幫助客戶在整個企業(yè)內對數(shù)據(jù)進行編目、發(fā)現(xiàn)、共享和治理

ENGIE、?？怂购鸵了趼?lián)合銀行等客戶成功應用Amazon DataZone

亞馬遜云科技在2022 re:Invent全球大會上宣布，推出一項全新的數(shù)據(jù)管理服務Amazon DataZone，它可以讓客戶更快、更輕松地對存儲在亞馬遜云科技、客戶本地和第三方來源的數(shù)據(jù)進行編目、發(fā)現(xiàn)、共享和治理。借助Amazon DataZone，管理員和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理者可以使用精細的控制工具管理和治理數(shù)據(jù)訪問權限，確保數(shù)據(jù)訪問發(fā)生在正確的權限和正確的情境之下。Amazon DataZone使工程師、數(shù)據(jù)科學家、產(chǎn)品經(jīng)理、分析師和業(yè)務用戶可以輕松訪問整個組織的數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)、使用數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)進行協(xié)作來獲得洞察。

當前，企業(yè)收集的數(shù)據(jù)達到PB甚至EB級別，這些數(shù)據(jù)來自多個部門、多項云服務、眾多本地數(shù)據(jù)庫以及第三方數(shù)據(jù)源（如來自合作伙伴解決方案和公共數(shù)據(jù)集）。在企業(yè)可以釋放數(shù)據(jù)的全部價值之前，管理員和數(shù)據(jù)管理者作為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者與管理者，需要在保障數(shù)據(jù)的管控和治理的前提下允許數(shù)據(jù)訪問，確保數(shù)據(jù)只能由正確的人在正確的情境下訪問。另一方面，整個公司的員工（如數(shù)據(jù)消費者）都希望發(fā)現(xiàn)和分析來自數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的信息，以推動決策制定。數(shù)據(jù)需要被管控以保證安全，產(chǎn)生新的洞察需要允許數(shù)據(jù)訪問，企業(yè)必須在二者之間尋求平衡。然而企業(yè)內數(shù)據(jù)多樣，部門林立，用例不同，這些都對治理策略的落實提出挑戰(zhàn)。一些企業(yè)通過建立目錄來管理信息，但這些目錄系統(tǒng)維護起來相當耗時，需要數(shù)據(jù)生產(chǎn)者手動標記每個數(shù)據(jù)集，額外添加來源或描述等情境信息來保證數(shù)據(jù)可以被檢索和發(fā)現(xiàn)，同時缺乏內嵌的訪問控制來簡化數(shù)據(jù)治理。企業(yè)很難保持數(shù)據(jù)分級分類的一致性，以及各個數(shù)據(jù)生產(chǎn)者必須保持自己的信息實時更新，這使得在整個企業(yè)中搜索數(shù)據(jù)變得非常困難，并可能導致數(shù)據(jù)過時。在這種情況下，數(shù)據(jù)消費者即使找到了所需信息，也無法快速通過目錄直接向數(shù)據(jù)所有者請求訪問權限，也就無法加載數(shù)據(jù)分析服務以及與他人協(xié)作。最終，決策者無法及時獲得所需信息，或者可能根據(jù)不完整或過時的數(shù)據(jù)做出欠佳的決策。

Amazon DataZone是一種全新的數(shù)據(jù)管理服務，它助力數(shù)據(jù)生產(chǎn)者輕松管理和控制數(shù)據(jù)訪問，使數(shù)據(jù)消費者能夠發(fā)現(xiàn)和使用數(shù)據(jù)、開展數(shù)據(jù)協(xié)作以獲取業(yè)務洞察。數(shù)據(jù)生產(chǎn)者可以通過Amazon DataZone定義數(shù)據(jù)分級分類，配置治理策略，連接一系列亞馬遜云科技服務（如Amazon S3和Amazon Redshift）、合作伙伴解決方案（如Salesforce和ServiceNow）和本地系統(tǒng)，從而創(chuàng)建自己的業(yè)務數(shù)據(jù)目錄。Amazon DataZone使用機器學習為每個數(shù)據(jù)集收集和建議元數(shù)據(jù)信息（如數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型），并根據(jù)客戶的分級分類和偏好進行模型訓練，不斷優(yōu)化，從而消除數(shù)據(jù)目錄維護的繁重工作。設置目錄后，數(shù)據(jù)消費者可以使用 Amazon DataZone搜索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，檢查元數(shù)據(jù)使用情境，請求數(shù)據(jù)集訪問權限。當數(shù)據(jù)消費者開始分析數(shù)據(jù)，他們會創(chuàng)建一個Amazon DataZone數(shù)據(jù)項目，即門戶系統(tǒng)中的一個共享空間，用戶可以在其中提取不同的數(shù)據(jù)集、與同事共享訪問權限、進行分析協(xié)作。Amazon DataZone與Amazon Redshift、Amazon Athena和Amazon QuickSight等亞馬遜云科技數(shù)據(jù)分析服務進行了集成，數(shù)據(jù)消費者能夠在其數(shù)據(jù)項目的情境中訪問這些服務，他們的數(shù)據(jù)在這些服務中自動可用、無需單獨的登錄憑證。Amazon DataZone還提供應用程序編程接口（API）以與自定義解決方案或與DataBricks、Snowflake和Tableau等合作伙伴進行集成，因此，客戶可以輕松發(fā)布、搜索和使用其所有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

"良好的治理是整個組織都可以訪問數(shù)據(jù)的基礎，但我們經(jīng)常聽客戶說，在使數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)和保持控制之間很難取得適當?shù)钠胶狻?亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析和機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示，"借助 Amazon DataZone，客戶可以使用單一服務在強大的治理控制和簡化的數(shù)據(jù)訪問之間取得平衡，從而輕松查找、組織數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)進行協(xié)作。Amazon DataZone在整個企業(yè)內解放了數(shù)據(jù)的束縛，每個員工都可以幫助推動獲取新的洞察，最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。"

ENGIE是一家全球能源公司，專注于可再生能源和分布式低碳能源基礎設施，幫助客戶實現(xiàn)脫碳目標。"我們ENGIE的主要優(yōu)先事項是統(tǒng)一所有業(yè)務的數(shù)據(jù)，允許數(shù)據(jù)共享，以提高績效，大規(guī)模創(chuàng)造價值。為了實現(xiàn)這一目標，我們在內部構建了公共數(shù)據(jù)平臺，這在很大程度上解決了這一挑戰(zhàn)。"Data@ENGIE首席技術官Gregory Wolowiec表示，"我們沒有自建和維護一個平臺來進行數(shù)據(jù)共享和治理。在過去六個月里，我們作為測試版本客戶，一直與Amazon DataZone團隊合作，為創(chuàng)建這項亞馬遜云科技原生服務提供意見。我們期待著使用Amazon DataZone在整個公司內共享數(shù)據(jù)，簡化對亞馬遜云科技分析服務和治理工具的訪問。這將使我們的分析師和業(yè)務線領導能夠開啟創(chuàng)新項目，根據(jù)數(shù)據(jù)驅動做出決策。我們很高興將Amazon DataZone融入到我們的業(yè)務運營，利用其強大的功能實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。"

?？怂构臼且患翌I先的內容制作商和發(fā)行商，旗下?lián)碛畜w育、新聞和娛樂等品牌。"在?？怂?，統(tǒng)一所有的業(yè)務數(shù)據(jù)，打造安全、可信、規(guī)?；臄?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、發(fā)布、訪問和共享能力至關重要。我們希望業(yè)務團隊能夠安全地發(fā)現(xiàn)和共享數(shù)據(jù)，無需做深入的技術工作。"?？怂构緮?shù)據(jù)基礎設施副總裁Alex Tverdohleb表示，"Amazon DataZone有助于我們簡化、自動化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和共享，保持適當?shù)臄?shù)據(jù)治理，因此我們可以確保在正確的時間使用正確的工具訪問數(shù)據(jù)。"

伊塔烏聯(lián)合銀行（Itaú）是一家全球金融服務公司，也是拉丁美洲最大的私營金融機構。"打造數(shù)據(jù)驅動力是我們的主要企業(yè)目標之一，但我們在使用亞馬遜云科技分析服務的過程中，必須不斷平衡數(shù)據(jù)訪問與治理及合規(guī)政策之間的關系，這使得團隊難以快速行動。"伊塔烏聯(lián)合銀行數(shù)據(jù)和分析工程平臺負責人Roberto Figueira表示，"我們很高興能夠測試使用Amazon DataZone，因為它將簡化數(shù)據(jù)治理，使跨業(yè)務部門的數(shù)據(jù)訪問變得更容易。借助Amazon DataZone，我們將能夠快速輕松地為分析師、工程師和數(shù)據(jù)科學家團隊設置精細的訪問權限，幫助他們在各種業(yè)務場景中驗證數(shù)據(jù)假設。"

審核編輯：湯梓紅