數據治理的最佳實踐
本文描述了數據治理的必要性和分享最佳實踐和策略可以使用在整個組織中實施這些技術。
數據治理為什麼重要?
數據治理是監督,以確保數據帶來價值和支持您的業務策略。數據治理封裝了實現安全管理的政策和實踐數據資產在一個組織。隨著數據量和複雜性的增長,越來越多的組織正在考慮數據治理,確保核心業務成果:
一致的和高數據質量分析和機器學習的基礎。
減少時間洞察力。
數據民主化,使每個人都在一個組織數據驅動決策。
支持行業監管和合規風險如HIPAA、FedRAMP, GDPR或CCPA。
成本優化,例如通過阻止用戶啟動大型集群和創建護欄使用昂貴的GPU實例。
一個好的數據治理解決方案看起來像什麼?
數據驅動的公司通常在lakehouse建立數據體係結構分析。數據lakehouse是一個架構,實現高效、安全的數據工程,機器學習,數據倉庫和業務智能直接在大量的數據存儲在數據湖泊。數據治理的數據lakehouse提供了以下主要功能:
統一目錄:一個統一的目錄存儲所有數據,毫升模型,和分析工件,除了為每個數據對象的元數據。統一目錄也融入數據從現有的蜂巢metastore等其他目錄。
統一數據訪問控製:單一和統一權限模型在所有數據資產和所有雲。這包括基於屬性的訪問控製(ABAC)個人身份信息(PII)。
數據隔離:數據隔離可以實現多個levels-environment,存儲位置,數據對象增加granularity-without失去集中管理訪問和審計的能力。
數據審核:數據訪問與警報和監視功能集中審計,促進問責製。
數據質量管理:健壯的內置數據質量管理與質量控製、測試、監控、和執行,以確保準確和有用的數據用於下遊BI,分析和機器學習的工作負載。
數據沿襲:數據沿襲,端到端可見性數據流從源lakehouse如何消費。
數據發現:簡單的數據發現,使數據科學家,數據分析師和數據工程師很快發現和參考相關數據和加速的時間價值。
數據共享:數據可以跨雲層和共享平台。Beplay体育安卓版本
數據治理和磚
磚提供了數據的集中式控製和人工智能的統一目錄和三角洲共享。
統一目錄是一個細粒度的數據治理解決方案和磚Lakehouse AI。它有助於簡化數據的安全性和治理提供一個中心位置管理和審計數據訪問。
三角洲分享是一個開放的協議由磚安全數據共享與其他組織,或與組織中其他的團隊,無論他們所使用的計算平台。Beplay体育安卓版本
對采用統一目錄和δ分享最佳實踐,明白了統一目錄的最佳實踐。
遺留數據治理解決方案
訪問控製表是一個遺留數據治理模型,允許您以編程方式grant和revoke訪問對象由工作區中內置的蜂巢metastore管理。磚建議您使用統一目錄而不是表的訪問控製。統一目錄簡化了數據的安全性和治理提供一個中心位置管理和審計數據訪問跨多個工作空間在您的帳戶。
身份配置
每一個優秀的數據治理的故事開始於一個強大的身份的基礎。學習如何最好地配置身份在磚,明白了身份的最佳實踐。