Amazon DataZone 引入先进搜索过滤功能，提升数据发现能力

关键要点

在最新发布中，Amazon DataZone 引入了先进搜索过滤功能，使组织能够更好地编目、发现、分析、共享和管理数据。新的功能包括： 改进的术语层次结构显示，让您能够更高效地浏览大量术语。 逻辑运算符AND 和 OR帮助用户进行更精确的搜索。 应用过滤器的摘要，便于用户随时调整搜索条件。

这些增强功能旨在提升用户体验，通过精准搜索帮助用户迅速查找所需数据。

Amazon DataZone 是一项完全托管的数据管理服务，旨在帮助组织管理数据产生者与消费者之间的数据编目、发现、分析、共享和治理。我们很高兴地宣布，Amazon DataZone 业务数据目录现已引入先进搜索过滤功能。

通过改进的术语显示，用户现在可以轻松导航大规模术语集合，采用可展开和收起的层次结构，从而减少查找特定数据资产的时间和精力。引入逻辑运算符AND 和 OR进行过滤，允许实现更精确的搜索，使您能够以最适合的方式组合多个条件。搜索条件的描述性摘要帮助用户跟踪已应用的过滤器，使搜索参数的调整变得简单。

在本文中，我们将讨论这些新搜索过滤功能如何提升用户体验，提高搜索结果的准确性，从而便于快速找到所需数据。

挑战

许多客户在 Amazon DataZone 目录中管理大量数据资产以提高可发现性。数据生产者使用业务术语标记这些资产，以便进行分类和提升发现能力。例如，特定部门的拥有数据资产可以用该部门的术语进行标记，例如“市场营销”。

数据消费者在搜索合适的数据资产时，会使用带有多个标准的分面搜索，包括业务术语，并应用过滤器以优化搜索结果。然而，找到合适的数据资产可能具有挑战性，尤其是在需要组合多个过滤器的情况下。客户希望获得更多的灵活性和精确性，例如：

更直观的方式浏览庞大的术语列表能够应用更细致的搜索逻辑，以更精确地优化搜索结果便于审查和调整搜索条件的已应用过滤器摘要

Amazon DataZone 的新功能

随着最新发布，Amazon DataZone 现在支持增强搜索灵活性和准确性的新功能：

一元机场app下载改进的术语显示 术语现在以层次结构显示，提供更有序的结构。您可以在搜索分面中浏览和选择长篇术语列表，方便展开和折叠。例如，数据科学家可以快速找到特定的客户人口统计数据，而无需在过于平坦的列表中查找。用于优化搜索的逻辑运算符 您现在可以选择逻辑运算符来优化搜索结果，提供更大的控制和准确性。例如，金融分析师在准备投资表现报告时，可以使用 AND 逻辑组合投资类型和地区两个条件以确定所需数据，或者使用 OR 逻辑来扩大搜索范围，以包含满足任一条件的投资。搜索条件摘要 现在提供已应用搜索过滤器的描述性摘要，便于您轻松审查和管理搜索条件。例如，项目经理可以快速调整过滤器，以查找符合特定阶段或状态的项目相关资产。

这些增强功能使您能更好地理解不同搜索方面之间的关系，提升整体搜索体验，使查找合适的数据资产变得轻而易举。

用例概述

为了演示这些搜索增强功能，我们设置了一个新的 Amazon DataZone 域，包含两个项目：

市场营销项目 发布来自市场部的活动相关数据资产。这些数据资产被标记上与市场营销相关的业务术语。销售项目 发布来自销售部的销售相关数据集。这些数据资产被标记上与销售相关的业务术语。

以下截图展示了不同标记资产的示例。

接下来的部分，我们将演示在该用例中用户搜索体验的改善。

改进的术语显示

作为数据消费者，您希望使用 Amazon DataZone 中的分面搜索功能来发现数据资产。

搜索结果面板经过增强，以层次结构的方式显示术语和术语。这使您能够展开和折叠部分，实现更直观的搜索体验。

例如，如果您想查找来自企业销售部门的产品销售数据资产，可以在术语内选择相应的术语。选择条件和相应的结果列表显示总共18个数据资产，如下图所示。

接下来，如果您想进一步优化搜索，仅聚焦于智能手机这一产品类别，可以继续进行此操作。

由于在术语搜索中默认的逻辑运算符是 OR，结果将列出所有属于企业销售或标记有智能手机的资产。

优化搜索的逻辑运算符

您现在可以灵活地将默认运算符更改为 AND，以仅列出属于企业销售且标记为智能手机的数据资产，从而缩小结果集。

此外，您还可以通过选择可用选项来进一步过滤资产类型。当您选择 Glue Table 作为资产类型时，默认在术语和资产类型过滤器之间使用 AND 条件，从而显示满足所有过滤条件的数据资产。

您也可以在这些过滤器之间更改运算符为 OR，以获得更加全面的数据资产列表。

搜索条件摘要

正如前面截图所示，结果也显示了您为搜索应用的过滤器摘要。这使您能够审查和更好地管理搜索条件。

结论

本文展示了新的 Amazon DataZone 搜索增强功能，旨在简化数据发现，提供更直观的用户体验。这些增强功能旨在使组织内部的数据消费者能够更快地做出更明智的决策。通过简化搜索过程并使其更为直观，Amazon DataZone 继续支持数据驱动业务日益增长的需要，帮助您释放数据资产的全部潜力。

有关 Amazon DataZone 的更多信息以及如何入门，请参考 Amazon DataZone 用户指南。

作者介绍

Chaitanya Vejendla 是一位高级解决方案架构师，专注于数据湖和分析，主要服务于 AWS 的医疗保健和生命科学行业。他负责帮助生命科学组织和医疗保健公司制定现代数据战略，部署数据治理和分析应用程序，电子病历、设备以及基于 AI/ML 的应用，同时教育客户如何构建安全、可扩展和经济高效的 AWS 解决方案。他的专长涵盖数据分析、数据治理、人工智能、机器学习、大数据和与医疗相关的技术。

Ramesh H Singh 是 AWS 的高级技术产品经理外部服务，目前与 Amazon DataZone 团队在华盛顿州西雅图工作。他热衷于构建高性能的机器学习/人工智能和分析产品，帮助企业客户实现其重要目标，利用尖端技术。

Rishabh Asthana 是一名前端工程师，就职于 Amazon DataZone 团队，常驻美国纽约市。

Somdeb Bhattacharjee 是一名企业解决方案架构师，位于纽约，专注于帮助客户踏上云端之旅。他对数据库、大数据和分析十分感兴趣。