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purview-data-map

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github.com/vinayaklatthe数据与数据库17876 次安装19 周前更新
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关于 purview-data-map

为企业数据治理团队提供 Microsoft Purview Data Map 的规划指导,用于发现、扫描并映射多云、SaaS 和本地数据源的元数据与分类。涵盖集合、运行时、扫描和资产整理,以支持目录、血缘和保护决策。

主要功能

  1. 01规划集合层级与资产权限
  2. 02注册云端和本地数据源
  3. 03选择托管或自托管集成运行时
  4. 04配置扫描、分类与血缘提取
  5. 05整理资产并分配所有者

适用场景

  1. 01建立企业数据资产清单
  2. 02规划跨云和本地数据发现
  3. 03为数据源配置扫描与分类
  4. 04按业务域组织数据资产

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/vinayaklatthe/microsoft-security-skills --skill purview-data-map

安装后在 Claude Code 中输入/purview-data-map确认已加载。

详细介绍

Microsoft Purview Data Map

Data Map 是 Microsoft Purview 数据治理的基础层:它可以发现、扫描并映射 Azure、多云、SaaS 和本地数据源中的元数据与分类,为 Unified Catalog、血缘关系和后续保护决策提供支持。

适用场景

构建覆盖整个企业的数据资产及其分类清单,为治理、安全和数据产品发布奠定基础。

不要将此技能用于租户内的 Microsoft 365 分类(请使用 purview-data-classification),也不要用于 AI 提示词可见性(请使用 purview-dspm-ai)。

选择合适的集成运行时

源位置使用此运行时
Azure(Storage、SQL、Synapse、Fabric、Cosmos)托管(由 Azure 托管)运行时
AWS S3 / RDS、GCP BigQuery、公有 SaaS托管运行时,并将凭据存储在 Key Vault 中
本地 SQL、Oracle、文件共享在已加入域的 Windows 主机上运行自托管集成运行时(SHIR)
仅限专用终结点的 Azure 源SHIR 或 VNet 集成的托管运行时
Power BI 租户原生连接器,无需配置运行时

经验法则:优先使用托管运行时;仅在网络或专用终结点访问需求下部署 SHIR,并将 SHIR 主机视为 Tier-0 基础设施。

方法

  1. 规划集合 - 在注册数据源之前设计集合层级结构(按业务领域或地理位置划分);集合决定 RBAC 和资产组织方式。 验证:已创建集合树草案,且与数据所有者的职责相对应。
  2. 注册数据源 - 将数据源(Azure Storage、SQL、Synapse、Fabric、AWS S3、数据库、Power BI 等)连入合适的集合,并使用适当的凭据。 验证:每个已注册的数据源都显示正确的订阅/帐户和目标集合。
  3. 选择集成运行时 - 云数据源使用托管运行时;部署自托管集成运行时,以安全访问本地或专用网络中的数据源。 验证:SHIR 状态为 Running,且已启用自动更新。
  4. 配置扫描和规则集 - 使用扫描规则集安排扫描;应用分类(内置 SIT 和自定义分类),并在支持的情况下提取血缘关系。先执行增量扫描,而非完整扫描。 验证:扫描历史记录显示成功运行,并统计已分类的资产。
  5. 整理 - 检查发现的资产、应用术语表术语,并分配数据所有者/数据管理员;根据实际匹配结果调整自定义分类。 验证:重要资产均已指定所有者,并至少关联一个术语表术语。
  6. 治理访问权限 - 使用集合组织资产,并按业务领域限定权限范围;优先在集合级别分配角色,而非在根级别分配。 验证:集合管理员角色已分配给业务领域所有者,而非仅分配给平台团队。
  7. 运维 - 监控扫描失败、分类漂移和成本;根据每个数据源的重要性调整扫描频率。 验证:已有每周扫描运行状况报告。

防护措施

  • 限定扫描范围并安排扫描时间,以管理成本和源端负载;避免第一天就进行全深度扫描——先抽样,再完整扫描。
  • 将自托管集成运行时主机作为敏感基础设施加以保护——它保存凭据并可访问生产数据源;应安装补丁、限制登录并进行监控。
  • 在依赖分类执行后续保护之前,先验证其准确性——对每种 SIT 抽样检查匹配结果,并调整置信度。
  • 使用 Key Vault 存储凭据;切勿将机密嵌入扫描配置中。
  • 规划容量——Data Map 按容量单位计量;过大的扫描会增加成本,却无法带来相应的治理价值。

常见反模式

  • 将所有来源都注册到根集合,并为所有人分配 Data Reader。
  • 在 PB 级数据湖上安排每周全量扫描——会耗尽容量和预算。
  • 在工作站或共享跳板主机上运行 SHIR。
  • 跳过术语表和所有权步骤——资产虽已分类,却无人跟进处理。
  • 将 Data Map 当作一次性加载,而不是持续整理的目录。

示例提示词

  • Register and scan data sources in the Purview Data Map.
  • Configure an integration runtime for multicloud data scanning.
  • How do I map enterprise data and run classification scans?
  • Plan data discovery across cloud and on-prem sources.
  • Design a Purview collection hierarchy aligned to business domains.

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