Introduction

L'intégration de MindBridge avec Azure Data Factory (ADF) permet aux clients d'automatiser et d'orchestrer le flux de données financières vers MindBridge en utilisant des pipelines natifs du cloud. Cette combinaison puissante permet aux organisations de se connecter à un ou plusieurs systèmes sources, de transformer les données et de les envoyer à MindBridge pour analyses—selon leur propre calendrier et leurs propres conditions.

Ce guide montre comment intégrer MindBridge avec ADF et fournit des conseils de mise en œuvre pour les équipes d'ingénierie des données et techniques des organisations clientes de MindBridge.

Comment fonctionne l'intégration de MindBridge avec Azure Data Factory

MindBridge offre un point de terminaison API REST (POST /v1/json-tables) qui permet de télécharger directement des ensembles de données financiers structurés au format JSON. ADF sert de couche d'orchestration, gérant l'extraction, la transformation et la livraison des données à MindBridge. Cela permet aux clients de travailler au sein de leur architecture existante.

Aspects clés de l'intégration

• Orchestration contrôlée par le client : Les clients conservent un contrôle total sur le moment et la manière dont les données sont envoyées à MindBridge.

• Soutien de plusieurs systèmes : ADF soutient les connexions à une large gamme de PGIs, de systèmes cloud et sur site.

• Surcharge technique minimale : Les pipelines ADF travaillent directement avec l'API de MindBridge—aucun outil supplémentaire n'est requis.

• Architecture évolutive : Fonctionne pour les petites équipes comme pour les grandes entreprises, soutenant des téléchargements uniques ou des tâches automatisées récurrentes.

Commencer

Pour connecter Azure Data Factory avec MindBridge :

• Extraire : Connectez ADF à des sources de données telles que des systèmes PGI, des bases de données ou des lacs de données.

• Transformer : Utilisez les flux de données de cartographie ADF pour remodeler les données au format JSON requis par MindBridge.

• Ingérer : Configurez une activité Web pour envoyer les données transformées au point de terminaison /v1/json-tables via une requête POST.

• Surveiller : Utilisez les outils de surveillance d'ADF pour valider le succès, gérer les nouvelles tentatives et suivre la santé du pipeline.

Exemple de cas d'utilisation

Scénario

Une entreprise multinationale opère sur plusieurs systèmes PGI, y compris Oracle NetSuite et Microsoft Dynamics 365. Elle souhaite centraliser et automatiser l'ingestion du grand livre général dans MindBridge sans modifier son architecture technique existante.

Azure Data Factory donne à l'équipe un contrôle total sur le moment et la manière dont les données sont envoyées à MindBridge. En orchestrant l'intégration avec ADF, ils peuvent :

• Ingérer des données de plusieurs systèmes PGI selon un calendrier planifié

• Transformer les données en vol pour répondre aux exigences de MindBridge

• Éviter les téléchargements de fichiers manuels et maintenir les frontières de sécurités existantes

Exemple de flux de travail

Extraction de données

ADF se connecte aux systèmes PGI en utilisant des connecteurs natifs, des interfaces ODBC/JDBC, des API REST/SOAP et d'autres méthodes.

Transformation

Les flux de données de cartographie ADF appliquent des règles d'affaires, effectuent des vérifications de la qualité des données et remodèlent les données pour correspondre au format d'ingestion de MindBridge. Cela inclut la jonction de données provenant de plusieurs sources, la standardisation des champs, l'application de logique conditionnelle et l'assurance de la cohérence entre les enregistrements.

Téléchargement vers MindBridge

Une activité Web dans ADF envoie une requête POST à /v1/json-tables, incluant :

• Jeton d'autorisation (Bearer)

• Organisation, engagement et identifiants d'analyses

• Corps JSON avec les données financières transformées

(Optionnel) Déclencher une exécution d'analyse

Une activité Web de suivi peut automatiquement déclencher une exécution d'analyse via l'API MindBridge après que les données ont été téléchargées avec succès.

Surveillance et journalisation

Les outils intégrés d'ADF fournissent une visibilité complète sur l'exécution et la santé du pipeline, permettant aux équipes de résoudre rapidement les problèmes et d'assurer une livraison en temps opportun.

Avantages

• Efficacité opérationnelle : Automatise les tâches de téléchargement et de validation manuelles.

• Intégration évolutive : Gère l'ingestion récurrente à travers les unités ou entités commerciales.

• Compatibilité système : Soutient les flux de données vers MindBridge à partir de plusieurs PGIs avec des changements architecturaux minimaux.

• Sécurisé et vérifiable : Garde les clients en contrôle du moment et de la manière dont leurs données circulent vers MindBridge.

Autre chose en tête ? Discutez avec nous ou soumettez une demande pour une assistance supplémentaire.