Jei vertinate DataHub, bet svarstote, kas dar yra rinkoje, nesate vieni. Per pastaruosius dvejus metus duomenų katalogų ir metaduomenų valdymo sritis labai išsiplėtė – sparčiai tobulėja atvirojo kodo projektai, o SaaS platformos papildomos valdymu, kilmės nustatymu ir dirbtinio intelekto valdomu atradimu. Klausimas nėra „Ar DataHub yra geras?“. Klausimas yra „Kuri DataHub alternatyva tinka mūsų sistemai, masteliui ir valdymo modeliui?"
Šiame praktiškame, į sprendimus orientuotame vadove išskaidome geriausias DataHub alternatyvas pagal naudojimo atvejį, įskaitant atvirojo kodo pasirinkimus inžinerijos komandoms ir debesies platformas, leidžiančias greitai pasiekti vertę. Sužinosite, kur kiekviena priemonė labiausiai tinka, į ką atkreipti dėmesį ir kaip užtikrintai pasirinkti be bandymų ir klaidų.
Kas daro DataHub alternatyvą puikia?
- Plug-and-play įvedimas: vietiniai jungtys sandėliams (BigQuery, Snowflake, Redshift), BI (Looker, Tableau, Power BI), orchestratoriams (Airflow, dbt) ir ežerams.
- Vieno galo kilmė: lentelės ir stulpelio lygio kilmė su įvairių įrankių kontekstu.
- Stipri paieška ir atradimas: aktualumas, patogi vartotojo sąsaja ir aktyvūs metaduomenys.
- Valdymas ir pasitikėjimas: politika, prižiūrėtojai, terminai, PII žymėjimas ir patvirtinimai.
- Išplečiamumas: API / SDK, įvykių pagrindu sukurti metaduomenys ir lankstus diegimas.
- Bendradarbiavimas: dokumentai, savininkai, naudojimo įžvalgos, žodynai ir apžvalgos.
Geriausios DataHub alternatyvos iš pirmo žvilgsnio
- OpenMetadata (atvirojo kodo): platūs jungtys, aktyvi bendruomenė, valdymo ir kilmės gylis.
- Amundsen (atvirojo kodo): lengvas atradimas, stiprus paieškos principais pagrįstoms kultūroms.
- Marquez (atvirojo kodo): pirmiausia kilmė, puikiai tinka Airflow / apdorojimo stebėjimui.
- Apache Atlas (atvirojo kodo): stiprus Hadoop ekosistemose ir klasifikacija pagrįstame valdyme.
- OpenDataDiscovery (atvirojo kodo): į stebėjimą orientuoti metaduomenys su lanksčiu įvedimu.
- Atlan (SaaS): bendradarbiavimo katalogas su stipria UX, valdymu ir integracijomis.
- Alation (SaaS): brandus valdymas ir priežiūra, puikiai tinka reguliuojamoms įmonėms.
- Collibra (SaaS): įmonės duomenų valdymo paketas, apimantis ne tik katalogavimą.
- Microsoft Purview (SaaS): Azure vietinis valdymas ir atradimas visoje Microsoft sistemoje.
- Informatica EDC (Enterprise): gilūs įmonės metaduomenys ir masto nuskaitymas.
- Secoda (SaaS): lengvas, modernus, dirbtinio intelekto pagalba pagreitintas atradimas, skirtas greitam įsisavinimui.
- Castor (SaaS): patogus atradimas ir nuosavybės teisės su stipriais įsisavinimo modeliais.
Atvirojo kodo DataHub alternatyvos
Komercinės / SaaS DataHub alternatyvos
- Pagrindinis tikslas: atradimas, valdymas, kilmė ar stebėjimas?
- Sistemos suderinimas: ar jums reikia vietinio palaikymo dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery, Databricks arba Looker?
- Kilmės gylis: ar tinka lentelės lygis, ar privalomas stulpelio lygis ir tarp sistemų?
- Valdymas: ar reikalingas žodynas, politika, sertifikatai ir patvirtinimai?
- Įsisavinimas: patogus verslo vartotojui ar pirmiausia inžinieriui?
- Hostingas: savarankiškai valdomas OSS ar visiškai valdomas SaaS?
- Vertės gavimo laikas: savaitės ar mėnesiai?
- Biudžetas ir TCO: atvirojo kodo su infrastruktūros sąnaudomis, palyginti su prenumerata su mažesne operacijų našta.
Palyginimo momentinės nuotraukos: DataHub prieš pagrindines alternatyvas
- DataHub prieš OpenMetadata: abu siūlo aktyvius metaduomenis, kilmę ir valdymą. OpenMetadata dažnai laimi dėl OSS patogumo naudoti ir jungčių pločio; DataHub išsiskiria stipriu įvykių pagrindu sukurtu metaduomenų modeliu. Įvertinkite UI nuostatas, jungčių paritetą ir bendruomenės reakciją.
- DataHub prieš Amundsen: Amundsen yra paprastesnis ir pirmiausia skirtas atradimui; DataHub yra turtingesnis valdymu ir kilme. Pasirinkite Amundsen, jei norite greitos paieškos su minimaliomis sąnaudomis.
- DataHub prieš Marquez: Marquez yra pirmiausia orientuotas į kilmę; DataHub yra katalogas ir kilmė. Suporuokite Marquez su katalogu, jei kilmės stebėjimas yra jūsų pagrindinis prioritetas.
- DataHub prieš Atlan / Alation / Collibra: šie SaaS paketai užtikrina greitesnį įsisavinimą, stipresnį bendradarbiavimą ir įmonės valdymo funkcijas iš karto – už didesnę kainą.
Architektūros aspektai
- Įvykių pagrindu sukurti metaduomenys: jei naudojate CDC, srautinį apdorojimą arba mikroservisus, pasirinkite platformą, kuri įveda ir reaguoja į metaduomenų įvykius.
- dbt vietiniai modeliai: jei dbt yra pagrindinis, teikite pirmenybę vietiniam modelio / stulpelio kilmei, ekspozicijoms ir semantinio sluoksnio suderinimui.
- BI aprėptis: patvirtinkite semantinio sluoksnio analizę ir prietaisų skydelio kilmę Looker, Tableau, Power BI, Mode ir Hex.
- Saugumas ir PII: užtikrinkite, kad klasifikavimas, maskavimo žymos ir vaidmenimis pagrįsta prieigos kontrolė atitiktų jūsų IAM.
- Mastelis: išbandykite paieškos delsą, kilmės grafiko atvaizdavimą ir masinio įvedimo našumą su savo duomenų apimtimis.
Įgyvendinimo strategijos, kurios veikia
- Pradėkite nuo savo auksinio kelio: įtraukite vieną duomenų sandėlį ir vieną BI priemonę, kad greitai įrodytumėte vertę.
- Automatizuokite dokumentaciją: automatiškai įveskite schemas, naudojimą ir kilmę; palikite žmonių laiką svarbiausiam kuravimui.
- Anksti nustatykite nuosavybės teises: nustatykite prižiūrėtojus ir savininkus pagrindiniams duomenų rinkiniams.
- Sukurkite žodyną, kuris yra svarbus: pradėkite nuo 30–50 pagrindinių verslo terminų, susietų su lentelėmis ir metrikais.
- Išmatuokite įsisavinimą: stebėkite paieškas, paspaudimus ir sertifikuoto turto naudojimą, kad parodytumėte IG.
Atrankos scenarijų pavyzdžiai
- Startuolis su Snowflake + dbt + Looker: apsvarstykite Secoda arba Castor greičiui; OpenMetadata, jei norite OSS kontrolės.
- Įmonė Azure: Microsoft Purview vietinei integracijai; Collibra arba Alation pažangiam valdymui.
- Duomenų platformos komanda, teikianti pirmenybę kilmei: Marquez ir katalogas; arba OpenMetadata / DataHub, jei norite integruoto požiūrio.
- Hadoop / on-prem paveldas: Apache Atlas, galbūt suporuotas su šiuolaikiniu katalogu, kai modernizuojate.
Verta paminėti: jei jūsų komanda eksperimentuoja su dirbtinio intelekto pagalba atliekamais tyrimais, santraukomis ar dokumentacija aplink jūsų metaduomenų turtą, priemonės, kurios integruoja AI asistentą katalogo viduje, gali pagreitinti įtraukimą ir duomenų atradimą. Pavyzdžiui, Sider.AI padeda komandoms greitai apibendrinti sudėtingus puslapius, ištraukti pagrindinius punktus ir kurti pakartotinai naudojamus užrašus iš vidaus dokumentų, PRD ar valdymo wiki – tai naudinga diegiant naują katalogą ir šviečiant suinteresuotus asmenis. Greitas kelias į trumpą sąrašą
- Jei norite atvirojo kodo su stipriomis funkcijomis: OpenMetadata, Amundsen, DataHub, Marquez, Atlas.
- Jei norite valdomo greičio ir bendradarbiavimo: Atlan, Secoda, Castor.
- Jei norite įmonės valdymo gylio: Alation, Collibra, Informatica EDC, Purview.
Pagrindiniai dalykai
- DataHub alternatyvos apima OSS iki įmonės SaaS – optimizuokite savo pagrindinį rezultatą (atradimas prieš valdymą prieš kilmę).
- Patvirtinkite jungties aprėptį ir kilmės gylį pagal savo faktines priemones.
- Pradėkite siaurai, automatizuokite įvedimą ir investuokite žmonių pastangas į nuosavybės teises ir žodyną.
- Išmatuokite įsisavinimą, kad programa būtų finansuojama ir sutelkta.
Kiti žingsniai
- Nubraižykite savo 20 geriausių duomenų rinkinių, 5 BI priemones / prietaisų skydelius ir 10 verslo terminų.
- Bandomuoju būdu išbandykite dvi alternatyvas lygiagrečiai 30 dienų su sėkmės kontroliniu sąrašu.
- Anksti įtraukite duomenų prižiūrėtojus ir patyrusius naudotojus, kad susitartumėte dėl valdymo ir UX.
- Prieš visiškai diegiant, dokumentuokite veiklos modelį (savininkus, sertifikatus, peržiūros dažnumą).
DUK
