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Data Marketplace

Data Marketplaces hängen eng mit Metadaten zusammen. Ein Data Marketplace bietet Datenconsumern eine intuitive, sichere, zentralisierte und standardisierte Datenbezugsumgebung. Er nutzt die zugrunde liegenden Metadaten und bringt Daten dadurch näher an Datenanalysten und wissenschaftliche Fachkräfte für Daten heran. Außerdem verfolgt er alle Ihre Datenprodukte nach, die häufig in verschiedenen Datendomänen gespeichert sind.

Konzentrieren Sie sich auf einige wichtige Bereiche, um Daten über Ihre Datengitterarchitektur zu demokratisieren:

  • Ebene der Datenproduktumgebung: Ermöglicht es Datenanbietern und Datenconsumern, gemeinsam an der Frage zu arbeiten, welche Daten verfügbar gemacht werden können. Schnittstellen sollten über umfangreiche Suchfunktionen verfügen, mit denen Benutzer nach Schlüsselwörtern, Unternehmensbegriffen und natürlichen Sprachen suchen können. Die Zusammenarbeit in der Datendemokratisierung ist häufig mit Datenkatalogen oder vollständig verwalteten Metadatenverwaltungsdiensten verbunden, die die Suche nach bzw. Ermittlung von Metadaten ermöglichen. Microsoft Purview ist ein bewährter Ansatz für ein Self-Service-Zusammenarbeitsportal. Es unterstützt Datenermittlung (einschließlich Glossaren und Klassifizierungen). Dank der Datenermittlung können Ihre Datenconsumer Daten problemlos finden. Microsoft Purview unterstützt auch Zugriffsrichtlinien für Datenbesitzer, was die Bereitstellung von Self-Service-Datenzugriff ermöglicht.

  • Ebene der Dateninfrastruktur (Hilfsprogramm): Hilft Ihnen bei der Automatisierung der Bereitstellung und Implementierung gemeinsamer und wiederverwendbarer Verbrauchsmuster. Verbrauchsmuster können Speicherkonten, Datenbanken, Computeressourcen, Identitätsverwaltung usw. enthalten. Wie Sie Ihren Benutzern am besten ermöglichen, ihre eigenen Datendienste einzurichten und zu starten, erfahren Sie unter Strukturieren der Mitglieder des Datenteams, unter Was ist Azure Resource Manager? und in der Dokumentation zu Azure DevOps.

  • Ebene der Datengitterumgebung: Hilft Ihnen dabei, den Integritätsstatus aller Schnittstellen, Datenpipelines, Datenverträge, bereitgestellten Komponenten, zentralen Tools usw. im Blick zu behalten. Azure Monitor hilft Ihnen dabei, die Verfügbarkeit und Leistung Ihrer Anwendungen und Dienste zu maximieren, Überwachungsfunktionen zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen. Erstellen Sie zu Dateneinblickszwecken einen Schirm über Ihrem Self-Service-Zusammenarbeitsportal und anderen Metadatendiensten. Planen Sie ggf. Ihren eigenen Metadaten-Lake mithilfe von Diensten wie Azure Cosmos DB und Azure Event Hubs.

Data Marketplace-Architektur

Ein Data Marketplace ist in der Regel eine dünne, ansprechend gestaltete Orchestrierungsschicht, die einzigartige Benutzererfahrungen bietet. Data Marketplaces nutzen zugrunde liegende Metadatenrepositorys, die eine Mischung aus selbst entwickelten Metadatenspeichern und Azure-Diensten wie Microsoft Purview sein können. Sie können Ihren Data Marketplace mit zusätzlichen Analysefunktionen wie Cognitive Services und Machine Learning erweitern. Weitere Informationen zur Integration von KI/ML in ein Datengittermodell finden Sie unter Operationalisieren eines Datengittermodells für die domänengesteuerte KI/ML-Featurisierung.

Die Erstellung eines Data Marketplace umfasst Struktur, Kultur und Benutzer. Sie erfordert, dass Sie Benutzern vertrauen, Personen trainieren und Bewusstsein schaffen. Unterschätzen Sie diese Aktivitäten nicht. Ihre Benutzer sind wertvolle Ressourcen; sie besitzen oder verwenden bestimmte Teile der Datenlandschaft. Durch die bessere Nutzung Ihrer Benutzer erhöhen Sie die Effizienz Ihrer Datenkenntnisse und -nutzung.

In einigen Fällen wird möglicherweise ein externer Data Marketplace benötigt. Externe Data Marketplaces ermöglichen die Freigabe Ihrer Datenprodukte für externe Partner. Sie können Azure Data Share als Komponente verwenden.

In einer Demo zum Data Marketplace-Konzept mit Microsoft Purview erfahren Sie, wie Sie die Reise des Datenconsumers mithilfe von Self-Service-Datenermittlungs- und Datenzugriffsverwaltungsfunktionen vereinfachen können.

Weitere Informationen finden Sie unter Masterdatenverwaltung im Datengitter.