ನೀವು DataHub ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಬೇರೆ ಏನು ಲಭ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಗರಲ್ಲ. ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸ್ಥಳವು ವಿಸ್ತಾರಗೊಂಡಿದೆ - ತೆರೆದ ಮೂಲದ ಯೋಜನೆಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು SaaS ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಆಡಳಿತ, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು AI ಚಾಲಿತ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಲೇಯರ್ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆ "DataHub ಒಳ್ಳೆಯದೇ?" ಎಂಬುದಲ್ಲ. "ಯಾವ DataHub ಪರ್ಯಾಯವು ನಮ್ಮ ಸ್ಟಾಕ್, ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಮಾದರಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ?" ಎಂಬುದು.
ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್-ಹೆವಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವೇಗದ ಸಮಯ-ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರತಿ ಟೂಲ್ ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ನೋಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಆಯಾಸವಿಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
ಉತ್ತಮ DataHub ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
- ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್: ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು (BigQuery, Snowflake, Redshift), BI (Looker, Tableau, Power BI), ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳು (Airflow, dbt), ಮತ್ತು ಲೇಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು.
- ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವಂಶಾವಳಿ: ಟೇಬಲ್- ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್-ಮಟ್ಟದ ವಂಶಾವಳಿ, ಕ್ರಾಸ್-ಟೂಲ್ ಕಾನ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ.
- ಬಲವಾದ ಹುಡುಕಾಟ & ಆವಿಷ್ಕಾರ: ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ UI, ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ.
- ಆಡಳಿತ & ನಂಬಿಕೆ: ಪಾಲಿಸಿಗಳು, ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಗಳು, ನಿಯಮಗಳು, PII ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳು.
- ವಿಸ್ತರಣೆ: API ಗಳು/SDK ಗಳು, ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿಯೋಜನೆ.
- ಸಹಯೋಗ: ಡಾಕ್ಸ್, ಮಾಲೀಕರು, ಬಳಕೆಯ ಒಳನೋಟಗಳು, ಗ್ಲಾಸರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳು.
ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳು
- OpenMetadata (ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್): ವಿಶಾಲವಾದ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ಸಕ್ರಿಯ ಸಮುದಾಯ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯ ಆಳ.
- Amundsen (ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್): ಹಗುರವಾದ ಆವಿಷ್ಕಾರ, ಹುಡುಕಾಟ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಬಲವಾಗಿದೆ.
- Marquez (ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್): ವಂಶಾವಳಿ-ಮೊದಲ, Airflow/ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- Apache Atlas (ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್): Hadoop ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ-ಆಧಾರಿತ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.
- OpenDataDiscovery (ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್): ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ನೊಂದಿಗೆ ವೀಕ್ಷಣೆ-ಆಧಾರಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾ.
- Atlan (SaaS): ಬಲವಾದ UX, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗದ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್.
- Alation (SaaS): ಪ್ರಬುದ್ಧ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- Collibra (SaaS): ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ ಸೂಟ್.
- Microsoft Purview (SaaS): Microsoft ಸ್ಟಾಕ್ನಾದ್ಯಂತ Azure-ಸ್ಥಳೀಯ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರ.
- Informatica EDC (Enterprise): ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್.
- Secoda (SaaS): ವೇಗದ ಅಳವಡಿಕೆಗಾಗಿ ಹಗುರವಾದ, ಆಧುನಿಕ, AI- ನೆರವಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರ.
- Castor (SaaS): ಬಲವಾದ ಅಳವಡಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವ.
ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳು
- OpenMetadata
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ವಿಶಾಲವಾದ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್-ಮಟ್ಟದ ವಂಶಾವಳಿಯೊಂದಿಗೆ DataHub ಗೆ ಪೂರ್ಣ-ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ, ತೆರೆದ ಮೂಲದ ಪರ್ಯಾಯ. ಇದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು dbt, Airflow ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಉಪಯುಕ್ತತೆ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ OSS-ಮೊದಲ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಬಯಸುವ ತಂಡಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್ಹೆಡ್; ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕನೆಕ್ಟರ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ.
- Amundsen
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಮೂಲತಃ Lyft ನಿಂದ, Amundsen ಹುಡುಕಾಟ-ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಹಗುರವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಆಳವಾದ ಆಡಳಿತಕ್ಕಿಂತ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸರಳತೆಗೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಒಂದು ಬಲವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಆವಿಷ್ಕಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂಡಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: DataHub ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸಮಗ್ರ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ.
- Marquez
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ವಂಶಾವಳಿಯ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಏಕೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್-ನೇತೃತ್ವದ ತಂಡಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಇದು ಒಂದು-ನಿಲುಗಡೆ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅಲ್ಲ-ಆವಿಷ್ಕಾರ/ಆಡಳಿತ ಪದರದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- Apache Atlas
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಬಲವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ-ಆಧಾರಿತ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Hadoop ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಆಳವಾದ Hadoop/On-Prem ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತುಗಳು, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆಡಳಿತ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಭಾರವಾದ ನಿಯೋಜನೆ, ಕಡಿದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆ.
- OpenDataDiscovery
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಕೇತಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ತೆರೆದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಲೇಯರ್.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳಾದ್ಯಂತ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೇಲ್ಮೈಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ತಂಡಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಪೂರ್ಣ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಇತರ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
ವಾಣಿಜ್ಯ/SaaS DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳು
- Atlan
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಬಲವಾದ UX, ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ-ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ತಂಡಕ್ಕೆ "ಮನೆ" ಎಂದು ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ. ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು AI- ನೆರವಿನ ಹುಡುಕಾಟದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ತ್ವರಿತ ಸಮಯ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ಮಧ್ಯಮ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿಂದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್; ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟಾಕ್ಗಾಗಿ ವಂಶಾವಳಿಯ ಆಳವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- Alation
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಪ್ರಬುದ್ಧ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್, ಪಾಲಿಸಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಗ್ಲಾಸರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಯತ್ನ; ಆಧುನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟಾಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕನೆಕ್ಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- Collibra
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್, ಇದು ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನಿಂದ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪಾಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಡಳಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ; ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ.
- Microsoft Purview
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: Azure ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಸ್ಥಳೀಯ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಜೋಡಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ Microsoft-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ Azure ಅಲ್ಲದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆ.
- Informatica Enterprise Data Catalog (EDC)
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ದೃಢವಾದ ವಂಶಾವಳಿಯೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೊಯ್ಲು.
- Secoda
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಆಧುನಿಕ UX, AI-ನೆರವಿನ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರ, ತ್ವರಿತ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಭಾರೀ ಆಡಳಿತದ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಇಲ್ಲದೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಬಯಸುವ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಿಂದ ಮಧ್ಯಮ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂಡಗಳಿಗೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಸುಧಾರಿತ ವಂಶಾವಳಿ/ಆಡಳಿತ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- Castor
ಇದು ಏಕೆ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಅಭಿಪ್ರಾಯಪೂರ್ಣ, ಅಳವಡಿಕೆ-ಮೊದಲ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಬಲವಾದ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ: ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ-ಭಾರೀ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ಅನ್ವೇಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗಮನಿಸಿ: ಆಳವಾದ ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಪೂರಕ ಸಾಧನಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಸರಿಯಾದ DataHub ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು
ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆ-ನೇತೃತ್ವದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ:
- ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿ: ಆವಿಷ್ಕಾರ, ಆಡಳಿತ, ವಂಶಾವಳಿ ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣೆ?
- ಸ್ಟಾಕ್ ಜೋಡಣೆ: ನಿಮಗೆ dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery, Databricks ಅಥವಾ Looker ಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೆಂಬಲ ಬೇಕೇ?
- ವಂಶಾವಳಿಯ ಆಳ: ಟೇಬಲ್-ಮಟ್ಟದ ಸರಿ, ಅಥವಾ ಕಡ್ಡಾಯ ಕಾಲಮ್-ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಸಿಸ್ಟಮ್?
- ಆಡಳಿತ: ಗ್ಲಾಸರಿ, ಪಾಲಿಸಿಗಳು, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
- ಅಳವಡಿಕೆ: ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯೋ ಅಥವಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್-ಮೊದಲೋ?
- ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್: ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ OSS vs. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ SaaS?
- ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮಯ: ವಾರಗಳೋ ಅಥವಾ ತಿಂಗಳುಗಳೋ?
- ಬಜೆಟ್ ಮತ್ತು TCO: ಇನ್ಫ್ರಾ ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ vs. ಕಡಿಮೆ ಆಪ್ಸ್ ಹೊರೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ.
ಹೋಲಿಕೆ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಶಾಟ್ಗಳು: DataHub vs ಪ್ರಮುಖ ಪರ್ಯಾಯಗಳು
- DataHub vs OpenMetadata: ಎರಡೂ ಸಕ್ರಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. OpenMetadata ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ OSS ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಅಗಲದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ; DataHub ಪ್ರಬಲ ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. UI ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಕನೆಕ್ಟರ್ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
- DataHub vs Amundsen: Amundsen ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರ-ಮೊದಲನೆಯದು; DataHub ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಕನಿಷ್ಟ ಓವರ್ಹೆಡ್ನೊಂದಿಗೆ ವೇಗದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ Amundsen ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- DataHub vs Marquez: Marquez ವಂಶಾವಳಿ-ಮೊದಲನೆಯದು; DataHub ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಜೊತೆಗೆ ವಂಶಾವಳಿಯಾಗಿದೆ. ವಂಶಾವಳಿಯ ವೀಕ್ಷಣೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ Marquez ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ.
- DataHub vs Atlan/Alation/Collibra: ಈ SaaS ಸೂಟ್ಗಳು ವೇಗದ ಅಳವಡಿಕೆ, ಬಲವಾದ ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಾಕ್ಸ್ನಿಂದಲೇ ನೀಡುತ್ತವೆ - ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ.
ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
- ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾ: ನೀವು CDC, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವೀಸ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೆ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಈವೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- dbt-ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು: dbt ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ/ಕಾಲಮ್ ವಂಶಾವಳಿ, ಎಕ್ಸ್ಪೋಷರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಯರ್ ಜೋಡಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.
- BI ವ್ಯಾಪ್ತಿ: Looker, Tableau, Power BI, Mode ಮತ್ತು Hex ಗಾಗಿ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಯರ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಭದ್ರತೆ & PII: ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮರೆಮಾಚುವ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೋಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣವು ನಿಮ್ಮ IAM ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಸ್ಕೇಲ್: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಸುಪ್ತತೆ, ವಂಶಾವಳಿಯ ಗ್ರಾಫ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಅನುಷ್ಠಾನ ತಂತ್ರಗಳು
- ನಿಮ್ಮ ಗೋಲ್ಡನ್ ಪಾಥ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಒಂದು ವೇರ್ಹೌಸ್ ಮತ್ತು ಒಂದು BI ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.
- ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ: ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಇಂಜೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಯುರೇಶನ್ಗಾಗಿ ಮಾನವ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಿ.
- ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಉನ್ನತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕರನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
- ಒಂದು ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟಲಾದ 30-50 ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ: ROI ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ಕ್ಲಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಆಸ್ತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
ಆಯ್ಕೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಉದಾಹರಣೆ
- Snowflake + dbt + Looker ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ Secoda ಅಥವಾ Castor ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ; ನೀವು OSS ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ OpenMetadata.
- Azure ನಲ್ಲಿ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್: ಸ್ಥಳೀಯ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ Microsoft Purview; ಸುಧಾರಿತ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ Collibra ಅಥವಾ Alation.
- ವಂಶಾವಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡ: Marquez ಜೊತೆಗೆ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್; ಅಥವಾ ನೀವು ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ OpenMetadata/DataHub.
- Hadoop/ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್ ಪರಂಪರೆ: Apache Atlas, ನೀವು ಆಧುನೀಕರಣಗೊಳಿಸುವಾಗ ಆಧುನಿಕ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ನಿಮ್ಮ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಸುತ್ತ AI- ನೆರವಿನ ಸಂಶೋಧನೆ, ಸಾರಾಂಶೀಕರಣ ಅಥವಾ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಳಗೆ AI ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Sider.AI ತಂಡಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪುಟಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಲು, ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಡಾಕ್ಸ್, PRD ಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಳಿತ ವಿಕಿಗಳಿಂದ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ-ಹೊಸ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಹೊರತರುವಾಗ ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣ ಮಾಡುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣ ಪಟ್ಟಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗ
- ನೀವು ಬಲವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ತೆರೆದ ಮೂಲವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: OpenMetadata, Amundsen, DataHub, Marquez, Atlas.
- ನೀವು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: Atlan, Secoda, Castor.
- ನೀವು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಆಡಳಿತದ ಆಳವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: Alation, Collibra, Informatica EDC, Purview.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
- DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳು OSS ನಿಂದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ SaaS ವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿವೆ-ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ (ಆವಿಷ್ಕಾರ vs. ಆಡಳಿತ vs. ವಂಶಾವಳಿ).
- ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ಪರಿಕರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಕನೆಕ್ಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯ ಆಳವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಕಿರಿದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಗ್ಲಾಸರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹಣವನ್ನು ಮತ್ತು ಗಮನವನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು
- ನಿಮ್ಮ ಉನ್ನತ 20 ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, 5 BI ಟೂಲ್/ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು 10 ವ್ಯಾಪಾರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ.
- ಯಶಸ್ಸಿನ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ 30 ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಎರಡು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು UX ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪವರ್ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಬೇಗ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಸಂಪೂರ್ಣ ರೋಲ್ಔಟ್ ಮೊದಲು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಮಾಲೀಕರು, ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು, ವಿಮರ್ಶೆ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್) ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ.
FAQ
Q1:ಉತ್ತಮ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಯಾವುವು?
ಉನ್ನತ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ DataHub ಪರ್ಯಾಯಗಳಲ್ಲಿ OpenMetadata, Amundsen, Marquez, Apache Atlas ಮತ್ತು OpenDataDiscovery ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಂಶಾವಳಿ, ಆಡಳಿತ ಅಥವಾ ಹಗುರವಾದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
Q2:DataHub ಮತ್ತು OpenMetadata ನಡುವೆ ನಾನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು?
ಕನೆಕ್ಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ವಂಶಾವಳಿಯ ಆಳ, ಆಡಳಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು UI ಅನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. OpenMetadata ವಿಶಾಲವಾದ ಏಕೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ DataHub ಸಕ್ರಿಯ, ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.
Q3:ವೇಗದ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಯಾವ DataHub ಪರ್ಯಾಯವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ?
Atlan, Secoda ಮತ್ತು Castor ನಂತಹ SaaS ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ವೇಗವಾದ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
Q4:ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ನನ್ನ ಆದ್ಯತೆಯು ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಏನು?
ವಂಶಾವಳಿ-ಮೊದಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ Marquez ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಕಾಲಮ್-ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್-ನೇತೃತ್ವದ ತಂಡಗಳಿಗೆ ವಂಶಾವಳಿ ಪರಿಕರವನ್ನು ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
Q5:ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ ನನಗೆ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, Alation, Collibra, Informatica EDC ಅಥವಾ Microsoft Purview ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಪ್ರಬುದ್ಧ ಆಡಳಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ಪಾಲಿಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟೀವರ್ಡ್ಶಿಪ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
