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数据市场

数据市场与元数据关系密切。 数据市场为数据使用者提供直观、安全、集中和标准化的数据购物体验。 它利用基础元数据使数据更靠近数据分析师和科学家。 数据市场还能跟踪所有数据产品，这些产品通常存储在一系列数据域中。

若要通过数据网格体系结构实现数据民主化，请专注于几个重要方面：

• 数据产品体验平面：允许数据使用者和数据使用者进行合作以确定可提供哪些数据。 界面应提供广泛的搜索功能，允许用户搜索关键字、业务术语和自然语言。 数据民主化中的协作通常链接到数据目录或完全托管的元数据管理服务，这些服务支持元数据搜索和发现。 Microsoft Purview 是一种经过验证的自助式协作门户方法。 它支持数据发现，包括术语表和分类。 数据发现可使数据使用者轻松查找数据。 Microsoft Purview 还支持 数据所有者访问策略 ，因此你可以提供自助数据访问。

• 数据基础结构（实用工具）平面：帮助你自动部署和预配常见和可重用的消耗模式。 消耗模式可以包括存储帐户、数据库、计算、标识管理等。 有关允许用户设置和启动其自己的数据服务的最佳做法，请参阅组织数据操作团队成员在 Azure 中进行云规模分析、部署和管理服务以及开发服务。

• 数据网格体验平面：帮助你了解所有接口、数据管道、数据协定、预配组件、中心工具等的运行状况。 Azure Monitor 可帮助最大程度地提高应用程序和服务的可用性和性能以及执行监视和获得见解。 若要实现数据可观测性，请在自助协作门户和其他元数据服务上创建一个保护伞。 请考虑使用 Azure Cosmos DB 和 Azure 事件中心等服务设计自己的元数据湖。

数据市场通常是外观具有吸引力的精简业务流程层，可提供独特的用户体验。 数据市场利用基础元数据存储库，该存储库可以是本地 元数据 存储和 Azure 服务（如 Microsoft Purview）的混合体。 可以使用认知服务和机器学习等额外分析功能来扩展数据市场。 有关如何在数据网格中采用 AI/ML 的详细信息，请参阅 为 AI/ML 操作化数据网格。

构建数据市场涉及结构、文化和人员。 这需要信任用户、培训人员以及提高意识。 不要低估这些活动。 用户是有价值的资源；他们拥有或使用数据布局的特定部分。 更好地利用用户这一资源可以提高数据知识和数据使用的效率。

在某些情况下，可能需要外部数据市场。 外部数据市场支持与外部合作伙伴共享数据产品。 可以将 Azure Data Share 用作组件。

请参阅 使用 Microsoft Purview 的数据市场概念演示 ，了解如何使用自助数据发现和数据访问管理功能简化数据使用者旅程。

有关详细信息，请参阅数据网格中的主数据管理。