データ マーケットプレースは、メタデータと強い関係にあります。 データ マーケットプレースは、直感的で安全で、集中管理された標準化されたデータ ショッピング エクスペリエンスをデータ コンシューマーに提供します。 基になるメタデータを利用することで、データ アナリストや科学者にデータを近づけます。 また、すべてのデータ製品も追跡されます。これは、多くの場合、さまざまなデータ ドメインに格納されます。
データ メッシュ アーキテクチャを使用してデータを民主化するには、いくつかの重要な領域に焦点を当てます。
Data Product Experience Plane: データ プロバイダーとデータ コンシューマーが、使用可能なデータに関して共同作業できるようにします。 インターフェイスには、ユーザーがキーワード、ビジネス用語、自然言語を使用して検索できる広範な検索機能が用意されている必要があります。 データの民主化におけるコラボレーションは、多くの場合、メタデータの検索と検出を可能にするデータ カタログまたはフル マネージドメタデータ管理サービスにリンクされます。 Microsoft Purview は、セルフサービス コラボレーション ポータルを使用するための実証済みのアプローチです。 用語集や 分類など、データ検出をサポートしています。 データ検出を使用すると、データ コンシューマーはデータを簡単に見つけることができます。 Microsoft Purview では、セルフサービス データ アクセスを提供できるように、 データ所有者アクセス ポリシーもサポートされています。
データ インフラストラクチャ (ユーティリティ) プレーン: 一般的で再利用可能な消費パターンのデプロイとプロビジョニングを自動化するのに役立ちます。 消費パターンには、ストレージ アカウント、データベース、コンピューティング、ID 管理などが含まれます。 ユーザーが独自のデータ サービスを設定して起動できるようにするためのベスト プラクティスについては、「Azureでのクラウド規模の分析、デプロイと管理サービスの、開発サービスの データ運用チーム メンバーの整理」を参照してください。
データ メッシュ エクスペリエンス プレーン: すべてのインターフェイス、データ パイプライン、データ コントラクト、プロビジョニングされたコンポーネント、中央ツールなどの正常性状態を常に監視するのに役立ちます。 Azure Monitor は、アプリケーションとサービスの可用性とパフォーマンスを最大化し、監視と分析情報を実現するのに役立ちます。 データを監視するには、セルフサービス コラボレーション ポータルやその他のメタデータ サービスの上に傘を作成します。 Azure Cosmos DB や Azure Event Hubs などのサービスを使用して、独自の メタデータ レイク を設計することを検討してください。
通常、データ マーケットプレースは、魅力的な外観を持つシン オーケストレーション レイヤーであり、独自のユーザー エクスペリエンスを提供します。 データ マーケットプレースは、基になるメタデータ リポジトリを利用します。これには、独自のメタデータ ストアと Microsoft Purview のようなサービスを混在させることができます。 AI サービス や Machine Learning などの追加の分析機能を使用して、データ マーケットプレース拡張できます。 データ メッシュに AI/ML を導入する方法の詳細については、「AI/MLのデータ メッシュを運用化する」を参照してください。
データ マーケットプレースの構築には、構造、カルチャ、およびユーザーが含まれます。 ユーザーを信頼し、ユーザーをトレーニングし、認識に取り組む必要があります。 これらのアクティビティを過小評価しないでください。 ユーザーは貴重なリソースです。データ ランドスケープの特定の部分を所有または使用します。 ユーザーを適切に使用すると、データの知識と使用状況の効率が向上します。
場合によっては、外部データ マーケットプレースが必要になる場合があります。 外部データ マーケットプレースを使用すると、外部パートナーとデータ製品を共有できます。 Azure Data Share をコンポーネントとして使用できます。