Scenario di Adatum Corporation per l'analisi su scala cloud in Azure
L'analisi su scala cloud è modulare per progettazione e consente alle organizzazioni di iniziare con zone di destinazione fondamentali che supportano i carichi di lavoro di dati e analisi, indipendentemente dal fatto che i progetti vengano migrati o siano stati appena sviluppati e distribuiti in Azure. L'architettura consente alle organizzazioni di iniziare con le dimensioni necessarie e di ridimensionarsi insieme ai requisiti aziendali indipendentemente dal punto di scalabilità.
Profilo cliente
Questa architettura di riferimento è ideale per i clienti che hanno identificato un'unità della propria azienda pronta per distribuire carichi di lavoro di analisi in Azure. Questa architettura distribuisce una singola zona di atterraggio che può essere usata dall'unità aziendale per gestire la propria infrastruttura dati. Offre la flessibilità necessaria per aggiungere altre zone di destinazione per altre business unit quando sono pronte per il passaggio ad Azure.
Adatum Corporation è una grande impresa internazionale. Oltre alle business unit centralizzate nella sede centrale, hanno anche filiali in tutto il mondo che hanno le proprie business unit, tra cui contabilità, marketing, vendite, supporto e operazioni.
Tutti questi gruppi diversi producono i propri dati. Molte delle business unit hanno team di analisi incorporati. L'organizzazione IT centrale ha fornito la maggior parte della piattaforma dati attualmente in uso, ma alcune unità aziendali hanno agito in modo indipendente e implementato le proprie soluzioni. La piattaforma dati è costituita da vari servizi cloud e soluzioni locali.
La visione dell'azienda consiste nell'avere una piattaforma di analisi centralizzata, un'unica fonte di verità per tutti i dati. Tuttavia, è diventato difficile per molti stakeholder diversi adottare una sola tecnologia. Dato il ritmo con cui vengono creati nuovi dati e diventano disponibili nuove opzioni, anche le prime bozze dei piani per la centralizzazione diventano rapidamente obsolete. Nel frattempo, il team di vendita aziendale ha esaurito la propria soluzione attuale e l'azienda ha urgentemente bisogno di usare nuove analisi per perseguire un nuovo segmento di mercato.
Adatum ha deciso di implementare il modello di analisi su scala cloud in Azure per risolvere questo problema. L'azienda è sicura che l'analisi su scala cloud consenta al team di vendita aziendale di eseguire oggi la migrazione della piattaforma dati, continuando comunque a offrire una flessibilità sufficiente per accogliere altre unità aziendali quando saranno pronte ad unirsi.
Situazione attuale
Il gruppo di vendita aziendale Adatum usa sistemi ERP e CRM tradizionali per elaborare le transazioni di vendita. I dati di questi sistemi devono essere esportati in una piattaforma di analisi separata, in modo che gli stakeholder dell'organizzazione possano accedere ai dati e arricchire i dati per i vari progetti.
Soluzione architetturale
In questa architettura di riferimento viene distribuita una zona di destinazione per la gestione dei dati, necessaria per tutte le implementazioni ESA e una singola zona di destinazione dei dati, che può essere usata dal reparto vendite aziendale.
Zona di destinazione per la gestione dei dati
Un concetto critico per ogni analisi su scala cloud prevede un'unica zona di destinazione per la gestione dei dati. Questa sottoscrizione contiene risorse condivise tra tutte le zone di destinazione e include componenti di rete condivisi come firewall e zone DNS private. Include anche risorse per i dati e la governance del cloud. Microsoft Purview e Databricks Unity Catalog vengono distribuiti come servizi a livello di tenant.
Applicazioni dati
La zona di atterraggio contiene due applicazioni dati . La prima integrazione inserisce i dati correlati ai clienti. Questo passaggio include i record dei clienti e i relativi record (ad esempio indirizzi, contatti, assegnazioni di territorio e cronologia dei contatti). Questi dati vengono importati dal sistema CRM Adatum.
La seconda applicazione di dati acquisisce le transazioni di vendita. Sono incluse le intestazioni delle transazioni, i dettagli delle voci di elenco, i registri di spedizione e i pagamenti. Tutti questi record vengono inseriti dal sistema ERP Adatum.
Queste integrazioni non trasformano o arricchiscono i dati. Copiano solo i dati dai sistemi di origine e li collocano nella piattaforma di analisi. Ciò consente a molti prodotti dati di utilizzare i dati in modo scalabile senza mettere un altro carico sul sistema di origine.
Prodotti dati
In questo esempio Adatum ha un prodotto di dati. Questo prodotto combina i dati non elaborati delle due applicazioni Data e li trasforma in un nuovo set di dati. Da qui, può essere prelevato dagli utenti aziendali per analisi e report aggiuntivi con strumenti come Microsoft Power BI.
Figura 1: Diagramma dell'architettura. Non tutti i servizi di Azure sono rappresentati nel diagramma. È semplificato per evidenziare i concetti di base relativi alla modalità di organizzazione delle risorse all'interno dell'architettura.
Motivazione
Perché non inserire le transazioni di vendita e i clienti nelle proprie zone di destinazione dei dati?
Una delle prime decisioni che le aziende devono prendere per l'analisi su scala cloud consiste nel dividere l'intero patrimonio di dati in zone di destinazione. Le soluzioni dati che comunicano di frequente tra loro sono candidati sicuri per l'inclusione nella stessa zona di atterraggio. Questa decisione consente alle aziende di ridurre i costi associati allo spostamento dei dati tra reti virtuali con peering. In questo esempio i dati delle transazioni di vendita vengono spesso collegati ai dati dei clienti. Pertanto, è opportuno archiviare queste applicazioni dati correlate nella stessa zona di destinazione dei dati.
Un'ulteriore considerazione per le zone di destinazione è il modo in cui i team responsabili dei dati sono allineati all'interno dell'organizzazione. In questo caso, le due applicazioni Dati sono di proprietà di team diversi, ma questi team fanno entrambi parte della divisione sales e marketing in Adatum.
Perché non consentire alle transazioni di vendita e ai clienti di condividere un'applicazione Dati?
Separando i dati dei clienti e i dati delle transazioni di vendita nelle proprie applicazioni di dati, è possibile consentire agli esperti in materia di tali domini di prendere le decisioni migliori per i propri prodotti dati specifici. Possono scegliere i modelli di accesso, i motori di inserimento e le opzioni di archiviazione che meglio soddisfano le proprie esigenze senza conflitti tra loro.
Ad esempio, il team con esperienza con il sistema CRM sarà responsabile dell'applicazione dati del cliente. In base al set di competenze del team e alle tecnologie usate dal sistema CRM, decidono quali strumenti meglio soddisfano le loro esigenze. Non dovranno preoccuparsi se queste decisioni funzioneranno anche per il team delle transazioni di vendita. Il team sta usando il proprio set di strumenti e non dovrà scendere a compromessi per soddisfare i requisiti del team dei clienti.
Perché spostare il team di vendita nella nuova piattaforma dati?
In questo esempio, il team di vendita aziendale è il primo a passare alla nuova analisi su scala cloud. La soluzione è progettata per essere scalabile soprattutto. Man mano che altre business unit sono pronte per la migrazione, è possibile aggiungere più zone di destinazione per supportare i carichi di lavoro.
Come evolversi in futuro?
La scalabilità si ottiene aggiungendo altre zone di atterraggio all'architettura. Queste landing zone utilizzano il peering delle reti virtuali per connettersi alla landing zone di gestione dei dati e a tutte le altre landing zone. Questo modello mesh consente di condividere i prodotti dati e le risorse tra le zone. Suddividendo in zone diverse, i carichi di lavoro vengono distribuiti tra sottoscrizioni e risorse di Azure. Questo passaggio consente alle aziende di evitare di raggiungere i limiti dei servizi di Azure e di continuare a crescere i propri patrimonio di dati.
Passaggi successivi
Passare allo scenario Relecloud per l'analisi su scala cloud in Azure.
Per altre informazioni, vedere: