Okay, wir haben also gerade mit der Aufnahme begonnen, um im
Wesentlichen eine Vorschau des vollständig verwalteten
Pass-Service auf
Azure zu erstellen, um Ihnen zu ermöglichen, eine
umfassende Datenverwaltung auf
Azure durchzuführen,
wie es im Wesentlichen nur eine Sekunde ist,
ja, tatsächlich eine der Hauptfunktionen
Was dieser Bereich an den Tisch bringt,
ist die automatisierte
Erkennung von
Datenquellen und Datenbeständen, also
bringt es Purview wirklich, wie gesagt,
ich habe an dem Konnektor
speziell für Azure Data Explorer gearbeitet, aber
er bringt
Konnektoren für ähm mit Sein aktueller Status
für einige Dienste Datendatendienste wie
SQL-Datenbank oder oder Data Lake Services
um oder oder Synapse, wie wir später sehen werden,
aber es soll so sein, wie es sein soll, sich mit allem zu
verbinden, was Sie in
Ihrem Datenstatus haben Richtig,
ähm, es ist in der Lage, eine Verbindung zu diesen
Diensten
herzustellen, um die
Informationen aller gescannten
Datenbestände, die es in diesen Datenquellen erkennt
, auf dem neuesten Stand zu halten,
also wenn Sie ch etwas in Ihren
Datenbanken an, wenn sich das Schema einer Tabelle
ändert, wenn Sie, wenn Sie neue
Tabellen hinzufügen, wenn Sie neue Datenquellen hinzufügen, wenn
Sie einen neuen Hadoop-Cluster haben,
wenn Sie einen neuen Adx-Cluster haben, diese Art
von Diensten,
sobald Sie sie registrieren innerhalb von Adx innerhalb von Purview werden sie automatisch aktualisiert,
je nachdem, wie Ihre Purview-
Administratoren Purview im Wesentlichen konfigurieren
, um dies zu tun.
Ich werde Ihnen später in einer Demo zeigen, wie dies gemacht wird,
aber diese Datenbestände werden im Wesentlichen
nicht nur sein wie
gescannt und dann durchsuchbar sein
durch
ähm ui ähm sie werden auch klassifiziert
und um das zu tun hat das Team
tatsächlich ähm vorhandene wie von
Microsoft intern existierende
äh Klassifikatoren verwendet, die sie verwenden, um diese irgendwo
aufzuheben möglich, wie wenn
es sich um generische Dinge wie
Sozialversicherungsnummern in den USA handelt
oder wenn es eine Telefonnummer oder E-Mail-
Adressen oder Personen wie
Namen von Personen gibt, all dies wie generische
th ings gibt es ab heute in der öffentlichen Vorschau über hundert
vorgefertigte Klassifizierungen, die in
Purview integriert sind,
und diese werden
automatisch zugewiesen, wenn Sie die Funktion aktivieren,
dann scannt äh pro Ansicht alle Ihre Datenbestände
ähm und Es werden die Daten in
diesen Datenassets abgetastet
, um die Klassifizierung
bestimmter
ähm des spezifischen Inhalts in diesen
Datenassets zu erkennen,
also ist dies im Wesentlichen die Art und Weise, wie Sie
mehr Inhalt bereitstellen
, um Ihnen mehr Kontext darüber zu geben, was
tatsächlich in Ihren Daten enthalten ist speichert
und all dies ermöglicht es Ihnen dann, wie
wir in der Benutzeroberfläche und insgesamt in den
Berichten sehen werden
, klarer zu sehen, woher die
Daten kommen,
wo sie gespeichert sind, wie sie
durch meine Data Lakes und wie
durch meine Data Warehouses fließen zum beispiel
ähm aber auch das soll das sein
i i ich kurz erwähnte
datendemokratisierung als eine art überwort
ähm in der einleitung ähm das soll auch das
sein
diese brücke zwischen geschäftsanwendern
und ähm
Technische Benutzer, also ähm, es gibt
eine Funktion,
die das Geschäftsglossar genannt wird, zum
Beispiel ähm im Zuständigkeitsbereich,
wo ähm Sie eine bestimmte Domäne
oder die bestimmte Domäne
definieren können
Umsatzbericht
relevant und geben Sie im Wesentlichen alle Begriffe ein
, mit denen die Geschäftsanwender vertraut sind,
in das Glossar
und ordnen Sie diese Geschäftsbegriffe dann
bestimmten Datenquellen oder Datenbeständen
oder bestimmten Spalten in diesen Datenbeständen zu,
damit die Geschäftsleute wann und wann
Greifen Sie auf verschiedene Arten auf den perversen Datenkatalog zu,
ähm, dann können sie im Wesentlichen nach
dem Namen ihres Power Bi-
Dashboards suchen, das sie verwenden,
ähm, sie finden das Power Bi-Dashboard
oder sie finden das
ähm den KPI und den Namen des KPI
, die sie benötigen, um Daten zu finden,
finden sie im Datenkatalog
und können dann alle
Datenbestände sehen, die mit t verbunden sind Mit diesem
KPI-Begriff sehen sie
die Personen, die für
diese Datenquellen verantwortlich sind, damit sie tatsächlich
wissen, an wen sie sich wenden
müssen, um Zugang zu etwas Neuem zu erhalten oder um
über einen potenziellen Fehler zu sprechen,
und sehen auch Herkunftsinformationen, um
zu sehen, wie es funktioniert Wie
fließen Daten tatsächlich
in meinen Power Bi-Bericht ein?
Welche Datenquellen sind beteiligt
? Welche Transformationsprozesse sind
beteiligt? ähm wie der Chief Data
Officer-Benutzertyp, auf den ich
mich in der Einleitung bezog,
ähm, aber auch die Daten im Teil der
Vorschau geben Ihnen einen Überblick
über eine ganzheitliche Ansicht Ihres Data
Lake und Ihres Tageszustands
Ihrer Daten zeigt Ihnen alle Arten
von Datenquellen, wie viele
ähnliche Dateitypen, wie viele
Klassifikationen, was die häufigsten
Klassifikationen von Daten sind,
wie viele, wie viele Datenquellen
DSGVO-relevante Daten enthalten All diese
Dinge, die versucht werden,
versuchen durch spezifische Data
Insights Dashboards und
ähm und Berichte
aufzutauchen, also lassen Sie mich die Brücke jetzt von der Einführung im Wesentlichen zu dem etwas spezifischeren Teil in Bezug darauf, wie pervers tatsächlich
aufgebaut ist, lassen Sie mich äh
lassen Ich erzähle Ihnen ein wenig über die
Hauptteile hier, aus denen die
Vorschau in der öffentlichen
Vorschau aufgebaut ist,
also die Module Das Kernmodul hier
ist die Datenkarte,
und dort laufen im Wesentlichen
alle Scanner
automatisch ab
ähm und gehen
Sie im Wesentlichen alle Ihre Datenzustände durch. Sie scannen
alle SQL-Server, alle Data Lakes,
die Speicherkonten, was auch immer Sie
haben,
sie speichern diese Informationen in der
zentralen Datenkarte,
und dies ist im Wesentlichen die Grundwahrheit
für alle
Metadaten der Datenbestände in Ihrem
Datenstatus, darüber hinaus gibt es natürlich
den Anwendungsfall des Datenkatalogs, also
durchsuchen Sie die Datenkarte in einer
sinnvollen, leistungsstarken Benutzeroberfläche, die Ihnen gefällt Ein
großartiges semantisches
Sucherlebnis ist im Wesentlichen das Datenkatalogmodul
, das es Benutzern ermöglicht,
die
Metadatenliste der Datenzuordnung im Wesentlichen effizient zu crawlen, und der zweite
Teil sind die
Daten in
den Data Insights-Berichten und dem Dashboard-
Teil, die ich bereits erwähnt habe. Es baut ebenfalls darauf auf
Datenkarte und gibt Ihnen im Wesentlichen einzigartige
Ansichten aus
bestimmten Blickwinkeln auf alle möglichen
KPIs, die Sie
aus Ihrem Datenstatus in der Datenkarte ableiten und ableiten können
Sehen Sie in der detaillierteren Ansicht
davon hier,
dass die Datenkarte, die im Wesentlichen
die Daten enthält, wie ich sagte, über alle Assets, aber
auch
Daten-Asset-Metadaten, auch Herkunft und
Klassifizierungen sind,
also wie ich bereits sagte, diese eingebauten
Klassifikatoren, wenn Sie Ihre Daten scannen
Geben Sie
diese erkannten Klassifizierungen an,
die auch
in dieser Datenkarte gespeichert sind, und
es ist nicht nur in der Lage,
native Azure-Dienste zu scannen auch
ganz ähnlich, wenn Sie
mit Azure Data Factory
Integration Runtime vertraut sind, ist es äh auch
möglich,
hybride Umgebungen und On-Prem-
Umgebungen zu scannen
, damit alle Ihre
lokalen Standard-SQL-Server-Umgebungen zum
Beispiel ähnlich sind
auch in Ihrem ähm enthalten und
ähm in Ihrem Datenkatalog enthalten im
Wesentlichen ähm und
verschiedene ähm operative ähm und Analyse-
und sas-Dienste ähm, es
wird viel kommen, wenn Sie sich jemals
die unterstützten
Datenquellen angesehen haben, die jetzt in Purview i enthalten sind denke
es ist
ich weiß nicht 9 10 12 irgendwas drumherum
ähm aber es wird noch viel viel mehr kommen
ähm kurzer Teaser ähm ich glaube
anderthalb wochen
ist es ist schon wieder es ist unser ähm
zündet
ähm es wird ankündigungen geben
um ähm herum auch dort, also könnte es
sich lohnen, das zu überprüfen, um ein
bisschen ähm zu sehen, wohin wir in
Bezug auf die Konnektivität gehen
native Konnektivität ähm, Sie sehen ein paar
Beispiele auf dem Rig ht
ähm, vielleicht ein konkretes Beispiel, das
heraussticht, ist das Microsoft
365 Compliance Center. Ich werde
ganz am
Ende dieser Sitzung kurz darauf eingehen, was dies bedeutet, weil
dies
meiner Meinung nach großes Potenzial für die
Zukunft hat, ähm, aber einer der Kernpunkte
äh,
was ich Ihnen heute zeigen werde, ist, dass
alles, was Sie
durch den Bereich sehen und tun können,
vollständig auf
der offenen API basiert, die auf dem Apache-Atlas basiert Ähm,
also nichts, was wir tatsächlich als Microsoft tun,
wo wir diesen Vorschaudienst erstellt
haben.
Nichts, ähm, wird außerhalb dieser
ähm-Atlas-API getan, also ähm-Atlas-Api-
Operationen, also können Sie alles, was
wir tun, über die ui
uh you tun Sie werden in der Lage sein, ähm mit
der Atlas-API zu verwenden, die
vollständig mit Purview auftaucht,
sodass Sie diese ähm verwenden können. Verwenden Sie einfach
die Ihnen bekannten Open-Source-Apache-
Atlas-API-Dokumente
und Sie können im Wesentlichen alles wiederverwenden
, was Sie möchten getan haben in diesem
ähm in diesem Bereich ähm bereits oder
wiederverwendete Konnektoren vieler Open-
Source-Tools, die es gibt
und die Atlas-Unterstützung schon eine ganze Weile haben.
Sie wissen, Atlas gibt es schon seit ein paar
Jahren,
also haben wir tatsächlich schon einige
Kunden gesehen Nutzen Sie den Vorteil
und sagen Sie, okay, wir wissen, dass
es viele neue Datenquellen gibt,
die nativ von Datenquellen unterstützt werden
,
aber ähm, wir machen viel, ähm,
ich weiß nicht, proprietäre Datenübersetzung,
und es gibt so etwas
wie ähm bei Kunden wir Ich habe
Maschinendaten gesehen, das ist nur,
dass sie nur wissen, dass sie mit benutzerdefiniertem Code
lesbar im Wesentlichen unmöglich machen
können, also fügen sie diesen Datentransformationen
zwei oder drei Codezeilen hinzu,
was ihnen ermöglicht, dass im
Wesentlichen jedes Mal, wenn diese
Transformation ist Wenn Sie
diese Informationen ausführen, werden sie an die
Atlas-API übertragen, und sie werden
in per view um als
Datenabstammungspfad für das spezifische um-
Datenobjekt angezeigt, mit dem sie verbunden sind, also haben
wir sie Ich habe gesehen, dass
es ziemlich stark verwendet wird,
ähm, aber jetzt lassen Sie uns kurz darauf
eingehen, wie es aussieht. Wie
sieht es aus
?
verfügbar heute im
ui
um zuerst werde ich euch zeigen ich
habe viel über die klassifizierung
gesprochen ich habe viel über das automatisierte
scannen gesprochen
ähm also werde ich euch ein wenig zeigen
wie die datenkarte so aufgetaucht ist
Die Datenkarte an und für sich ist im
Wesentlichen eine grafische Darstellung
, die Sie im
Wesentlichen so gruppieren können, wie Sie möchten, sodass
Sie diese Sammlungen erstellen, die Sie
hier
sehen Diese Sammlungen, also ist dies eine Demo
, die ich gebaut habe. Ich habe im Wesentlichen
alle
meine Datenquellen in Westeuropa bereitgestellt. In
diesem Beispiel
habe ich zwei Untersammlungen für
Westeuropa. Es gibt
zwei Datenexplorer-Cluster, die ich
für die Protokolldateianalyse verwende. Es
gibt ein paar Datenquellen, die ich
zum
Speichern von Rohdaten von IoT-Geräten verwende, und
es gibt auch wie meinen klassischen SQL-Bereich
mein SQL-Data-Warehouse
ein paar SQL-Datenbanken, die Sie kennen, also
der klassischere Ansatz ähm
um SQL-Daten zu speichern
und im Wesentlichen die Art und Weise, wie die Datenkarte
visualisiert wird, sehen Sie diese logische
Gruppierung,
und wenn sie wirklich groß werden
, können Sie immer wie
äh auf diese Minuspunkte klicken und sie
dann verkleinern und dann Erweitern Sie sie
erneut und haben Sie wie einen ersten
Überblick über eine logische Gruppierung
aller Datenquellen, die
Sie in Ihrem Unternehmen haben
und von hier aus können Sie
in die
Konfiguration der Scans gehen und in die
Konfiguration
der
Datenquelle Um zu sehen, dass wir eine neue
Sammlung hinzufügen und dann ein
neues
Speicherkonto hinzufügen, werde ich Ihnen zeigen,
wie die Authentifizierung funktioniert
und wie dies im Wesentlichen
gescannt wird und wie die Daten dann
tatsächlich erkannt werden und
durchsuchbar äh
durchsuchbar ist eigentlich ein gutes Schlüsselwort,
da wir diese
Datenkarte natürlich als Datenquelle für die Datenkatalogerfahrung verwenden
möchten, also möchten wir in der Lage sein, unsere Datenkarte zu
durchsuchen und nach
den Daten zu suchen
Assets
richtig, also ähm genauso wie
eine Demo wie wir suchen wir nach Einnahmen
Wir sehen
eine Menge Datenquellen auftauchen ähm es ist
so, es ist schon so,
es lernt auch von ähm aus Ihrem
Suchverhalten, es versucht es
bestimmte Begriffe vorzuschlagen, die bereits
im Datenkatalog vorhanden sind, um die Suche
zu erleichtern,
ähm, also ist es eine Art semantische
Sucherfahrung, mit der jeder vertraut ist
, moderne
Discovery-Tools zu verwenden, natürlich auch,
ähm, wie gesagt, wir haben den Business-
Gloss Einige, auf die wir gleich noch eingehen werden
, wir haben diese Klassifikationen, wir
haben Geschäftskontakte,
Leute, die Experten sind oder die
Besitzer bestimmter Datenbestände
sind, das sind alles so etwas wie Filterkriterien oder
Suchkriterien
, die Sie dann natürlich verwenden können,
um weiter aufzuschlüsseln in die
Suchergebnisse ein, um herauszufinden, was
Sie wirklich sehen möchten,
das geht eigentlich ziemlich
weit,
also habe ich es
vor ein paar Wochen selbst ausprobiert. Wir hatten einen Anwendungsfall, bei
dem ein Kunde
Metadaten-Tags auf Blobs gespeichert hat Sie haben
viele Blob-Dateien in die Speicherkonten hochgeladen,
aber um sie ein bisschen besser zu identifizieren,
ohne
die Blobs selbst lesen und darauf zugreifen zu müssen, haben
sie den Blobs Metadaten-Tags hinzugefügt,
und Pervy nimmt diese
auch auf, also wenn Sie haben ähm,
ich weiß nicht, Sie haben ein Metadaten-Tag
, das die
Ursprungsfabrik für bestimmte ähm
Telemetriedaten identifiziert, die als
Protokolldatei in ein Speicherkonto hochgeladen wurden
Sie können einfach
hier in der
Suchfunktion nach dem
äh für den Fabriknamen suchen, und es wird diesen Blob äh in diesem Speicherkonto finden,
basierend auf dem Namen des
Metadaten-Tags,
das es gegeben hat
während des
Hochladens auf das Speicherkonto
, also ist es wirklich so, als würde es
auf viele Details
eingehen, was in
Bezug auf
Metadaten katalogisiert wird gerade passt,
wir reden über die
Metadaten-Tags,
und weil das alles kompatibel
ist,
ist das meiste davon mit Atlas kompatibel, ist das Metadaten-Tag
, das dem Atlas-Label entspricht,
Sie wissen, ähm, ich müsste, ich müsste
nachsehen, wo Es ist tatsächlich gespeichert. Es ist,
äh, ich habe es gerade gesehen. Wir können
später nachsehen,
wo es ist, weil ich glaube, ich habe es.
Ich habe es immer noch
in meiner Demo-Umgebung, wo ich es getestet habe
irgendwie generisches Attribut, aber ich
kenne den Atlasnamen des
Attributs, in dem es gespeichert wurde
, nicht genau, aber ich kann es versuchen, wenn wir
später darüber diskutieren. Vielleicht kann ich versuchen
, es zu finden, und dann können wir sehen, wo
es gespeichert ist
danke, ähm, okay, sobald Sie auf ein
bestimmtes
Datenobjekt klicken, gelangen Sie in die
Detailansicht des Datenobjekts. Dies ist nur
ein Beispiel, weil Sie wissen, dass es perfekt ist, wenn es darum geht,
wie viele
spezifische
Attribute es angehängt hat dazu
ähm das ist die
sql uh or sorry synopse äh Analytics tabelle
ähm also data warehouse sql data warehouse
tabelle ähm
im übersichtsbereich
kannst du im grunde eine beschreibung hinzufügen und hier siehst du auch
schon
die semantischen metadaten der
Klassifikationen die es gab abgeholt
ähm, also einige von ihnen könnten ähm sein, einige von
ihnen sind richtig vorgefertigt,
einige von ihnen sind vorgefertigt, wie
der Name oder die E-Mail-Adresse einer Person.
Sie könnten besonders
wichtig sein, weil sie PII-relevant sind
ht geben,
was der Tabelle ein bestimmtes Flag geben könnte,
wir sehen hier bereits dieses Flag und
hier ist
dies eigentlich ein Label, das
vertrauliche
Label der Tabelle selbst und warum, weil
es pii-relevante Daten enthält,
aber auch das, was wir hier sehen und i Ich
zeige Ihnen auch, wie das
in der Demo funktioniert, wenn wir Tags wie
Kunden-ID,
Rechnungsnummer, Produktcode und Kostenstellencode sehen.
Sie fragen sich jetzt vielleicht, woher
Microsoft weiß, was ein Produktcode
und was Kosten sind Center Code
ähm und die wirklich einfache Antwort ist, wir
wissen nicht
ähm, aber Sie wissen das, denn das ist Dom
, das ist klassisches Domänenwissen,
und was Sie tatsächlich tun können, ist, dass
Sie leicht in der Lage sind,
die Vor- erstellte Klassifikationen mit
benutzerdefinierten Klassifikationen und
Klassifikationsregeln, die Sie vorerst
selbst
in der öffentlichen Vorschau definieren, diese sind
rein regex-basiert, also
steckt ab sofort keine Magie dahinter,
aber Sie können benutzerdefinierte
Klassifikationsregeln definieren
Sie wissen zum Beispiel, wie wir das
in der PoC mit dem Kunden gemacht haben,
sie haben bestimmte Geräte, die sie produzieren
, und wir im Wesentlichen
die bestimmten
Gerätefamilien durch bestimmte um
Regex-Muster des Produkts der
Produktartikelnummern identifizierbar sind,
also im Wesentlichen, was wir getan haben Wir haben eine
Art Klassifizierung für ihre drei
Hauptgerätefamilien für ihre drei Hauptgeschäftsartikelfamilien erstellt
und dann im
Wesentlichen
alle Datenquellen markiert,
die Daten über eine bestimmte Gerätefamilie enthielten.
Dies ist möglicherweise keine klassische
Verwendung
Fall Klassischere Anwendungsfälle Hier gibt es
Daten zu Rechnungen in dieser Tabelle. In dieser Tabelle
gibt es
Daten zu Kostenstellen.
All das wurde im
Wesentlichen von benutzerdefinierten
Klassifizierungsregeln erfasst, die
im Verwaltungszentrum des
Zuständigkeitsbereichs
definiert wurden, als wir es haben die operativen Metadaten,
also wann wurden sie erstellt, wann wurden sie zuletzt
geändert,
dies hängt natürlich ein wenig davon ab
Wie aktuell diese Informationen sind,
hängt ein wenig davon ab, wie
oft Sie die Scans ausführen,
um zum Beispiel zuletzt geändert zu haben
Zeitinformationen sind möglicherweise
in allen Tabellen größtenteils nutzlos,
aber wenn Sie es wie einmal am Tag
tun oder Delta-Scans
öfter und häufiger aktualisieren, ist dies
möglicherweise eine Information, die ebenfalls
wertvoll ist
und unten rechts angezeigt wird Schließen Sie die Lücke noch
einmal zum Business-Glossar, das wir
bereits einige Male erwähnt haben,
wir sehen, dass dies irgendwie mit
dem Begriff weltweiter Umsatz zusammenhängt,
was auch immer die Definition im
Business-Glossar sein mag
und nicht oben nach
Einnahmen suchen, sondern nach weltweiten Verkäufen suchen,
dann wird diese Ref-by-Customer-Synapse-
Analytics-SQL-Tabelle angezeigt,
die für den
Geschäftsbenutzer möglicherweise
nichts bedeutet, und sie werden es tun Durch
die beigefügten Informationen wissen Sie,
wen Sie fragen und an wen Sie sich wenden müssen oder
welche Datenquelle betroffen ist
ähm,
wir sehen die Schema-Informationen
ähm der Tabelle ähm Sie kennen
klassische
Spaltennamen-Datentypen, auch die
Klassifizierung, an die
sie natürlich ähm auf einer pro-Spalten-Ebene angehängt sind,
also
ähm, sie sind in der Tabellenansicht gruppiert,
aber sie Sind sie
auf Spaltenebene zugeordnet
äh siehst du auch Personennamen die du kennst
wobei Vorname und Nachname
natürlich dann äh doppelt zugeordnet sind
und Glossarbegriffe angehängt werden können
auf Spaltenebene angehängt werden
und auch gerne die spezifischen Beschreibungen
kann
pro Spalte hinzugefügt werden und ein sehr wichtiges
Feature und sehr interessant
für viele Kunden ist
die Abstammung, äh, springe einfach zu einem anderen
äh
Datenwert, um es im Wesentlichen ein
bisschen interessanter zu machen, und ich
zeige dir äh,
ziemlich viel Einige Dinge, die es in
Bezug auf die Abstammung auf Spaltenebene in der
Demo
später tun kann, aber hier sehen Sie
auch, dass Power Bi eine unterstützte Datenquelle ist,
und hier sehen Sie, dass
wir ein Power Bi-Dashboard haben, das
auf Daten aus bestimmten Power Bi
-Datensätzen dieser Daten zugreift Sätze werden
von
Azure-Übersichtstabellen gespeist, und die Übersichtstabellen
werden über
zwei ETL-Data-Factory-
Kopieraufträge oder Datentransformationsdatenflüsse gespeist,
und sie stammen aus bestimmten
Upstream-Datenquellen, also im
Wesentlichen, wenn sich jemand diese
Leistung ansieht bi Dashboard weil er sieht okay
es ist kaputt es funktioniert nicht warum funktioniert es
nicht ähm
es gibt keine Coupon Daten in meinem Power Bi
Dashboard
und dann wirst du es wahrscheinlich wissen okay
da ist der Coupon Store irgendwas
muss irgendwo kaputt gegangen sein
ähm und dann du Hier können Sie sich den
Job der Data Factory ansehen oder Sie können sich
hier den Datensatz von Power Bi
ansehen zu den Kontakten
z.B. von wem auch immer
als Experte oder
als Inhaber der Datenquelle des
Couponshops aufgeführt ist und auch hier ist dies wie
derzeit einer der am
häufigsten genutzten bzw. einer der häufigsten
Anwendungsfälle für
die Verwendung der Atlas-API, denn
wie ich Ihnen in einer Minute zeigen werde, wie
dies
automatisch extrahiert wird, gibt es
natürlich bestimmte Anforderungen
an den Bereich, um dies so zu erfassen, dass
es in der Demo hier automatisch richtig gut aussieht
Aber es gibt ein paar Voraussetzungen dafür
, dass Pervy das tatsächlich tun kann
,
ähm, also wissen viele von Ihnen in dem
Beispiel, das ich zuvor mit benutzerdefinierten
Transformationen von proprietären Daten verwendet habe, dass
dies auch ähm, es muss
nicht unbedingt ein ADF sein
Hier kann es zum Beispiel auch ein Python-Skript
oder ein
Net-Skript sein, das eine Art
Übersetzung aus dem proprietären Datenformat
in das CSV-Format durchführt.
Wir haben also gesehen, dass es häufig verwendet wird
, um diese
lin zu erstellen eage sieht ein bisschen
detaillierter aus und die letzten
letzten äh Informationen hier, wie gesagt, sehr
wichtige Fachexperten, die mit dem
Datenbestand in diesem Fall in der Tabelle verbunden sind,
und wer der Eigentümer von ähm ist, der
für alles in Bezug auf diesen Datenbestand verantwortlich ist
ähm okay nächstes Thema hier
ähm das Business-Glossar ähm das Business-
Cluster selbst ähm
sieht ungefähr so aus, also ich meine, im Allge
einen ist es ziemlich einfach, richt
g, es ist nur eine Liste von B
griffen mit Beschreibungen, die Sie hier
ehen können, ähm, es gibt einen Statusprozess darum herum
Sie können bestimmte Personen
in den Prozess einbeziehen, um zu sagen, okay, das
ist eigentlich das, was wir mit diesem
Begriff aus dem Geschäftsglossar meinen, richtig, also
stimmt jeder zu, und dann, wenn es
genehmigt ist, kann es bestimmten Datenbeständen zugewiesen werden,