데이터 관리의 세계에서 기업은 데이터 웨어하우스나 비즈니스 인텔리전스 도구에 넣기 전에 여러 소스에서 데이터를 수집하고 정리한 다음 집계해야 하는 복잡한 문제에 직면해 있습니다.
데이터 관리 영역에서 어려운 작업입니다.
하지만 문제가 발생하여 데이터 과학자가 문제의 근본 원인을 식별할 수 없다면 어떻게 될까요? 데이터 계보 도구는 연결된 데이터 흐름의 복잡한 네트워크를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.
사건을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 링크와 힌트를 밝히는 형사를 위한 돋보기라고 상상해 보세요.
그것 없이는 기업은 어둠 속에 남겨져 데이터를 이해하고 현명한 판단을 내릴 수 없습니다.
와 데이터 계보 도구를 사용하여 기업은 데이터 관리 문제를 자신 있게 협상하고 데이터 일관성과 정확성을 보장하는 동시에 데이터 과학자가 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
마치 가장 복잡한 데이터 미로를 통과하도록 안내하는 신뢰할 수 있는 동맹이 옆에 있는 것과 같습니다.
회사 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 주기 위해 이 블로그 기사에서는 오픈 소스 선택 항목에서 엔터프라이즈급 솔루션에 이르기까지 데이터 계보 도구의 다양한 기능을 살펴봅니다.
데이터 계보란 무엇입니까?
데이터 계보는 조직의 데이터 인프라 내 데이터를 원본에서 대상 지점까지 추적하는 프로세스입니다.
조직이 데이터의 신뢰성, 정확성 및 완전성을 평가하는 데 도움이 됩니다.
데이터 엔지니어와 분석가는 DBT(Data Build Tool)와 같은 도구를 사용하여 데이터 모델을 기록, 테스트 및 개발할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 계보 기능을 개선하고 비즈니스 및 의사 결정 결과를 향상시킵니다.
데이터 계보 도구를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
- 조직은 데이터 계보 덕분에 전체 데이터 흐름에 대한 종단 간 통찰력을 얻을 수 있으므로 다운스트림 시스템 및 기타 측면에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
- 데이터를 사용하는 사람은 누구나 근본 원인 분석을 수행하고 데이터 소스를 이해하고 기록을 추적하여 데이터의 신뢰성을 확인할 수 있습니다.
- 데이터 계보 솔루션은 기업이 데이터 위반의 위험과 CCPA 및 GDPR과 같은 규정을 준수하지 않는 위험을 낮추는 데 필수적인 데이터의 정확성, 완전성 및 신뢰성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 조직은 버전 제어를 통해 데이터 기록을 연결하여 전략적 선택을 안내하여 데이터 관리 관행을 보장하고 데이터가 100% 정확함을 보장합니다..
- 조직은 데이터 계보 기술의 관찰 가능성으로 인해 언제든지 데이터에서 발생하는 상황을 이해할 수 있습니다.
- 데이터 계보 도구는 데이터 무결성을 유지하고 데이터 관찰 가능성을 개선하면서 데이터 품질 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. Azure 데이터 카탈로그 및 계보
Microsoft Azure의 클라우드 기반 제품인 Azure Data Catalog & Lineage는 데이터 자산을 검색하고 카탈로그화하기 위한 포괄적인 솔루션을 기업에 제공합니다.
또한 사용자가 데이터가 시스템 간에 이동하는 방식과 데이터 종속성을 파악할 수 있는 데이터 계보 기능을 제공합니다.
Azure 데이터 카탈로그는 등록된 데이터 자산을 완전히 이해할 수 있는 기능을 제공하며 각 자산에 대해 제공하는 풍부한 정보로 인해 각 자산의 구조, 스키마 및 다른 데이터 원본에 대한 연결을 이해할 수 있습니다.
마지막으로 카탈로그는 액세스 가능한 자산의 일관되고 구조화된 표현을 제공하여 데이터 소스를 보다 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
분석가, 데이터 과학자 및 데이터 개발자의 경우 이는 데이터 활용을 단순화합니다.
주요 기능
- 모든 데이터 자산에 대한 단일 메타데이터 리포지토리에 대한 액세스를 제공합니다.
- 직관적인 인터페이스로 데이터 검색이 가능합니다.
- 데이터 항목의 고유한 주석 및 레이블 지정을 지원합니다.
- 데이터 변환을 추적하고 데이터 종속성을 파악하는 기능과 같은 데이터 계보 기능을 제공합니다.
- Azure Data Factory, Azure Databricks 및 Azure Synapse Analytics와 같은 더 많은 Azure 서비스에 연결합니다.
장점
- 데이터 자산을 찾고 분류하는 작업을 간단하게 만들어주는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
- 강력한 검색 도구가 포함되어 있어 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
- 사용자 지정 태깅 및 주석과 같은 메타데이터 관리를 위한 모든 범위의 도구를 제공합니다.
- 사용자는 데이터 계보 기능을 제공하여 데이터가 시스템 간에 전송되는 방식을 이해할 수 있습니다.
- 다른 Azure 서비스와 쉽게 통합됩니다.
단점
- 비 Azure 데이터 원본과의 통합은 제한됩니다.
- 가격 책정 모델은 데이터 자산이 많은 대규모 조직의 경우 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다.
- 고유한 데이터의 출처를 모니터링하는 제한된 기능.
가격 정책
Azure 데이터 카탈로그는 무료 및 표준의 두 가지 버전으로 제공됩니다.
2. 아구아
Aggua는 BigQuery(ZetaSQL) 및 Snowflake(ANSI SQL)용 독점 데이터 엔진을 개발하여 정확한 계보 매핑을 제공합니다.
Snowflake 및 BigQuery가 제공하는 모든 기능을 포함하여 데이터의 특정 "언어"를 지원합니다.
그 계보는 흐름 시각화를 넘어섭니다.
변환과 같은 중요한 이벤트를 캡처하고 버전 변경을 추적할 수 있습니다. 또한 열 수준에서 PII를 식별하여 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
Aggua의 협업 데이터 관리 플랫폼은 Snowflake 또는 BigQuery를 사용하는 팀을 위해 구축되었습니다.
빠른 탐색, 확장/축소, 업스트림/다운스트림 보기, 내보내기/공유 옵션과 같은 고급 기능을 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
주요 기능
- Aggua의 데이터 계보 시각화 도구를 사용하면 사용자가 데이터 소스와 애플리케이션을 빠르게 추적할 수 있습니다.
- Aggua에는 메타데이터 관리 기능이 있어 사용자가 여러 플랫폼과 시스템에서 메타데이터를 설계하고 제어할 수 있습니다.
- Aggua는 데이터 흐름을 실시간으로 추적하여 고객에게 다양한 플랫폼과 시스템에서 데이터가 전송되는 방식에 대한 최신 정보를 제공합니다.
- Aggua에는 데이터 품질을 모니터링하는 기능이 있어 사용자가 데이터가 다양한 시스템을 통과할 때 데이터의 정확성을 확인하고 문제나 이상을 발견할 수 있습니다.
장점
- Aggua는 다양한 플랫폼과 시스템에서 데이터의 흐름을 모니터링하여 데이터가 사용되는 방식과 출처를 알려줄 수 있습니다.
- Aggua의 데이터 소스 및 사용 추적 기능은 조직이 데이터 규칙을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 데이터가 저장되는 위치, 데이터 사용 방법 및 데이터에 액세스할 수 있는 사람에 대한 더 큰 가시성은 Aggua가 조직이 데이터를 더 잘 관리하도록 지원할 수 있는 한 가지 방법입니다.
단점
- Aggua는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 완전한 데이터 계보 도구로 설정하고 적절하게 사용하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다.
- 가격 조정에 따라 Aggua의 구현 및 유지 비용이 특정 조직에 너무 많이 들 수 있습니다.
- Aggua를 기존 플랫폼 및 시스템과 통합하는 데는 시간이 걸리고 높은 수준의 기술 지식이 필요할 수 있습니다.
가격 정책
무료 체험 후 견적을 받으려면 영업팀에 문의해야 합니다.
3. 카일로
Kylo는 셀프 서비스 데이터 수집 및 준비를 위해 설계된 오픈 소스 데이터 레이크 관리 소프트웨어입니다.
빅 데이터 프로젝트에 대한 Think Big의 전문 지식에서 영감을 받은 메타데이터 관리, 거버넌스, 보안 및 모범 사례를 통합합니다.
데이터 수집, 준비, 검색, 모니터링 및 디자인의 XNUMX가지 주요 기능이 돋보입니다.
메타데이터 관리, 데이터 거버넌스 및 데이터 보안을 위한 기능을 제공하는 데이터 레이크 플랫폼 역할을 합니다. 오픈 소스 특성으로 인해 프로그래머가 선호하는 선택입니다.
사용자 친화적인 가이드 인터페이스를 통해 Kylo는 원활한 데이터 수집을 보장합니다.
변환 기능으로 데이터 준비를 지원하고 최신 모니터링 방법에 Apache Spark를 활용합니다.
Kylo는 데이터 파이프라인을 효율적으로 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다.
주요 특징들
- Kylo는 다양한 소스에서 상당한 양의 데이터를 수집하고 분석하기 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
- ETL 파이프라인을 개발하고 실행하기 위한 시각적 인터페이스를 제공하므로 분석을 위해 데이터를 변환하고 준비할 수 있습니다.
- 이를 통해 데이터 관리 및 처리를 위한 워크플로우를 설계하고 자동화할 수 있습니다.
- 메타데이터 관리 기능이 있어 사용자가 여러 플랫폼과 시스템에서 정보를 디자인하고 활용할 수 있습니다.
- 데이터 계보에 대한 통찰력을 제공하여 사용자가 데이터 레이크 전체에서 데이터가 사용된 위치와 방법에 대한 기록을 추적할 수 있습니다.
- 팀은 Kylo에서 제공하는 협업 기능을 사용하여 데이터 관리 활동에 대해 협력할 수 있습니다.
장점
- Kylo는 오픈 소스 플랫폼이므로 요구 사항에 맞게 코딩에 액세스하고 변경할 수 있습니다.
- Kylo 인터페이스의 직관적이고 사용자 친화적인 디자인은 막대한 양의 데이터를 더 간단하게 처리하고 분석할 수 있도록 합니다.
- 조직을 키우고 방대한 데이터를 관리하는 요구를 충족하도록 확장할 수 있습니다.
- Kylo의 활기찬 사용자 및 개발 커뮤니티는 시스템에 기여하고 지원을 제공합니다.
단점
- Kylo는 복잡한 플랫폼이며 이를 효율적으로 사용하려면 높은 수준의 기술 노하우가 필요할 수 있습니다.
- 현재 플랫폼 및 시스템과의 통합은 복잡할 수 있으며 높은 기술 지식이 필요합니다.
- 타사 시스템 및 도구가 포함된 몇 가지 커넥터만 지원하므로 특정 비즈니스에 대한 적용 가능성이 제한될 수 있습니다.
- 번창하는 사용자 기반에도 불구하고 Kylo의 문서는 때때로 부족하거나 구식입니다.
가격 정책
오픈 소스 도구입니다. 다만, 전문적인 서비스를 위해서는 p가격은 조직의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
4. 아틀란 (Atlan)
Atlan은 기술 지식이 없는 사용자의 요구 사항을 충족하도록 설계된 최신 데이터 계보 도구입니다.
데이터 계보, 카탈로그, 데이터 품질 관리 및 데이터 탐색을 포함한 포괄적인 기능 모음을 제공합니다.
개방형 API 아키텍처를 통해 Atlan은 신속하게 배포하여 데이터 관리에 대한 원활한 경험을 제공합니다.
Atlan을 사용하면 필요한 정보를 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다.
소프트웨어의 직관적인 인터페이스는 사용자 경험을 더욱 향상시켜 탐색과 탐색을 쉽게 만듭니다.
내장된 봇을 통해 데이터 계보를 자동화하여 추가 마일을 이동합니다.
이 기능은 데이터 자산의 계보를 자동으로 추적하여 귀중한 시간과 노력을 절약합니다.
또한 Snowflake, Amazon S3, Amazon Redshift, Azure, Google 클라우드, MySQL 및 Tableau.
주요 특징들
- Atlan은 조직 전체에서 데이터를 찾고, 이해하고, 함께 작업할 수 있도록 중앙 집중식 데이터 카탈로그를 제공합니다.
- 데이터 계보 모니터링을 제공하여 데이터의 출처와 회사 내에서 어떻게 사용되는지 확인할 수 있습니다.
- 사용자가 회사 전체의 데이터 품질을 평가, 추적 및 향상할 수 있는 데이터 품질 관리 기능이 있습니다.
- 데이터 관리와 관련된 작업을 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다.
- Atlan에는 데이터 정책을 관리하고 법적 의무를 준수하는지 확인하는 기능이 있습니다.
장점
- 쉽고 사용자 친화적인 인터페이스가 Atlan에 통합되어 데이터를 보다 간단하게 관리하고 협업할 수 있습니다.
- 데이터 카탈로그는 광범위하고 적응력이 뛰어나 기업이 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다.
- Atlan의 데이터 품질 관리 기능 덕분에 데이터 품질을 향상하고 실수를 줄일 수 있습니다.
- Atlan의 워크플로 자동화 기능은 데이터 관리 작업을 신속하게 처리하고 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
- Atlan의 협업 도구 덕분에 팀은 데이터 관리 활동에서 보다 성공적으로 협업할 수 있습니다.
단점
- Atlan은 데이터 변환 기능이 제한되어 있습니다.
- 고급 기능을 위해 타사 도구를 활용해야 할 수도 있습니다. 데이터 시각화.
- Atlan은 특정 조직에 대한 적용 가능성을 제한할 수 있는 타사 시스템 및 기술과 함께 제한된 커넥터를 제공합니다.
- 불충분한 문서 Atlan은 활발한 사용자 기반을 보유하고 있지만 때때로 문서가 부족하거나 오래되었습니다.
가격 정책
Atlan은 맞춤형 요금제를 제공합니다.
5. 탈 렌드
Talend는 데이터 통합 및 데이터 관리 분야의 표준을 설정하는 클라우드 네이티브 도구 모음입니다.
이 강력한 도구는 포괄적인 범위의 기능을 제공하므로 데이터 프로세스를 향상시키려는 조직을 위한 최고의 선택입니다.
데이터 계보 도구 역할을 하고 수명 기간 동안 데이터를 관리하기 위한 종단 간 이점을 제공하는 것이 주요 특징 중 하나입니다.
다양한 소스의 데이터를 손쉽게 수집하여 완전한 데이터 범위를 보장할 수 있습니다.
또한 기업이 데이터 관리 표준, 벤치마크 및 제한 사항을 만들 수 있는 강력한 데이터 거버넌스 기능을 제공합니다.
기업은 엄격한 데이터 품질 제어를 적용하여 데이터가 정확하고 일관되며 완전함을 보장할 수 있습니다.
기업은 Talend의 데이터 계보 도구를 사용하여 데이터 자산의 가치를 최적화할 수 있습니다.
주요 특징들
- Talend는 다양한 플랫폼과 시스템 간에 데이터를 전송하고 변환하기 위한 도구를 제공합니다.
- 사용자가 회사 전체의 데이터 품질을 평가, 추적 및 향상할 수 있는 데이터 품질 관리 기능이 있습니다.
- 데이터 거버넌스 기능을 통해 고객은 데이터 규칙을 관리하고 법적 의무를 준수할 수 있습니다.
- Talend는 데이터를 즉시 처리하고 검사할 수 있는 실시간 데이터 처리 기능을 제공합니다.
- 상당한 양의 데이터를 처리하고 검사할 수 있는 기능을 제공합니다.
- Talend는 다양한 클라우드 플랫폼에서 데이터를 관리하고 결합하는 클라우드 통합 기능을 제공합니다.
장점
- Talend의 광범위한 데이터 통합 기능을 사용하면 여러 플랫폼과 시스템에서 데이터를 통합할 수 있습니다.
- Talend의 데이터 품질 관리 기능은 데이터의 정확성과 무결성을 향상시킵니다.
- Talend의 실시간 데이터 처리 기능은 데이터를 즉시 처리하고 분석하여 생산성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
- 클라우드 통합 기능을 통해 다양한 클라우드 플랫폼에서 데이터를 관리하고 통합할 수 있습니다.
단점
- Talend의 플랫폼은 복잡할 가능성이 있으며 처음 사용하는 경우 어려운 학습 곡선에 직면할 수 있습니다.
- Limited Talend의 데이터 변환 기능으로 인해 보다 복잡한 데이터 변환을 위해 타사 솔루션을 사용해야 할 수도 있습니다.
- Talend의 플랫폼은 주로 기술 사용자를 대상으로 하므로 비기술 사용자의 사용이 제한될 수 있습니다.
- 제한된 수정 용량으로 인해 특정 비즈니스의 고유한 요구 사항을 완전히 충족하지 못할 수 있습니다.
가격 정책
가격은 영업팀에 문의해야 합니다.
6. 데이터허브
DataHub는 조직 내에서 데이터 종속성을 캡처하는 귀중한 오픈 소스 도구입니다.
이를 통해 데이터 자산의 출처와 연결은 물론 이에 의존하는 다운스트림 자산을 쉽게 추적할 수 있습니다.
조직은 데이터 계보를 이해함으로써 데이터가 시스템을 통해 흐르는 방식에 대한 통찰력을 얻고 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다.
"Table Lineage Capability"와 같이 계보 추출을 지원하는 수집 소스를 사용하는 경우 계보 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.
이 기능을 활성화하는 방법에 대한 자세한 지침은 소스 관련 설명서를 참조하십시오.
소스가 자동 계보 추출을 지원하지 않는 경우 API를 사용하여 엔터티 간에 프로그래밍 방식으로 계보 에지를 생성할 수 있습니다.
데이터 전문가는 계보 시각화 화면과 엔터티 페이지의 계보 탭 모두에서 업스트림 및 다운스트림 계보 연결을 유연하게 추가하거나 제거할 수 있습니다.
데이터 세트, 차트, 대시보드, 데이터 작업 등 무엇이든 손으로 계보를 쉽게 편집하여 데이터 종속성을 정확하게 나타낼 수 있습니다.
주요 특징들
- DataHub는 사용자가 다양한 플랫폼과 시스템에서 메타데이터를 찾고 수집하고 제어할 수 있는 메타데이터 관리 기능을 제공합니다.
- DataHub에는 조직 내에서 데이터의 소스 및 이동을 추적하는 도구가 있습니다.
- DataHub에는 데이터 규정을 제어하고 법적 의무를 준수할 수 있는 데이터 거버넌스 기능이 있습니다.
- DataHub의 협업 기능을 사용하여 조직 전체에서 메타데이터를 교환하고 작업할 수 있습니다.
- DataHub는 조정 가능하며 조직의 고유한 요구 사항에 맞게 조정될 수 있습니다.
장점
- DataHub는 오픈 소스 플랫폼이므로 누구나 사용하고 적합하다고 생각하는 대로 변경할 수 있습니다.
- DataHub는 유연한 메타데이터 관리 기능을 제공합니다.
- 조직 내에서 데이터의 출처와 이동을 추적할 수 있습니다.
- 조직 전체에서 메타데이터를 교환하고 함께 작업할 수 있습니다.
단점
- DataHub는 다른 플랫폼 및 기술과 완전히 호환되지 않을 수 있으므로 경우에 따라 추가 도구를 사용해야 합니다.
- DataHub는 오픈 소스 플랫폼이므로 독점 솔루션보다 적은 지원을 받을 수 있습니다.
- DataHub의 자동화 기능이 제한되어 사용자가 특정 작업을 사람이 완료해야 할 수 있습니다.
가격 정책
프리미엄 기능을 사용하려면 팀에 문의해야 합니다.
7. 문어
Octopai는 조직의 데이터 환경 내에서 데이터 흐름의 종단 간 가시성을 제공하는 강력한 데이터 계보 도구입니다.
시스템 진입점에서 보고 및 분석에 이르기까지 데이터 계보를 추적할 수 있습니다.
이는 데이터 정확성, 규정 준수 및 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
Octopai는 열 수준 계보를 설정하는 데 탁월합니다.
사용자는 ETL 프로세스, 보고서 또는 데이터베이스 개체 내에서 특정 데이터 열이 어떻게 변환, 집계 또는 조인되는지 쉽게 추적할 수 있습니다.
이 내부 시스템 계보 보기는 병목 현상을 식별하고 문제를 해결하며 데이터 파이프라인을 최적화하여 효율성과 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 기능을 갖춘 Octopai는 데이터 계보를 이해하고 관리하는 복잡한 작업을 단순화합니다.
이를 통해 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 데이터 무결성을 보장하며 전반적인 데이터 거버넌스 전략을 강화할 수 있습니다.
주요 특징들
- Octopai를 사용하면 조직의 소스와 데이터 이동을 모니터링할 수 있습니다.
- Octopai에는 데이터 소스의 변경이 나중에 사용자에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있는 효과 분석 도구가 있습니다.
- 조직 내에서 데이터 자산을 빠르게 찾고 인식하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 매핑 기능을 통해 여러 플랫폼과 시스템에서 데이터 연결을 보고 이해할 수 있습니다.
- 조직 전체에서 메타데이터를 교환하고 함께 작업할 수 있습니다.
장점
- 자동화된 데이터 계보를 추적하는 Octopai의 기능을 사용하면 조직 내에서 데이터 이동을 간단하게 추적할 수 있습니다.
- 데이터 원본의 변경 사항이 나중에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인하여 오류나 실수 가능성을 줄일 수 있습니다.
- 생산성을 높이는 Octopai의 데이터 검색 기능을 사용하여 조직 내에서 데이터 자산을 쉽고 빠르게 검색하고 식별할 수 있습니다.
- Octopai는 조직의 고유한 요구 사항에 적응할 수 있으며 매우 유연합니다.
단점
- Octopai는 다른 플랫폼 및 도구와의 호환성 부족으로 인해 특정 작업에 추가 도구를 사용해야 할 수 있습니다.
- 오픈 소스 대안에 비해 Octopai는 가격이 비쌀 수 있는 독점 플랫폼입니다.
- Octopai의 자동화 기능이 제한되어 특정 사용자 활동을 사람이 완료해야 할 수 있습니다.
가격 정책
가격은 공급업체에 문의해야 합니다.
8. 데이터. 세계
데이터. World's Explorer Lineage는 지식 그래프를 활용하여 데이터를 친숙한 비즈니스 용어로 매핑하여 조직 전체에 통합된 데이터 보기를 제공합니다.
지식 그래프의 컨텍스트를 활용하여 데이터 계보에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
지식 그래프는 중요한 데이터 자산에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 신뢰할 수 있는 정보 소스 역할을 합니다.
데이터 계보를 캡처하고 구성하여 팀이 정보에 입각한 결정을 내리고 데이터 품질을 보장할 수 있도록 합니다.
Data World Lineage는 지식 그래프를 쿼리하는 기능을 통해 기업이 데이터 흐름, 변환 및 영향 분석에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다.
이 기능을 통해 조직은 프로세스를 최적화하고 병목 현상을 식별하며 데이터 거버넌스 표준 준수를 유지할 수 있습니다.
주요 특징들
- Data.World는 공개 데이터 세트의 광범위한 컬렉션에 대한 액세스를 제공하고 개인 데이터 세트를 검색하고 찾을 수 있도록 합니다.
- 조직 내에서 검색 가능한 데이터 자산 카탈로그를 개발하여 다른 사람들이 데이터를 쉽게 찾고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 사용자가 데이터 프로젝트에서 함께 작업하고, 아이디어를 교환하고, 쿼리를 제기할 수 있는 협업 도구를 제공합니다.
- 액세스 제어, 데이터 계보 추적 및 감사 로그는 데이터 거버넌스를 관리하기 위해 Data.World에서 사용할 수 있는 몇 가지 도구에 불과합니다.
- 통합: Tableau, Excel, R 및 Python은 Data.World와 통합할 수 있는 몇 가지 데이터 도구에 불과합니다.
장점
- Data.World는 사용자 친화적으로 설계되어 데이터를 쉽게 찾고 관리할 수 있습니다.
- 대규모 사용자 기반을 보유하고 있으며 적극적으로 데이터를 공유하고 함께 프로젝트를 진행합니다.
- 다양한 조직의 요구 사항을 충족하도록 수정할 수 있는 가격 옵션을 제공합니다.
- 데이터 암호화, 액세스 제한 및 감사 로그는 Data.World의 보안 기능 중 일부에 불과합니다.
단점
- Data.World는 다른 데이터 관리 시스템보다 사용자 지정 가능성이 낮기 때문에 특정 조직에 대한 유용성이 제한될 수 있습니다.
- 다른 특정 데이터 관리 솔루션과 비교할 때 Data.World의 데이터 변환 기능은 제한적인 것으로 간주될 수 있습니다.
- Data.World의 자동화 기능이 제한되어 사용자가 특정 작업을 사람이 완료해야 할 수 있습니다.
가격 정책
프로페셔널 계정은 한 달에 $12의 비용이 듭니다.
결론
현대의 모든 조직은 기능을 위해 데이터에 의존합니다.
그리고 올바른 도구를 사용하면 해당 데이터를 처리할 때 큰 차이를 만들 수 있습니다.
각각 고유한 장단점이 있는 몇 가지 최고의 데이터 관리 솔루션을 조사했습니다.
적절한 플랫폼은 데이터 관리의 모든 차이를 만들 수 있습니다.
몇 가지 가능성을 평가한 후 저는 Talend와 Atlan을 각각 특정한 장점과 장점이 있는 두 가지 고유한 도구로 선택했습니다.
복잡한 데이터 환경을 관리하고 프로세스를 자동화하는 기능을 갖춘 Talend는 데이터 관리 시스템의 슈퍼 히어로와 같습니다.
데이터의 무결성과 일관성을 유지하면서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
Talend는 데이터 프로파일링, 정리, 품질 또는 거버넌스 등 모든 조직의 요구 사항을 충족하는 다양한 기능을 제공합니다.
한편 Atlan은 데이터 팀을 통합하는 일종의 힘 역할을 합니다.
사용자 친화적인 디자인과 협업 및 거버넌스를 간소화하는 강력한 기능 덕분에 팀에서 데이터를 찾고 구성하고 공유할 수 있습니다.
Atlan은 협력과 관리를 중시하는 조직에 환상적인 조합입니다.
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