imposibilidad de realizar un paseo transversal o asignar valores de datos de referencia entre sistemas. Por ejemplo, el color rojo se representa mediante R en el sistema ERP y Rojo en el sistema PLM.
Dificultad para atar números entre organizaciones debido a diferencias en los valores de datos de referencia establecidos que se usan para la categorización de datos.

Datos financieros

Las organizaciones financieras dependen en gran medida de los datos de las actividades críticas, como los informes mensuales, trimestrales y anuales. Las organizaciones que tienen varios sistemas financieros y contables suelen tener datos financieros en varios libros de contabilidad generales que deben consolidarse para generar informes financieros. MDM puede proporcionar un centro centralizado para asignar y administrar cuentas, centros de costos, entidades empresariales y otros conjuntos de datos financieros. A través del centro centralizado, MDM proporciona una vista consolidada de estos conjuntos de datos. Los síntomas incluyen los siguientes desafíos:

Dificultad para agregar datos financieros entre varios sistemas en una vista consolidada
Falta de proceso para agregar y asignar nuevos elementos de datos en sistemas financieros
Retrasos en la producción de informes financieros de fin de período

Consideraciones

Estas consideraciones implementan los pilares de Azure Well-Architected Framework, que es un conjunto de principios rectores que se pueden usar para mejorar la calidad de una carga de trabajo. Para obtener más información, consulte Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Tenga en cuenta estos factores al elegir una solución de administración de datos para su organización.

Confiabilidad

La confiabilidad garantiza que la aplicación pueda cumplir los compromisos que usted contrae con los clientes. Para obtener más información, consulte Información general sobre el pilar de confiabilidad.

Profisee se ejecuta de forma nativa en Azure Kubernetes Service (AKS) y Azure SQL Database. Ambos servicios ofrecen funcionalidades integradas para admitir la alta disponibilidad.

Seguridad

La seguridad proporciona garantías contra ataques deliberados y el abuso de sus valiosos datos y sistemas. Para obtener más información, consulte Información general sobre el pilar de seguridad.

Profisee autentica a los usuarios mediante OpenID Connect, que implementa un flujo de autenticación de OAuth 2.0. La mayoría de las organizaciones configuran MDM de Profisee para autenticar a los usuarios en Microsoft Entra ID, lo que garantiza que puede aplicar y aplicar las directivas empresariales para la autenticación.

Optimización de costos

La optimización de costos consiste en examinar formas de reducir gastos innecesarios y mejorar la eficiencia operativa. Para obtener más información, vea Información general sobre el pilar de optimización de costos.

Los costos de ejecución constan de una licencia de software y el consumo de Azure. Para obtener más información, póngase en contacto con Profisee.

Eficiencia del rendimiento

La eficacia del rendimiento es la capacidad de la carga de trabajo de escalar para satisfacer las demandas que los usuarios le exigen de forma eficaz. Para obtener más información, consulte Introducción al pilar de eficiencia del rendimiento.

La MDM de Profisee se ejecuta de forma nativa en AKS y SQL Database. Puede configurar AKS para escalar la MDM de Profisee hacia arriba, hacia abajo y en todas las funciones empresariales. Puede implementar SQL Database en numerosas configuraciones para equilibrar el rendimiento, la escalabilidad y los costos.

El escalado dinámico es inherente a la arquitectura nativa de la nube de Profisee, que usa microservicios y contenedores. Si ejecuta Profisee en el inquilino de la nube a través de Kubernetes, puede escalar y reducir verticalmente dinámicamente en función de la carga. Con el servicio SaaS de Profisee que se ejecuta en AKS, puede configurar grupos de nodos grandes para los pods. Estos grupos se escalan dinámicamente en función de la carga del sistema en toda la infraestructura multiinquilino.

Para obtener información detallada sobre cómo implementar Profisee y Microsoft Purview en AKS, consulte Integración de MDM de Microsoft Purview - Profisee.

Implementación de este escenario

Profisee MDM es un servicio kubernetes empaquetado. Puede implementar MDM de Profisee como PaaS en el inquilino de Azure, en cualquier otro inquilino en la nube o local. También puede implementar MDM de Profisee como un SaaS que Profisee hospeda y administra.

Obtenga el archivo de licencia de Profisee mediante la elevación de una incidencia de soporte técnico en https://support.profisee.com/. El único requisito previo para este paso es la necesidad de determinar previamente la dirección URL resuelta de DNS que configuró Profisee en Azure. En otras palabras, mantenga el NOMBRE DE HOST DNS del equilibrador de carga usado en la implementación. Será algo parecido a "[profisee_name]. [región].cloudapp.azure.com". Por ejemplo, DNSHOSTNAME="purviewprofisee.southcentralus.cloudapp.azure.com". Proporcione esta compatibilidad de DNSHOSTNAME a Profisee cuando genere la incidencia de soporte técnico y Profisee revertirá con el archivo de licencia. Deberá proporcionar este archivo durante los pasos de configuración siguientes.
Cree una identidad administrada asignada por el usuario en Azure. Debe tener una identidad administrada creada para ejecutar la implementación. Una vez finalizada la implementación, se puede eliminar la identidad administrada. En función de las opciones de plantilla de ARM, necesitará algunos o todos los siguientes roles y permisos asignados a la identidad administrada:
- Rol colaborador en el grupo de recursos donde se implementará AKS. Se puede asignar directamente al grupo de recursos o en el nivel de suscripción y hacia abajo.
- Rol Colaborador de zona DNS en la zona DNS determinada donde se creará la entrada o rol colaborador en el grupo de recursos zona DNS. Este rol DNS solo es necesario si se actualiza DNS hospedado en Azure.
- Rol administrador de aplicaciones en Microsoft Entra ID para que se puedan asignar los permisos necesarios para el registro de la aplicación.
- Colaborador de identidad administrada y administrador de acceso de usuario en el nivel de suscripción. Necesario para que la identidad administrada de la plantilla de ARM pueda crear una identidad administrada específica Key Vault que Profisee usará para extraer los valores almacenados en el Key Vault.
Cree un registro de aplicación que actúe como identidad de inicio de sesión una vez instalado Profisee. Debe formar parte de la Microsoft Entra ID que se usará para iniciar sesión en Profisee. Guarde el identificador de aplicación (cliente) para usarlo más adelante.
- Establezca la autenticación para que coincida con la configuración siguiente:
  - Tokens de identificador de soporte técnico (se usan para flujos implícitos e híbridos)
  - Establezca la dirección URL de redireccionamiento en: https://< your-deployment-url>/profisee/auth/signin-microsoft
    - La dirección URL de implementación es la dirección URL que habrá proporcionado a Profisee en el paso 1.
Cree una entidad de servicio que Microsoft Purview usará para realizar algunas acciones por sí misma durante esta implementación de Profisee. Para crear una entidad de servicio, cree una aplicación como hizo en el paso anterior y, a continuación, cree un secreto de aplicación. Guarde el identificador de objeto de la aplicación y el valor del secreto que creó para su uso posterior.
- Asigne a esta entidad de servicio (con el nombre o el identificador de objeto para localizarlo) permisos de Data Curator en la colección raíz de su cuenta de Microsoft Purview.
Vaya a https://github.com/Profisee/kubernetes y seleccione Microsoft Purview Azure ARM.
- La plantilla de ARM implementará Profisee en una infraestructura de AKS con equilibrio de carga (Azure Kubernetes Service) mediante un controlador de entrada.
- El léame incluye pasos de solución de problemas.
- Lea detenidamente todos los pasos y la página wiki de solución de problemas.
Seleccione "Implementar en Azure".
- El asistente del configurador pedirá las entradas como se describe aquí: Implementación del clúster de AKS mediante la plantilla de ARM
- Asegúrese de proporcionar exactamente el mismo RG (grupo de recursos) en la implementación, ya que ha dado permisos a la identidad administrada en el paso 1.
Una vez completada la implementación, seleccione Microsoft Purview "Ir al grupo de recursos" y abra el clúster de AKS de Profisee.

Fases de una ejecución de implementación típica de Microsoft Purview: Profisee

En la página aspectos básicos, seleccione la identidad administrada asignada por el usuario que creó anteriormente para implementar los recursos.
Para la configuración de Profisee, puede almacenar la información en Key Vault o proporcionar los detalles durante la implementación.
1. Elija la versión de Profisee y proporcione su cuenta de usuario administrador y su licencia.
2. Seleccione esta opción para configurar con Microsoft Purview.
3. Para el identificador de cliente de registro de aplicación, proporcione el identificador de aplicación (cliente) para el registro de aplicación que creó anteriormente.
4. Seleccione la cuenta de Microsoft Purview.
5. Agregue el identificador de objeto para la entidad de servicio que creó anteriormente.
6. Agregue el valor del secreto que creó para esa entidad de servicio.
7. Asigne un nombre a la aplicación web.
En la página Kubernetes, puede elegir una versión anterior de Kubernetes si es necesario, pero dejar el campo en blanco para implementar la versión más reciente .

Sugerencia

En la mayoría de los casos, dejar el campo de versión en blanco es suficiente, a menos que haya una razón para implementar con una versión anterior de Kubernetes AKS específicamente.
En la página configuración de SQL, puede elegir implementar un nuevo servidor de Azure SQL o usar un servidor Azure SQL existente. Proporcionará los detalles de inicio de sesión y un nombre de base de datos que se usará para esta implementación.
En la página de configuración de almacenamiento, puede optar por crear una nueva cuenta de almacenamiento o usar una existente. Deberá proporcionar una clave de acceso y el nombre de un recurso compartido de archivos existente si elige una cuenta existente.
En la página de configuración de redes, elegirá usar el DNS de Azure predeterminado o proporcionar su propio nombre de host DNS.

Sugerencia

Sí, usar DNS de Azure predeterminado es la configuración recomendada. Al elegir Sí, el implementador crea automáticamente un certificado Let's Encrypt para HTTP/TLS. Si elige No , deberá proporcionar varios parámetros de configuración de red y su propio certificado HTTPS/TLS.

Advertencia

La dirección URL predeterminada de Azure DNS (por ejemplo, URL="https://purviewprofisee.southcentralus.cloudapp.azure.com/profisee") se recogerá mediante el asistente para la implementación de plantillas de ARM de tres horas del archivo de licencia proporcionado por Profisee. Si tiene previsto realizar cambios y no usar el DNS de Azure predeterminado, asegúrese de comunicar el DNS completo y la dirección URL completa del DNS de Profisee al equipo de soporte técnico de Profisee para que puedan volver a generar y proporcionarle el archivo de licencia actualizado. Si no lo hace, se producirá un mal funcionamiento de la instalación de Profisee.
En la página Revisar y crear, revise los detalles para asegurarse de que son correctos mientras el asistente valida la configuración. Una vez superada la validación, seleccione Crear.
La implementación tardará unos 45-50 minutos en completar la instalación de Profisee. Durante la implementación, verá los aspectos que están en curso y puede actualizar la página para revisar el progreso. La implementación se mostrará como completa cuando finalice todo. La finalización de la fase "InstallProfiseePlatform" también indica que la implementación está completa.
Una vez completada la implementación, abra el grupo de recursos donde implementó la integración.
En las salidas, capture la dirección URL de implementación final. El WEBURL final es lo que necesita para pegar en la barra de direcciones del explorador y empezar a disfrutar de Profisee-Purview integración! Esta dirección URL será la misma que habría proporcionado al soporte técnico de Profisee al obtener el archivo de licencia. A menos que decida cambiar el formato de dirección URL, tendrá un aspecto similar a " https://[profisee_name]. [región].cloudapp.azure.com/profisee/
Rellene e hidrate los datos en el entorno de Profisee recién instalado mediante la instalación de FastApp. Vaya a la dirección URL de implementación de Profisee y seleccione /Profisee/api/client. Debería tener un aspecto similar a : "https://[profisee_name]. [región].cloudapp.azure.com/profisee/api/client". Seleccione descargas para la utilidad "Profisee FastApp Studio" y "Profisee Platform Tools". Instale ambas herramientas en el equipo cliente local.
Inicie sesión en FastApp Studio y realice el resto de la administración de configuración y administración de MDM para Profisee. Una vez que inicie sesión con la dirección de correo electrónico del administrador proporcionada durante la instalación; debería poder ver el menú de administración en el panel izquierdo de Profisee FastApp Studio. Vaya a estos menús y realice el resto del recorrido de MDM mediante la herramienta FastApp. La posibilidad de ver el menú de administración como se muestra en la imagen siguiente confirma la instalación correcta de Profisee en Azure Platform.
Como paso de validación final para garantizar una instalación correcta y para comprobar si Profisee se ha conectado correctamente a la instancia de Microsoft Purview, vaya a /Profisee/api/governance/health Debería tener un aspecto similar a " https://[profisee_name]. [región].cloudapp.azure.com//Profisee/api/governance/health". La respuesta de salida indicará las palabras "Status": "Healthy" en todos los subsistemas de Microsoft Purview.

{
  "OverallStatus": "Healthy",
  "TotalCheckDuration": "0:XXXXXXX",
  "DependencyHealthChecks": {
    "purview_service_health_check": {
      "Status": "Healthy",
      "Duration": "00:00:NNNN",
      "Description": "Successfully connected to Purview."
    },
    "governance_service_health_check": {
      "Status": "Healthy",
      "Duration": "00:00:NNNN",
      "Description": "Purview cache loaded successfully. 
      Total assets: NNN; Instances: 1; Entities: NNN; Attributes: NNN; Relationships: NNN; Hierarchies: NNN"
    },
    "messaging_db_health_check": {
      "Status": "Healthy",
      "Duration": "00:00:NNNN",
      "Description": null
    },
    "logging_db_health_check": {
      "Status": "Healthy",
      "Duration": "00:00:NNNN",
      "Description": null
    }
  }
}

Una respuesta de salida similar a la anterior confirma una instalación correcta, completa todos los pasos de implementación; y valida si Profisee se ha conectado correctamente a Microsoft Purview e indica que los dos sistemas pueden comunicarse correctamente.

Pasos siguientes

Comprender las funcionalidades del conector de copia REST en Data Factory.
Obtenga más información sobre profisee que se ejecuta de forma nativa en Azure.
Aprenda a implementar Profisee en Azure mediante una plantilla de Azure Resource Manager (plantilla de ARM).
Ver plantillas de Profisee Data Factory.

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