Which is better for column-level lineage, DataHub or Amundsen?

DataHub generally offers stronger column-level lineage out of the box and deeper integrations with orchestration and transformation tools, making it better for impact analysis and governance.

Is Amundsen easier to deploy than DataHub?

Yes. Amundsen’s architecture is lighter and typically quicker to deploy, which suits smaller teams or those prioritizing fast discovery with minimal operational overhead.

Does DataHub support governance and policies?

DataHub includes richer governance features like ownership, domains, tags, terms, deprecation workflows, and policy constructs, suitable for organizations formalizing data governance.

What integrations matter most when choosing a data catalog?

Prioritize connectors for your warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift), transformation (dbt), orchestration (Airflow/Dagster), BI (Tableau, Looker, Power BI), and data quality tools. DataHub’s connector ecosystem is especially broad.

When should I choose Amundsen over DataHub?

Choose Amundsen if you want a simple, analyst-friendly catalog focused on search and documentation, you’re early in your data governance journey, and you prefer a lighter operational footprint.

DataHub vs Amundsen: எந்த திறந்த மூல தரவு அட்டவணை உங்கள் அடுக்குக்கு பொருந்தும்?

உங்கள் தரவுக் குழு ஆவணப்படுத்தப்படாத அட்டவணைகள், பழங்குடி அறிவு மற்றும் “சரியான டாஷ்போர்டு” பற்றிய ஸ்லாக்கின் உரையாடல்களில் மூழ்கியிருந்தால், நவீன தரவு பட்டியலைத் தேர்ந்தெடுப்பது உயிர்நாடியாகத் தோன்றலாம். அதிகம் பேசப்படும் திறந்த மூல விருப்பங்களில் இரண்டு - DataHub மற்றும் Amundsen - இரண்டும் கண்டறிதல், வம்சாவளி மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான ஒரு நட்பான பாதையை உறுதியளிக்கின்றன. ஆனால் அவை சிக்கலை வித்தியாசமாக அணுகுகின்றன. இந்த ஆழமான ஆய்வில், DataHub vs Amundsen என்பதை ஒரு நடைமுறை, தீர்வு சார்ந்த கண்ணோட்டத்தில் அலசி ஆராய்வோம், இதன் மூலம் உங்கள் அடுக்கு, குழு மற்றும் செயல்முறைக்கு எது பொருந்தும் என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்க முடியும்.

இந்த வழிகாட்டி எதை உள்ளடக்குகிறது:

ஒவ்வொரு கருவியும் எங்கு பிரகாசிக்கிறது (மற்றும் எங்கு இல்லை)

முக்கிய அம்சங்கள்: தேடல், வம்சாவளி, நிர்வாகம், மெட்டாடேட்டா மாடலிங், UI/UX

நவீன தரவு அடுக்குக்கான ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் விரிவாக்கம்

கட்டமைப்பு மற்றும் இயக்கக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

உண்மையான உலக சூழ்நிலைகளுக்கு DataHub vs Amundsen ஐ எப்போது தேர்வு செய்வது

விரைவான குறிப்பு: வலுவான நிர்வாகம், துல்லியமான வம்சாவளி மற்றும் துடிப்பான செயல்முறையுடன் கூடிய எதிர்காலத்திற்கான மெட்டாடேட்டா தளம் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால், DataHub பொதுவாக வெற்றி பெறுகிறது. எளிய மன மாதிரியுடன் கூடிய கண்டுபிடிப்பில் கவனம் செலுத்தும் இலகுரக, விரைவாக பயன்படுத்தக்கூடிய பட்டியலை நீங்கள் விரும்பினால், Amundsen இன்னும் கட்டாயமாக உள்ளது.

பிரிவு 1: முக்கிய கேள்வி - நீங்கள் என்ன சிக்கலைத் தீர்க்கிறீர்கள்? அம்சங்களை ஒப்பிடுவதற்கு முன், உங்கள் முதன்மை வேலையை தெளிவுபடுத்துங்கள்:

முதலில் கண்டுபிடிப்பு: ஆய்வாளர்கள் சிக்கலில் மூழ்காமல் நம்பகமான அட்டவணைகள், உரிமையாளர்கள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளைக் கண்டுபிடிக்க எளிய வழி உங்களுக்குத் தேவை.

முதலில் நிர்வாகம் மற்றும் வம்சாவளி: உங்களுக்கு நெடுவரிசை அளவிலான வம்சாவளி, உரிமை பணிப்பாய்வுகள், அணுகல் கொள்கைகள் மற்றும் அளவிடக்கூடிய மெட்டாடேட்டா ஒப்பந்தங்கள் தேவை.

தளம் விரிவாக்கம்: பல தரவு அமைப்புகள், கண்காணிப்பு மற்றும் தரமான சமிக்ஞைகளை ஒரு மைய மெட்டாடேட்டா வரைபடமாக ஒருங்கிணைக்க நீங்கள் எதிர்பார்க்கிறீர்கள்.

DataHub நிர்வாகம் + விரிவாக்கத்துடன் ஒத்துப்போக முனைகிறது, அதே நேரத்தில் Amundsen கண்டுபிடிப்பு + எளிமைக்காக விரும்பப்படுகிறது.

பிரிவு 2: அம்சம் வாரியான முறிவு

தேடல் மற்றும் கண்டுபிடிப்பு

DataHub: வலுவான, தொடர்புடைய தேடல் (தரவுத்தொகுப்புகள், விளக்கப்படங்கள், டாஷ்போர்டுகள், குழாய்த்திட்டங்கள், ML மாதிரிகள்) மற்றும் விரைவான வடிகட்டுதலுக்கான அம்சங்களுடன். அதன் வரைபட ஆதரவு மாதிரி தொடர்புடைய சொத்து கண்டுபிடிப்பை மேம்படுத்துகிறது.

Amundsen: சுத்தமான, Google போன்ற தேடல், இது ஆய்வாளர்களுக்கு வேகமாகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் உள்ளது. புகழ்/பயன்பாட்டு சமிக்ஞைகள் மற்றும் இலகுரக மெட்டாடேட்டா செறிவூட்டல் ஆகியவை கிளாசிக் பலங்களில் அடங்கும்.

கண்டுபிடிப்பு எளிமை மிக முக்கியமானதாக இருக்கும்போது, Amundsen இன் UI அணுகக்கூடியது. மேம்பட்ட உறவுகளுடன் பல நிறுவன வகைகளில் கண்டுபிடிப்பு அளவிடப்பட வேண்டியிருந்தால், DataHub முன்னிலை வகிக்கிறது.

வம்சாவளி (அட்டவணை மற்றும் நெடுவரிசை நிலை)

DataHub: அட்டவணை- மற்றும் நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளி, ஒருங்கிணைப்பாளர்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு (எ.கா., Airflow, dbt) மற்றும் ETL கருவிகளுடன் ஆழமான வம்சாவளி கதை. இது தாக்க பகுப்பாய்வு, இடமாற்ற திட்டமிடல் மற்றும் நிர்வாகத்திற்கு உதவுகிறது.

Amundsen: வம்சாவளி காலப்போக்கில் மேம்பட்டுள்ளது, ஆனால் பொதுவாக DataHub ஐ விட குறைவான துகள் மற்றும் விரிவானது.

பரந்த வம்சாவளி-உந்துதல் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை நீங்கள் திட்டமிட்டால் - எ.கா., சம்பவ வரிசை, கொள்கை பரவல், புலம்-நிலை தாக்க பகுப்பாய்வு - DataHub இன் வம்சாவளி மாதிரி மற்றும் இணைப்பிகள் ஒரு வேறுபடுத்தியாகும்.

நிர்வாகம், கொள்கைகள் மற்றும் நம்பிக்கை சமிக்ஞைகள்

DataHub உரிமையாளர் மாதிரிகள், குறிச்சொற்கள், விதிமுறைகள், களங்கள், மதிப்பிழப்பு கொள்கைகள் மற்றும் பெருகிய முறையில் துல்லியமான நிர்வாக திறன்களை வழங்குகிறது. தரவு தர விழிப்பூட்டல்கள் மற்றும் மதிப்பிழப்புகள் போன்ற நம்பிக்கை சமிக்ஞைகளை இது மையப்படுத்த முடியும்.

Amundsen முக்கிய கருத்துக்களை (உரிமையாளர்கள், குறிச்சொற்கள், விளக்கங்கள்) ஆதரிக்கிறது மற்றும் பேட்ஜ்கள் மற்றும் நிரல்படுத்தக்கூடிய சிறுகுறிப்புகளை மேற்பரப்பில் வைக்க முடியும், ஆனால் DataHub உடன் ஒப்பிடும்போது இலகுவான நிர்வாக மேற்பரப்பைக் கொண்டுள்ளது.

முறையான தரவு நிர்வாகத்தை நோக்கி நகரும் நிறுவனங்களுக்கு, DataHub இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட கொள்கை முறைகள் மற்றும் வளர்ந்து வரும் நிர்வாக அம்சங்கள் நிறுவனத் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானவை.

மெட்டாடேட்டா மாடலிங் மற்றும் விரிவாக்கம்

DataHub: வரைபட அடிப்படையிலான மெட்டாடேட்டா கட்டமைப்பு பல நிறுவன வகைகளை (தரவுத்தொகுப்புகள், திட்டங்கள், குழாய்த்திட்டங்கள், ML மாதிரிகள், டாஷ்போர்டுகள்) மற்றும் உறவுகளை ஆதரிக்கிறது, ஒரு திட்ட-முதல் அணுகுமுறை மற்றும் நெகிழ்வான உட்கொள்ளும் கட்டமைப்பைக் கொண்டுள்ளது. இந்த வடிவமைப்பு சிக்கலான சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுக்கு அளவிடுகிறது.

Amundsen: எளிமையான மாதிரி முதன்மையாக தரவுத்தொகுப்புகள், அட்டவணைகள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளில் கவனம் செலுத்துகிறது. பற்றி காரணம்கூறுவது எளிதானது, ஆனால் பெரிய அளவில் குறுக்கு-டொமைன் மெட்டாடேட்டாவிற்கு குறைவான வெளிப்பாடானது.

நீங்கள் பல நிறுவன வகைகளையும், வளமான உறவுகளையும் எதிர்பார்த்தால் DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்; நீங்கள் ஒரு எளிய, நெறிப்படுத்தப்பட்ட மாதிரியை விரும்பினால் Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

UI/UX மற்றும் தத்தெடுப்பு

DataHub: நவீன, அம்சம் நிறைந்த UI அதிக சக்திவாய்ந்ததாகவும் ஆனால் அடர்த்தியாகவும் உணர முடியும். பவர் பயனர்கள் (தரவு பொறியாளர்கள், தளக் குழுக்கள்) மற்றும் முதிர்ச்சியடைந்து வரும் தரவு நிறுவனங்களுக்கு சிறந்தது.

Amundsen: உள்ளுணர்வு, நேர்த்தியான UI ஆய்வாளர்கள் மற்றும் BI பயனர்களிடையே விரைவான தத்தெடுப்பை வென்றது. அடிப்படை கண்டுபிடிப்பு பணிகளுக்கான குறைந்த அறிவாற்றல் மேல்நிலை.

ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு

DataHub: கிடங்குகள் (Snowflake, BigQuery, Redshift), ஏரிகள்/ஏரி வீடுகள், இசைக்குழு (Airflow, Dagster), மாற்றம் (dbt), BI (Looker, Tableau, Power BI), ML மற்றும் கண்காணிப்பு/தர கருவிகள் முழுவதும் பரந்த மற்றும் வளர்ந்து வரும் இணைப்பு நூலகம். செயலில் உள்ள சமூக பங்களிப்புகள்.

Amundsen: முக்கிய பகுப்பாய்வு அடுக்குக்கான திடமான ஒருங்கிணைப்புகள் (கிடங்குகள், Hive/Presto பாரம்பரியம், BI) இலகுவான தடம் கொண்டது. சமூகம் சுறுசுறுப்பாக உள்ளது, இருப்பினும் வளர்ச்சி வேகம் மற்றும் ஆழம் DataHub உடன் ஒப்பிடும்போது மிகவும் மிதமாக இருக்கும்.

பயன்பாடு மற்றும் செயல்பாடுகள்

DataHub: சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட அல்லது நிர்வகிக்கப்பட்ட கிளவுட் சலுகை மூலம் பயன்படுத்தப்படலாம். சுய-ஹோஸ்டிங் பல சேவைகளை உள்ளடக்கியது (வரைபடக் கடை, தேடல், GMS/API) மற்றும் அதிக செயல்பாட்டு முதிர்ச்சியை தேவைப்படுகிறது, ஆனால் அளவிடுதல் மற்றும் அம்சங்களுடன் வெகுமதி அளிக்கிறது.

Amundsen: பொதுவாக குறைவான நகரும் பாகங்களுடன் சுய-ஹோஸ்ட் செய்வது எளிது. சிறிய அணிகள் அல்லது தரவு தளம் பயணத்தின் ஆரம்பத்தில் இருக்கும் நிறுவனங்களுக்கு நல்ல பொருத்தம்.

பிரிவு 3: நடைமுறையில் கட்டமைப்பு DataHub கட்டமைப்பு சிறப்பம்சங்கள்:

நிறுவனங்களையும் உறவுகளையும் குறிக்கும் வரைபட அடிப்படையிலான மெட்டாடேட்டா கடை

வேகமான மீட்டெடுப்பிற்கான வலுவான தேடல் குறியீட்டு அடுக்கு

செருகக்கூடிய இணைப்பிகளுடன் கூடிய உட்கொள்ளும் கட்டமைப்பு

நிரல்படுத்தக்கூடிய நிர்வாகம் மற்றும் ஆட்டோமேஷனுக்கான API கள்

Amundsen கட்டமைப்பு சிறப்பம்சங்கள்:

சேவை சார்ந்த ஆனால் மெலிந்த அடுக்கு

தரவுத்தொகுப்பு கண்டுபிடிப்பில் தெளிவான கவனத்துடன் தேடல்-முதல் வடிவமைப்பு

நம்பகமான சொத்துக்களை நோக்கி பயனர்களை வழிநடத்தும் புகழ்/பயன்பாட்டு அளவீடுகள்

பிரிவு 4: நிஜ உலக சூழ்நிலைகள் - நீங்கள் எதைத் தேர்வு செய்ய வேண்டும்? காட்சி A: பட்ஜெட்டில் இருக்கும் ஆய்வாளர்களுக்கான வேகமான கண்டுபிடிப்பு

ஆய்வாளர்களுக்கு அட்டவணைகள் மற்றும் டாஷ்போர்டுகளைக் கண்டுபிடிப்பதற்கும், உரிமையாளர்களைப் பார்ப்பதற்கும், ஆவணங்களைச் சேர்ப்பதற்கும் ஒரு உராய்வு இல்லாத வழியைக் கொடுப்பதே உங்கள் முதன்மை குறிக்கோளாக இருந்தால் Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். நீங்கள் விரைவான நேரத்திற்கு மதிப்பு மற்றும் குறைந்த செயல்பாட்டு மேல்நிலையைப் பெறுவீர்கள்.

காட்சி B: பெரிய அளவில் நிர்வாகம் + வம்சாவளி

உங்களுக்கு நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளி, கொள்கை கட்டுப்பாடுகள், களங்கள் மற்றும் பல அமைப்புகளுக்கு இடையில் மேம்பட்ட மெட்டாடேட்டா மாடலிங் தேவைப்பட்டால் DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். DataHub இன் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்முறை இங்குதான் பிரகாசிக்கிறது.

காட்சி C: இடமாற்றம் மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்வு

DataHub இன் வம்சாவளி மற்றும் வரைபட சூழல், "நாங்கள் X ஐ மாற்றினால் என்ன உடையும்?" மற்றும் மதிப்பிழப்புகள் மற்றும் உரிமை பணிப்பாய்வுகளை இசைக்குழு செய்வதற்கும் இது சிறந்தது.

காட்சி D: கலப்பின சூழல்கள் மற்றும் ML/BI செழுமை

DataHub BI கருவிகள், ML நிறுவனங்கள் மற்றும் இசைக்குழு/தர அமைப்புகள் முழுவதும் மிகவும் இயற்கையாக ஒருங்கிணைக்க முனைகிறது, இது உங்கள் முழு தரவு சுற்றுச்சூழல் அமைப்புக்கும் ஒரு வலுவான மையமாக அமைகிறது.

பிரிவு 5: நன்மை தீமைகள் DataHub நன்மைகள்

வலுவான வம்சாவளி (நெடுவரிசை நிலை உட்பட) மற்றும் நிர்வாக கட்டமைப்புகள்

வெளிப்படையான மெட்டாடேட்டா மாதிரி மற்றும் வரைபட உறவுகள்

பரந்த, வளர்ந்து வரும் ஒருங்கிணைப்பு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு

தளம் ஆட்டோமேஷன் மற்றும் கொள்கை அமலாக்கத்திற்கு வலுவானது

DataHub தீமைகள்

சுய-ஹோஸ்ட் செய்ய அதிக சுமை; செங்குத்தான கற்றல் வளைவு

அம்சம் செழுமை சாதாரண பயனர்களுக்கு UI/UX சிக்கலை சேர்க்கலாம்

Amundsen நன்மைகள்

கண்டுபிடிப்புக்கான நேரடியான, நட்பான UI

பயன்படுத்த மற்றும் பராமரிக்க இலகுரக

பட்டியல்களுடன் தொடங்கும் அணிகளுக்கு நல்ல பொருத்தம்

Amundsen தீமைகள்

குறைவான விரிவான வம்சாவளி மற்றும் நிர்வாகம்

சிக்கலான, பல நிறுவனம் சூழல்களுக்கான குறுகிய மெட்டாடேட்டா மாதிரி

சுற்றுச்சூழல் வேகம் மற்றும் அம்சம் ஆழம் மாற்றுகளுடன் ஒப்பிடும்போது பின்தங்கக்கூடும்

பிரிவு 6: செலவு, குழு அளவு மற்றும் முதிர்ச்சி

சிறிய அணிகள்/ஸ்டார்ட்அப்கள்: Amundsen இன் எளிமை பெரும்பாலும் வெற்றி பெறுகிறது; தேவைப்பட்டால் பின்னர் நிர்வாகத்தை நீங்கள் அடுக்கி வைக்கலாம்.

நடுத்தர அளவிலான முதல் நிறுவனங்கள் வரை: தரவு பரவல் மற்றும் ஒழுங்குமுறை தேவைகளுடன் DataHub இன் நிர்வாகம் மற்றும் வம்சாவளி பலன் அதிகரிக்கும்.

கலவையான திறன் தொகுப்புகள்: DataHub இன் சக்தியை செயல்படுத்துதலுடன் இணைக்கவும் - அலுவலக நேரம், உள்வாங்க வழிகாட்டிகள் மற்றும் தெளிவான உரிமை மரபுகள்.

பிரிவு 7: செயல்படுத்தல் உதவிக்குறிப்புகள் மற்றும் எதிர்-முறைகள் இதை செய்யுங்கள்:

ஒரு தெளிவான மெட்டாடேட்டா ஒப்பந்தத்துடன் தொடங்கவும்: உரிமையாளர்கள், குறிச்சொற்கள், விதிமுறைகள் மற்றும் களங்களை முதல் நாளிலிருந்து வரையறுக்கவும்.

உங்கள் கிடங்கு, இசைக்குழு மற்றும் BI கருவிகளிலிருந்து உட்கொள்ளும் ஆட்டோமேட் செய்து, மெட்டாடேட்டாவை புதியதாக வைத்திருங்கள்.

ஒற்றை டொமைனுடன் (எ.கா., நிதி அல்லது வளர்ச்சி) ஒரு பைலட்டை இயக்கவும், மேலும் கருத்தின் அடிப்படையில் விரிவாக்கவும்.

“நம்பிக்கை சமிக்ஞைகளை” நிறுவவும்: பேட்ஜ்கள், தரவு தர சோதனைகள் மற்றும் மதிப்பிழப்பு பணிப்பாய்வுகள்.

இதைத் தவிர்க்கவும்:

பட்டியலை ஒரு விக்கியாக கருதுவது. ஆட்டோமேஷன் மற்றும் உரிமையின்றி, மெட்டாடேட்டா சிதைவடைகிறது.

முதல் நாளில் எல்லாவற்றையும் கொட்டுவது. முதலில் அதிக மதிப்புள்ள சொத்துகளின் தங்க தொகுப்பைத் தொகுக்கவும்.

மாற்ற மேலாண்மையை புறக்கணிப்பது. ஆய்வாளர்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்கவும், விதிமுறைகளை அமைக்கவும், பழைய சொத்துக்களில் வளையத்தை மூடவும்.

பிரிவு 8: வாங்குதல் (மற்றும் கட்டுதல்) சரிபார்ப்பு பட்டியல்

வம்சாவளி தேவைகள்: உங்களுக்கு நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளி மற்றும் தாக்க பகுப்பாய்வு தேவையா?

நிர்வாகம்: பட்டியலின் மூலம் கொள்கைகள், களங்கள் மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாடுகளை நீங்கள் அமல்படுத்துவீர்களா?

சுற்றுச்சூழல் பொருத்தம்: இணைப்பிகள் உங்கள் முதன்மை கருவிகளை (கிடங்கு, dbt, BI, இசைக்குழு) உள்ளடக்குகிறதா?

செயல்பாட்டு மாதிரி: சுய-ஹோஸ்டிங் திறன் எதிராக நிர்வகிக்கப்படும் கிளவுடுக்கான விருப்பம்.

UX எதிர்பார்ப்புகள்: ஆய்வாளர்-முதல் எளிமை எதிராக தளம்-முதல் சக்தி.

பிரிவு 9: நிர்வகிக்கப்படும் விருப்பம் எப்போது உதவுகிறது உங்கள் குழு பல சேவை மெட்டாடேட்டா உள்கட்டமைப்பை இயக்க அலைவரிசை குறைவாக இருந்தால், விரைவான மதிப்பு மற்றும் குறைந்த TCO க்கான நிர்வகிக்கப்படும் சலுகையைத் திறந்த மூல அடித்தளங்களை வைத்திருக்கும்போது கவனியுங்கள்.

பிரிவு 10: Sider.AI எங்கு பொருந்துகிறது (கவனிக்கத்தக்கது) உங்கள் பகுப்பாய்வு பணிப்பாய்வு முழுவதும் கண்டுபிடிப்பு, ஆவணங்கள் மற்றும் நம்பிக்கை சமிக்ஞைகளை மேம்படுத்த பட்டியல்களை நீங்கள் மதிப்பீடு செய்தால், AI சைட் பார்கள் மற்றும் சூழலில் உள்ள உதவியாளர்கள் போன்ற உற்பத்தித்திறன் அடுக்குகள் தத்தெடுப்பை பெருக்க முடியும் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். மூலம், Sider.AI அணிகள் தரவுத்தொகுப்புகளை விரைவாக ஆவணப்படுத்தவும், தாக்க பகுப்பாய்வுக்கான வம்சாவளியைச் சுருக்கவும், ஆய்வாளர்கள் வேலை செய்யும் இடத்தில் சரியான நிர்வாக சூழலை மேற்பரப்பில் வைக்கவும் உதவும். இது ஒரு பட்டியலை மாற்றாது; இது அதன் தினசரி பயன்பாட்டை அதிகரிக்கிறது.

முடிவு: எளிதான முடிவை கடினமாக்குங்கள் - மேலும் கடினமான முடிவை எளிதாக்குங்கள்

விரைவான வெற்றிகளுடன் கூடிய இலகுரக, கண்டுபிடிப்பு-முதல் பட்டியலை உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால், Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

உங்கள் செயல்முறையில் நிர்வாகம், கொள்கை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் சிக்கலான அடுக்கில் நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளி ஆகியவை அடங்கும் என்றால், DataHub ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

ஒரு டொமைனுடன் பைலட் செய்யவும், உட்கொள்ளும் ஆட்டோமேட் செய்யவும், தத்தெடுப்பு மற்றும் குறைந்த “தரவு எங்கே?” டிக்கெட்டுகளுடன் வெற்றியை அளவிடவும்.

முக்கியமான விஷயங்கள்

உங்கள் முதன்மை வேலைக்கு கருவியைப் பொருத்துங்கள்: கண்டுபிடிப்பு எதிராக நிர்வாகம்/வம்சாவளி.

குழு அளவு, செயல்பாட்டு முதிர்ச்சி மற்றும் இணைப்பு கவரேஜ் ஆகியவற்றைக் கவனியுங்கள்.

சிறியதாகத் தொடங்கி, இடைவிடாமல் ஆட்டோமேட் செய்து, பணிப்பாய்வில் நம்பிக்கை சமிக்ஞைகளை உருவாக்குங்கள்.

மேலும் வாசிப்பு மற்றும் சூழல்

DataHub இன் திறன்கள் மற்றும் நிலைப்பாடு பற்றிய பின்னணி.

DataHub அம்சம் கண்ணோட்டம் மற்றும் ஆவணங்கள்.

கட்டமைப்பு மற்றும் இணைப்பிகளுக்கான திறந்த மூல DataHub களஞ்சியம்.

சமூகம் மற்றும் விற்பனையாளர்களிடமிருந்து Amundsen vs DataHub இன் நடைமுறை ஒப்பீடுகள், .

FAQ

Q1:நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளிக்கு எது சிறந்தது, DataHub அல்லது Amundsen? DataHub பொதுவாக பெட்டியின் வெளியே வலுவான நெடுவரிசை-நிலை வம்சாவளியை வழங்குகிறது மற்றும் இசைக்குழு மற்றும் மாற்றும் கருவிகளுடன் ஆழமான ஒருங்கிணைப்புகளை வழங்குகிறது, இது தாக்க பகுப்பாய்வு மற்றும் நிர்வாகத்திற்கு சிறந்தது.

Q2:DataHub ஐ விட Amundsen ஐப் பயன்படுத்துவது எளிதானதா? ஆம். Amundsen இன் கட்டமைப்பு இலகுவானது மற்றும் பொதுவாக பயன்படுத்த விரைவானது, இது சிறிய அணிகள் அல்லது குறைந்த செயல்பாட்டு மேல்நிலையுடன் கூடிய வேகமான கண்டுபிடிப்பிற்கு முன்னுரிமை அளிப்பவர்களுக்கு ஏற்றது.

Q3:DataHub நிர்வாகம் மற்றும் கொள்கைகளை ஆதரிக்கிறதா? DataHub உரிமையாளர், களங்கள், குறிச்சொற்கள், விதிமுறைகள், மதிப்பிழப்பு பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் கொள்கை கட்டமைப்புகள் போன்ற பணக்கார நிர்வாக அம்சங்களை உள்ளடக்கியது, தரவு நிர்வாகத்தை முறைப்படுத்தும் நிறுவனங்களுக்கு ஏற்றது.

Q4:தரவு பட்டியலைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது எந்த ஒருங்கிணைப்புகள் மிகவும் முக்கியம்? உங்கள் கிடங்கு (Snowflake, BigQuery, Redshift), மாற்றம் (dbt), இசைக்குழு (Airflow/Dagster), BI (Tableau, Looker, Power BI) மற்றும் தரவு தர கருவிகளுக்கான இணைப்பிகளுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள். DataHub இன் இணைப்பு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு குறிப்பாக பரந்ததாக உள்ளது.

Q5:DataHub ஐ விட Amundsen ஐ எப்போது தேர்வு செய்ய வேண்டும்? தேடல் மற்றும் ஆவணங்களில் கவனம் செலுத்தும் எளிய, ஆய்வாளர்-நட்பு பட்டியலை நீங்கள் விரும்பினால், உங்கள் தரவு நிர்வாக பயணத்தின் ஆரம்பத்தில் இருந்தால், இலகுவான செயல்பாட்டு தடம் ஒன்றை நீங்கள் விரும்பினால் Amundsen ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.