Azure Purview

Azure Purview 初学者指南：数据治理的基石

Azure Purview 是微软推出的一项云原生数据治理服务，旨在帮助组织了解其数据资产，构建数据目录，并促进负责任的数据使用。对于初学者来说，理解 Purview 的核心概念和功能至关重要，尤其是在数据驱动决策日益重要的今天。本文将深入探讨 Azure Purview，覆盖其核心组件、关键功能、使用场景以及与其它 Azure 服务的集成，并以期为新手提供一个全面的入门指南。

什么是 Azure Purview？

在深入 Purview 的细节之前，首先需要理解数据治理的重要性。数据治理是指对数据资产的管理和控制，确保数据的质量、一致性、安全性和可用性。 良好的数据治理能够提升业务洞察力，降低风险，并满足合规性要求。

Azure Purview 并非一个简单的工具，而是一个全面的数据治理解决方案。它通过自动化的数据发现、数据分类、数据沿袭追溯和数据敏感度标签等功能，帮助组织构建一个集中的数据目录，并实施相应的治理策略。它类似于一个企业的“数据地图”，让用户能够轻松找到所需的数据，并了解数据的来源、转换和使用情况。

Azure Purview 的核心组件

Azure Purview 主要包含以下几个核心组件：

• 数据目录 (Data Catalog): Purview 的核心，用于存储关于数据资产的元数据。元数据包括数据的名称、描述、位置、所有者、数据类型、分类、标签等信息。元数据管理对于高效的数据治理至关重要。
• 数据扫描 (Data Scan): Purview 可以自动扫描各种数据源，包括 Azure 数据湖存储、Azure SQL 数据库、Amazon S3 存储桶、文件共享等等，并提取元数据信息。数据发现是 Purview 自动化功能的基础。
• 数据分类 (Data Classification): Purview 利用内置的机器学习模型和自定义规则，自动对数据进行分类，例如识别个人身份信息 (PII)、财务数据、健康数据等。数据分类有助于识别敏感数据并实施相应的安全措施。
• 数据沿袭 (Data Lineage): Purview 可以跟踪数据的来源、转换和使用情况，构建数据的沿袭图谱。数据沿袭有助于理解数据质量问题，并进行故障排除。
• 数据搜索 (Data Search): 用户可以通过关键词、标签、分类等方式，在数据目录中搜索所需的数据资产。数据搜索极大地提高了数据发现的效率。
• 业务词汇表 (Business Glossary): 允许组织定义和管理业务术语，确保数据使用的统一性和一致性。业务术语管理是数据治理的重要组成部分。
• 数据策略 (Data Policies): Purview 允许定义和实施数据策略，例如访问控制、数据保留、数据脱敏等。数据策略管理确保数据安全合规。

Azure Purview 的关键功能

除了核心组件之外，Azure Purview 还提供了一系列关键功能：

• 自动化数据发现：Purview 可以自动扫描数百种数据源，无需手动配置。这大大节省了时间和资源。自动化是 Purview 的重要优势。
• 智能数据分类： Purview 利用机器学习模型，能够准确地识别敏感数据，减少人工干预。机器学习在数据分类中扮演着关键角色。
• 全面的数据沿袭： Purview 可以跟踪数据的整个生命周期，从源到目标，帮助用户了解数据的流向。
• 强大的数据搜索： Purview 提供灵活的搜索功能，用户可以快速找到所需的数据资产。
• 集中式数据目录： Purview 提供一个集中的数据目录，方便用户浏览和管理数据资产。
• 集成 Azure Purview 与 Microsoft Purview： 整合后的服务提供更全面的数据安全和合规性管理，包括信息保护、风险评估和合规报告。信息保护和合规性是 Purview 的重要目标。
• 支持多种数据源： Purview 支持多种数据源，包括 Azure 数据服务、AWS S3、Google Cloud Storage、SQL Server 等。数据源集成是 Purview 的重要特性。

Azure Purview 的使用场景

Azure Purview 适用于各种行业和场景，例如：

• 金融服务： 帮助金融机构管理客户数据、合规数据和交易数据，满足监管要求。金融合规至关重要。
• 医疗保健： 帮助医疗机构管理患者数据、临床数据和研究数据，保护患者隐私。医疗数据安全是关键。
• 零售业： 帮助零售商管理客户数据、产品数据和销售数据，提升客户体验。客户数据分析可以带来商业价值。
• 制造业： 帮助制造商管理生产数据、供应链数据和质量数据，优化生产流程。供应链管理可以提高效率。
• 数据仓库和数据湖治理： Purview 可用于治理 数据仓库 和 数据湖 中的数据，保证数据质量和可信度。
• 数据迁移： 在 数据迁移 过程中，Purview 可以帮助了解数据的结构和依赖关系，降低迁移风险。
• 数据质量监控： Purview 可以与 数据质量 工具集成，监控数据质量并及时发现问题。

Azure Purview 与其它 Azure 服务的集成

Azure Purview 可以与其它 Azure 服务无缝集成，例如：

• Azure Data Factory： Purview 可以作为 Data Factory 的数据目录，帮助用户了解 Data Factory 处理的数据资产。ETL流程与 Purview 的集成可以提升数据治理效率。
• Azure Synapse Analytics： Purview 可以作为 Synapse Analytics 的元数据存储，帮助用户了解 Synapse Analytics 中的数据资产。Synapse Analytics的元数据管理依赖于 Purview。
• Azure Data Lake Storage： Purview 可以扫描 Data Lake Storage 中的数据，并提取元数据信息。数据湖存储是 Purview 的重要数据源。
• Microsoft Power BI： Purview 可以与 Power BI 集成，帮助用户了解 Power BI 报表中使用的数据源。Power BI 的数据溯源能力依赖于 Purview。
• Azure Databricks： Purview 可以与 Databricks 集成，帮助用户了解 Databricks 中的数据资产和转换逻辑。Databricks 的数据治理可以通过 Purview 实现。
• Azure Policy： 可以利用 Azure Policy 来强化 Purview 的数据策略，例如限制对敏感数据的访问。

如何开始使用 Azure Purview？

1. 创建 Azure Purview 帐户： 在 Azure 门户中创建一个 Purview 帐户。 2. 注册数据源： 将需要治理的数据源注册到 Purview 中。 3. 运行扫描： 配置数据扫描，让 Purview 自动发现数据资产。 4. 查看数据目录： 浏览数据目录，查看已发现的数据资产。 5. 定义业务词汇表： 创建和管理业务术语，确保数据使用的统一性。 6. 实施数据策略： 定义和实施数据策略，保护敏感数据。

数据治理最佳实践

• 持续扫描： 定期运行数据扫描，确保数据目录的及时更新。 持续集成/持续交付 的理念也适用于数据治理。
• 明确数据所有者： 为每个数据资产指定数据所有者，负责数据的质量和安全。
• 建立数据治理委员会： 建立一个跨部门的数据治理委员会，负责制定和实施数据治理策略。
• 培训用户： 对用户进行数据治理培训，提高数据素养。数据素养是数据治理成功的关键。
• 监控数据质量： 定期监控数据质量，及时发现和解决问题。数据质量管理是持续改进的基础。
• 利用 Purview 的自动化功能： 充分利用 Purview 的自动化功能，提高数据治理效率。

风险管理与成交量分析 (针对二元期权领域)

虽然 Azure Purview 主要关注数据治理，但其核心功能，例如数据沿袭和数据质量监控，也可以应用于二元期权交易的风险管理和策略优化。

• 数据沿袭与交易记录： 追踪交易数据的来源和转换过程，确保交易记录的完整性和准确性。这对于 风险管理 至关重要。
• 数据质量与模型准确性： 监控用于预测二元期权结果的数据质量，确保模型的准确性。低质量的数据会导致 模型偏差。
• 成交量分析与市场洞察： Purview 可以帮助整合和治理来自不同来源的成交量数据，以便进行更深入的 成交量分析 和 技术分析。
• 风险指标监控： Purview 可以用于监控关键的风险指标，例如交易频率、平均盈利/亏损比率等。风险指标 的实时监控有助于及时调整交易策略。
• 策略回测： 利用 Purview 治理的回测数据，确保回测结果的可靠性。策略回测 是评估交易策略有效性的关键步骤。
• 市场情绪分析： Purview 可以帮助管理用于市场情绪分析的数据，提高分析结果的准确性。市场情绪对二元期权价格有重要影响。
• 欺诈检测： Purview 的数据沿袭功能可以帮助识别可疑的交易模式，从而进行 欺诈检测。
• 流动性分析： 通过分析成交量数据，可以评估市场的 流动性，这对于选择合适的交易品种至关重要。
• 波动率分析： Purview 可以帮助管理和分析用于波动率分析的数据，以便更好地评估风险。波动率 是二元期权定价的关键因素。
• 价差分析： 通过分析不同交易所的报价数据，可以进行 价差分析，寻找套利机会。
• 趋势分析： 利用 Purview 治理的历史数据，可以进行 趋势分析，预测未来的价格走势。
• 支撑位和阻力位分析： Purview 可以帮助管理和分析用于支撑位和阻力位分析的数据。
• 斐波那契数列分析： Purview 可以帮助管理和分析用于斐波那契数列分析的数据。
• 移动平均线分析： Purview 可以帮助管理和分析用于移动平均线分析的数据。
• RSI (相对强弱指数) 分析： Purview 可以帮助管理和分析用于 RSI 分析的数据。

总结

Azure Purview 是一个强大的数据治理服务，可以帮助组织更好地理解和管理其数据资产。通过自动化数据发现、数据分类、数据沿袭追溯和数据搜索等功能，Purview 可以提高数据质量，降低风险，并满足合规性要求。对于希望在数据驱动决策方面取得成功的组织来说，Azure Purview 是一个不可或缺的工具。 并且，其数据治理功能可以巧妙地应用于二元期权交易的风险管理和策略优化，提升交易效率。

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