新的 Microsoft Purview 数据目录（预览版）
注意
我们正在整个环境中推出新的数据目录体验。 如果你还没有看到它，别担心！ 你很快就可以使用它。 如果你尚未升级到新的 Microsoft Purview 体验的企业版本，则你需要完成此操作，以便当它在你的区域中可用时你能够访问新的数据目录体验。
Microsoft Purview 数据目录的目标不仅是提供数据治理的平台，还要推动组织中的业务价值创造。
从历史上看，数据治理是一种防御机制，一种确保数据安全且合规的方法。 但是，良好的数据治理使你的数据对用户更加可见，并提供了许多机会来将你的业务与助长它的数据重新结合。
最重要的是，所有这些新功能都在单一集成的 SaaS 框架中提供。 用户无需在应用程序之间切换来实践良好的数据治理。 我们正在努力研究一个解决方案，将一切归于一处，提供面向数据使用者、数据专员和数据所有者的体验。
AI 时代的数据治理
现在的人工智能时代意味着，我们比以往有更多的数据，更多的方法来使用它，以及更多的动力来确保它被正确使用和保护。 这是让许多组织已经感到困难的任务，还没有涉及到使用 AI 工具的复杂性。
治理整个组织的数据需要兼顾严格和灵活性。 干净、安全的数据需要一致性，但团队在访问和管理方面的需求是独特的。 因此，我们相信联合治理方法：提供一个中心化的位置来开发数据安全、质量和标准，但也提供创建可发现性和维护的工具。 联合数据治理将所有权分散到整个企业，减少瓶颈，并鼓励参与管理、治理、使用和应用数据的生命周期。
数据治理不仅仅是一项守门职能，如果实践得当，它也会加速数据价值创造。 你的数据用户、利益干系人和主题专家对你组织的数据到日常运营有着重要见解。 良好的数据治理可以应用这种专长，在整个组织中合理扩展数据治理的实践，包括非技术职能和业务用户。 换句话说，良好的数据治理需要利用整个团队，并将数据与日常业务职能相匹配。
关键是揭示数据的业务价值，并简化其管理，即便你的组织和数据资产在同时增长。 下面介绍它如何帮助企业的每个部门：
对于组织范围内的数据使用者：
- 数据发现 - 帮助你轻松找到所需的数据
- 安全访问 - 有助于安全访问数据
- 数据理解 - 使用它之前和使用它时你需要了解数据的什么
对于数据所有者和专员：
- 数据策展和管理 - 帮助你提供易于理解的高质量数据，以及组织范围的应用程序的安全访问
- 负责任的数据使用 - 有助于确保数据由预期用户使用以实现预期目的
- 影响分析 - 了解影响数据的操作异常状态
对于数据官员和 CxO 利益干系人：
- 数据价值创造 - 最大程度地利用数据创造价值，同时减少运营支出
- 数据资产标准化 - 使用联合问责跨数据资产创建通用控制，使数据正常运行且安全。
使用 Microsoft Purview 数据目录进行治理
新的 Microsoft Purview 数据目录体验使你能够浏览和了解按业务领域分类的数据、通过 AI 支持的助手进行搜索、订阅配备了你所需的所有数据以及安全访问它的工具的数据产品。 在过去的几年里，我们投资构建了一个强大的平台，其中包含所有数据资产、它们的元数据和世系的清单，以便你可以了解数据资产的布局。 现在，我们提供了更好的工具来在它增长的同时管理它，提供了更多的点来向你的业务展示这些数据，并在日常运营中使用它们。
下面是 Microsoft Purview 数据目录为满足这些数据治理基本要求而提供的工具：
| 数据治理原则 | 目录解决方案 | 说明 |
|---|---|---|
| 关键数据元素 | 针对要跨数据资产应用的关键类型的信息建立访问策略。 | |
| 术语表术语 | 将访问策略附加到业务词汇，促进正确的使用。 | |
| 数据策展 - 整理、批注和发布数据，使其能够被安全访问、可重用、受到保护。 | 业务领域 | 按业务概念整理数据，使数据更易于访问并分配所有权。 |
| 数据产品 | 对相关数据资产进行分组，以便用户可以轻松找到完整的数据图景。 | |
| 运行状况操作 | 采取措施使数据达到良好的治理标准。 | |
| 数据发现 - 用户可以查找日常业务和创新所需的数据。 | 搜索和浏览数据目录 | 按业务领域、数据产品、关键字搜索，或使用 AI 支持的助手查找所需内容。 |
| 数据运行状况 - 数据质量标准在资产中维护，另外还有活动数据生命周期，使数据保持新鲜和安全。 | 数据资产运行状况 | 现成的报告一目了然地提供数据资产的状态以及数据治理的进度。 |
| 关键数据元素 | 跟踪重要信息以标准化和治理使用方式。 | |
| 数据质量 | 设置自上而下的质量规则以简化分发并提供快照进度跟踪。 | |
| 运行状况控制 | 了解你的数据资产在治理标准的衡量下表现如何。 | |
| OKR | 将数据运行状况和治理目标映射到你的业务目标。 | |
| 数据理解 - 数据具有质量描述符，帮助用户了解数据是什么以及应如何使用它。 | 数据产品 | 为成组的数据资产提供业务上下文。 |
| 术语表术语 | 将日常业务词汇附加到数据资产。 | |
| OKR | 将数据使用情况直接链接到业务目标。 |
开始使用
准备好开始让你的信息变得干净、有价值且可供业务用户使用了吗？ 我们创建了一个指南，指导你从零到实现完全集成的数据目录：Microsoft Purview 数据目录入门。
数据目录功能
现在，你已了解数据目录如何支持良好的数据治理实践，以及这些功能如何提升数据治理主体，请更详细地探索这些功能：
- 业务领域 - 一个组织对象，它为数据资产提供上下文，并使扩展数据治理做法变得更容易。
- 数据产品 - 一套数据资产（表、文件、Power BI 报表等），为资产提供用例，方便发现和理解。
- OKR - 推动从数据获取业务价值，并直接提升数据治理目标。
- 数据资产运行状况更新 - 扩展的功能，提供新的见解并鼓励自主治理。
- 数据质量
业务领域
业务领域让你可以通过业务概念（如市场营销或财务）浏览数据。 这有助于让每个人都能够访问数据。
业务领域是整理数据资产的新方式。 你想要和需要访问你的整个数据资产，但单一、未分类的列表会让人感到不知所措。 业务领域是一个边界，它将你的数据资产与你的组织保持一致，可以把它看作数据目录中的迷你目录。
在业务领域中是定义用户日常工作的术语。 目标和关键结果 (OKR) 可以使你组织的目标与你的数据保持一致。 数据产品使数据发现对用户来说更直接。
业务领域的目标是整理数据目录，使得它不仅能推动健康的数据治理，还能将你的数据与其业务价值和你的目标直接结合。
术语表术语
如果你一直在使用 Microsoft Purview，那你已经熟悉了术语表术语以及它们如何为数据资产提供关键业务上下文。 我们已将它们从静态对象移到了活动对象，活动对象有助于定义数据资产的管理、治理和可发现方式。 这些术语中的策略让数据专员可以在整个数据资产中扩展治理做法。 应用于数据产品的术语会向下延伸到数据资产，并使用附加的策略自动保护那些资源。
有关详细信息，请参阅术语表术语概述。