顺序索引的物化视图，用于基于成本的优化

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顺序索引的物化视图，用于基于成本的优化

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-08-31

托管数据湖的概念是提供自治的数据管理功能，该功能可用于实施上述数据布局策略

使用托管数据湖，数据工程更快，更轻松，数据治理：管理成果如果很好地实施数据摄取和数据布局，则可以使数据以民主化的方式广泛地提供给用户，当多个团队开始访问数据时，数据架构师需要进行监督和管理结果，服务于重要客户并提供有意义体验的企业级数据平台需要将创新与监督，法规遵从性和基于角色的访问控制相结合，在这种情况下，数据架构师将发现一个单一的窗格，对于配置管理，审核，获取作业报告和实施成本控制至关重要。

发现您的数据

数据本身很难找到和理解，而且并不总是可信赖的。用户需要能够发现和分析数据集的完整性，然后才能信任他们的用例。数据目录通过不同的机制丰富了元数据，将其用于记录数据集，并支持搜索界面以帮助发现。

使用搜寻器和分类器对数据进行分类

越来越多的数据集从传感器和客户交互中流入，数据用户花费大量时间搜索这些半结构化数据集。自动添加有关数据如何进入的上下文的描述，并使元数据和数据保持同步，将加快从发现到使用的端到端周期，数据字典和沿袭，在数据所处的位置注释是对数据集进行限定的有效方法。除了模式和数据的物理位置之外，数据字典还包含表和列的描述，常使用的用户和使用情况统计信息，包括所述表的规范查询等。此外，数据沿袭使用户可以通过映射数据生命周期从源头开始信任数据，以供业务使用，包括生命周期中的修改方式和接触者。

元数据管理，要回答需要了解的问题，例如客户流失分析以了解用户的购买方式以及他们的偏见

通常需要整理新的，分散的数据集。由于步是发现所需的数据集，因此有必要向终用户展示数据字典以进行探索，查看数据在何处及其包含的内容，并确定其是否对回答特定问题有用。发现包括数据配置功能，该功能支持对数据集进行交互式预览，以了解格式，标准化，标签，数据形状等方面的信息。

法规和合规需求

新的或扩展的数据隐私法规，例如GDPR和CCPA，对删除权和被遗忘权提出了新要求，这些规则支配着消费者关于其数据的权利，并对不合规行为处以严厉的经济处罚（高达全球营业额的4％），因此不能忽视它们，因此删除特定数据子集而不中断数据管理过程的能力至关重要，除了本身的吞吐量之外，您还需要支持PCI / PII数据的特殊处理和可审核性。

许可与财务治理云数据湖有助于即时访问数据并避免长采购周期

作为一个有启发性的示例，与开源框架的深度集成促进了表，行和列级别的粒度访问，架构师可以授予来自云服务提供商的身份和访问管理访问解决方案中已定义的用户角色的权限，由于此方法建立在定义的用户角色和策略之上，因此简化了基础结构，引擎和工具以及数据的权限管理。

由于用途广泛，监视和审计功能对于检测访问冲突，标记对抗性查询等至关重要

尽管云提供了敏捷性，但如果您不注意成本表或不预测计算需求，则可能会付出一定的代价，为了让所有者和建筑师对使用情况有个整体了解，他们需要从单个窗格中在集群，工作和用户级别进行成本归因和探索。

正确部署云数据湖对于使用收集的数据建立可持续优势至关重要

如果做得正确，云数据湖将打破数据孤岛，并以非常低的成本促进各种规模的多种分析工作负载，使数据民主化并提供新的，改进的客户体验的工作突然变得可实现。

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