Microsoft Purview 数据地图

1. 1. Microsoft Purview 数据地图 初学者指南

简介

Microsoft Purview 是一种统一的数据治理解决方案，旨在帮助组织了解其数据资产、保护敏感信息并建立数据信任度。其中，数据地图 是 Purview 的核心组件之一，它提供了对组织数据资产的全面且可视化的视图。 本文将深入探讨 Microsoft Purview 数据地图，旨在为初学者提供一个详尽的指南，涵盖其功能、优势、构建方法以及最佳实践。虽然我是二元期权领域的专家，但数据治理和信息安全对于任何投资决策都至关重要，理解数据来源和质量是风险管理的基础，因此将我的专业知识融入到数据治理的理解中也具有重要意义。

数据地图的核心概念

数据地图并非简单的目录，它比简单的元数据管理更加强大。它是一个动态的、自动发现和分类数据资产的系统。其核心概念包括：

• **扫描 (Scanning):** Purview 能够扫描各种数据源，包括 Azure 数据湖存储、Azure SQL 数据库、Amazon S3 存储桶、本地文件服务器等。扫描过程会自动发现数据，并提取其元数据信息。
• **分类 (Classification):** 扫描后，Purview 会使用内置的或自定义的分类器对数据进行分类。例如，可以识别个人身份信息 (PII)、财务数据、医疗数据等敏感信息。这与二元期权交易中的风险评估有相似之处，都需要识别关键要素。
• **标签 (Tagging):** 分类后的数据可以进一步使用标签进行标记，以提供更详细的描述和上下文。标签可以用于描述数据的业务含义、数据质量、数据所有者等。
• **数据血缘 (Data Lineage):** Purview 能够跟踪数据的来源和转换过程，从而建立数据的数据血缘关系。这有助于理解数据的依赖关系，并进行影响分析。类似于二元期权交易的技术分析，需要追溯历史数据以预测未来趋势。
• **搜索和发现 (Search and Discovery):** 用户可以通过 Purview 的搜索功能快速找到所需的数据资产。搜索结果会显示数据的元数据、分类、标签和数据血缘信息。这就像二元期权交易中的市场扫描，快速找到潜在的交易机会。
• **数据目录 (Data Catalog):** 数据地图的核心呈现形式，提供对数据资产的组织和浏览能力。

为什么需要 Microsoft Purview 数据地图？

在当今数据驱动的世界中，数据地图对于组织来说至关重要，原因如下：

• **提高数据可见性:** 帮助组织了解其拥有的所有数据资产，并消除数据孤岛。
• **增强数据治理:** 通过分类和标签，实现对敏感数据的有效管理和保护，满足合规性要求，例如GDPR和CCPA。类似于二元期权交易中遵守监管条例。
• **改善决策制定:** 提供可靠且准确的数据，支持更明智的业务决策。如同二元期权交易需要基于可靠的成交量分析进行判断。
• **加速数据分析:** 简化数据发现和访问过程，提高数据分析效率。
• **降低数据风险:** 通过识别和保护敏感数据，降低数据泄露和合规性违规的风险。这与二元期权交易的风险管理策略类似。
• **促进数据协作:** 提供一个共享的数据目录，促进数据团队之间的协作。

构建 Microsoft Purview 数据地图的步骤

构建一个有效的数据地图需要以下步骤：

1. **注册 Microsoft Purview 账户:** 首先，您需要在 Azure 门户中注册一个 Microsoft Purview 账户。 2. **配置扫描 (Configure Scanning):** 连接到您的数据源，并配置扫描规则。Purview 支持多种数据源连接器，包括 Azure 数据服务、Amazon S3、SQL Server 等。 扫描频率可以根据数据变更频率进行调整。 3. **定义分类规则 (Define Classification Rules):** 使用内置的或自定义的分类器，定义如何识别敏感数据。例如，可以创建一个自定义分类器来识别特定格式的信用卡号码。这就像二元期权交易中定义入场点和止损点一样。 4. **添加标签 (Add Tags):** 为数据资产添加标签，以提供更详细的描述和上下文。标签可以自定义，以满足组织的特定需求。 5. **审查和批准 (Review and Approve):** 审查 Purview 自动生成的分类和标签，并进行必要的调整。确保分类和标签的准确性和一致性。 6. **发布数据目录 (Publish Data Catalog):** 将数据地图发布给组织内的用户，使其能够搜索和发现数据资产。 7. **持续监控和维护 (Continuous Monitoring and Maintenance):** 定期监控扫描结果，并更新分类规则和标签，以确保数据地图的准确性和完整性。类似于二元期权交易中的趋势跟踪，需要持续监控市场变化。

Microsoft Purview 数据地图的功能详解

• **数据资产清单:** 提供对所有已扫描数据资产的全面清单，包括表、列、文件等。
• **数据剖析 (Data Profiling):** 自动分析数据的特征，例如数据类型、值分布、缺失值等。
• **数据血缘图 (Data Lineage Graph):** 可视化数据的来源和转换过程，帮助用户理解数据的依赖关系。
• **搜索功能:** 支持关键词搜索、高级筛选和标签搜索，帮助用户快速找到所需的数据资产。
• **数据所有权管理 (Data Ownership Management):** 允许用户指定数据所有者，并进行数据访问控制。
• **数据质量监控 (Data Quality Monitoring):** 监控数据的质量指标，例如完整性、准确性和一致性。
• **业务词汇表 (Business Glossary):** 定义和管理业务术语，确保数据使用的统一性和一致性。类似于二元期权交易中的术语解释。
• **影响分析 (Impact Analysis):** 评估数据变更对下游应用和报告的影响。

Microsoft Purview 数据地图的最佳实践

• **明确数据治理目标:** 在构建数据地图之前，明确组织的数据治理目标，例如合规性、数据质量、数据安全等。
• **选择合适的数据源:** 优先扫描关键的数据源，并根据业务需求逐步扩展扫描范围。
• **自定义分类规则:** 根据组织的特定需求，自定义分类规则，以准确识别敏感数据。
• **使用标签进行丰富:** 使用标签为数据资产添加更多上下文信息，例如业务含义、数据质量、数据所有者等。
• **建立数据治理团队:** 建立一个专门的数据治理团队，负责数据地图的构建、维护和管理。
• **培训用户:** 对用户进行培训，使其了解如何使用 Purview 数据地图进行数据发现和访问。
• **自动化扫描:** 尽可能自动化扫描过程，以确保数据地图的及时性和准确性。
• **定期审查和更新:** 定期审查和更新数据地图，以反映数据环境的变化。

Microsoft Purview 与其他数据治理工具的比较

| 工具 | 优势 | 劣势 | |----------------|---------------------------------------|------------------------------------------| | Microsoft Purview | 统一的数据治理平台，与 Azure 集成紧密 | 成本较高，学习曲线较陡峭 | | Collibra | 强大的数据目录和数据治理功能 | 部署和维护复杂，成本较高 | | Alation | 注重数据发现和协作 | 功能相对较少，与 Azure 集成度较低 | | Apache Atlas | 开源，可定制性强 | 需要自行部署和维护，社区支持相对较弱 |

进阶主题

• **Microsoft Purview 与 Azure Synapse Analytics 的集成:** 利用 Purview 的数据血缘功能，优化 Synapse Analytics 的数据管道。
• **Microsoft Purview 与 Power BI 的集成:** 在 Power BI 中利用 Purview 的数据目录，方便用户发现和使用数据。
• **自定义分类器和标签:** 根据组织的特定需求，创建自定义分类器和标签。
• **Purview REST API:** 使用 Purview REST API 进行自动化和集成。
• **数据屏蔽和脱敏 (Data Masking and De-identification):** 利用 Purview 的数据屏蔽和脱敏功能，保护敏感数据。类似于二元期权交易中的对冲策略，降低风险。

结论

Microsoft Purview 数据地图是一个强大的工具，可以帮助组织构建一个全面且可视化的数据资产视图。通过遵循本文中的步骤和最佳实践，您可以成功构建一个有效的数据地图，从而提高数据可见性、增强数据治理、改善决策制定并降低数据风险。 理解并有效地利用 Purview 的数据地图功能，对于在现代数据驱动的环境中取得成功至关重要。如同在二元期权交易中理解市场情绪对于做出正确的决策至关重要一样。

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