En esta presentación revisamos los conceptos de gobernanza de datos y las metodologías, proponiendo Azure Purview como herramienta para implementar una correcta implementación de gobernanza de datos en las organizaciones
This document provides resources for learning about the different phases and components of Azure Purview including documentation, training courses, how to create subscriptions and accounts, set up collections and scans, understand the data map and lineage, best practices, and connect data sources. It also lists some competitors to Azure Purview and provides pricing information for development/trial usage based on capacity units and hours for the data map, scanning, and resource set processing.
Azure Purview provides a unified platform for data governance across hybrid and multi-cloud environments. It enables discovery of data assets, visualization of lineage and workflows, and management of a business glossary. Key features include automated scanning and classification of data, a centralized catalog for browsing and searching data, and insights into sensitive data and metadata usage. Purview integrates with services like Azure Synapse, Power BI, and Microsoft 365 to provide enhanced governance capabilities and propagate classifications and labels.
Azure Purview Data Toboggan Erwin de KreukErwin de Kreuk
Azure Purview is Microsoft's cloud-native data governance service that provides unified data discovery, cataloging, and classification across hybrid and multi-cloud environments. It automates the extraction of metadata at scale and identifies data lineage between sources. The service includes a data map, data catalog, and data insights. The data map automates metadata scanning and lineage tracking. The data catalog enables effortless discovery and browsing of classified data. Data insights provides governance reporting across the data estate.
This document provides an overview of a data catalog called Amundsen that was created to improve the productivity of data users. Amundsen indexes data resources and powers search based on usage patterns to help users discover, understand, and analyze data. It aims to reduce the time data scientists spend on data discovery activities from one-third to increase their productivity. The tool provides search of metadata from various data sources and displays table details, column metadata stats, and people profiles to help users find and understand corporate data.
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Metadata is hotter than ever, according to a number of recent DATAVERSITY surveys. More and more organizations are realizing that in order to drive business value from data, robust metadata is needed to gain the necessary context and lineage around key data assets. At the same time, industry regulations are driving the need for better transparency and understanding of information.
While metadata has been managed for decades, new strategies & approaches have been developed to support the ever-evolving data landscape, and provide more innovative ways to drive business value from metadata. This webinar will provide an overview of metadata strategies & technologies available to today’s organization, and provide insights into building successful business strategies for metadata adoption & use.
The Importance of Master Data ManagementDATAVERSITY
Despite its immaterial nature, data has a tendency to pile up as time goes on, and can quickly be rendered unusable or obsolete without careful maintenance and streamlining of processes for its management. This presentation will provide you with an understanding of reference and Master Data Management (MDM), one such method for keeping mass amounts of business data organized and functional towards achieving business goals.
MDM’s guiding principles include the establishment and implementation of authoritative data sources and effective means of delivering data to various business processes, as well as increases to the quality of information used in organizational analytical functions (such as BI). To that end, attendees of this webinar will learn how to:
Structure their Data Management processes around these principles
Incorporate Data Quality engineering into the planning of reference and MDM
Understand why MDM is so critical to their organization’s overall data strategy
Discuss foundational MDM concepts based on “The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge” (DAMA DMBOK)
Massive Data Processing in Adobe Using Delta LakeDatabricks
At Adobe Experience Platform, we ingest TBs of data every day and manage PBs of data for our customers as part of the Unified Profile Offering. At the heart of this is a bunch of complex ingestion of a mix of normalized and denormalized data with various linkage scenarios power by a central Identity Linking Graph. This helps power various marketing scenarios that are activated in multiple platforms and channels like email, advertisements etc. We will go over how we built a cost effective and scalable data pipeline using Apache Spark and Delta Lake and share our experiences.
What are we storing?
Multi Source – Multi Channel Problem
Data Representation and Nested Schema Evolution
Performance Trade Offs with Various formats
Go over anti-patterns used
(String FTW)
Data Manipulation using UDFs
Writer Worries and How to Wipe them Away
Staging Tables FTW
Datalake Replication Lag Tracking
Performance Time!
This document provides resources for learning about the different phases and components of Azure Purview including documentation, training courses, how to create subscriptions and accounts, set up collections and scans, understand the data map and lineage, best practices, and connect data sources. It also lists some competitors to Azure Purview and provides pricing information for development/trial usage based on capacity units and hours for the data map, scanning, and resource set processing.
Azure Purview provides a unified platform for data governance across hybrid and multi-cloud environments. It enables discovery of data assets, visualization of lineage and workflows, and management of a business glossary. Key features include automated scanning and classification of data, a centralized catalog for browsing and searching data, and insights into sensitive data and metadata usage. Purview integrates with services like Azure Synapse, Power BI, and Microsoft 365 to provide enhanced governance capabilities and propagate classifications and labels.
Azure Purview Data Toboggan Erwin de KreukErwin de Kreuk
Azure Purview is Microsoft's cloud-native data governance service that provides unified data discovery, cataloging, and classification across hybrid and multi-cloud environments. It automates the extraction of metadata at scale and identifies data lineage between sources. The service includes a data map, data catalog, and data insights. The data map automates metadata scanning and lineage tracking. The data catalog enables effortless discovery and browsing of classified data. Data insights provides governance reporting across the data estate.
This document provides an overview of a data catalog called Amundsen that was created to improve the productivity of data users. Amundsen indexes data resources and powers search based on usage patterns to help users discover, understand, and analyze data. It aims to reduce the time data scientists spend on data discovery activities from one-third to increase their productivity. The tool provides search of metadata from various data sources and displays table details, column metadata stats, and people profiles to help users find and understand corporate data.
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Metadata is hotter than ever, according to a number of recent DATAVERSITY surveys. More and more organizations are realizing that in order to drive business value from data, robust metadata is needed to gain the necessary context and lineage around key data assets. At the same time, industry regulations are driving the need for better transparency and understanding of information.
While metadata has been managed for decades, new strategies & approaches have been developed to support the ever-evolving data landscape, and provide more innovative ways to drive business value from metadata. This webinar will provide an overview of metadata strategies & technologies available to today’s organization, and provide insights into building successful business strategies for metadata adoption & use.
The Importance of Master Data ManagementDATAVERSITY
Despite its immaterial nature, data has a tendency to pile up as time goes on, and can quickly be rendered unusable or obsolete without careful maintenance and streamlining of processes for its management. This presentation will provide you with an understanding of reference and Master Data Management (MDM), one such method for keeping mass amounts of business data organized and functional towards achieving business goals.
MDM’s guiding principles include the establishment and implementation of authoritative data sources and effective means of delivering data to various business processes, as well as increases to the quality of information used in organizational analytical functions (such as BI). To that end, attendees of this webinar will learn how to:
Structure their Data Management processes around these principles
Incorporate Data Quality engineering into the planning of reference and MDM
Understand why MDM is so critical to their organization’s overall data strategy
Discuss foundational MDM concepts based on “The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge” (DAMA DMBOK)
Massive Data Processing in Adobe Using Delta LakeDatabricks
At Adobe Experience Platform, we ingest TBs of data every day and manage PBs of data for our customers as part of the Unified Profile Offering. At the heart of this is a bunch of complex ingestion of a mix of normalized and denormalized data with various linkage scenarios power by a central Identity Linking Graph. This helps power various marketing scenarios that are activated in multiple platforms and channels like email, advertisements etc. We will go over how we built a cost effective and scalable data pipeline using Apache Spark and Delta Lake and share our experiences.
What are we storing?
Multi Source – Multi Channel Problem
Data Representation and Nested Schema Evolution
Performance Trade Offs with Various formats
Go over anti-patterns used
(String FTW)
Data Manipulation using UDFs
Writer Worries and How to Wipe them Away
Staging Tables FTW
Datalake Replication Lag Tracking
Performance Time!
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)DATAVERSITY
Data governance represents both an obstacle and opportunity for enterprises everywhere. And many individuals may hesitate to embrace the change. Yet if led well, a governance initiative has the potential to launch a data community that drives innovation and data-driven decision-making for the wider business. (And yes, it can even be fun!). So how do you build a roadmap to success?
This session will gather four governance experts, including Mary Williams, Associate Director, Enterprise Data Governance at Exact Sciences, and Bob Seiner, author of Non-Invasive Data Governance, for a roundtable discussion about the challenges and opportunities of leading a governance initiative that people embrace. Join this webinar to learn:
- How to build an internal case for data governance and a data catalog
- Tips for picking a use case that builds confidence in your program
- How to mature your program and build your data community
This is a slide deck that was assembled as a result of months of Project work at a Global Multinational. Collaboration with some incredibly smart people resulted in content that I wish I had come across prior to having to have assembled this.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
The document discusses different techniques for building a Customer Data Hub (CDH), including registry, co-existence, and transactional techniques. It outlines the CDH build methodology, including data analysis, defining the data model and business logic, participation models, governance, and deliverables. An example enterprise customer data model is also shown using a hybrid-party model with relationships, hierarchies, and extended attributes.
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/mE8V9oNXdrs
Data Ownership:
Most companies and organizations have this notion that data governance should be taken care of ,
by the Information Technology department, because IT owns the system which stores the data.
The owner of the data is responsible for providing attributes to the data and answerable to any questions regarding data.
The people answerable to these kinds of data are generally the ones involved in defining business rules,
data cleaning and consolidation.?
Data Stewardship:?
Data stewards should be favorably those people who are familiar with the data. It is often seen that
there is need to deploy several people, to handle and correct data,
whereas a single data steward could have done the same job. Since the data being handled involves
organizational level data, it is important that there are governance rules for this process.?
If there is some certain rule in the data which causes large data volumes to fail, this rule should be fixed while data cleansing.
So it is important to take care of the amount of clean data sent to the stewards,
since we are not aware of which rules might trigger what amount of data.?
Choice of data stewards is again a difficult selection.
Data Security:?
Although the master data is data on organization level, but there is some confidentiality level linked to it.?
Not every employee has the authorization to view its aspects.
Security rules can be applied to the data.
The various departments in the organization must set different rules to the data they own.
They need to grant permissions to these rules , so that the user can view the data.
A large company can have data sourced out of many regions.
It is to be ensured that they are responsible to correct only their own data.?
Data survivorship:
There are some guidelines which are set up by data governance.
These rules can often change over hthe time according to new data sources being added.
The changes made to the data , are communicated to the organization so that data stewards and users can understand the process.
So from a data steward's point of view, it is important to apply security rules to the people who are involved
in data handling and correction. This is a result of how data governance and data security can be applied while implementing MDM.?
?
This document discusses using high-level data modeling to facilitate communication between business and IT stakeholders. It provides examples of high-level data models and discusses best practices for building high-level models, including getting input from all relevant parties, choosing an intuitive notation, and using the model to achieve consensus on key business concepts and definitions. The document also describes how modeling tools from CA like ERwin can help manage technical data sources from multiple systems and databases, and share information with various audiences.
Reference matter data management:
Two categories of structured data :
Master data: is data associated with core business entities such as customer, product, asset, etc.
Transaction data: is the recording of business transactions such as orders in manufacturing, loan and credit card payments in banking, and product sales in retail.
Reference data: is any kind of data that is used solely to categorize other data found in a database, or solely for relating data in a database to information beyond the boundaries of the enterprise .
Making Data Timelier and More Reliable with Lakehouse TechnologyMatei Zaharia
Enterprise data architectures usually contain many systems—data lakes, message queues, and data warehouses—that data must pass through before it can be analyzed. Each transfer step between systems adds a delay and a potential source of errors. What if we could remove all these steps? In recent years, cloud storage and new open source systems have enabled a radically new architecture: the lakehouse, an ACID transactional layer over cloud storage that can provide streaming, management features, indexing, and high-performance access similar to a data warehouse. Thousands of organizations including the largest Internet companies are now using lakehouses to replace separate data lake, warehouse and streaming systems and deliver high-quality data faster internally. I’ll discuss the key trends and recent advances in this area based on Delta Lake, the most widely used open source lakehouse platform, which was developed at Databricks.
This presentation explains the major differences between SQL and NoSQL databases in terms of Scalability, Flexibility and Performance. It also talks about MongoDB which is a document-based NoSQL database and explains the database strutre for my mouse-human research classifier project.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
Tackling data quality problems requires more than a series of tactical, one off improvement projects. By their nature, many data quality problems extend across and often beyond an organization. Addressing these issues requires a holistic architectural approach combining people, process and technology. Join Donna Burbank and Nigel Turner as they provide practical ways to control data quality issues in your organization.
Master Data Management - Gartner Presentation303Computing
This document discusses Digital Realty's implementation of a master data management (MDM) system. It provides an overview of MDM and why most projects fail. Digital Realty is succeeding by taking an agile approach with flexible multi-domain solutions. They leverage data virtualization and have identified data champions to manage master data domains like customers, products, facilities and people. The MDM implementation has provided benefits like improved data quality monitoring, faster integration of acquired companies, and ensuring compliance with data governance policies. Digital Realty is working to expand their MDM to additional transactional and dimensional master data entities.
Data Quality Patterns in the Cloud with Azure Data FactoryMark Kromer
This document discusses data quality patterns when using Azure Data Factory (ADF). It presents two modern data warehouse patterns that use ADF for orchestration: one using traditional ADF activities and another leveraging ADF mapping data flows. It also provides links to additional resources on ADF data flows, data quality patterns, expressions, performance, and connectors.
거의 모든 산업에서 오늘날의 시장 리더와 혁신을 꿈꾸는 이들에게는 한 가지 공통점이 있습니다. 바로 데이터를 운영의 중심에 두는 것입니다. 클라우드에서 태어난 젊은 기업들은 데이터를 기반으로 비즈니스 를 구축하여 성장시키고, 기존 엔터프라이즈 기업은 데이터를 신속하게 수집, 분석 및 공유하는 과정에서 귀중한 통찰력을 얻기 위해 노력합니다. 본 세션에서는 데이터의 무한한 가치를 실현시킬 차세대 데이터 플랫폼 Snowflake를 소개하고, 이를 통해 눈부신 혁신을 이룬 기업들의 성공사례에 대해 알아봅니다.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가? - 김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS / 김재우 프로, 삼성중...Amazon Web Services Korea
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS
김재우 프로, 삼성중공업
최계현 팀장, 현대건설기계
AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계 전반의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 그 대표적인 혁신 사례를 소개 합니다. AWS와 AWS의 주요 고객들이 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 AWS 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 소개 합니다.
DataEd Webinar: Reference & Master Data Management - Unlocking Business ValueDATAVERSITY
Data tends to pile up and can be rendered unusable or obsolete without careful maintenance processes. Reference and Master Data Management (MDM) has been a popular Data Management approach to effectively gain mastery over not just the data but the supporting architecture for processing it. This webinar presents MDM as a strategic approach to improving and formalizing practices around those data items that provide context for many organizational transactions—its master data. Too often, MDM has been implemented technology-first and achieved the same very poor track record (one-third succeeding on-time, within budget, and achieving planned functionality). MDM success depends on a coordinated approach typically involving Data Governance and Data Quality activities.
Learning Objectives:
- Understand foundational reference and MDM concepts based on the Data Management Body of Knowledge (DMBOK)
- Understand why these are an important component of your Data Architecture
- Gain awareness of Reference and MDM Frameworks and building blocks
- Know what MDM guiding principles consist of and best practices
- Know how to utilize reference and MDM in support of business strategy
Este documento presenta los contenidos de un curso sobre diseño y administración de bases de datos. Se introducen conceptos como los sistemas de gestión de archivos, las bases de datos, los modelos de datos y lenguajes como LDD y LMD. También incluye ejemplos y actividades sobre normalización, modelado entidad-relación y lenguajes SQL y Visual Basic aplicados a bases de datos.
Este documento presenta la materia de Base de Datos impartida por el profesor Nelson Rubio. Incluye 4 unidades sobre panorama de bases de datos, normalización, consultas SQL y consultas avanzadas SQL. La evaluación consta de laboratorios, parciales y participación. También define conceptos básicos de bases de datos como precisión, oportunidad, integridad y seguridad.
Data Governance Takes a Village (So Why is Everyone Hiding?)DATAVERSITY
Data governance represents both an obstacle and opportunity for enterprises everywhere. And many individuals may hesitate to embrace the change. Yet if led well, a governance initiative has the potential to launch a data community that drives innovation and data-driven decision-making for the wider business. (And yes, it can even be fun!). So how do you build a roadmap to success?
This session will gather four governance experts, including Mary Williams, Associate Director, Enterprise Data Governance at Exact Sciences, and Bob Seiner, author of Non-Invasive Data Governance, for a roundtable discussion about the challenges and opportunities of leading a governance initiative that people embrace. Join this webinar to learn:
- How to build an internal case for data governance and a data catalog
- Tips for picking a use case that builds confidence in your program
- How to mature your program and build your data community
This is a slide deck that was assembled as a result of months of Project work at a Global Multinational. Collaboration with some incredibly smart people resulted in content that I wish I had come across prior to having to have assembled this.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
The document discusses different techniques for building a Customer Data Hub (CDH), including registry, co-existence, and transactional techniques. It outlines the CDH build methodology, including data analysis, defining the data model and business logic, participation models, governance, and deliverables. An example enterprise customer data model is also shown using a hybrid-party model with relationships, hierarchies, and extended attributes.
Data Lake는 오늘날 데이터 기반에 의사 결정을 하기 위한 가장 일반적인 데이터 분석 아키텍처로 떠오르고 있습니다. 잘 설계된 Data Lake는 기업이 데이터 자산으로부터 가장 많은 비지니스 가치를 창출하도록 보장합니다. 본 세션을 통해 AWS 기반의 Data Lake 아키텍처를 소개하고, 다양한 사례를 통해 AWS 고객들은 데이터 분석 플랫폼을 어떤 방식으로 설계해서 활용하고 있는지 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/mE8V9oNXdrs
Data Ownership:
Most companies and organizations have this notion that data governance should be taken care of ,
by the Information Technology department, because IT owns the system which stores the data.
The owner of the data is responsible for providing attributes to the data and answerable to any questions regarding data.
The people answerable to these kinds of data are generally the ones involved in defining business rules,
data cleaning and consolidation.?
Data Stewardship:?
Data stewards should be favorably those people who are familiar with the data. It is often seen that
there is need to deploy several people, to handle and correct data,
whereas a single data steward could have done the same job. Since the data being handled involves
organizational level data, it is important that there are governance rules for this process.?
If there is some certain rule in the data which causes large data volumes to fail, this rule should be fixed while data cleansing.
So it is important to take care of the amount of clean data sent to the stewards,
since we are not aware of which rules might trigger what amount of data.?
Choice of data stewards is again a difficult selection.
Data Security:?
Although the master data is data on organization level, but there is some confidentiality level linked to it.?
Not every employee has the authorization to view its aspects.
Security rules can be applied to the data.
The various departments in the organization must set different rules to the data they own.
They need to grant permissions to these rules , so that the user can view the data.
A large company can have data sourced out of many regions.
It is to be ensured that they are responsible to correct only their own data.?
Data survivorship:
There are some guidelines which are set up by data governance.
These rules can often change over hthe time according to new data sources being added.
The changes made to the data , are communicated to the organization so that data stewards and users can understand the process.
So from a data steward's point of view, it is important to apply security rules to the people who are involved
in data handling and correction. This is a result of how data governance and data security can be applied while implementing MDM.?
?
This document discusses using high-level data modeling to facilitate communication between business and IT stakeholders. It provides examples of high-level data models and discusses best practices for building high-level models, including getting input from all relevant parties, choosing an intuitive notation, and using the model to achieve consensus on key business concepts and definitions. The document also describes how modeling tools from CA like ERwin can help manage technical data sources from multiple systems and databases, and share information with various audiences.
Reference matter data management:
Two categories of structured data :
Master data: is data associated with core business entities such as customer, product, asset, etc.
Transaction data: is the recording of business transactions such as orders in manufacturing, loan and credit card payments in banking, and product sales in retail.
Reference data: is any kind of data that is used solely to categorize other data found in a database, or solely for relating data in a database to information beyond the boundaries of the enterprise .
Making Data Timelier and More Reliable with Lakehouse TechnologyMatei Zaharia
Enterprise data architectures usually contain many systems—data lakes, message queues, and data warehouses—that data must pass through before it can be analyzed. Each transfer step between systems adds a delay and a potential source of errors. What if we could remove all these steps? In recent years, cloud storage and new open source systems have enabled a radically new architecture: the lakehouse, an ACID transactional layer over cloud storage that can provide streaming, management features, indexing, and high-performance access similar to a data warehouse. Thousands of organizations including the largest Internet companies are now using lakehouses to replace separate data lake, warehouse and streaming systems and deliver high-quality data faster internally. I’ll discuss the key trends and recent advances in this area based on Delta Lake, the most widely used open source lakehouse platform, which was developed at Databricks.
This presentation explains the major differences between SQL and NoSQL databases in terms of Scalability, Flexibility and Performance. It also talks about MongoDB which is a document-based NoSQL database and explains the database strutre for my mouse-human research classifier project.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
Tackling data quality problems requires more than a series of tactical, one off improvement projects. By their nature, many data quality problems extend across and often beyond an organization. Addressing these issues requires a holistic architectural approach combining people, process and technology. Join Donna Burbank and Nigel Turner as they provide practical ways to control data quality issues in your organization.
Master Data Management - Gartner Presentation303Computing
This document discusses Digital Realty's implementation of a master data management (MDM) system. It provides an overview of MDM and why most projects fail. Digital Realty is succeeding by taking an agile approach with flexible multi-domain solutions. They leverage data virtualization and have identified data champions to manage master data domains like customers, products, facilities and people. The MDM implementation has provided benefits like improved data quality monitoring, faster integration of acquired companies, and ensuring compliance with data governance policies. Digital Realty is working to expand their MDM to additional transactional and dimensional master data entities.
Data Quality Patterns in the Cloud with Azure Data FactoryMark Kromer
This document discusses data quality patterns when using Azure Data Factory (ADF). It presents two modern data warehouse patterns that use ADF for orchestration: one using traditional ADF activities and another leveraging ADF mapping data flows. It also provides links to additional resources on ADF data flows, data quality patterns, expressions, performance, and connectors.
거의 모든 산업에서 오늘날의 시장 리더와 혁신을 꿈꾸는 이들에게는 한 가지 공통점이 있습니다. 바로 데이터를 운영의 중심에 두는 것입니다. 클라우드에서 태어난 젊은 기업들은 데이터를 기반으로 비즈니스 를 구축하여 성장시키고, 기존 엔터프라이즈 기업은 데이터를 신속하게 수집, 분석 및 공유하는 과정에서 귀중한 통찰력을 얻기 위해 노력합니다. 본 세션에서는 데이터의 무한한 가치를 실현시킬 차세대 데이터 플랫폼 Snowflake를 소개하고, 이를 통해 눈부신 혁신을 이룬 기업들의 성공사례에 대해 알아봅니다.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가? - 김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS / 김재우 프로, 삼성중...Amazon Web Services Korea
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS
김재우 프로, 삼성중공업
최계현 팀장, 현대건설기계
AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계 전반의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 그 대표적인 혁신 사례를 소개 합니다. AWS와 AWS의 주요 고객들이 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 AWS 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 소개 합니다.
DataEd Webinar: Reference & Master Data Management - Unlocking Business ValueDATAVERSITY
Data tends to pile up and can be rendered unusable or obsolete without careful maintenance processes. Reference and Master Data Management (MDM) has been a popular Data Management approach to effectively gain mastery over not just the data but the supporting architecture for processing it. This webinar presents MDM as a strategic approach to improving and formalizing practices around those data items that provide context for many organizational transactions—its master data. Too often, MDM has been implemented technology-first and achieved the same very poor track record (one-third succeeding on-time, within budget, and achieving planned functionality). MDM success depends on a coordinated approach typically involving Data Governance and Data Quality activities.
Learning Objectives:
- Understand foundational reference and MDM concepts based on the Data Management Body of Knowledge (DMBOK)
- Understand why these are an important component of your Data Architecture
- Gain awareness of Reference and MDM Frameworks and building blocks
- Know what MDM guiding principles consist of and best practices
- Know how to utilize reference and MDM in support of business strategy
Este documento presenta los contenidos de un curso sobre diseño y administración de bases de datos. Se introducen conceptos como los sistemas de gestión de archivos, las bases de datos, los modelos de datos y lenguajes como LDD y LMD. También incluye ejemplos y actividades sobre normalización, modelado entidad-relación y lenguajes SQL y Visual Basic aplicados a bases de datos.
Este documento presenta la materia de Base de Datos impartida por el profesor Nelson Rubio. Incluye 4 unidades sobre panorama de bases de datos, normalización, consultas SQL y consultas avanzadas SQL. La evaluación consta de laboratorios, parciales y participación. También define conceptos básicos de bases de datos como precisión, oportunidad, integridad y seguridad.
Microsoft SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacional producido por Microsoft que permite almacenar y consultar datos de forma segura desde cualquier lugar. Proporciona características como seguridad, integridad y concurrencia de datos, recuperación ante fallos, y diccionario de datos. En la actualidad, su capacidad en la nube y de almacenamiento en la nube es importante para mantener los datos organizados y siempre accesibles de forma asequible.
Diplomado Técnico SQL Server 2012 - Sesión 4/8John Bulla
Este documento presenta una introducción a Master Data Services (MDS) y Data Quality Services (DQS) en SQL Server 2012. MDS permite centralizar y administrar datos maestros clave de una organización. DQS ayuda a mejorar la calidad de los datos mediante la creación y administración de una base de conocimientos sobre los datos de una organización. El documento explica conceptos como datos maestros, gobernanza de datos, calidad de datos y los componentes y capacidades de MDS y DQS.
El documento describe los fundamentos de la organización de datos y la inteligencia de negocios. Explica cómo los datos se organizan tradicionalmente en archivos y las limitaciones de este enfoque. También describe cómo el uso de bases de datos puede mejorar el desempeño empresarial y la toma de decisiones al proporcionar información oportuna y flexible.
La Base de Datos de SQL de Microsoft Azure es la mejor base de datos relacional como un servicio en la nube, que brinda escalabilidad, performance predecible, continuidad del negocio, protección de datos y administración de casi cero a desarrolladores y arquitectos de soluciones. En esta sesión veremos un overview de los servicios actuales que soporta la plataforma de datos de Microsoft Azure.
El documento describe el ciclo de vida de un sistema de información y el proceso de desarrollo de software. Explica que el ciclo de vida comprende etapas como planificación, análisis, diseño, implementación, pruebas e instalación/mantenimiento. También describe los modelos de ciclo de vida como el modelo en cascada y en espiral. Finalmente, detalla las etapas del proceso de diseño de bases de datos como análisis de requisitos, diseño conceptual, elección del SGBD, diseño lógico y fís
El documento describe los sistemas de data warehousing. Explica que estos sistemas generan información para la toma de decisiones integrando diferentes fuentes de datos y ofreciendo acceso flexible a la información. También describe conceptos clave como el diccionario de datos, el análisis multidimensional, el data mining y la calidad de los datos. Finalmente, explica la estructura, operaciones y propiedades de los sistemas de data warehousing.
Este documento presenta una agenda para un curso sobre conceptos y prácticas de Oracle Database para administradores de base de datos. La agenda incluye introducciones a las tareas de un DBA, la arquitectura de base de datos de Oracle, herramientas de administración, administración de instancias y redes, administración de usuarios, roles y privilegios, gestión de índices, administración de UNDO, seguridad en base de datos y estrategias de respaldo y configuración.
Este documento presenta una introducción al data warehousing, incluyendo su definición como un proceso para extraer, transformar e integrar datos de varios sistemas y almacenarlos en una base de datos central para propósitos de análisis y toma de decisiones. También describe los componentes clave de acceso, análisis y visualización de datos en un sistema de data warehousing.
Este documento describe las características y generalidades de Microsoft SQL Server. Explica que SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacionales producido por Microsoft que permite almacenar y consultar datos de forma segura e integra mediante mecanismos como bloqueos, concurrencia optimista y recuperación flexible. También resalta las ventajas actuales de SQL Server como su capacidad en la nube y mantener los datos organizados y accesibles de manera rentable.
El término “Data Science” se ha vuelto muy popular recientemente con el aumento de popularidad de las redes sociales, análisis predictivos y el análisis de datos no estructurados como parte del crecimiento del “Big Data”. En esta sesión estaremos viendo que es “Data Science”, que necesitamos saber o aprender para poder convertirnos en un científico de datos y estaremos viendo algunos ejemplos de usos muy comunes usando lenguajes como Python, R y el cómo podemos integrar estos en SQL Server y Azure . Al final de esta charla tendrás un entendimiento más amplio de las técnicas de manejos de datos, modelamiento, visualización y los lenguajes y productos para poner tus proyectos en marcha.
Este documento provee una introducción a los conceptos clave de Business Intelligence (BI). Explica los componentes principales de BI como las fuentes de información, ETL, almacenes de datos, herramientas de BI, OLAP y visualización. También incluye secciones sobre calidad de datos, procesamiento de ETL, estrategias de construcción de almacenes de datos, y usuarios de herramientas BI.
El documento describe los diferentes tipos de lenguajes SQL (DDL, DCL, DML) y sus instrucciones principales para crear, modificar y manipular datos. También describe los tipos de datos principales como numéricos, fecha/hora, caracteres y binarios, e implementa la integridad de datos a través de restricciones como PRIMARY KEY, FOREIGN KEY y CHECK. Finalmente, cubre índices, vistas y procedimientos almacenados y sus ventajas.
El documento describe los diferentes tipos de lenguajes SQL (DDL, DCL, DML) y sus instrucciones principales para crear, modificar y manipular datos. También describe los tipos de datos, la integridad de datos y sus restricciones, los índices, las vistas y los procedimientos almacenados en SQL.
La auditoría de bases de datos permite medir, asegurar, demostrar, monitorear y registrar los accesos a la información almacenada en las bases de datos. Esto incluye registrar quién accede a los datos, cuándo, desde dónde y qué acciones se realizan. El objetivo principal es demostrar la integridad de los datos, mitigar riesgos como pérdidas y fugas de información, y conocer exactamente qué cambios se hicieron a la base de datos.
Este documento propone criterios para realizar un análisis comparativo entre sistemas de gestión de bases de datos Oracle y MS SQL. Describe herramientas de desarrollo y consultas, triggers e índices de cada uno y sugiere formas de medirlos, como el número de clics y tiempo de respuesta requerido. El objetivo es comparar el rendimiento de ambos al manejar datos a través de pruebas.
Este documento habla sobre la calidad de los datos y la importancia de administrarlos de manera adecuada. Explica que lograr y mantener un alto nivel de calidad de datos requiere un esfuerzo planificado y constante. También describe los procesos clave para mejorar la calidad de los datos, como el perfilamiento de datos, la limpieza de datos y el monitoreo continuo de la calidad. El objetivo final es obtener datos más precisos y confiables que permitan una mejor toma de decisiones en las organizaciones.
Este documento habla sobre la administración de bases de datos y las responsabilidades de un administrador de base de datos (ABD). Explica que un ABD se encarga del funcionamiento y uso de la base de datos de una organización, incluyendo tareas como administrar la estructura de datos, documentar cambios, revisar seguridad e integridad, supervisar el desempeño, conceder accesos, y definir procedimientos de respaldo. También cubre consideraciones para elegir un sistema de gestión de base de datos como disponibilidad de soporte, carga
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Sesión 1 del curso de soluciones con Microsoft Fabric, desarrollado por la comunidad Power BI User Group Lima. En esta sesión se desarrolló la introducción a Fabric para describir sus componentes y funcionalidad, así como el proceso de ingesta de datos
Power BI se ha convertido en la herramienta líder en analítica de datos (Gartner) y comprende y¿n conjunto de soluciones con capacidades completas para el desarrollo ágil y completo de inteligencia de negocios. Su uso acelera la adopción de soluciones de BI sin descuidar aspectos clave como el gobierno de datos
La inteligencia artificial es una realidad que está impactando en todos los ámbitos del desarrollo humano. En la analítica de datos, y en este caso específico, con Power BI, tenemos varias características que facilitan el proceso de desarrollo de tableros para la toma de decisiones
Power BI UG Lima - Diferencias entre Power BI Desktop y Power BI ServicesdbLearner
Los nuevos usuarios de Power BI necesitan tener claras las diferencias entre Power BI Desktop y Power BI Services, por lo que en esta presentación explicamos el propósito de cada herramienta. Pueden ver el video de la presentación para complementar: https://www.youtube.com/watch?v=_NYqhBCJo6Q&t=6s
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Presentación utilizada en la charla del evento COECYS 2022, sobre las opciones de implementación de bases de datos SQL en Azure incluyendo sus características, modelos de compra, casos de uso y consideraciones para la migración
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Key Note del Webcast mensual de la comunidad Power BI User Group. En este caso nos ocuparemos de temas de seguridad relativos a Power BI, para conocer las opciones que tenemos al momento de desplegar los reportes en producción
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Charla de inteligencia de negocio y analítica, usando Microsoft Power BI con características para acelerar los procesos de descubrimiendo de información
Gira Latam Gold 2021 - Mejores Prácticas de Modelado con Power BIdbLearner
El documento presenta una sesión sobre modelado de datos en Power BI. Introduce al orador, Alberto De Rossi Tonussi, y su experiencia. Luego resume conceptos clave de Business Intelligence y Power BI, y describe las mejores prácticas para el modelado de datos como identificar preguntas de negocio, determinar las fuentes y dimensiones de datos requeridas, y definir el proceso de modelado incluyendo administración de relaciones y creación de medidas y tablas de fechas.
Este documento describe la gobernanza de datos con Power BI. Explica que la gobernanza de datos implica gestionar los datos como activos estratégicos mediante políticas, procesos y estructuras organizativas. Luego, detalla las opciones de gobernanza de datos disponibles en Power BI, incluidas las métricas y herramientas de gestión. El objetivo general es ayudar a las organizaciones a implementar sistemas efectivos para controlar y mejorar la calidad y uso de sus datos.
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Este documento presenta un resumen de una presentación de Power BI sobre cómo ordenar y filtrar mejor las visualizaciones en los informes. La presentación cubre temas como pensar en el usuario antes de comenzar un informe, preparar los datos, usar las visualizaciones apropiadas, distribuir la información, alinear y espaciar elementos, y consideraciones de diseño como la paleta de colores y logotipos. El orador, Alberto De Rossi, dará consejos sobre cómo contar una historia y diseñar una mejor experiencia para el usuario a través de Power BI.
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Este documento presenta una sesión sobre la gobernanza de datos con Power BI. Explica cómo compartir contenido y conjuntos de datos con áreas de trabajo y aplicaciones de Power BI, así como herramientas para administrar y gobernar Power BI, incluidos roles de administración, métricas de uso y registros de auditoría.
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Este documento presenta una capacitación sobre la plataforma de datos de Microsoft Azure. El orador, Alberto De Rossi, es un consultor experto en SQL Server y capacitador certificado por Microsoft. La presentación incluye una introducción a las opciones de servicios de datos relacionales en la nube de Azure, la alta disponibilidad y escalabilidad de SQL Database, y una demostración de Azure VM. El objetivo es enseñar sobre las posibilidades de migración de aplicaciones existentes y desarrollo en la nube de Azure.
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Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...AMADO SALVADOR
El catálogo general de electrodomésticos Teka presenta una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador. Como distribuidor oficial Teka, Amado Salvador ofrece soluciones en electrodomésticos Teka que destacan por su tecnología avanzada y durabilidad. Este catálogo incluye una selección exhaustiva de productos Teka que cumplen con los más altos estándares del mercado, consolidando a Amado Salvador como el distribuidor oficial Teka.
Explora las diversas categorías de electrodomésticos Teka en este catálogo, cada una diseñada para satisfacer las necesidades de cualquier hogar. Amado Salvador, como distribuidor oficial Teka, garantiza que cada producto de Teka se distingue por su excelente calidad y diseño moderno.
Amado Salvador, distribuidor oficial Teka en Valencia. La calidad y el diseño de los electrodomésticos Teka se reflejan en cada página del catálogo, ofreciendo opciones que van desde hornos, placas de cocina, campanas extractoras hasta frigoríficos y lavavajillas. Este catálogo es una herramienta esencial para inspirarse y encontrar electrodomésticos de alta calidad que se adaptan a cualquier proyecto de diseño.
En Amado Salvador somos distribuidor oficial Teka en Valencia y ponemos atu disposición acceso directo a los mejores productos de Teka. Explora este catálogo y encuentra la inspiración y los electrodomésticos necesarios para equipar tu hogar con la garantía y calidad que solo un distribuidor oficial Teka puede ofrecer.
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
Catalogo Buzones BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Descubra el catálogo completo de buzones BTV, una marca líder en la fabricación de buzones y cajas fuertes para los sectores de ferretería, bricolaje y seguridad. Como distribuidor oficial de BTV, Amado Salvador se enorgullece de presentar esta amplia selección de productos diseñados para satisfacer las necesidades de seguridad y funcionalidad en cualquier entorno.
Descubra una variedad de buzones residenciales, comerciales y corporativos, cada uno construido con los más altos estándares de calidad y durabilidad. Desde modelos clásicos hasta diseños modernos, los buzones BTV ofrecen una combinación perfecta de estilo y resistencia, garantizando la protección de su correspondencia en todo momento.
Amado Salvador, se compromete a ofrecer productos de primera clase respaldados por un servicio excepcional al cliente. Como distribuidor oficial de BTV, entendemos la importancia de la seguridad y la tranquilidad para nuestros clientes. Por eso, trabajamos en colaboración con BTV para brindarle acceso a los mejores productos del mercado.
Explore el catálogo de buzones ahora y encuentre la solución perfecta para sus necesidades de correo y seguridad. Confíe en Amado Salvador y BTV para proporcionarle buzones de calidad excepcional que cumplan y superen sus expectativas.
2. •Microsoft Certified Solution Associate SQL Server
•Microsoft Certified: Power BI Data Analyst
Associate
•Microsoft Certified: Azure Database Administrator
Associate
•Microsoft Certified Trainer
•Microsoft Most Valuable Professional (MVP)
•Actividad profesional:
•Consultor Líder: Arqueto - dbLearner.com
•Comunidades oficiales:
•Power BI User Group Lima –Líder
•Cloud Experts - Miembro
Alberto De Rossi
@albertoderossi
3. A medida que aumenta el volumen y la
variedad de los datos, también
aumenta la dificultad de disponer de
una gobernanza de los datos eficaz
La transformación digital ha
provocado una explosión de nuevos
orígenes de datos.
¿Cómo saben los usuarios qué datos
hay disponibles?
¿Cómo administran los datos los
administradores?
¿Los datos contienen información
confidencial o personal?
5. The Data
Management
Association
https://dama.org
DM-BOK2
• Framework funcional
• Introduce conceptos
• Objetivos | funciones | actividades
• Roles | principios | tecnología
• Cultural organizacional
• Buenas prácticas | enfoques
alternativos.
Gobernanza | Metodología
INTRODUCCIÓN
6. Gobernanza | Herramientas
Azure
Purview
• Solución unificada de gobernanza de datos
• Servicio basado en la nube
• Registro de distintos orígenes de datos
• Detección y conocimiento de orígenes de
datos
• Descubrimiento y mantenimiento de datos
• Controlar y mantener el patrimonio de
datos
• Controlar acceso a los datos
INTRODUCCIÓN
7. Azure Purview | elementos principales
• Mapa de datos de Microsoft Purview
• Catálogo de datos de Purview
• Información sobre el estado de los datos de Purview.
INTRODUCCIÓN
8. Azure Purview | procesos clave
• Abastecimiento de datos
• Elaboración de mapas de los datos
• Examen de los datos
• Clasificación
• Búsqueda
• Linaje
PROCESOS
9. Azure Purview | Abastecimiento de datos
• Registrar los orígenes de datos: locales, multinube y de
software (SaaS)
• Los datos permanecen en su ubicación y no se migran
• Cada origen tendrá requisitos específicos de autenticación y
configuración
• Opciones de autenticación :
• Identidad administrada de Microsoft Purview
• Clave de cuenta (mediante Key Vault)
• Autenticación de SQL (mediante Key Vault)
• Entidad de servicio (mediante Key Vault)
PROCESOS
11. Azure Purview | mapas de datos (1 de 2)
recursos de datos + linaje + clasificaciones + contexto
empresarial
• Grafo de conocimiento de los datos
• Registro, examen y clasificación automáticos de los datos a
gran escala
• Colecciones: agrupación de recursos de datos en colecciones
lógicas
• Simplifica la administración y la detección de los recursos
en el catálogo
PROCESOS
13. Azure Purview | examen de los datos
• Acceder a metadatos y examinar información de los recursos
• Configurar reglas de examen
• Crear conjuntos de reglas de examen
• Acceso a través de credenciales
• Credenciales se almacenan en Azure Key Vault
• El portal de gobernanza incluye conjuntos de reglas de
examen
• Seleccionar al crear una nueva regla de examen
• Especificar un conjunto de reglas personalizadas
PROCESOS
14. Azure Purview | clasificación (1 de 3)
• Reglas de clasificación para aplicarlas durante el examen
• Se dividen en cinco categorías principales:
• Administración pública: cubre atributos como los documentos de
identidad gubernamentales, los números de los permisos de
conducir, los números de pasaporte, etc
• Datos financieros: cubre atributos como los números de cuentas
bancarias o los números de tarjetas de crédito
• Personal: información personal, como la edad de una persona, su
fecha de nacimiento, dirección de correo electrónico, número de
teléfono, etc
• Seguridad: atributos que se pueden almacenar, como las
contraseñas
• Varios: atributos no cubiertos en las otras categorías
PROCESOS
15. Azure Purview | clasificación (2 de 3)
• Enriquece los metadatos con descripciones y etiquetas
• Metadatos descriptivos complementarios
• Nombres de columna
• Tipos de datos
• Los usuarios contribuyen con el catálogo:
• Etiquetado
• Documentación
• Anotación de los orígenes de datos
PROCESOS
17. Azure Purview | búsqueda
• Buscar información en el Mapa de datos usando el Catálogo de
Purview.
• Búsquedas basadas en texto y contexto empresarial
• Glosarios empresariales
• Detección con poco esfuerzo con:
• Búsqueda semántica y exploración
• Glosario y flujos de trabajo empresariales
• Linaje de los datos
• Orígenes
• Propietarios
• Transformaciones
• Ciclo de vida
PROCESOS
18. Azure Purview | linaje (1 de 2)
• Los datos se obtienen, mueven y almacenan a lo largo de su
ciclo de vida
• Transformaciones ELT/ETL
• Información detallada sobre su ciclo de vida
• Identificar la causa principal de los problemas
• Realizar análisis de calidad de los datos
• Comprobar el cumplimiento normativo
• Formato visual que ilustra el movimiento de los datos
• Desde el origen hasta el destino
PROCESOS
20. Azure Purview | niveles de acceso
• Rol Lector de datos: acceso al portal de gobernanza; puede
leer todo el contenido, excepto los enlaces de examen
• Rol Curador de datos: acceso al portal de gobernanza; puede
leer todo el contenido, excepto los enlaces de examen. Puede
editar información sobre los recursos, editar las
definiciones de clasificación y los términos del glosario y
aplicar clasificaciones y términos del glosario a los
recursos
• Rol administrador de orígenes de datos: no tiene acceso al
portal de gobernanza: puede administrar todos los aspectos
del examen de datos, pero no tiene acceso de lectura o
escritura al contenido, más allá de esas tareas relacionadas
con el examen
SEGURIDAD
21. Azure Purview | Vistas principales (1 de 2)
• Información de los recursos
• Informe sobre el patrimonio de datos y la distribución de
los tipos de origen. Puede verlo por tipo de origen,
clasificación y tamaño de archivo. Vea la información como
un grafo o como indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Información de los exámenes
• Proporciona información sobre el estado de los exámenes
(satisfactorios, erróneos o cancelados)
• Información del glosario
• Estado sobre el glosario para ayudar a los usuarios a
conocer la distribución de los términos del glosario por
estado
VISTAS
22. Azure Purview | Vistas principales (2 de 2)
• Información de las clasificaciones
• Muestra dónde se encuentran los datos clasificados.
Permite a los administradores de seguridad el
reconocimiento de los tipos de información que se
encuentran en los datos de su organización
• Información de confidencialidad
• Etiquetas de confidencialidad que se encuentran durante
los exámenes. Los administradores de seguridad asegurarse
de que la seguridad es adecuada para el patrimonio de
datos
• Información de las extensiones de archivo
• Informes detallados sobre las extensiones (o tipos) de
archivo que se encuentran durante los exámenes.
VISTAS