Teil II Datenmanagement

Mit Oracle AI Data Platform Workbench können Unternehmen alle ihre Daten und Metadaten über OCI Object Storage und andere externe Quellen wie Autonomous Database, Kafka usw. hinweg effektiv verwalten. Es stellt zentralisierte Metadaten für Ihren gesamten Datenbestand bereit und ermöglicht es Unternehmen, eine einheitliche Zugriffskontrolle für ihre strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten zu definieren.

Mit AI Data Platform Workbench können Unternehmen ihre Anwendungsfälle für das Datenmanagement nahtlos lösen. Verschiedene Personas arbeiten in einer Organisation zusammen, um den Führungskräften einen Mehrwert zu bieten.

  • Data Stewards müssen Datenassets und -entitäten ermitteln, um zu verstehen, wo sich Daten befinden, wie sie strukturiert und verwendet werden, und so den Daten-/Metadatenlebenszyklus effektiv verwalten.
  • Datenadministratoren organisieren Daten in Katalogen, Schemas, Tabellen und Volumes, um eine effiziente und sichere Speicherung, Organisation und den Abruf von Daten sicherzustellen.
  • Data Engineers und Analysten müssen Daten mit anderen Analysten oder Führungskräften teilen, um den wahren Wert von Daten zu erschließen

Daten ermitteln

Alle Datenassets in der AI Data Platform Workbench können nahtlos erkannt werden mit:

  • Hauptkatalog-Explorer
  • Katalog-Explorer in Workspace bei der Arbeit mit Notizbüchern, SQL-/python-Dateien
  • SQL-Grammatik wie SHOW, LIST und DESCRIBE
  • APIs

Daten organisieren

Sie können die Daten in Katalogen, Schemas, Tabellen und Volumes organisieren:

  • Standardkatalog: Ein Standardkatalog ist ein logischer Container für Schemas (Datenbanken). Benutzer können Tabellen, Ansichten und Volumes in einem Schema erstellen. Standardkataloge verwalten den Lebenszyklus von Metadaten aller untergeordneten Objekte.
  • Externer Katalog: Ein externer Katalog wird von externen Datenquellen wie Autonomous Database gesichert. Im Falle eines externen Katalogs werden die einzigen Metadaten aus der externen Quelle synchronisiert, und Benutzer können die Daten, die sich in einer externen Quelle befinden, mit dem 3-teiligen Namen abfragen, wie: catalog_name.schema.name.table_name. Im Falle eines externen Katalogs wird der Metadatenlebenszyklus von der externen Quelle verwaltet, und der Masterkatalog speichert eine Kopie der Metadaten. Externer Katalog sammelt nur die Metadaten aus der externen Quelle, die Daten werden nicht in Ihre AI Data Platform kopiert.

Sie können wählen, ob AI Data Platform Workbench den Metadatenlebenszyklus verwalten soll, indem Sie Folgendes erstellen:

  • Externe Tabellen, indem eine Tabelle, ihr Schema definiert und auf einen Speicherort in OCI Object Storage verwiesen wird, oder
  • Externes Volume, indem Sie ein Volume definieren, das sich auf einen Speicherort in OCI Object Storage bezieht, und anschließend Dateien und Ordner im Volume speichern

Sie können auch wählen, ob AI Data Platform Workbench den Daten- und Metadatenlebenszyklus verwalten soll, indem Sie Folgendes erstellen:

  • Verwaltete Tabelle und AI Data Platform Workbench verwalten den OCI Object Storage-Speicherort im Mandanten des Kunden
  • Verwaltetes Volume und AI Data Platform Workbench verwalten den OCI Object Storage-Speicherort im Mandanten des Kunden, sodass Benutzer Dateien und Ordner (halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten) im Volume speichern können

Datenfreigabe

Mit Data Share in AI Data Platform Workbench können Benutzer Datenassets mit Benutzern in der Organisation sowie außerhalb der Organisation teilen. Die Datenfreigabe in AI Data Platform Workbench basiert auf dem Open-Source-Delta-Share-Protokoll. Um sicherzustellen, dass Daten sicher gemeinsam verwendet werden, können Sie Berechtigungen für Personen erzwingen, die Empfänger freigeben und erstellen können.

Automatisch ausfüllen

Die Funktion "Automatisch auffüllen" vereinfacht die Metadatenverwaltung, indem Datenentitys automatisch in einem ausgewählten Standardkatalog erkannt und erstellt werden. Dadurch wird der Prozess der manuellen Erstellung einer großen Anzahl von Tabellen automatisiert, indem Benutzer Metadatenextraktoren erstellen können, indem sie auf den Datenspeicherort in OCI Object Storage verweisen.

Themen: