ዳታሃብ እና አማውንድሰን፡ የትኛው ክፍት ምንጭ የውሂብ ካታሎግ ለርስዎ ቁልል (Stack) ተስማሚ ነው?
የተዘጋጀ በ ሴፕቴ 28 ፣ 2025
8 ደቂቀ ምርት
የእርስዎ የውሂብ ቡድን በሰነድ በሌላቸው ሠንጠረዦች፣ የጎሳ እውቀት እና ስለ “ትክክለኛው ዳሽቦርድ” በሚሉ የSlack ክሮች እየሰመጠ ከሆነ፣ ዘመናዊ የውሂብ ካታሎግ መምረጥ የሕይወት መስመር ይመስላል። በብዛት ከሚነገሩባቸው ክፍት ምንጭ አማራጮች ሁለቱ—DataHub እና Amundsen—ሁለቱም ግኝትን፣ የዘር ሐረግን እና ለአስተዳደር የበለጠ ወዳጃዊ መንገድን እንደሚሰጡ ቃል ገብተዋል። ነገር ግን ችግሩን በተለየ መንገድ ይቀርባሉ። በዚህ ጥልቅ ትንተና ውስጥ፣ የትኛው የእርስዎን ቁልል፣ ቡድን እና የመንገድ ካርታ እንደሚስማማ መወሰን እንዲችሉ DataHub vs Amundsen በተግባራዊ፣ መፍትሄ ላይ ያተኮረ መነፅር እንፈታዋለን።
ይህ መመሪያ የሚሸፍነው፡-
- እያንዳንዱ መሣሪያ የት እንደሚበራ (እና የት እንደማይበራ)
- ዋና ባህሪያት፡ ፍለጋ፣ የዘር ሐረግ፣ አስተዳደር፣ የሜታዳታ ሞዴሊንግ፣ UI/UX
- ለዘመናዊ የውሂብ ቁልል ውህደቶች እና ማስፋፋት
- ሥነ ሕንፃ እና የአሠራር ግምትዎች
- ለእውነተኛ ዓለም ሁኔታዎች DataHub vs Amundsen መቼ እንደሚመረጥ
ፈጣን ዳሰሳ፡ ጠንካራ አስተዳደር፣ ጥሩ የዘር ሐረግ እና ንቁ የመንገድ ካርታ ያለው የወደፊት ተስፋ ሰጪ የሜታዳታ መድረክ ከፈለጉ፣ DataHub አብዛኛውን ጊዜ ያሸንፋል።ቀለል ያለ የአእምሮ ሞዴልን በመጠቀም ላይ ያተኮረ ቀላል ክብደት ያለው፣ በፍጥነት ሊሰራ የሚችል ካታሎግ ከፈለጉ፣ Amundsen አሁንም አሳማኝ ነው።
ክፍል 1፡ ዋናው ጥያቄ—ምን ችግር እየፈቱ ነው?
ባህሪያትን ከማወዳደርዎ በፊት፣ ዋናውን ሥራዎን ግልጽ ያድርጉ፡
- ቅድሚያ ግኝት፡ ተንታኞች ያለ ውስብስብነት የታመኑ ሠንጠረዦችን፣ ባለቤቶችን እና ዳሽቦርዶችን ለማግኘት ቀላል መንገድ ያስፈልግዎታል።
- ቅድሚያ አስተዳደር እና የዘር ሐረግ፡ የአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ፣ የባለቤትነት የስራ ፍሰቶች፣ የመዳረሻ ፖሊሲዎች እና የሚመጥኑ የሜታዳታ ኮንትራቶች ያስፈልግዎታል።
- የመሣሪያ ስርዓት ማስፋፋት፡ ብዙ የውሂብ ስርዓቶችን፣ ክትትልን እና የጥራት ምልክቶችን ወደ ማዕከላዊ የሜታዳታ ግራፍ ለማዋሃድ ይጠብቃሉ።
DataHub ከአስተዳደር + ማስፋፋት ጋር የሚስማማ ሲሆን Amundsen ደግሞ ለግኝት + ቀላልነት የተወደደ ነው።
ክፍል 2፡ የባህሪ-በ-ባህሪ ትንተና
- ፍለጋ እና ግኝት
- DataHub: ጠንካራ፣ ተዛማጅነት ያለው ማስተካከያ ያለው ፍለጋ ከድርጅት ግንዛቤ ጋር (የውሂብ ስብስቦች፣ ገበታዎች፣ ዳሽቦርዶች፣ የመስመር ዝርጋታዎች፣ ML ሞዴሎች) እና ፈጣን ለማጣራት የሚያስችሉ ገጽታዎች። በግራፍ የተደገፈው ሞዴል ተዛማጅ ንብረት ግኝትን ያሻሽላል።
- Amundsen: ንጹህ፣ ጎግልን የሚመስል ፍለጋ ፈጣን እና ለተንታኞች ተደራሽ ነው። ክላሲክ ጥንካሬዎች ታዋቂነት/የአጠቃቀም ምልክቶች እና ቀላል ክብደት ያለው የሜታዳታ ማበልጸጊያ ያካትታሉ።
የግኝት ቀላልነት በጣም አስፈላጊ በሚሆንበት ጊዜ፣ የአሙንሰን UI ተደራሽ ነው። ተደራሽነት በተራቀቁ ግንኙነቶች በብዙ የድርጅት አይነቶች ላይ መመዘን ካስፈለገ፣ DataHub ወደፊት ይጎትታል።
- የዘር ሐረግ (የሠንጠረዥ እና የአምድ ደረጃ)
- DataHub: የሠንጠረዥ እና የአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ ያለው ጥልቅ የዘር ሐረግ ታሪክ፣ ከአስተባባሪዎች ጋር ውህደት (ለምሳሌ Airflow, dbt) እና ETL መሣሪያዎች። ይህ የውጤት ትንተናን፣ የስደት እቅድን እና አስተዳደርን ይረዳል።
- Amundsen: የዘር ሐረግ ከጊዜ ወደ ጊዜ ተሻሽሏል ነገር ግን በአጠቃላይ ከ DataHub አንፃር ከመጀመሪያው ያነሰ ጥራጥሬ እና አጠቃላይ ነው።
ሰፋ ያለ የዘር ሐረግን የሚነዱ የአጠቃቀም ጉዳዮችን—ለምሳሌ፣ ክስተት መደርደር፣ የፖሊሲ መስፋፋት፣ የመስክ ደረጃ ተፅዕኖ ትንተና—የDataHub የዘር ሐረግ ሞዴል እና ማገናኛዎች ልዩ ያደርጉታል።
- አስተዳደር፣ ፖሊሲዎች እና የታማኝነት ምልክቶች
- DataHub: የባለቤትነት ሞዴሎችን፣ መለያዎችን፣ ቃላትን፣ ጎራዎችን፣ የዋጋ ቅነሳ ፖሊሲዎችን እና ከጊዜ ወደ ጊዜ እየተሻሻሉ ያሉ የአስተዳደር ችሎታዎችን ያቀርባል። እንደ የውሂብ ጥራት ማንቂያዎች እና የዋጋ ቅነሳዎች ያሉ የታማኝነት ምልክቶችን ማዕከላዊ ማድረግ ይችላል።
- Amundsen: ዋና ፅንሰ-ሀሳቦችን (ባለቤቶች፣ መለያዎች፣ መግለጫዎች) ይደግፋል እንዲሁም ባጆችን እና የፕሮግራም ማብራሪያዎችን ማሳየት ይችላል፣ ነገር ግን ከDataHub ጋር ሲነጻጸር ቀለል ያለ የአስተዳደር ገጽታ አለው።
ወደ መደበኛ የውሂብ አስተዳደር ለሚሸጋገሩ ድርጅቶች፣ የDataHub አብሮገነብ የፖሊሲ ቅጦች እና እያደጉ ያሉ የአስተዳደር ባህሪያት የድርጅትን ፍላጎቶች በተሻለ ሁኔታ ያሟላሉ።
- የሜታዳታ ሞዴሊንግ እና ማስፋፋት
- DataHub: በግራፍ ላይ የተመሰረተ የሜታዳታ ሥነ ሕንፃ ብዙ የድርጅት አይነቶችን (የውሂብ ስብስቦችን፣ ንድፎችን፣ የመስመር ዝርጋታዎችን፣ ML ሞዴሎችን፣ ዳሽቦርዶችን) እና ግንኙነቶችን ይደግፋል፣ ከመጀመሪያው መርሃግብር ጋር በተጣጣመ አካሄድ እና ተለዋዋጭ የመዋሃድ ማዕቀፍ። ይህ ንድፍ ወደ ውስብስብ ሥነ-ምህዳሮች ይለካል።
- Amundsen: በዋናነት በውሂብ ስብስቦች፣ ሠንጠረዦች እና ዳሽቦርዶች ላይ ያተኮረ ቀለል ያለ ሞዴል። ለመረዳት ቀላል ነው፣ ነገር ግን በሰፊው ለተዘረጋ የሜታዳታ ያን ያህል ገላጭ አይደለም።
ብዙ የድርጅት ዓይነቶችን እና የበለጸጉ ግንኙነቶችን ከጠበቁ DataHub ን ይምረጡ፤ ቀለል ያለ፣ የተቀላጠፈ ሞዴል ከፈለጉ Amundsen ን ይምረጡ።
- UI/UX እና ጉዲፈቻ
- DataHub: ዘመናዊ፣ በባህሪ የበለጸገ UI የበለጠ ኃይለኛ ነገር ግን ጥቅጥቅ ያለ ስሜት ሊሰማው ይችላል። ለኃይል ተጠቃሚዎች (የውሂብ መሐንዲሶች፣ የመሣሪያ ስርዓት ቡድኖች) እና እያደጉ ላሉ የውሂብ ድርጅቶች ጠንካራ ነው።
- Amundsen: ሊታወቅ የሚችል፣ ንጹህ UI በተንታኞች እና በBI ተጠቃሚዎች መካከል ፈጣን ጉዲፈቻን ያሸንፋል። ለመሠረታዊ የግኝት ተግባራት ዝቅተኛ የግንዛቤ ማስጫኛ።
- ውህደቶች እና ሥነ-ምህዳር
- DataHub: በመጋዘኖች (Snowflake, BigQuery, Redshift)፣ ሐይቆች/ሐይቅ ቤቶች፣ ማስተባበር (Airflow, Dagster), ትራንስፎርሜሽን (dbt), BI (Looker, Tableau, Power BI), ML, እና ክትትል/የጥራት መሣሪያዎች ላይ ሰፊ እና እያደገ የሚሄድ አገናኝ ቤተ-መጽሐፍት። ንቁ የህብረተሰብ መዋጮዎች።
- Amundsen: ለዋና ትንታኔ ቁልል (መጋዘኖች፣ Hive/Presto ቅርስ፣ BI) ቀለል ያለ አሻራ ያላቸው ጠንካራ ውህደቶች። ማህበረሰቡ ንቁ ነው፣ ምንም እንኳን የእድገት ፍጥነት እና ጥልቀት ከDataHub ጋር ሲነጻጸር የበለጠ መጠነኛ ሊሆን ይችላል።
- ማሰማራት እና ክዋኔዎች
- DataHub: በራስ-በአስተናጋጅ ወይም በተደራጀ የደመና አቅርቦት በኩል ሊሰማራ ይችላል። ራስን ማስተናገድ ብዙ አገልግሎቶችን ያካትታል (የግራፍ ማከማቻ፣ ፍለጋ፣ GMS/API) እና የበለጠ የኦፕስ ብስለት ይጠይቃል ነገር ግን በመጠን እና በባህሪዎች ይሸልማል።
- Amundsen: በጥቂት ተንቀሳቃሽ ክፍሎች በራስ ለማስተናገድ በአጠቃላይ ቀላል ነው። ለአነስተኛ ቡድኖች ወይም በውሂብ መድረክ ጉዟቸው መጀመሪያ ላይ ላሉ ድርጅቶች ጥሩ ተስማሚ ነው።
ክፍል 3፡ በሥራ ላይ ያለ ሥነ ሕንፃ
የDataHub ሥነ ሕንፃ ዋና ዋና ነገሮች፡
- ድርጅቶችን እና ግንኙነቶችን ለመወከል በግራፍ ላይ የተመሠረተ የሜታዳታ ማከማቻ
- ፈጣን መልሶ ለማግኘት ጠንካራ የፍለጋ መረጃ ጠቋሚ ንብርብር
- ተሰኪ ማገናኛዎች ያለው የማዋሃድ ማዕቀፍ
- ፕሮግራምያዊ አስተዳደር እና አውቶማቲክ ኤፒአይዎች
የአሙንሰን ሥነ ሕንፃ ዋና ዋና ነገሮች፡-
- በአገልግሎት ላይ ያተኮረ ነገር ግን ቀልጣፋ ቁልል
- በውሂብ ስብስብ ግኝት ላይ ግልጽ ትኩረት ያለው የፍለጋ-የመጀመሪያ ንድፍ
- ተጠቃሚዎችን ወደ ታመኑ ንብረቶች ለመምራት ታዋቂነት/የአጠቃቀም መለኪያዎች
ክፍል 4፡ የእውነተኛ ዓለም ሁኔታዎች—ምን መምረጥ አለብዎት?
ሁኔታ A፡ በጀት ላይ ላሉ ተንታኞች ፈጣን ግኝት
- የእርስዎ ዋና ግብ ተንታኞች ሠንጠረዦችን እና ዳሽቦርዶችን ለማግኘት፣ ባለቤቶችን ለማየት እና ሰነዶችን ለመጨመር ከችግር ነጻ የሆነ መንገድ መስጠት ከሆነ Amundsenን ይምረጡ። ፈጣን ጊዜ‑ወደ‑እሴት እና አነስተኛ የኦፕስ ትርፍ ያገኛሉ።
ሁኔታ B፡ በአስተዳደር + የዘር ሐረግ በመጠን
- በብዙ ስርዓቶች ላይ የአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ፣ የፖሊሲ ቁጥጥሮች፣ ጎራዎች እና የላቀ የሜታዳታ ሞዴሊንግ ከፈለጉ DataHub ን ይምረጡ። ይህ የDataHub ሥነ ሕንፃ እና የመንገድ ካርታ የሚያበሩበት ነው።
ሁኔታ C፡ ፍልሰት እና የተፅዕኖ ትንተና
- የDataHub የዘር ሐረግ እና የግራፍ አውድ “X ብንቀይር ምን ይሰበራል?” ለሚለው እና የዋጋ ቅነሳዎችን እና የባለቤትነት የስራ ፍሰቶችን ለማስተባበር የተሻለ ያደርገዋል።
ሁኔታ D፡ ድብልቅ አካባቢዎች እና ML/BI ልዕልና
- DataHub በBI መሣሪያዎች፣ በML አካላት እና በቅንጅት/የጥራት ስርዓቶች ውስጥ በተፈጥሮው ይዋሃዳል፣ ይህም ለመላው የውሂብ ሥነ-ምህዳርዎ ጠንካራ ማዕከል ያደርገዋል።
ክፍል 5፡ ጥቅሞች እና ጉዳቶች
የDataHub ጥቅሞች
- ጠንካራ የዘር ሐረግ (የአምድ ደረጃን ጨምሮ) እና የአስተዳደር ግንባታዎች
- ገላጭ የሜታዳታ ሞዴል እና የግራፍ ግንኙነቶች
- ሰፊ፣ እያደገ የሚሄድ የማዋሃድ ሥነ-ምህዳር
- ለመሣሪያ ስርዓት አውቶማቲክ እና የፖሊሲ ማስፈጸሚያ ጠንካራ
የDataHub ጉዳቶች
- በራስ-በአስተናጋጅ ለመሥራት ከባድ ነው፤ ገደላማ የመማሪያ ኩርባ
- የባህሪው ብዛት ለአጋጣሚ ተጠቃሚዎች የUI/UX ውስብስብነትን ሊጨምር ይችላል።
የአሙንሰን ጥቅሞች
- ቀጥተኛ፣ ለግኝት ወዳጃዊ UI
- ለማሰማራት እና ለማቆየት ቀላል ክብደት ያለው
- ከካታሎጎች ጋር ለሚጀምሩ ቡድኖች ጥሩ ተስማሚ
የአሙንሰን ጉዳቶች
- ከሳጥኑ ውጭ ያነሰ አጠቃላይ የዘር ሐረግ እና አስተዳደር
- ውስብስብ፣ ባለብዙ-ድርጅት አካባቢዎች ጠባብ የሜታዳታ ሞዴል
- የሥነ-ምህዳር ፍጥነት እና የባህሪ ጥልቀት ከአማራጮች ጋር ሲነጻጸር ሊዘገይ ይችላል
ክፍል 6፡ ወጪ፣ የቡድን መጠን እና ብስለት
- አነስተኛ ቡድኖች/ጀማሪዎች፡ የአሙንሰን ቀላልነት ብዙ ጊዜ ያሸንፋል፤ አስፈላጊ ከሆነ በኋላ ላይ አስተዳደርን ማኖር ይችላሉ።
- መካከለኛ መጠን እስከ ድርጅት፡ የDataHub የአስተዳደር እና የዘር ሐረግ ክፍያ በውሂብ መስፋፋት እና በቁጥጥር ፍላጎቶች ይጨምራል።
- የተደባለቀ የክህሎት ስብስቦች፡ የDataHub ኃይልን ከማስቻል ጋር ያጣምሩ—የቢሮ ሰዓታት፣ የመግቢያ መመሪያዎች እና ግልጽ የባለቤትነት ስምምነቶች።
ክፍል 7፡ የአተገባበር ምክሮች እና ፀረ-ቅጦች
ይህን ያድርጉ፡
- ግልጽ በሆነ የሜታዳታ ውል ይጀምሩ፡ ባለቤቶችን፣ መለያዎችን፣ ቃላትን እና ጎራዎችን ከመጀመሪያው ቀን ይግለጹ።
- ሜታዳታ ትኩስ ለማድረግ ከመጋዘንዎ፣ ከቅንጅትዎ እና ከBI መሣሪያዎችዎ ማዋሃድን በራስ-ሰር ያድርጉ።
- ከአንድ ጎራ (ለምሳሌ ፋይናንስ ወይም ዕድገት) ጋር የሙከራ ፕሮጀክት ያካሂዱ እና በግብረመልስ ላይ በመመስረት ያስፋፉ።
- “የታማኝነት ምልክቶችን” ያቋቁሙ፡ ባጆችን፣ የውሂብ ጥራት ማረጋገጫዎችን እና የዋጋ ቅነሳ የስራ ፍሰቶችን።
ይህን ያስወግዱ፡
- ካታሎጉን እንደ ዊኪ መያዝ። ያለ አውቶማቲክ እና የባለቤትነት፣ ሜታዳታ ይበሰብሳል።
- ሁሉንም ነገር በመጀመሪያው ቀን ውስጥ መጣል. በመጀመሪያ የወርቅ ከፍተኛ ዋጋ ያላቸውን ንብረቶች ስብስብ ይፍጠሩ።
- የለውጥ አስተዳደርን ችላ ማለት። ተንታኞችን ያሠለጥኑ፣ ደንቦችን ያውጡ እና ጊዜ ያለፈባቸው ንብረቶች ላይ ያለውን ዑደት ይዝጉ።
ክፍል 8፡ የግዢ (እና የግንባታ) ማረጋገጫ ዝርዝር
- የዘር ሐረግ ፍላጎቶች፡ የአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ እና የተፅዕኖ ትንተና ያስፈልግዎታል?
- አስተዳደር፡ በካታሎጉ በኩል ፖሊሲዎችን፣ ጎራዎችን እና የመዳረሻ ቁጥጥሮችን ያስፈጽማሉ?
- የሥነ-ምህዳር ብቃት፡ አገናኞች የእርስዎን ዋና መሣሪያዎች (መጋዘን፣ dbt, BI, ማስተባበር) ይሸፍናሉ?
- የአሠራር ሞዴል፡ በራስ የማስተናገድ አቅም እና ከተደራጀ ደመና ጋር በተያያዘ ያለው ምርጫ።
- UX የሚጠበቁ ነገሮች፡ በተንታኝ ላይ ያተኮረ ቀላልነት እና በመሣሪያ ስርዓት ላይ ያተኮረ ኃይል
ክፍል 9፡ የሚተዳደር አማራጭ የሚረዳው መቼ ነው?
ቡድንዎ ባለብዙ አገልግሎት የሜታዳታ መሠረተ ልማትን ለማካሄድ ባንድዊድዝ ከሌለው፣ ፈጣን እሴት እና ዝቅተኛ TCO ለማግኘት የሚተዳደር አቅርቦትን ያስቡበት፣ የክፍት ምንጭ መሠረቶችን እየጠበቁ ነው።
ክፍል 10፡ Sider.AI የሚስማማበት (ሊጠቀስ የሚገባው)
በትንታኔ የስራ ፍሰትዎ ላይ ግኝትን፣ ሰነዶችን እና የታማኝነት ምልክቶችን ለማሻሻል ካታሎጎችን እየገመገሙ ከሆነ፣ እንደ AI የጎን አሞሌዎች እና በአውድ ውስጥ ያሉ ረዳቶች ያሉ የምርታማነት ንብርብሮች ጉዲፈቻን ሊያሳድጉ እንደሚችሉ ልብ ሊባል የሚገባው ነው። በነገራችን ላይ፣ Sider.AI ቡድኖች የውሂብ ስብስቦችን በፍጥነት እንዲመዘግቡ፣ ለተፅዕኖ ትንተና የዘር ሐረግን እንዲያጠቃልሉ እና ተንታኞች በሚሰሩበት ቦታ የአስተዳደር አውድ እንዲያሳዩ ሊረዳቸው ይችላል። ይህ ካታሎግን አይተካውም፤ ዕለታዊ አጠቃቀሙን ያሳድጋል።
ማጠቃለያ፡ ቀላል ውሳኔውን ከባድ አድርጉት—እና ከባድ ውሳኔውን ቀላል አድርጉት
- ፈጣን ድሎች ያሉት ቀለል ያለ፣ በግኝት ላይ ያተኮረ ካታሎግ ከፈለጉ፣ Amundsen ን ይምረጡ።
- የመንገድ ካርታዎ አስተዳደርን፣ የፖሊሲ አውቶማቲክን እና በአንድ ውስብስብ ቁልል ላይ የአምድ‑ደረጃ የዘር ሐረግን የሚያካትት ከሆነ፣ DataHub ን ይምረጡ።
- ከአንድ ጎራ ጋር ሙከራ ያድርጉ፣ ማዋሃድን በራስ-ሰር ያድርጉ እና ጉዲፈቻ እና “ውሂቡ የት አለ?” ትኬቶችን በመቀነስ ስኬትን ይለኩ።
ቁልፍ መውሰጃዎች
- መሣሪያውን ከዋናው ሥራዎ ጋር ያዛምዱት፡ ግኝት ከ አስተዳደር/የዘር ሐረግ ጋር።
- የቡድን መጠንን፣ የኦፕስ ብስለትን እና የአገናኝ ሽፋን ግምት ውስጥ ያስገቡ።
- በጥቂቱ ይጀምሩ፣ ያለ ርህራሄ በራስ-ሰር ያድርጉ እና የታማኝነት ምልክቶችን ወደ የስራ ፍሰቱ ይገንቡ።
ተጨማሪ ንባብ እና አውድ
- በDataHub ችሎታዎች እና አቀማመጥ ላይ ያለ ዳራ።
- የDataHub ባህሪ አጠቃላይ እይታ እና ሰነዶች።
- ለሥነ ሕንፃ እና ለአገናኞች ክፍት ምንጭ DataHub ማከማቻ።
- ከማህበረሰቡ እና ከአቅራቢዎች የአሙንሰን vs DataHub ተግባራዊ ንጽጽሮች።
FAQ
Q1፡ ለአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ የትኛው የተሻለ ነው፣ DataHub ወይስ Amundsen?
DataHub በአጠቃላይ ከመጀመሪያው ጠንካራ የአምድ ደረጃ የዘር ሐረግ እና ከቅንጅት እና ከትራንስፎርሜሽን መሣሪያዎች ጋር ጥልቅ ውህደቶችን ያቀርባል፣ ይህም ለተፅዕኖ ትንተና እና ለአስተዳደር የተሻለ ያደርገዋል።
Q2፡ Amundsenን ከDataHub ለማሰማራት ቀላል ነው?
አዎ። የአሙንሰን ሥነ ሕንፃ ቀላል እና በተለምዶ በፍጥነት የሚሠራ ነው፣ ይህም ለአነስተኛ ቡድኖች ወይም አነስተኛ የሥራ ማስኬጃ ትርፍ በማግኘት ፈጣን ግኝትን ቅድሚያ ለሚሰጡ ተስማሚ ነው።
Q3፡ DataHub አስተዳደርን እና ፖሊሲዎችን ይደግፋል?
DataHub ድርጅቶች የውሂብ አስተዳደርን መደበኛ ለማድረግ ተስማሚ የሆኑ እንደ ባለቤትነት፣ ጎራዎች፣ መለያዎች፣ ቃላት፣ የዋጋ ቅነሳ የስራ ፍሰቶች እና የፖሊሲ ግንባታዎች ያሉ የበለጸጉ የአስተዳደር ባህሪያትን ያካትታል።
Q4፡ የውሂብ ካታሎግ በሚመርጡበት ጊዜ ምን ውህደቶች በጣም አስፈላጊ ናቸው?
ለመጋዘንዎ (Snowflake, BigQuery, Redshift), ትራንስፎርሜሽን (dbt), ማስተባበር (Airflow/Dagster), BI (Tableau, Looker, Power BI) እና የውሂብ ጥራት መሣሪያዎች አገናኞችን ቅድሚያ ይስጡ። የDataHub አገናኝ ሥነ-ምህዳር በተለይ ሰፊ ነው።
Q5፡ DataHubን ትቼ Amundsen መቼ ልመርጥ?
ፍለጋ እና ሰነድ ላይ ያተኮረ ቀላል፣ በተንታኝ ላይ ያተኮረ ካታሎግ ከፈለጉ፣ በውሂብ አስተዳደር ጉዞዎ መጀመሪያ ላይ ከሆኑ እና ቀለል ያለ የሥራ ማስኬጃ አሻራ ከመረጡ Amundsen ን ይምረጡ።
