如何在数据湖环境中实施数据治理？

数据治理通过定义的策略和流程确保数据质量、安全性和合规性。数据湖存储大量原始、非结构化和结构化数据。在数据湖中实施治理至关重要，可防止其变成混乱的“数据沼泽”，从而建立信任、确保法规遵从性（如GDPR、CCPA）并实现可靠的分析。关键应用包括合规报告、自助分析和企业内数据共享。 核心组件包括元数据管理（捕获数据源、架构、血缘）、数据分类（标记敏感数据）、用于可发现性的集中式数据目录、强大的访问控制（行/列级安全性）、数据质量规则和审计日志。其特点强调自动化（例如，读取时架构、自动化元数据提取）、处理多样化数据量的可扩展性，以及与摄取和处理管道集成的策略执行。这会影响数据民主化和可信AI/ML计划。 实施需要分阶段进行。首先，建立数据目录并自动化元数据收集。定义和分类数据域、敏感度级别和所有权。实施与数据湖安全性集成的访问控制（例如，用于HDFS的Apache Ranger、云数据湖中的IAM策略）。在摄取或转换过程中执行数据质量检查。跟踪从源头到消费的血缘。持续监控合规性并完善策略。这通过法规合规性、降低风险、提高分析数据可用性和增强数据驱动决策带来价值。