Intégration de Microsoft Purview et Profisee pour la gestion des données master (GPM)

Article
11/20/2024

Les systèmes d’entreprise peuvent avoir plusieurs sources de données master, c’est-à-dire les données communes partagées entre les systèmes. Ce fait peut devenir évident lorsque vous cataloguez des sources de données. Les données client, produit, emplacement, ressource et fournisseur sont des exemples de données master. Lorsque vous utilisez Profisee pour fusionner, valider et corriger vos données master, vous pouvez rendre ces données efficaces. Plus précisément, vous pouvez l’utiliser pour créer une plateforme approuvée commune pour l’analytique et l’amélioration opérationnelle. En utilisant les définitions de gouvernance, les insights et l’expertise détaillés dans Microsoft Purview, vous pouvez créer votre plateforme efficacement.

Cette architecture de référence présente une solution de gouvernance et de gestion des données qui intègre Microsoft Purview et la plateforme de gestion des données (GPM) Profisee master. Ces services fonctionnent ensemble pour fournir une base de données de haute qualité et fiables qui optimisent la valeur métier des données dans Azure. Pour une courte vidéo sur cette solution, consultez La puissance de la gestion des données master entièrement intégrée dans Azure.

Architecture

Le diagramme suivant montre les étapes que vous effectuez lorsque vous développez et utilisez votre solution de données master. Considérez ces étapes comme très itératives. À mesure que votre solution évolue, vous pouvez répéter ces étapes et phases, parfois automatiquement et parfois manuellement. Le fait d’utiliser des étapes automatiques ou manuelles dépend des modifications que subit votre solution de données master, les métadonnées et les données.

Flux de données

Les métadonnées et le flux de données incluent ces étapes, qui sont illustrées dans la figure précédente :

Les connecteurs Microsoft Purview prédéfinis sont utilisés pour créer un Catalogue unifié à partir d’applications métier sources. Les connecteurs analysent les sources de données et remplissent Catalogue unifié.
Le modèle de données master est publié dans Microsoft Purview. Les entités de données de référence créées dans Profisee MDM sont publiées en toute transparence sur Microsoft Purview. Cette étape remplit davantage le Catalogue unifié et garantit qu’il existe un enregistrement de cette source de données critique dans Microsoft Purview.
Les normes et stratégies de gouvernance pour la gestion des données sont utilisées pour enrichir master définitions d’entité de données. Les données sont enrichies dans Microsoft Purview avec des informations de dictionnaire de données et de glossaire, des données de propriété et des classifications de données sensibles. Toutes les définitions et métadonnées disponibles dans Microsoft Purview sont visibles en temps réel dans Profisee comme conseils pour les gestionnaires de données MDM.
Les données de référence des systèmes sources sont chargées dans Profisee MDM. Un ensemble d’outils d’intégration de données comme Azure Data Factory extrait des données des systèmes sources à l’aide de plus de 100 connecteurs prédéfinis ou d’une passerelle REST. Plusieurs flux de données master sont chargés dans Profisee MDM.
Les données master sont normalisées, mises en correspondance, fusionnées, enrichies et validées conformément aux règles de gouvernance. D’autres systèmes, comme Microsoft Purview, peuvent définir des règles de gouvernance et de qualité des données. Mais Profisee MDM est le système qui applique ces règles. Les enregistrements sources sont mis en correspondance et fusionnés dans et entre les systèmes sources pour créer l’enregistrement le plus complet et le plus correct possible. Les règles de qualité des données case activée chaque enregistrement pour la conformité aux exigences métier et techniques. Tout enregistrement qui échoue à la validation ou retourne un score de probabilité faible est soumis à une correction. Pour corriger les échecs de validation, un processus de workflow affecte des enregistrements qui nécessitent une révision aux gestionnaires de données qui sont des experts dans leur domaine de données métier. Une fois qu’un enregistrement a été vérifié ou corrigé, il est prêt à être utilisé comme master d’enregistrement doré.
Les données transactionnelles sont chargées dans une solution d’analyse en aval. Un ensemble d’outils d’intégration de données comme Data Factory extrait les données transactionnelles des systèmes sources à l’aide de plus de 100 connecteurs prédéfinis ou d’une passerelle REST. L’ensemble d’outils charge les données directement dans une plateforme de données d’analytique comme Azure Synapse Analytics. L’analyse de ces informations brutes sans les master données golden appropriées est sujette à une inexactitude, car les chevauchements de données, les incompatibilités et les conflits ne sont pas encore résolus.
Les connecteurs Power BI fournissent un accès direct aux données master organisées. Les utilisateurs Power BI peuvent utiliser les données master directement dans les rapports. Un connecteur Power BI dédié reconnaît et applique la sécurité basée sur les rôles. Il masque également différents champs système pour simplifier l’utilisation.
Les données de master organisées de haute qualité sont publiées dans une solution d’analyse en aval. Si master enregistrements de données ont été fusionnés dans un seul enregistrement d’or, les liens parent-enfant vers les enregistrements d’origine sont conservés.
La plateforme d’analytique dispose d’un ensemble de données certifiées en ce sens qu’elles sont complètes, cohérentes et précises. Ces données incluent des données de master correctement organisées et des données transactionnelles associées. Cette combinaison constitue une base solide de données approuvées qui sont disponibles pour une analyse plus approfondie.
Les données master de haute qualité sont visualisées et analysées, et des modèles Machine Learning sont appliqués. Le système fournit des insights solides pour diriger l’entreprise.

Composants

Microsoft Purview est une solution de gouvernance des données qui offre une visibilité étendue sur les patrimoines de données locaux et cloud. Microsoft Purview offre une combinaison de découverte et de classification des données, de traçabilité, de recherche et de découverte de métadonnées, et d’insights sur l’utilisation. Toutes ces fonctionnalités vous aident à gérer et à comprendre les données dans votre paysage de données d’entreprise.
Profisee MDM est une plateforme GPM rapide et intuitive qui s’intègre en toute transparence aux technologies Microsoft et à l’écosystème de gestion des données Azure.
Data Factory est un service d’intégration de données hybride. Vous pouvez utiliser Data Factory pour créer, planifier et orchestrer des workflows d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) et d’extraction, de chargement et de transformation (ELT). Data Factory propose également plus de 100 connecteurs prédéfinis et une passerelle REST que vous pouvez utiliser pour extraire des données des systèmes sources.
Azure Synapse Analytics est un entrepôt de données cloud rapide, flexible et fiable qui utilise une architecture de traitement parallèle massive. Vous pouvez utiliser Azure Synapse Analytics pour mettre à l’échelle, calculer et stocker des données de manière élastique et indépendante.
Power BI est une suite d’outils d’analytique métier qui fournit des insights tout au long de votre organization. Vous pouvez utiliser Power BI pour vous connecter à des centaines de sources de données, simplifier la préparation des données et piloter une analyse improvisée. Vous pouvez également produire de superbes rapports, puis les publier pour que vos organization les consomment sur le web et sur les appareils mobiles.

Alternatives

Si vous n’avez pas d’application GPM dédiée, vous pouvez trouver certaines des fonctionnalités techniques dont vous avez besoin pour créer une solution MDM dans Azure :

Qualité des données. Lorsque vous chargez des données dans une plateforme d’analytique, vous pouvez générer la qualité des données dans les processus d’intégration. Par exemple, vous pouvez utiliser des scripts codés en dur pour appliquer des transformations de qualité des données dans un pipeline Data Factory .
Standardisation et enrichissement des données. Azure Maps pouvez fournir une vérification et une standardisation des données d’adresse. Vous pouvez utiliser les données standardisées dans Azure Functions et Data Factory. Pour normaliser d’autres données, vous devrez peut-être développer des scripts codés en dur.
Gestion des données en double. Vous pouvez utiliser Data Factory pour dédupliquer des lignes si suffisamment d’identificateurs sont disponibles pour une correspondance exacte. Vous avez probablement besoin de scripts codés en dur personnalisés pour implémenter la logique nécessaire pour fusionner les lignes correspondantes tout en appliquant les techniques de survie des données appropriées.
Gestion des données. Vous pouvez utiliser Power Apps pour développer rapidement des solutions de gestion des données de base pour gérer les données dans Azure. Vous pouvez également développer des interfaces utilisateur appropriées pour les révisions, les flux de travail, les alertes et les validations.

Dans les environnements centrés sur Microsoft, Azure Synapse Analytics est préférable en tant que service d’analyse. Mais vous pouvez utiliser n’importe quelle base de données d’analyse. Snowflake et Databricks sont des choix courants.

Détails du scénario

À mesure que la quantité de données que vous chargez dans Azure augmente, la nécessité de régir et de gérer correctement ces données dans toutes vos sources de données et les consommateurs de données augmentent. Les données qui semblent adéquates dans le système source sont souvent jugées insuffisantes lorsqu’elles sont partagées. Il peut y avoir des informations manquantes ou incomplètes, ou des doublons et des conflits. Sa qualité globale peut être médiocre. Ce qui est nécessaire, ce sont des données complètes, cohérentes et précises.

En l’absence de données de haute qualité dans votre patrimoine de données Azure, la valeur métier d’Azure est compromise, peut-être de manière critique. La solution consiste à créer une base pour la gouvernance et la gestion des données qui peuvent produire et fournir une source de vérité pour des données de haute qualité et fiables. Microsoft Purview et Profisee MDM collaborent pour former cette plateforme d’entreprise.

Microsoft Purview catalogue toutes vos sources de données et identifie les informations sensibles et la traçabilité. Il donne à l’architecte des données un endroit où prendre en compte les normes de données appropriées à imposer à toutes les données. Microsoft Purview se concentre sur la gouvernance pour rechercher, classifier et définir des stratégies et des normes. Les tâches d’application de stratégies et de normes, de catalogage des sources de données et de correction des données insuffisantes incombent à des technologies telles que les systèmes GPM.

Profisee MDM est conçu pour accepter des données master à partir de n’importe quelle source. Profisee MDM met ensuite en correspondance, fusionne, normalise, vérifie, corrige et synchronise les données entre les systèmes. Ce processus garantit que les données peuvent être correctement intégrées et qu’elles répondent aux besoins des systèmes en aval, tels que les applications d’aide à la décision (BI) et de Machine Learning. La plateforme d’intégration Profisee applique des normes de gouvernance sur plusieurs silos de données.

Mieux ensemble

Microsoft Purview et Profisee MDM fonctionnent mieux ensemble. Lorsqu’elles sont intégrées, elles simplifient les tâches de gestion des données et s’assurent que tous les systèmes appliquent les mêmes normes. Profisee MDM publie son modèle de données master sur Microsoft Purview, où il peut participer à la gouvernance. Microsoft Purview partage ensuite la sortie de la gouvernance, telle qu’un Catalogue unifié et des informations de glossaire. Profisee peut examiner la sortie et appliquer des normes. En travaillant conjointement, Microsoft Purview et Profisee créent une synergie naturelle et plus efficace qui va plus loin que chaque offre indépendante.

Par exemple, après avoir catalogé les sources de données d’entreprise, vous pouvez déterminer que master données sont présentes dans plusieurs systèmes. Les données de référence sont les données qui définissent une entité de domaine. Des exemples de données master incluent des données sur le client, le produit, la ressource, l’emplacement, le fournisseur, le patient, le ménage, l’élément de menu et les ingrédients. La résolution de définitions différentes et la mise en correspondance et la fusion de ces données entre les systèmes sont essentielles pour pouvoir utiliser ces données de manière significative. Pour être efficace, vous devez fusionner, valider et corriger master données dans Profisee MDM à l’aide de définitions de gouvernance, d’insights et d’expertise détaillés dans Microsoft Purview. De cette façon, Microsoft Purview et Profisee MDM constituent une base pour la gouvernance et la gestion des données, et ils optimisent la valeur métier des données dans Azure.

L’alternative consiste à utiliser toutes les informations que vous pouvez obtenir. Mais lorsque vous prenez cette approche, vous risquez de générer des résultats trompeurs qui peuvent nuire à votre entreprise. Lorsque vous utilisez plutôt des données de master de haute qualité, vous éliminez les problèmes courants de qualité des données. Votre système fournit ensuite des insights sonores que vous pouvez utiliser pour piloter votre activité, quels que soient les outils que vous utilisez pour l’analyse, le Machine Learning et la visualisation. Les données master bien organisées sont un aspect clé de la création d’une base de données solide et fiable.

Lorsque vous utilisez Profisee MDM avec Microsoft Purview, vous bénéficiez des avantages suivants :

Une base technique commune. Profisee provient des technologies Microsoft. Profisee et Microsoft utilisent des outils, des bases de données et une infrastructure communs, ce qui rend la solution Profisee familière à toute personne qui travaille avec les technologies Microsoft. En fait, pendant de nombreuses années, Profisee MDM a été construit sur Microsoft Master Data Services. Maintenant Master Data Services approche de la fin de son cycle de vie, et Profisee est la solution de mise à niveau et de remplacement la plus importante.
Collaboration des développeurs et développement conjoint. Les développeurs Profisee et Microsoft Purview collaborent largement pour garantir un bon ajustement complémentaire entre leurs solutions respectives. Cette collaboration offre une intégration transparente qui répond aux besoins des clients.
Ventes et déploiements conjoints. Profisee a plus de déploiements MDM sur Azure, et conjointement avec Microsoft Purview, que n’importe quel autre fournisseur MDM. Vous pouvez acheter Profisee via Place de marché Azure. Au cours de l’exercice 2023, Profisee est le seul fournisseur GPM disposant d’une certification partenaire Microsoft de niveau supérieur qui dispose d’une offre IaaS (Infrastructure as a Service), Containers as a Service (CaaS) ou SaaS (Software as a Service) sur Place de marché Azure.
Déploiement rapide et fiable. Un déploiement rapide et fiable est une fonctionnalité essentielle de tous les logiciels d’entreprise. Selon la plateforme Gartner Peer Insights , Profisee a plus d’implémentations qui prennent moins de 90 jours que n’importe quel autre fournisseur MDM.
Plusieurs domaines. Profisee propose une approche de la gestion des appareils mobiles qui utilise par nature plusieurs domaines. Il n’existe aucune limitation au nombre de domaines de données master que vous pouvez créer. Cette conception s’aligne bien sur les clients qui prévoient de moderniser leurs patrimoines de données. Un client peut commencer avec un nombre limité de domaines, mais il tire finalement parti de l’optimisation de la couverture de son domaine sur l’ensemble de son patrimoine de données. Cette couverture de domaine est en correspondance avec leur couverture de gouvernance des données.
Ingénierie conçue pour Azure. Profisee est conçu pour être natif cloud avec des options pour les déploiements SaaS et IaaS ou CaaS managés sur Azure.

Cas d’usage potentiels

Pour obtenir la liste détaillée des cas d’utilisation mdm de cette solution, consultez cas d’usage MDM plus loin dans cet article. Les principaux cas d’usage GPM incluent les exemples de vente au détail et de fabrication suivants :

Consolidation des données client pour l’analytique.
Avoir une vue à 360 degrés des données de produit sous une forme cohérente et accessible, comme le nom, la description et les caractéristiques de chaque produit.
Établissement de données de référence pour augmenter de façon cohérente les descriptions des données master. Par exemple, les données de référence incluent des listes de pays/régions, de devises, de couleurs, de tailles et d’unités de mesure.

Ces solutions GPM aident également les organisations financières qui s’appuient fortement sur des données pour des activités critiques, telles que la création de rapports en temps opportun.

Intégration GPM à Microsoft Purview

Le diagramme suivant illustre en détail l’intégration de Profisee MDM dans Microsoft Purview. Pour prendre en charge cette intégration, le sous-système de gouvernance Profisee fournit une intégration bidirectionnelle avec Microsoft Purview, qui se compose de deux flux distincts :

La publication de métadonnées de solution se produit lorsque vos modélisateurs de données modifient votre modèle de données master, les stratégies correspondantes et leurs sous-articles associés. Ces modifications sont publiées en toute transparence dans Microsoft Purview au fur et à mesure qu’elles se produisent. La publication de ces modifications synchronise les métadonnées associées à votre modèle de données et à votre solution master. Par conséquent, Catalogue unifié est davantage renseigné et Microsoft Purview dispose d’un enregistrement de cette source de données critique.
Les détails de gouvernance sont retournés et fournis aux gestionnaires de données et aux utilisateurs professionnels. Ces détails sont disponibles lorsque les utilisateurs affichent des données, enrichissent les données et corrigent les problèmes de qualité des données à l’aide du portail Profisee FastApp.

Diagramme montrant comment Profisee MDM s’intègre à Microsoft Purview pour ingérer, modéliser et gouverner des données.

Fonctionnalités d’intégration de Microsoft Purview

Le catalogue et le glossaire Microsoft Purview peuvent vous aider à optimiser l’intégration.

Conception du modèle de données de référence

L’un des défis de la préparation d’une solution GPM consiste à déterminer ce qui constitue master données et quelles sources de données utiliser lorsque vous remplissez votre modèle de données master. Vous pouvez utiliser Microsoft Purview pour vous aider dans cet effort. Vous pouvez tirer parti de la possibilité d’analyser vos sources de données critiques, et vous pouvez faire appel à vos gestionnaires de données et experts en la matière (PME). De cette façon, vous pouvez enrichir Catalogue unifié avec des informations auxquelles vos gestionnaires peuvent ensuite accéder, afin de mieux aligner votre modèle de données master avec vos systèmes métier. Vous pouvez rapprocher la terminologie conflictuelle. Ce processus génère un modèle de données master qui reflète de manière optimale la terminologie et les définitions que vous souhaitez normaliser pour votre entreprise. Il évite également les verbiages obsolètes et trompeurs.

L’extrait suivant du diagramme plus large illustre ce cas d’usage d’intégration. Tout d’abord, vous utilisez les fonctions d’analyse du système Microsoft Purview pour ingérer les métadonnées de vos systèmes métier. Ensuite, vos gestionnaires de données et vos PME préparent un catalogue et des contacts solides. Ensuite, les modélisateurs de données qui travaillent avec les services de modélisation GPM Profisee peuvent préparer et faire évoluer votre modèle de données master. Ce travail s’aligne sur les normes que vous définissez dans Microsoft Purview.

Diagramme montrant un cas d’usage de l’intégration de Profisee MDM à Microsoft Purview pour ingérer, modéliser et gouverner des données.

À mesure que vos gestionnaires de données évoluent dans le modèle, les services de modélisation au sein de la plateforme MDM Profisee publient les modifications que les services de gouvernance PROFisee GPM reçoivent. À son tour, Profisee MDM prépare et transfère ces modifications à Microsoft Purview pour l’inclure dans son Catalogue unifié mis à jour. Ces ajouts au catalogue garantissent que vos définitions de données master sont incluses dans le patrimoine de données plus large et qu’elles peuvent être régies et contrôlées de la même manière que les métadonnées de votre système métier. En veillant à ce que ces informations soient regroupées, vous êtes mieux placé pour gérer les relations entre vos données master et vos données de système métier.

Sous-administration des données

Les grandes entreprises qui ont des patrimoines de données complexes et étendus peuvent présenter des défis aux gestionnaires de données, qui sont responsables de la gestion et de la correction des problèmes à mesure qu’ils surviennent. Les domaines de données clés peuvent être complexes, avec de nombreux attributs obscurs que seuls les employés titulaires qui ont des connaissances institutionnelles significatives comprennent. Grâce à l’intégration de Profisee MDM à Microsoft Purview, vous pouvez capturer ces connaissances institutionnelles dans Microsoft Purview et les rendre disponibles pour une utilisation dans Profisee MDM. Par conséquent, vous réduisez un grand besoin de connaissances sur les données d’entreprise lorsque vous gérez des informations critiques et sensibles au temps.

La figure suivante illustre le flux d’informations entre Microsoft Purview et les gestionnaires de données qui travaillent dans le portail Profisee FastApp. Le service de données de gouvernance s’intègre à Microsoft Purview et Microsoft Entra ID. Ce service fournit des fonctionnalités de recherche. Les utilisateurs du portail FastApp peuvent utiliser cette fonctionnalité pour récupérer des données de gouvernance enrichies sur les entités et les attributs qu’ils utilisent.

Diagramme montrant comment les gestionnaires de données utilisent le portail Profisee pour travailler avec des données que Microsoft Purview et Profisee MDM gèrent.

Les services de gouvernance résolvent également les contacts reçus de Microsoft Purview dans leurs détails de profil complets, qui sont disponibles dans Microsoft Entra ID. Avec des détails de profil complets, les gestionnaires peuvent collaborer efficacement avec les propriétaires de données et les experts pour améliorer la qualité de vos données master.

La boîte de dialogue Gouvernance GPM Profisee est l’interface par le biais de laquelle les gestionnaires de données et les utilisateurs interagissent avec les détails au niveau de la gouvernance. Cette interface utilisateur restitue les informations obtenues à partir de Microsoft Purview aux utilisateurs. En utilisant ces informations, les utilisateurs peuvent examiner les détails derrière les données à partir desquelles le dialogue a été lancé. Si les informations fournies dans la boîte de dialogue Gouvernance sont insuffisantes, les utilisateurs peuvent accéder directement à l’expérience utilisateur Microsoft Purview.

Les gestionnaires de données et les utilisateurs professionnels peuvent accéder à trois types de ressources de données GPM Profisee via le portail FastApp :

Instance Profisee, qui fournit les propriétés d’infrastructure des instance spécifiques de la plateforme GPM Profisee que l’utilisateur consulte
Entité Profisee, qui fournit les propriétés de l’entité de données master (la table) que l’administrateur ou l’utilisateur affiche actuellement
Attribut Profisee, qui fournit les propriétés de l’attribut (par exemple, le champ ou la colonne) qui intéresse l’utilisateur

La figure suivante montre où les utilisateurs qui travaillent dans le portail FastApp peuvent afficher les détails de gouvernance pour chacun de ces types de ressources. Vous trouverez des détails de niveau instance dans le menu Aide. Vous pouvez accéder aux détails de l’entité à partir de l’en-tête de zone de page, qui contient une grille d’entités. Pour plus d’informations sur les attributs, accédez au formulaire associé à la grille d’entité. Accédez aux détails à partir des étiquettes associées à l’attribut .

Pour afficher des informations récapitulatives, pointez sur l’icône de gouvernance, telle que Microsoft Purview. Sélectionnez l’icône pour afficher la boîte de dialogue de gouvernance complète :

Pour accéder à l’expérience utilisateur complète de Microsoft Purview, sélectionnez l’icône de gouvernance dans l’en-tête de boîte de dialogue. La sélection de l’icône vous permet d’accéder à Microsoft Purview dans le contexte de la ressource que vous affichez actuellement. Vous pouvez ensuite facilement vous déplacer dans Microsoft Purview en fonction de vos besoins de découverte.

Traitement GPM

La puissance d’une solution MDM est dans les détails.

Modélisation des données

Le modèle de données sous-jacent est au cœur de votre solution MDM. Il représente la définition de master données au sein de votre entreprise. Le développement d’un modèle de données master implique les tâches suivantes :

Identifiez les éléments de données sources de l’ensemble de vos systèmes qui sont critiques pour les opérations de votre entreprise et qui sont essentiels à l’analyse des performances.
Enrichissez le modèle avec des éléments que vous obtenez à partir d’autres sources tierces qui rendent les données plus utiles, précises et dignes de confiance.
Établissez une propriété et des autorisations claires liées aux éléments de votre modèle de données. Cette pratique vous permet de prendre en compte la visibilité et la gestion des modifications dans la conception de votre modèle.

La gouvernance des données fournit une base essentielle de support :

Vos Catalogue unifié de gouvernance, dictionnaire, glossaire et ressources de prise en charge sont des sources d’informations précieuses pour vos gestionnaires de données de gouvernance. Ces ressources aident les gestionnaires à déterminer ce qu’il faut inclure dans votre modèle de données master. Ils permettent également de déterminer la propriété et les classifications de données sensibles dans Microsoft Purview. Vous pouvez renforcer la terminologie dans votre modèle. Grâce à cette pratique, vous pouvez établir un lexique officiel pour votre entreprise. En intégrant la terminologie, votre modèle de données master peut également traduire tous les termes ésotériques utilisés dans différents systèmes sources dans la langue approuvée de l’entreprise.
Les systèmes tiers sont souvent une source de données master distinctes de vos systèmes métier. Il est essentiel d’ajouter des éléments à votre modèle pour capturer les informations que ces systèmes ajoutent à vos données et pour refléter ces sources d’informations dans Catalogue unifié.
Vous pouvez utiliser la propriété et l’accès aux données, comme identifié dans votre catalogue de gouvernance, pour appliquer les autorisations de gestion des accès et des modifications au sein de votre solution MDM. Par conséquent, vous alignez vos stratégies et besoins d’entreprise avec les outils que vous utilisez pour gérer et gérer vos données master.

Chargement des données sources

Idéalement, vos systèmes métier disparates chargent des données dans votre modèle de données master avec peu ou pas de modification ou de transformation. L’objectif est d’avoir une version centralisée des données telles qu’elles existent dans le système source. Il doit y avoir aussi peu de perte de fidélité que possible entre le système source et votre référentiel de données master. En limitant la complexité de votre processus de chargement, vous simplifiez la traçabilité. Lorsque vous utilisez une technologie comme les pipelines Data Factory, votre solution de gouvernance peut inspecter le flux. Votre solution peut ensuite identifier les relations entre votre système source et votre modèle de données master. Plus précisément, votre solution peut extraire des données des systèmes sources à l’aide de plus de 100 connecteurs prédéfinis et d’une passerelle REST.

Enrichissement et normalisation des données

Après avoir chargé des données sources dans votre modèle, vous pouvez les étendre en tirant parti de sources riches de données tierces. Vous pouvez utiliser ces systèmes pour améliorer les données que vous obtenez à partir de vos systèmes métier. Vous pouvez également utiliser ces systèmes pour augmenter les données sources avec des informations qui améliorent leur utilisation pour d’autres consommateurs en aval. Par exemple :

Vous pouvez utiliser des services de vérification d’adresse tels que Bing pour corriger et améliorer les adresses système sources. Ces services peuvent normaliser et ajouter des informations manquantes qui sont essentielles à la géolocalisation et à la remise du courrier.
Les services d’information tiers tels que Dun & Bradstreet peuvent fournir des données à usage général ou spécifiques au secteur. Vous pouvez utiliser ces données pour étendre la valeur de votre enregistrement golden master. Plus précisément, vous pouvez ajouter des informations non disponibles ou en conflit dans vos systèmes métier disparates.

L’infrastructure de publication/abonnement de Profisee facilite l’intégration de vos propres sources tierces dans votre solution en fonction des besoins.

La capacité à comprendre les sources et la signification de ces données est aussi essentielle pour les données tierces que pour vos systèmes métier internes. En intégrant votre modèle de données master dans votre Catalogue unifié de gouvernance, vous pouvez gérer les relations entre les sources de données internes et externes tout en enrichissant votre modèle avec des détails de gouvernance.

Validation et gestion de la qualité des données

Une fois que vous avez chargé et enrichi vos données, il est important de les case activée pour la qualité et le respect des normes que vous établissez par le biais de vos processus de gouvernance. Microsoft Purview peut à nouveau être une source riche d’informations sur les normes. Vous pouvez utiliser Microsoft Purview pour piloter les règles de qualité des données appliquées par votre solution MDM. Profisee MDM peut également publier des règles de qualité des données en tant que ressources dans votre catalogue de gouvernance. Les règles peuvent faire l’objet d’un examen et d’une approbation, ce qui vous permet de fournir une supervision de haut en bas des normes de qualité associées à vos données master. Vos règles sont liées aux entités et attributs de données master, et ces attributs peuvent être retracés jusqu’au système source. Pour ces raisons, vous pouvez établir la cause racine de la mauvaise qualité des données qui provient de vos systèmes métier.

Les gestionnaires de données sont des experts dans leur domaine de gouvernance. À mesure que les gestionnaires traitent les problèmes que votre solution de données master révèle, ils peuvent utiliser le catalogue de gouvernance des données Microsoft Purview. Le catalogue aide les gestionnaires à comprendre et à résoudre les problèmes de qualité au fur et à mesure qu’ils surviennent. Soutenus par les propriétaires et les experts des données, les gestionnaires sont prêts à résoudre les problèmes de qualité des données rapidement et avec précision.

Correspondance et survie

Avec des données sources enrichies et de haute qualité, vous êtes en mesure de produire un master d’enregistrement qui représente les informations les plus précises dans vos systèmes métier disparates. La figure suivante illustre la façon dont toutes les étapes aboutissent à des données de haute qualité prêtes à être utilisées pour l’analyse métier. À tout moment, vous pouvez synchroniser ces données dans votre patrimoine de données.

Le moteur de correspondance profisee MDM produit un disque d’or master dans le cadre du processus de survie. Les règles de survie remplissent de manière sélective le golden record avec les informations que vous avez choisies sur tous vos systèmes sources.

Le sous-système de suivi d’audit et d’historique MDM Profisee effectue le suivi des modifications apportées par les utilisateurs. Ce sous-système effectue également le suivi des modifications apportées par les processus système tels que survivance. La correspondance et la survie permettent de suivre le flux d’informations de vos enregistrements sources vers le master. Profisee MDM dispose d’un enregistrement du système source responsable d’un enregistrement source spécifique. Vous savez également comment les enregistrements sources disparates remplissent le disque d’or. Par conséquent, vous pouvez obtenir une traçabilité des données de votre analytique vers les données sources référencées par vos rapports.

Cas d’usage GPM

Bien qu’il existe de nombreux cas d’usage pour la gestion des appareils mobiles, quelques cas d’usage couvrent la plupart des implémentations GPM réelles. Ces cas d’usage se concentrent sur un seul domaine, mais il est peu probable qu’ils soient générés uniquement à partir de ce domaine. Même ces cas d’usage ciblés impliquent probablement plusieurs domaines. Dans chaque cas d’usage, GPM répond à l’objectif de fournir une vue unifiée à 360 degrés des types de données essentiels.

Données client

La consolidation et la normalisation des données client pour l’analytique bi constituent le cas d’usage mdm le plus courant. Les organisations capturent des données client sur un nombre croissant de systèmes et d’applications. Résultat des enregistrements de données client en double. Ces doublons se trouvent dans et entre les applications, et ils contiennent des incohérences et des différences. La mauvaise qualité des données client limite la valeur des solutions analytiques modernes. Les symptômes incluent les défis suivants :

Il est difficile de répondre à des questions commerciales de base telles que « Qui sont nos principaux clients ? » et « Combien de nouveaux clients avons-nous ? » Répondre à ces questions nécessite un effort manuel important.
Vous avez des informations client manquantes et inexactes, ce qui rend difficile le cumul ou l’exploration des données.
Vous ne pouvez pas identifier ou vérifier de manière unique un client au-delà des limites de l’organisation et du système. Par conséquent, vous ne pouvez pas analyser vos données client entre les systèmes ou les unités commerciales.
Vous disposez d’insights de mauvaise qualité provenant de l’IA et du Machine Learning en raison de données d’entrée de mauvaise qualité.

Données de produit

Les données de produit sont souvent réparties entre plusieurs applications d’entreprise, telles que la planification des ressources d’entreprise (ERP), la gestion du cycle de vie des produits (PLM) ou les applications d’e-commerce. Par conséquent, il est difficile de comprendre le catalogue total de produits qui ont des définitions incohérentes pour les propriétés, telles que le nom, la description et les caractéristiques du produit. Différentes définitions des données de référence compliquent cette situation. Les symptômes incluent les défis suivants :

Vous ne pouvez pas prendre en charge différents chemins de cumul hiérarchique et d’exploration pour l’analytique produit.
Avec l’inventaire des produits finis ou des matériaux, vous avez des difficultés à évaluer l’inventaire des produits et les fournisseurs établis. Vous avez également des produits en double, ce qui entraîne un inventaire excédentaire.
Il est difficile de rationaliser les produits en raison de définitions conflictuelles. Cette situation entraîne des informations manquantes ou inexactes dans l’analytique.

Données de référence

Dans le contexte de l’analytique, les données de référence existent sous forme de nombreuses listes de données. Ces listes sont souvent utilisées pour décrire d’autres ensembles de données master. Par exemple, les données de référence incluent des listes de pays/régions, de devises, de couleurs, de tailles et d’unités de mesure. Les données de référence incohérentes entraînent des erreurs évidentes dans l’analytique en aval. Les symptômes sont les suivants :

Plusieurs représentations de la même valeur. Par exemple, l’État de Géorgie est répertorié comme ga général et Géorgie, ce qui rend difficile l’agrégation et l’exploration cohérentes des données.
Difficulté à rationaliser les données entre les systèmes en raison d’une impossibilité de croiser ou de mapper des valeurs de données de référence entre les systèmes. Par exemple, la couleur rouge est représentée par R dans le système ERP et rouge dans le système PLM.
Difficulté à lier les nombres entre les organisations en raison des différences dans les valeurs de données de référence établies utilisées pour la catégorisation des données.

Données financières

Les organisations financières s’appuient fortement sur les données pour les activités critiques, telles que les rapports mensuels, trimestriels et annuels. Les organisations qui disposent de plusieurs systèmes de finances et de comptabilité disposent souvent de données financières dans plusieurs registres généraux qui doivent être consolidées pour produire des rapports financiers. GPM peut fournir un hub centralisé pour mapper et gérer des comptes, des centres de coûts, des entités commerciales et d’autres jeux de données financiers. Via le hub centralisé, GPM fournit une vue consolidée de ces jeux de données. Les symptômes incluent les défis suivants :

Difficulté à agréger les données financières de plusieurs systèmes dans une vue consolidée
Manque de processus pour ajouter et mapper de nouveaux éléments de données dans les systèmes financiers
Retards dans la production des rapports financiers de fin de période

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework, qui est un ensemble de principes directeurs qui peuvent être utilisés pour améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d’informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Tenez compte de ces facteurs lorsque vous choisissez une solution de gestion des données pour votre organization.

Fiabilité

La fiabilité garantit que votre application peut respecter les engagements que vous prenez envers vos clients. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier de fiabilité.

Profisee s’exécute en mode natif sur Azure Kubernetes Service (AKS) et Azure SQL Database. Les deux services offrent des fonctionnalités prêtes à l’emploi pour prendre en charge la haute disponibilité.

Sécurité

La sécurité fournit des garanties contre les attaques délibérées et l’abus de vos données et systèmes précieux. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier de sécurité.

Profisee authentifie les utilisateurs à l’aide d’OpenID Connect, qui implémente un flux d’authentification OAuth 2.0. La plupart des organisations configurent profisee MDM pour authentifier les utilisateurs auprès de Microsoft Entra ID, ce qui garantit que vous pouvez appliquer et appliquer vos stratégies d’entreprise pour l’authentification.

Optimisation des coûts

L’optimisation des coûts consiste à rechercher des moyens de réduire les dépenses inutiles et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’optimisation des coûts.

Les coûts d’exécution se composent d’une licence logicielle et d’une consommation Azure. Pour plus d’informations, contactez Profisee.

Efficacité des performances

L’efficacité des performances est la capacité de votre charge de travail à mettre à l’échelle pour répondre efficacement aux demandes des utilisateurs. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’efficacité des performances.

Profisee MDM s’exécute en mode natif sur AKS et SQL Database. Vous pouvez configurer AKS pour mettre à l’échelle la gestion des appareils mobiles Profisee vers le haut, le bas et l’ensemble de vos fonctions métier. Vous pouvez déployer SQL Database dans de nombreuses configurations pour équilibrer les performances, la scalabilité et les coûts.

La mise à l’échelle dynamique est inhérente à l’architecture native cloud de Profisee, qui utilise des microservices et des conteneurs. Si vous exécutez Profisee dans votre locataire cloud via Kubernetes, vous pouvez effectuer un scale-up et un scale-out dynamiques en fonction de votre charge. Avec le service SaaS Profisee qui s’exécute sur AKS, vous pouvez configurer des pools de nœuds volumineux pour vos pods. Ces pools sont mis à l’échelle dynamiquement en fonction de la charge sur le système sur l’infrastructure multilocataire.

Pour plus d’informations sur le déploiement de Profisee et Microsoft Purview sur AKS, consultez Microsoft Purview - Intégration de la gestion des appareils mobiles Profisee.

Déployer ce scénario

Profisee MDM est un service Kubernetes empaqueté. Vous pouvez déployer Profisee MDM en tant que PaaS dans votre locataire Azure, dans n’importe quel autre locataire cloud ou localement. Vous pouvez également déployer Profisee MDM en tant que SaaS que Profisee héberge et gère.

Obtenez le fichier de licence de Profisee en levant un ticket de support sur https://support.profisee.com/. La seule condition préalable à cette étape est que vous devez prédéfinis l’URL dns résolue que votre configuration Profisee sur Azure. En d’autres termes, conservez le NOM D’HÔTE DNS de l’équilibreur de charge utilisé dans le déploiement. Ce sera quelque chose comme "[profisee_name]. [region].cloudapp.azure.com". Par exemple, DNSHOSTNAME="purviewprofisee.southcentralus.cloudapp.azure.com ». Fournissez ce DNSHOSTNAME au support Profisee lorsque vous déclenchez le ticket de support et que Profisee reviendra avec le fichier de licence. Vous devrez fournir ce fichier lors des étapes de configuration suivantes.
Créez une identité managée affectée par l’utilisateur dans Azure. Vous devez disposer d’une identité managée créée pour exécuter le déploiement. Une fois le déploiement terminé, l’identité managée peut être supprimée. En fonction de vos choix de modèle ARM, vous aurez besoin d’une partie ou de la totalité des rôles et autorisations suivants attribués à votre identité managée :
- Rôle contributeur au groupe de ressources dans lequel AKS sera déployé. Il peut être affecté directement au groupe de ressources OU au niveau de l’abonnement et vers le bas.
- Rôle Contributeur de zone DNS dans la zone DNS particulière où l’entrée sera créée OU Rôle Contributeur pour le groupe de ressources zone DNS. Ce rôle DNS est nécessaire uniquement en cas de mise à jour du DNS hébergé dans Azure.
- Le rôle Administrateur d’application dans Microsoft Entra ID afin que les autorisations requises pour l’inscription de l’application puissent être attribuées.
- Contributeur d’identité managée et Administrateur de l’accès utilisateur au niveau de l’abonnement. Requis pour que l’identité managée du modèle ARM puisse créer une identité managée Key Vault spécifique qui sera utilisée par Profisee pour extraire les valeurs stockées dans le Key Vault.
Créez une inscription d’application qui servira d’identité de connexion une fois Profisee installé. Il doit faire partie de la Microsoft Entra ID qui sera utilisée pour se connecter à Profisee. Enregistrez l’ID d’application (client) pour une utilisation ultérieure.
- Définissez l’authentification pour qu’elle corresponde aux paramètres ci-dessous :
  - Jetons d’ID de prise en charge (utilisés pour les flux implicites et hybrides)
  - Définissez l’URL de redirection sur : https://< votre-deployment-url>/profisee/auth/signin-microsoft
    - Votre URL de déploiement est l’URL que vous aurez fournie à Profisee à l’étape 1
Créez un principal de service que Microsoft Purview utilisera pour effectuer des actions sur lui-même pendant ce déploiement Profisee. Pour créer un principal de service, créez une application comme vous l’avez fait à l’étape précédente, puis créez un secret d’application. Enregistrez l’ID d’objet de l’application et la valeur du secret que vous avez créé pour une utilisation ultérieure.
- Accordez à ce principal de service (en utilisant le nom ou l’ID d’objet pour le localiser) des autorisations de conservateur de données sur la collection racine de votre compte Microsoft Purview.
Accédez à https://github.com/Profisee/kubernetes et sélectionnez Microsoft Purview Azure ARM.
- Le modèle ARM déploie Profisee sur une infrastructure AKS (Azure Kubernetes Service) à charge équilibrée à l’aide d’un contrôleur d’entrée.
- Le fichier Lisez-moi inclut des étapes de résolution des problèmes.
- Lisez attentivement toutes les étapes et la page wiki de résolution des problèmes.
Sélectionnez « Déployer sur Azure »
- L’Assistant Configurator demande les entrées comme décrit ici - Déploiement du cluster AKS à l’aide du modèle ARM
- Veillez à donner exactement le même groupe de ressources (RG) dans le déploiement que vous avez accordé à l’identité managée à l’étape 1.
Une fois le déploiement terminé, sélectionnez Microsoft Purview « Accéder au groupe de ressources » et ouvrez le cluster Profisee AKS.

Étapes d’une exécution de déploiement Classique de Microsoft Purview - Profisee

Dans la page Informations de base, sélectionnez l’identité managée affectée par l’utilisateur que vous avez créée précédemment pour déployer les ressources.
Pour votre configuration Profisee, vous pouvez stocker vos informations dans Key Vault ou fournir les détails pendant le déploiement.
1. Choisissez votre version Profisee et fournissez votre compte d’utilisateur administrateur et votre licence.
2. Sélectionnez cette option pour configurer à l’aide de Microsoft Purview.
3. Pour l’ID client d’inscription d’application, indiquez l’ID d’application (client) de l’inscription d’application que vous avez créée précédemment.
4. Sélectionnez votre compte Microsoft Purview.
5. Ajoutez l’ID d’objet pour le principal de service que vous avez créé précédemment.
6. Ajoutez la valeur du secret que vous avez créé pour ce principal de service.
7. Donnez un nom à votre application web.
Dans la page Kubernetes, vous pouvez choisir une version antérieure de Kubernetes si nécessaire, mais laissez le champ vide pour déployer la dernière version.

Conseil

Dans la plupart des cas, laisser le champ de version vide est suffisant, sauf s’il existe une raison pour laquelle vous devez déployer à l’aide d’une version antérieure de Kubernetes AKS spécifiquement.
Dans la page de configuration SQL, vous pouvez choisir de déployer un nouveau serveur Azure SQL ou d’utiliser un Azure SQL Server existant. Vous allez fournir les détails de connexion et un nom de base de données à utiliser pour ce déploiement.
Dans la page configuration du stockage, vous pouvez choisir de créer un compte de stockage ou d’utiliser un compte de stockage existant. Vous devez fournir une clé d’accès et le nom d’un partage de fichiers existant si vous choisissez un compte existant.
Dans la page de configuration réseau, vous allez choisir d’utiliser le DNS Azure par défaut ou de fournir votre propre nom d’hôte DNS.

Conseil

Oui, l’utilisation d’Azure DNS par défaut est la configuration recommandée. En choisissant Oui, le déployeur crée automatiquement un certificat Let’s Encrypt pour HTTP/TLS. Si vous choisissez Non , vous devez fournir différents paramètres de configuration réseau et votre propre certificat HTTPS/TLS.

Avertissement

L’URL Azure DNS par défaut (par exemple URL="https://purviewprofisee.southcentralus.cloudapp.azure.com/profisee") sera récupérée par l’Assistant Déploiement de modèle ARM à partir du fichier de licence fourni par Profisee. Si vous envisagez d’apporter des modifications et de ne pas utiliser le DNS Azure par défaut, veillez à communiquer le DNS complet et l’URL complète du DNS Profisee à l’équipe du support technique Profisee afin qu’elle puisse générer à nouveau et vous fournir le fichier de licence mis à jour. Si vous ne le faites pas, l’installation de Profisee est défectueuse.
Dans la page Vérifier + créer, passez en revue vos détails pour vous assurer qu’ils sont corrects pendant que l’Assistant valide votre configuration. Une fois la validation réussie, sélectionnez Créer.
L’installation de Profisee prend environ 45 à 50 minutes. Pendant le déploiement, vous verrez les aspects en cours et vous pouvez actualiser la page pour passer en revue la progression. Le déploiement s’affiche comme terminé lorsque tout est terminé. L’achèvement de la phase « InstallProfiseePlatform » indique également que le déploiement est terminé !
Une fois le déploiement terminé, ouvrez le groupe de ressources dans lequel vous avez déployé votre intégration.
Sous Sorties, récupérez l’URL de déploiement final. Le WEBURL final est ce que vous devez coller dans la barre d’adresse de votre navigateur et commencer à profiter de Profisee-Purview intégration ! Cette URL sera la même que celle que vous auriez fournie au support Profisee lors de l’obtention du fichier de licence. À moins que vous n’ayez choisi de modifier le format de l’URL, celle-ci ressemblera à : « https://[profisee_name]. [region].cloudapp.azure.com/profisee/
Remplissez et hydratez les données dans l’environnement Profisee nouvellement installé en installant FastApp. Accédez à votre URL de déploiement Profisee et sélectionnez /Profisee/api/client. Il doit ressembler à - "https://[profisee_name]. [région].cloudapp.azure.com/profisee/api/client". Sélectionnez l’utilitaire Téléchargements pour « Profisee FastApp Studio » et « Profisee Platform Tools ». Installez ces deux outils sur votre ordinateur client local.
Connectez-vous à FastApp Studio et effectuez le reste de la gestion de l’administration et de la configuration MDM pour Profisee. Une fois que vous vous êtes connecté avec l’adresse e-mail de l’administrateur fournie lors de l’installation ; Vous devriez pouvoir voir le menu Administration dans le volet gauche de Profisee FastApp Studio. Accédez à ces menus et effectuez le reste de votre parcours MDM à l’aide de l’outil FastApp. La possibilité de voir le menu d’administration comme indiqué dans l’image ci-dessous confirme la réussite de l’installation de Profisee sur la plateforme Azure.
En guise d’étape de validation finale pour garantir la réussite de l’installation et vérifier si Profisee a été correctement connecté à votre instance Microsoft Purview, accédez à /Profisee/api/governance/health Il doit ressembler à - « https://[profisee_name].[ region].cloudapp.azure.com//Profisee/api/governance/health". La réponse de sortie indique les mots « Status » : « Healthy » sur tous les sous-systèmes 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
    }
  }
}

Une réponse de sortie qui ressemble à ce qui précède confirme la réussite de l’installation et termine toutes les étapes de déploiement ; et vérifie si Profisee a été correctement connecté à votre Microsoft Purview et indique que les deux systèmes sont en mesure de communiquer correctement.

Étapes suivantes

Comprendre les fonctionnalités du connecteur de copie REST dans Data Factory.
En savoir plus sur l’exécution native de Profisee dans Azure.
Découvrez comment déployer Profisee sur Azure à l’aide d’un modèle Azure Resource Manager (modèle ARM).
Afficher les modèles Profisee Data Factory.

Partager via