Marketplace dei dati
I marketplace di dati hanno una relazione forte con i metadati. Un marketplace dei dati offre ai consumer di dati un'esperienza di acquisto dati intuitiva, sicura, centralizzata e standardizzata. I dati vengono avvicinati agli analisti dei dati e agli scienziati usando i metadati sottostanti. Tiene traccia anche di tutti i prodotti dati, che vengono spesso archiviati in un'ampia gamma di domini dati.
Per democratizzare i dati tramite l'architettura della mesh di dati, concentrarsi su diverse aree importanti:
Piano esperienza prodotto dati: Consente ai provider di dati e ai consumer di dati di collaborare su quali dati possono essere resi disponibili. Le interfacce devono offrire funzionalità di ricerca estese che consentono agli utenti di cercare parole chiave, termini aziendali e linguaggi naturali. La collaborazione nella democratizzazione dei dati è spesso collegata a cataloghi dati o a servizi di gestione dei metadati completamente gestiti che consentono la ricerca e l'individuazione dei metadati. Microsoft Purview è un approccio collaudato per avere un portale di collaborazione self-service. Supporta l'individuazione dei dati, inclusi glossari e classificazioni. L'individuazione dei dati consente ai consumer di dati di trovare facilmente i dati. Microsoft Purview supporta anche i criteri di accesso ai proprietari dei dati in modo da poter fornire l'accesso ai dati self-service.
Piano dell'infrastruttura dati (utilità): Consente di automatizzare la distribuzione e il provisioning di modelli di consumo comuni e riutilizzabili. I modelli di consumo possono includere account di archiviazione, database, calcolo, gestione delle identità e così via. Le procedure consigliate per consentire agli utenti di configurare e avviare i propri servizi dati sono disponibili in Organizzare i membri del team operativo dei dati per l'analisi su scala cloud in Azure, i servizi di distribuzione e gestione e i servizi di sviluppo.
Piano di esperienza di Data Mesh: Consente di tenere sotto controllo lo stato di integrità di tutte le interfacce, pipeline di dati, contratti dati, componenti di cui è stato effettuato il provisioning, strumenti centrali e così via. Monitoraggio di Azure consente di ottimizzare la disponibilità e le prestazioni delle applicazioni e dei servizi e di ottenere informazioni dettagliate e di monitoraggio. Per l'osservabilità dei dati, creare un ombrello sul portale di collaborazione self-service e altri servizi di metadati. Valutare la possibilità di progettare il proprio data lake di metadati usando servizi come Azure Cosmos DB e Hub eventi di Azure.
Un marketplace dei dati è in genere un livello di orchestrazione sottile con un aspetto accattivante, che offre esperienze utente uniche. I marketplace di dati usano i repository di metadati sottostanti, che possono essere una combinazione di archivi di metadati homegrown e servizi di Azure come Microsoft Purview. È possibile estendere il marketplace dei dati con funzionalità analitiche aggiuntive, ad esempio Servizi cognitivi e Machine Learning. Per altre informazioni su come adottare intelligenza artificiale/Machine Learning nella mesh dei dati, vedere Rendere operativa la mesh di dati per intelligenza artificiale/Machine Learning.
La creazione di un marketplace dei dati implica la struttura, la cultura e le persone. Richiede di fidarsi di utenti, formare persone e lavorare sulla consapevolezza. Non sottovalutare queste attività. Gli utenti sono risorse preziose; sono proprietari o usano parti specifiche del panorama dei dati. Migliorare l'uso degli utenti aumenta l'efficienza delle conoscenze e dell'utilizzo dei dati.
In alcuni casi, potrebbe essere necessario un marketplace dati esterno. I marketplace di dati esterni consentono la condivisione dei prodotti dati con partner esterni. È possibile usare Azure Condivisione dati come componente.
Vedere una demo del concetto di marketplace dei dati usando Microsoft Purview per informazioni su come semplificare il percorso dei consumer di dati usando funzionalità di individuazione dei dati self-service e gestione degli accessi ai dati.
Per altre informazioni, vedere Master Gestione dati in Data Mesh.