使用 Microsoft Purview 进行数据管理
数据治理是确保业务运营、报告和分析中使用的数据可发现、准确、可信和保护的方式。 随着法规的不断发展以及 AI 和 AI 法规的激增，数据治理与数据安全一样重要。
在 AI 时代管理数据质量至关重要。 当 AI 系统引入受信任的高质量数据时，你可以获得准确的见解来做出合理的业务决策。 但管理数据质量非常耗时。 数据专业人员通常花费大部分时间只是查找、清理和组织数据，而不是使用干净且受信任的数据。
Microsoft Purview 数据治理解决方案（统一目录和数据映射）提供现代数据治理体验，通过简化来自不同目录和源的元数据来提供全面的可见性、数据置信度和负责任的创新。 将统一目录作为日常运营的中心，组织可以体验全面的可见性、数据信心和负责任的创新，从而帮助你在 AI 时代实现更大的业务价值。
数据治理解决方案
Microsoft Purview 数据治理涉及两个主要解决方案：
数据映射用于扫描所有资产和多云源以捕获元数据。 统一目录是扫描数据的可搜索目录，可在其中管理、授予访问权限并改进数据的运行状况。 目录是基于单租户模型 (SaaS) 体验的软件即服务，提供端到端功能，用于策展数据、管理数据质量和运行状况，以及授予组织中的用户访问数据的权限。 借助用户友好型现代体验，统一目录通过高质量数据帮助组织在 AI 时代实现更大的业务价值。
若要获取概述，请检查此视频，说明Microsoft Purview 数据治理功能、如何设置成功以及日常管理体验。
重要
使用数据映射和统一目录时，请记住以下几点：
- 数据映射和统一目录中的所有数据都是元数据，而不是基础数据本身。
- 数据映射或统一目录中没有任何权限或角色提供对基础数据本身的访问权限。
联合数据治理方法
联合数据治理方法是集中式方法和分散式方法之间的中间地带。 组织的中央数据办公室设置规则，而各种角色和部门使用数据并了解其功能的个人被委托适当地管理这些数据。 联合模型可确保集中监督，并通过促进用户请求访问所需数据的方式，帮助解锁业务创新。
面向数据专业人员的用户友好工具
有效的数据治理系统使组织的数据专业人员能够轻松管理、发现和访问数据。 Microsoft Purview 数据治理解决方案是为组织中执行的每个角色构建的。 业务领域专家可以加速数据价值，而你的数据办公室和管理人员提供一致的作标准，并可以保持共性。
- 中央数据办公室：建立并确保治理策略、活动元数据、合规性和对整体治理运行状况的见解。
- 数据使用者：通过简化的访问请求工作流快速查找和使用相关的受信任数据集。
- 数据所有者：注册数据资产以供使用，管理分类和访问，并确保高质量标准。
- 数据专员：确保数据质量、无缝数据发现、术语表、一致性和世系。 使用中央数据办公室。
关键功能
全面可见性
使用这些功能简化跨不同目录、数据源、数据管理和数据安全性的可见性：
- 统一目录，针对数据质量和数据管理提供支持 AI 的建议。
- 统一目录中的数据产品是一组资产，其用例可以与数据使用者分片。
- 可作的监督可帮助你分析和跟踪数据运行状况，同时确保用户有权访问所需的数据。
数据置信度
使用符合行业标准和策略的内置数据质量和数据世系功能，保持对组织数据的信心：
- 数据产品和业务概念的治理域，以便于访问和使用。 使用跨数据资产的治理控制来补充其他技术目录中设置的域。 为数据资产的区域建立责任制。
- 数据世系有助于轻松查看数据产品与其关联的任何资产之间的关系，以确定质量问题的根本原因。
- 内置数据质量体验，使数据所有者能够监督其数据生态系统的质量，并推动改进作。
负责任的创新
通过以下功能，通过更简单的数据发现和可作的见解，负责任地解锁业务价值：
- 基于角色的访问控制，确保合适的人员可以通过读取者和所有者级权限访问正确的数据。
- 借助Security Copilot，通过搜索业务上下文和自然语言来简化访问和发现。
- 使用 OneLake 中的 Purview Analytics 快速访问分析，以便你可以从统一目录导出数据，并将其导入 OneLake，以便业务用户在 Microsoft Fabric 中运行分析。
提示
有关功能以及如何开始使用目录的详细信息，请访问了解统一目录。
工作流概览
组织可以采用不同的方法来开始构建数据治理实践。 下面列出了使用 Microsoft Purview 设置数据治理所涉及的总体步骤：
- 为组织中的用户分配“数据管理管理员”角色，该角色授予将角色分配给组织中的其他用户以执行关键治理任务和数据管理的权限。
- 使用数据映射扫描数据映射中的数据资产和多云源以捕获元数据。
- 在统一目录中，构建治理域并策展数据产品。
- 将数据与业务概念联系起来，例如目标和关键结果 (OKR) 和术语表术语。
- 提高数据质量并消除数据问题，以改善数据运行状况。
提示
我们已在 “规划数据治理”中制定了建议的路径，以帮助你根据情况开始使用。
计费
在开始之前，请查看 Microsoft Purview 数据治理解决方案的定价模型。
入门
如果已准备好开始，请使用以下资源开始：