നിങ്ങൾ DataHub-നെ വിലയിരുത്തുകയും മറ്റെന്തെങ്കിലും ലഭ്യമാണോ എന്ന് ആശ്ചര്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റക്കല്ല. കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ, ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗ്, മെറ്റാഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചു - ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോജക്ടുകൾ അതിവേഗം മെച്ചപ്പെടുകയും SaaS പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഭരണനിർവ്വഹണം, പിന്തുടർച്ച, AI-চালিত കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെ ചോദ്യം "DataHub നല്ലതാണോ?" എന്നതല്ല, മറിച്ച് "ഏത് DataHub ബദലാണ് ഞങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്ക്, സ്കെയിൽ, ഭരണ മാതൃക എന്നിവയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായത്?" എന്നതാണ്.
ഈ പ്രായോഗികവും പ്രശ്നപരിഹാരത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നതുമായ ഗൈഡിൽ, എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്കുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചോയ്സുകളും വേഗത്തിൽ മൂല്യം നേടുന്നതിനുള്ള ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും ഉൾപ്പെടെ, ഉപയോഗ കേസ് അനുസരിച്ച് മികച്ച DataHub ബദലുകൾ ഞങ്ങൾ തരംതിരിക്കുന്നു. ഓരോ ടൂളും എവിടെയാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നത്, എന്തൊക്കെ ശ്രദ്ധിക്കണം, ട്രയൽ ആൻഡ് എറർ ഒഴിവാക്കി എങ്ങനെ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്താം എന്നതിനെക്കുറിച്ചെല്ലാം ഇതിൽ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും.
എന്താണ് ഒരു മികച്ച DataHub ബദലിനെ നിർണ്ണയിക്കുന്നത്?
- പ്ലഗ്-ആൻഡ്-പ്ലേ ഇൻജക്ഷൻ: വെയർഹൗസുകൾക്കുള്ള നേറ്റീവ് കണക്ടറുകൾ (BigQuery, Snowflake, Redshift), BI (Looker, Tableau, Power BI), ഓർക്കസ്ട്രേറ്ററുകൾ (Airflow, dbt), കൂടാതെ ലേക്കുകൾ എന്നിവയെല്ലാം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പിന്തുടർച്ച: ക്രോസ്-ടൂൾ കോൺടെക്സ്റ്റ് ഉള്ള ടേബിൾ-ലെവൽ, കോളം-ലെവൽ പിന്തുടർച്ച.
- ശക്തമായ തിരയലും കണ്ടെത്തലും: പ്രസക്തി, ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ UI, സജീവമായ മെറ്റാഡാറ്റ എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
- ഭരണവും വിശ്വാസവും: പോളിസികൾ, സ്റ്റുവാർഡുകൾ, നിബന്ധനകൾ, PII ടാഗിംഗ്, അംഗീകാരങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
- വിപുലീകരണം: API-കൾ/SDK-കൾ, ഇവന്റ്-ഡ്രൈവൻ മെറ്റാഡാറ്റ, ഫ്ലെക്സിബിൾ വിന്യാസം എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
- പരസ്പര സഹകരണം: ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ഉടമസ്ഥർ, ഉപയോഗ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഗ്ലോസറികൾ, അവലോകനങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
മികച്ച DataHub ബദലുകൾ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ
- OpenMetadata (ഓപ്പൺ സോഴ്സ്): വിശാലമായ കണക്ടറുകൾ, സജീവമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി, ഭരണപരവും പിന്തുടർച്ചയിലുമുള്ള ആഴം.
- Amundsen (ഓപ്പൺ സോഴ്സ്): ഭാരം കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്തൽ, തിരയലിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന രീതിയിലുള്ള ഉപയോഗത്തിന് മികച്ചത്.
- Marquez (ഓപ്പൺ സോഴ്സ്): പിന്തുടർച്ചക്ക് ആദ്യ പരിഗണന, Airflow/പ്രോസസ്സിംഗ് ഒബ്സർവബിലിറ്റിക്ക് മികച്ചത്.
- Apache Atlas (ഓപ്പൺ സോഴ്സ്): Hadoop എക്കോസിസ്റ്റത്തിലും വർഗ്ഗീകരണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭരണത്തിലും ശക്തം.
- OpenDataDiscovery (ഓപ്പൺ സോഴ്സ്): ഫ്ലെക്സിബിൾ ഇൻജക്ഷനോടുകൂടിയ ഒബ്സർവബിലിറ്റി-ഓറിയന്റഡ് മെറ്റാഡാറ്റ.
- Atlan (SaaS): ശക്തമായ UX, ഭരണനിർവ്വഹണം, സംയോജനങ്ങൾ എന്നിവയുള്ള സഹകരണ കാറ്റലോഗ്.
- Alation (SaaS): മെച്ചപ്പെട്ട ഭരണവും കാര്യസ്ഥതയും, നിയന്ത്രിത സംരംഭങ്ങൾക്ക് മികച്ചത്.
- Collibra (SaaS): കാറ്റലോഗിംഗിന് അതീതമായ എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് സ്യൂട്ട്.
- Microsoft Purview (SaaS): Microsoft സ്റ്റാക്കിലുടനീളമുള്ള Azure-നേറ്റീവ് ഭരണവും കണ്ടെത്തലും.
- Informatica EDC (എന്റർപ്രൈസ്): വലിയ തോതിലുള്ള എന്റർപ്രൈസ് മെറ്റാഡാറ്റയും സ്കാനിംഗും.
- Secoda (SaaS): വേഗത്തിൽ സ്വീകാര്യത നൽകുന്ന ഭാരം കുറഞ്ഞതും ആധുനികവുമായ AI-സഹായത്തോടെയുള്ള കണ്ടെത്തൽ.
- Castor (SaaS): ശക്തമായ അഡോപ്ഷൻ പാറ്റേണുകളുള്ള ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ കണ്ടെത്തലും ഉടമസ്ഥാവകാശവും.
ഓപ്പൺ സോഴ്സ് DataHub ബദലുകൾ
- OpenMetadata
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: DataHub-നുള്ള പൂർണ്ണ ഫീച്ചറുകളുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ബദൽ, വിശാലമായ ഇൻജക്ഷൻ, ഭരണപരമായ സവിശേഷതകൾ, കോളം-ലെവൽ പിന്തുടർച്ച എന്നിവ ഇതിനുണ്ട്. ഇത് സജീവമായ മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ dbt, Airflow, പ്രധാന വെയർഹൗസുകൾ എന്നിവയുമായി നന്നായി സംയോജിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: ഉപയോഗക്ഷമത, ഭരണം, വിപുലീകരണം എന്നിവയെ സന്തുലിതമാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന OSS-ന് മുൻഗണന നൽകുന്ന ടീമുകൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: മാനേജ്മെന്റ് ഓപ്ഷനുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രവർത്തനപരമായ അധിക ചിലവ്; അപ്ഗ്രേഡുകൾക്കും കണക്റ്റർ മെയിന്റനൻസിനുമുള്ള പദ്ധതി തയ്യാറാക്കുക.
- Amundsen
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: Lyft-ൽ നിന്നുള്ള Amundsen, തിരയലിന് മുൻഗണന നൽകുന്നതും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമാണ്. നിങ്ങളുടെ ടീം ആഴത്തിലുള്ള ഭരണത്തേക്കാൾ വേഗതയ്ക്കും ലാളിത്യത്തിനും വില കൽപ്പിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് മികച്ചൊരു ഓപ്ഷനാണ്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: കണ്ടെത്തലിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന കൾച്ചറുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ ഭരണത്തിന്റെ തുടക്കത്തിലുള്ള കമ്പനികൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: DataHub-മായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ സമഗ്രമായ ഭരണവും സജീവമായ മെറ്റാഡാറ്റയും.
- Marquez
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ഡാറ്റാ പിന്തുടർച്ചയ്ക്കും ജോബ് മെറ്റാഡാറ്റയ്ക്കുമായി പ്രത്യേകം നിർമ്മിച്ചത്. നിങ്ങളുടെ മുൻഗണന പൈപ്പ്ലൈനുകളിലുടനീളമുള്ള ഡിപ്പൻഡൻസികൾ മനസ്സിലാക്കുകയാണെങ്കിൽ ഇത് മികച്ചതാണ്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: പിന്തുടർച്ചാ നിരീക്ഷണം, ഓർക്കസ്ട്രേറ്റർ സംയോജനം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: ഇതൊരു ഒറ്റപ്പെട്ട കാറ്റലോഗ് അല്ല - കണ്ടെത്തൽ/ഭരണ ലെയറുമായി ചേർക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
- Apache Atlas
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ശക്തമായ വർഗ്ഗീകരണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭരണം, പിന്തുടർച്ച, പ്രത്യേകിച്ച് Hadoop എക്കോസിസ്റ്റങ്ങളിൽ.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: ആഴത്തിലുള്ള Hadoop/On-Prem ഫൂട്ട്പ്രിന്റുകളുള്ള എന്റർപ്രൈസുകൾ, കർശനമായ ഭരണപരമായ ആവശ്യങ്ങളുള്ളവർക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: വലിയ വിന്യാസം, കുത്തനെയുള്ള പഠനരീതി.
- OpenDataDiscovery
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ഒബ്സർവബിലിറ്റി അളവുകൾ, പിന്തുടർച്ച, ഡാറ്റാ ക്വാളിറ്റി സിഗ്നലുകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് ഫ്ലെക്സിബിളായ, ഓപ്പൺ മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: വിവിധ ടൂളുകളിലുടനീളമുള്ള ഒബ്സർവബിലിറ്റി സർഫേസായി മെറ്റാഡാറ്റയെ പരിഗണിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: പൂർണ്ണമായ ഭരണത്തിനായി മറ്റ് ടൂളുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.
കൊമേർഷ്യൽ/SaaS DataHub ബദലുകൾ
- Atlan
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ശക്തമായ UX, സഹകരണം, ഭരണം - ആധുനിക ഡാറ്റാ ടീമിനുള്ള ഒരു "ഹോം" ആയി സ്ഥാനം പിടിച്ചിരിക്കുന്നു. മാനേജ്മെന്റ് കണക്ടറുകളും AI-സഹായത്തോടെയുള്ള തിരയലും ഉപയോഗിച്ച് വേഗത്തിൽ മൂല്യം നേടാനാകും.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: സാങ്കേതിക, ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിൽ വേഗത്തിൽ സ്വീകാര്യത തേടുന്ന മിഡ്-മാർക്കറ്റ് മുതൽ എന്റർപ്രൈസ് ടീമുകൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: വിലനിർണ്ണയം, വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ; നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിനായുള്ള പിന്തുടർച്ചാ ആഴം സാധൂകരിക്കുക.
- Alation
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ഏറ്റവും കൂടുതൽ സ്ഥാപിതമായ കാറ്റലോഗുകളിലൊന്ന്, മെച്ചപ്പെട്ട കാര്യസ്ഥത, പോളിസികൾ, ബിസിനസ്സ് ഗ്ലോസറി ഫീച്ചറുകൾ എന്നിവ ഇതിനുണ്ട്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: വലിയ തോതിലുള്ള ഭരണവും സ്വീകാര്യതയും ആവശ്യമുള്ള സംരംഭങ്ങൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: നടപ്പിലാക്കാനുള്ള ശ്രമം; ആധുനിക ക്ലൗഡ് സ്റ്റാക്കുകൾക്കായി കണക്റ്റർ കവറേജ് ഉറപ്പാക്കുക.
- Collibra
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ഡാറ്റാ ക്വാളിറ്റി, പോളിസി, പ്രൈവസി മാനേജ്മെന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് കാറ്റലോഗിംഗിനപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിക്കുന്ന ഒരു സമഗ്ര ഡാറ്റാ ഭരണ പ്ലാറ്റ്ഫോം.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: ഉയർന്ന നിയന്ത്രണങ്ങളുള്ള വ്യവസായങ്ങൾക്കും സങ്കീർണ്ണമായ ഭരണ പരിപാടികൾക്കും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: ചെലവും സങ്കീർണ്ണതയും; ശക്തമായ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡലുമായി യോജിപ്പിക്കുക.
- Microsoft Purview
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: Azure സേവനങ്ങളുമായുള്ള ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനം, ഓട്ടോമേറ്റഡ് സ്കാനിംഗ്, വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവ ഇതിനുണ്ട്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: നേറ്റീവ് സംയോജനത്തിനും സുരക്ഷാ വിന്യാസത്തിനും മുൻഗണന നൽകുന്ന Microsoft-നെ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: സ്വതന്ത്ര വെണ്ടർമാരുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ Azure ഇതര കവറേജും ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയും.
- Informatica Enterprise Data Catalog (EDC)
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: സങ്കീർണ്ണമായ എക്കോസിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ശക്തമായ പിന്തുടർച്ചയോടുകൂടിയ എന്റർപ്രൈസ്-സ്കെയിൽ സ്കാനിംഗും മെറ്റാഡാറ്റാ ശേഖരണവും.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: ഹൈബ്രിഡ്/ക്ലൗഡ് ഫൂട്ട്പ്രിന്റുകളുള്ള വലിയ സംരംഭങ്ങൾക്ക്.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: ലൈസൻസിംഗും നടപ്പിലാക്കാനുള്ള വ്യാപ്തിയും.
- Secoda
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ആധുനിക UX, AI-സഹായത്തോടെയുള്ള ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, കണ്ടെത്തൽ, വേഗത്തിലുള്ള ഓൺബോർഡിംഗ് എന്നിവ ഇതിലുണ്ട്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: വലിയ ഭരണപരമായ ചിലവുകളില്ലാതെ വേഗത്തിൽ മൂല്യം നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കും മിഡ്-മാർക്കറ്റ് ടീമുകൾക്കും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: വിപുലമായ പിന്തുടർച്ച/ഭരണപരമായ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- Castor
എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാകുന്നു: ശക്തമായ ഉടമസ്ഥതയും ഉപയോഗ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുമുള്ള, അഡോപ്ഷന് ആദ്യ പരിഗണന നൽകുന്ന കാറ്റലോഗ്.
ഏറ്റവും അനുയോജ്യം: ഉൽപ്പന്ന വിശകലനത്തിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന ടീമുകൾക്കും കണ്ടെത്തലിന് മുൻഗണന നൽകുന്ന കമ്പനികൾക്കും.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: ആഴത്തിലുള്ള ഭരണത്തിന് അനുബന്ധ ടൂളുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
ശരിയായ DataHub ബദൽ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം
യോജിപ്പുകൾ വ്യക്തമാക്കാൻ ഈ ചോദ്യങ്ങൾ അടങ്ങിയ ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക:
- പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം: കണ്ടെത്തൽ, ഭരണം, പിന്തുടർച്ച, അതോ നിരീക്ഷണം?
- സ്റ്റാക്ക് വിന്യാസം: dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery, Databricks, അല്ലെങ്കിൽ Looker എന്നിവയ്ക്ക് നേറ്റീവ് പിന്തുണ ആവശ്യമുണ്ടോ?
- പിന്തുടർച്ചാ ആഴം: ടേബിൾ-ലെവൽ മതിയോ, അതോ നിർബന്ധമായും കോളം-ലെവലും ക്രോസ്-സിസ്റ്റവും വേണോ?
- ഭരണം: ഗ്ലോസറി, പോളിസികൾ, സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ, അംഗീകാരങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമുണ്ടോ?
- സ്വീകാര്യത: ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എളുപ്പമുള്ളതോ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ആദ്യ പരിഗണന നൽകുന്നതോ?
- ഹോസ്റ്റിംഗ്: സ്വയം നിയന്ത്രിത OSS ആണോ അതോ പൂർണ്ണമായി നിയന്ത്രിത SaaS ആണോ?
- മൂല്യത്തിലേക്കുള്ള സമയം: ആഴ്ചകളോ മാസങ്ങളോ?
- ബഡ്ജറ്റും TCO-യും: ഇൻഫ്രാ ചെലവുകളുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണോ അതോ കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തന ഭാരമുള്ള സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ആണോ വേണ്ടത്.
താരതമ്യ സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകൾ: DataHub vs പ്രധാന ബദലുകൾ
- DataHub vs OpenMetadata: ഇവ രണ്ടും സജീവമായ മെറ്റാഡാറ്റ, പിന്തുടർച്ച, ഭരണം എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. OpenMetadata OSS ഉപയോഗക്ഷമതയിലും കണക്ടറുകളുടെ വിശാലതയിലും വിജയിക്കുന്നു; DataHub ശക്തമായ ഇവന്റ്-ഡ്രൈവൻ മെറ്റാഡാറ്റാ മോഡലിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു. UI മുൻഗണനകൾ, കണക്റ്റർ പാരിറ്റി, കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രതികരണം എന്നിവ വിലയിരുത്തുക.
- DataHub vs Amundsen: Amundsen ലളിതവും കണ്ടെത്തലിന് ആദ്യ പരിഗണന നൽകുന്നതുമാണ്; DataHub ഭരണത്തിലും പിന്തുടർച്ചയിലും മികച്ചതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ ഓവർഹെഡിൽ വേഗത്തിലുള്ള തിരയൽ വേണമെങ്കിൽ Amundsen തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- DataHub vs Marquez: Marquez പിന്തുടർച്ചക്ക് ആദ്യ പരിഗണന നൽകുന്നു; DataHub ഒരു കാറ്റലോഗും പിന്തുടർച്ചയും ചേർന്നതാണ്. പിന്തുടർച്ചാ നിരീക്ഷണമാണ് നിങ്ങളുടെ പ്രധാന മുൻഗണനയെങ്കിൽ Marquez-നെ ഒരു കാറ്റലോഗുമായി ജോടിയാക്കുക.
- DataHub vs Atlan/Alation/Collibra: ഈ SaaS സ്യൂട്ടുകൾ വേഗത്തിലുള്ള സ്വീകാര്യത, ശക്തമായ സഹകരണം, ഉയർന്ന ചിലവിൽ എന്റർപ്രൈസ് ഭരണപരമായ സവിശേഷതകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു.
ആർക്കിടെക്ചർ പരിഗണനകൾ
- ഇവന്റ്-ഡ്രൈവൻ മെറ്റാഡാറ്റ: നിങ്ങൾ CDC, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ മൈക്രോ സർവീസുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, മെറ്റാഡാറ്റാ ഇവന്റുകളോട് പ്രതികരിക്കുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- dbt-നേറ്റീവ് പാറ്റേണുകൾ: dbt പ്രധാനമാണെങ്കിൽ, നേറ്റീവ് മോഡൽ/കോളം പിന്തുടർച്ച, എക്സ്പോഷറുകൾ, സെമാൻ്റിക് ലെയർ വിന്യാസം എന്നിവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.
- BI കവറേജ്: Looker, Tableau, Power BI, Mode, Hex എന്നിവയ്ക്കായുള്ള സെമാൻ്റിക് ലെയർ പാർസിംഗും ഡാഷ്ബോർഡ് പിന്തുടർച്ചയും സാധൂകരിക്കുക.
- സുരക്ഷയും PII-യും: നിങ്ങളുടെ IAM-ലേക്ക് വർഗ്ഗീകരണം, മാസ്കിംഗ് ടാഗുകൾ, റോൾ-അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ആക്സസ്സ് കൺട്രോൾ മാപ്പ് എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുക.
- സ്കെയിൽ: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ വോള്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തിരയൽ ലേറ്റൻസി, പിന്തുടർച്ചാ ഗ്രാഫ് റെൻഡറിംഗ്, ബൾക്ക് ഇൻജക്ഷൻ പ്രകടനം എന്നിവ പരീക്ഷിക്കുക.
പ്രവർത്തിക്കുന്ന നടപ്പാക്കൽ തന്ത്രങ്ങൾ
- നിങ്ങളുടെ ഗോൾഡൻ പാത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക: മൂല്യം വേഗത്തിൽ തെളിയിക്കാൻ ഒരു വെയർഹൗസും ഒരു BI ടൂളും ഓൺബോർഡ് ചെയ്യുക.
- ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക: സ്കീമകൾ, ഉപയോഗം, പിന്തുടർച്ച എന്നിവ സ്വയമേവ ചേർക്കുക; പ്രധാനപ്പെട്ട ക്യൂറേഷനായി മനുഷ്യ സമയം മാറ്റിവയ്ക്കുക.
- ആദ്യമേ ഉടമസ്ഥാവകാശം നിർവ്വചിക്കുക: പ്രധാന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കായി കാര്യസ്ഥരെയും ഉടമകളെയും സ്ഥാപിക്കുക.
- പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു ഗ്ലോസറി നിർമ്മിക്കുക: ടേബിളുകളുമായും അളവുകളുമായും ബന്ധപ്പെട്ട 30–50 പ്രധാന ബിസിനസ്സ് പദങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.
- സ്വീകാര്യത അളക്കുക: ROI കാണിക്കാൻ തിരയലുകൾ, ക്ലിക്കുകൾ, സർട്ടിഫൈഡ് അസറ്റ് ഉപയോഗം എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
ഉദാഹരണ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ സാഹചര്യങ്ങൾ
- Snowflake + dbt + Looker ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്റ്റാർട്ടപ്പ്: വേഗതയ്ക്കായി Secoda അല്ലെങ്കിൽ Castor പരിഗണിക്കുക; നിങ്ങൾക്ക് OSS നിയന്ത്രണം വേണമെങ്കിൽ OpenMetadata തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- Azure-ലെ എന്റർപ്രൈസ്: നേറ്റീവ് സംയോജനത്തിനായി Microsoft Purview; വിപുലമായ ഭരണത്തിനായി Collibra അല്ലെങ്കിൽ Alation.
- പിന്തുടർച്ചക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന ഡാറ്റാ പ്ലാറ്റ്ഫോം ടീം: Marquez-നോടൊപ്പം ഒരു കാറ്റലോഗ്; അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് സംയോജിത സമീപനം വേണമെങ്കിൽ OpenMetadata/DataHub.
- Hadoop/on-prem പാരമ്പര്യം: Apache Atlas, നിങ്ങൾ ആധുനികമാക്കുമ്പോൾ ഒരുപക്ഷേ ഒരു ആധുനിക കാറ്റലോഗുമായി ജോടിയാക്കാം.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: നിങ്ങളുടെ ടീം AI-സഹായത്തോടെയുള്ള ഗവേഷണം, സംഗ്രഹിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ മെറ്റാഡാറ്റാ അസറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എന്നിവ പരീക്ഷിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, കാറ്റലോഗിനുള്ളിൽ ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റിനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ടൂളുകൾക്ക് ഓൺബോർഡിംഗും ഡാറ്റാ കണ്ടെത്തലും വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, Sider.AI സങ്കീർണ്ണമായ പേജുകൾ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കാനും പ്രധാന പോയിന്റുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാനും ആന്തരിക ഡോക്യുമെന്റുകൾ, PRD-കൾ അല്ലെങ്കിൽ ഭരണപരമായ വിക്കികൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന കുറിപ്പുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു - ഒരു പുതിയ കാറ്റലോഗ് പുറത്തിറക്കുമ്പോഴും പങ്കാളികളെ ബോധവത്കരിക്കുമ്പോഴും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു ചെറിയ ലിസ്റ്റിലേക്കുള്ള എളുപ്പവഴി
- ശക്തമായ ഫീച്ചറുകളുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വേണമെങ്കിൽ: OpenMetadata, Amundsen, DataHub, Marquez, Atlas.
- വേഗതയും സഹകരണവും നിയന്ത്രിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ: Atlan, Secoda, Castor.
- എന്റർപ്രൈസ് ഭരണപരമായ ആഴം വേണമെങ്കിൽ: Alation, Collibra, Informatica EDC, Purview.
പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ
- DataHub ബദലുകൾ OSS മുതൽ എന്റർപ്രൈസ് SaaS വരെ വ്യാപിക്കുന്നു - നിങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കുക (കണ്ടെത്തൽ vs ഭരണം vs പിന്തുടർച്ച).
- നിങ്ങളുടെ ടൂളുകൾക്കെതിരായ കണക്റ്റർ കവറേജും പിന്തുടർച്ചാ ആഴവും സാധൂകരിക്കുക.
- ചെറുതായി ആരംഭിക്കുക, ഇൻജക്ഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക, ഉടമസ്ഥാവകാശത്തിലും ഗ്ലോസറിയിലും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുക.
- പ്രോഗ്രാം ഫണ്ട് ചെയ്യുന്നതിനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനും സ്വീകാര്യത അളക്കുക.
അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ
- നിങ്ങളുടെ മികച്ച 20 ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ, 5 BI ടൂളുകൾ/ഡാഷ്ബോർഡുകൾ, 10 ബിസിനസ്സ് പദങ്ങൾ എന്നിവ മാപ്പ് ചെയ്യുക.
- വിജയത്തിനായുള്ള ചെക്ക്ലിസ്റ്റുമായി 30 ദിവസത്തേക്ക് രണ്ട് ബദലുകൾ അടുത്തടുത്ത് പൈലറ്റ് ചെയ്യുക.
- ഭരണത്തിലും UX-ലും യോജിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ കാര്യസ്ഥരെയും പ്രധാന ഉപയോക്താക്കളെയും നേരത്തെ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- പൂർണ്ണമായ റോൾഔട്ടിന് മുമ്പ് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡൽ (ഉടമകൾ, സർട്ടിഫിക്കറ്റുകൾ, അവലോകന കാഡൻസ്) രേഖപ്പെടുത്തുക.
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ
Q1: DataHub-നുള്ള മികച്ച ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ബദലുകൾ ഏവയാണ്?
OpenMetadata, Amundsen, Marquez, Apache Atlas, OpenDataDiscovery എന്നിവയാണ് പ്രധാന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് DataHub ബദലുകൾ. ഇവയോരോന്നും പിന്തുടർച്ച, ഭരണം അല്ലെങ്കിൽ ഭാരം കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്തൽ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ശക്തികൾക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്നു.
Q2: DataHub-നും OpenMetadata-യ്ക്കും ഇടയിൽ ഞാൻ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
കണക്റ്റർ കവറേജ്, പിന്തുടർച്ചാ ആഴം, ഭരണപരമായ സവിശേഷതകൾ, UI എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുക. വിശാലമായ സംയോജനങ്ങളുള്ള ശക്തമായ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചോയിസാണ് OpenMetadata, അതേസമയം സജീവവും ഇവന്റ്-ഡ്രൈവണുമായ മെറ്റാഡാറ്റയ്ക്ക് DataHub ശക്തമാണ്.
Q3: വേഗത്തിൽ സ്വീകാര്യത നേടാൻ DataHub-നുള്ള ഏത് ബദലാണ് ഏറ്റവും മികച്ചത്?
Atlan, Secoda, Castor പോലുള്ള SaaS ഓപ്ഷനുകൾ സാധാരണയായി മാനേജ്മെന്റ് കണക്ടറുകളും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇന്റർഫേസുകളും ഉപയോഗിച്ച് വേഗത്തിൽ മൂല്യം നൽകുന്നു. കണ്ടെത്തലിനും സഹകരണത്തിനും മുൻഗണന നൽകുന്ന ടീമുകൾക്ക് ഇവ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
Q4: കാറ്റലോഗിംഗിനേക്കാൾ ഡാറ്റാ പിന്തുടർച്ചക്കാണ് ഞാൻ മുൻഗണന നൽകുന്നതെങ്കിലോ?
പിന്തുടർച്ചക്ക് ആദ്യ പരിഗണന നൽകുന്ന Marquez-നെ പരിഗണിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കാറ്റലോഗ് കോളം-ലെവലും ക്രോസ്-സിസ്റ്റം പിന്തുടർച്ചയും നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് പിന്തുടർച്ചാ ടൂളിനെ ഒരു കാറ്റലോഗുമായി ജോടിയാക്കുന്നത് സാധാരണമാണ്.
Q5: ഭരണത്തിനും പാലിക്കലിനുമായി എനിക്ക് ഒരു എന്റർപ്രൈസ് കാറ്റലോഗ് ആവശ്യമുണ്ടോ?
നിങ്ങൾ നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതിയിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ, Alation, Collibra, Informatica EDC അല്ലെങ്കിൽ Microsoft Purview പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ മെച്ചപ്പെട്ട ഭരണപരമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, പോളിസികൾ, കാര്യസ്ഥത സവിശേഷതകൾ എന്നിവ നൽകുന്നു.
