Зміст[Сховати][Показати]
У світі управління даними підприємства стикаються зі складною проблемою отримання даних із кількох джерел, їх очищення та агрегування перед розміщенням у сховищі даних або інструменті бізнес-аналітики.
Це складне завдання в сфері управління даними.
Але що, якщо щось піде не так, і дослідники даних не зможуть визначити першопричину проблеми? Інструмент розподілу даних може допомогти висвітлити складну мережу пов’язаних потоків даних.
Уявіть собі це як збільшувальне скло для детектива, яке підсвічує посилання та підказки, які можуть допомогти в розкритті справи.
Без цього компанії залишилися б у невіданні, не маючи змоги зрозуміти свої дані та прийняти мудрі рішення.
З родовід даних інструмента, компанії можуть впевнено обговорювати проблеми з керуванням даними, гарантуючи узгодженість і точність даних, водночас дозволяючи дослідникам обробки даних отримувати цінну інформацію зі своїх даних.
Це ніби поруч із надійним союзником, який проведе вас навіть у найскладніших лабіринтах даних.
Щоб допомогти вам вибрати найкращий інструмент для потреб вашої компанії, у цій статті блогу ми розглянемо численні функції та можливості інструментів визначення походження даних, починаючи від варіантів із відкритим кодом і закінчуючи рішеннями корпоративного рівня.
Що таке походження даних?
Відстеження даних — це процес відстеження даних в інфраструктурі даних організації від місця їх походження до місця призначення.
Це допомагає організаціям оцінювати надійність, правильність і повноту їхніх даних.
Інженери та аналітики даних можуть записувати, тестувати та розробляти свої моделі даних за допомогою таких інструментів, як Data Build Tool (DBT), який покращує можливості розподілу даних і покращує бізнес і результати прийняття рішень.
Які переваги використання інструментів визначення походження даних?
- Організаціям надається наскрізне уявлення про весь потік даних завдяки лінійці даних, що дає їм змогу зрозуміти їхній вплив на подальші системи та інші аспекти.
- Будь-хто, хто використовує дані, може визначити їх надійність, виконавши аналіз першопричини, зрозумівши джерело даних і відстеживши їх історію.
- Рішення для розподілу даних допомагають компаніям зрозуміти точність, повноту та надійність їхніх даних, що важливо для зниження ризиків витоку даних і невідповідності нормам, таким як CCPA та GDPR.
- Організації можуть покращити свої практики управління даними та гарантувати, що їхні дані на 100% правильні, керуючи їхнім стратегічним вибором, пов’язуючи історію даних через контроль версій.
- Організації можуть зрозуміти, що відбувається з їхніми даними в будь-який момент завдяки спостережливості технологій ліній даних.
- Інструменти походження даних можуть допомогти у виявленні та виправленні проблем із якістю даних, зберігаючи цілісність даних і покращуючи спостережуваність даних.
1. Каталог даних Azure та походження
Azure Data Catalog & Lineage, хмарний продукт від Microsoft Azure, пропонує компаніям комплексне рішення для виявлення та каталогізації їхніх активів даних.
Крім того, він пропонує можливості розподілу даних, які дозволяють користувачам зрозуміти, як дані переміщуються між системами, і виявляти залежності даних.
Каталог даних Azure дає вам можливість повністю зрозуміти зареєстровані активи даних, і ви можете отримати уявлення про структуру кожного активу, схему та зв’язки з іншими джерелами даних завдяки багатій інформації, яку він пропонує про кожен з них.
І останнє, але не менш важливе: каталог полегшує використання джерел даних, пропонуючи послідовне та структуроване представлення доступних ресурсів.
Для аналітиків, дослідників даних і розробників даних це спрощує використання даних.
Ключові характеристики
- Надає доступ до єдиного сховища метаданих для всіх ресурсів даних.
- Дозволяє знаходити дані за допомогою інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу.
- Підтримує унікальні анотації та маркування елементів даних.
- Він пропонує функції походження даних, такі як здатність відстежувати перетворення даних і спостерігати залежності даних.
- Підключається до інших служб Azure, таких як Azure Data Factory, Azure Databricks і Azure Synapse Analytics.
профі
- Він забезпечує зручний інтерфейс, який спрощує пошук і каталогізацію ресурсів даних.
- Включено потужні інструменти пошуку, які дозволяють швидко знаходити потрібну інформацію.
- Він пропонує повний набір інструментів для керування метаданими, наприклад користувацькі теги та анотації.
- Він дає змогу користувачам зрозуміти, як дані передаються між системами, надаючи можливості розподілу даних.
- Легко інтегрується з іншими службами Azure.
мінуси
- Інтеграція з джерелами даних, відмінними від Azure, обмежена.
- Модель ціноутворення може бути дорогою та складною для великих організацій із великою кількістю активів даних.
- Обмежені можливості моніторингу походження унікальних даних.
Ціни
Каталог даних Azure доступний у двох версіях: безкоштовному та стандартному.
2. Аггуа
Aggua розробила власну систему обробки даних для BigQuery (ZetaSQL) і Snowflake (ANSI SQL), яка забезпечує точне відображення походження.
Він підтримує певний «діалект» даних, включаючи всю функціональність Snowflake і BigQuery.
Його походження виходить за рамки візуалізації потоку.
Він фіксує важливі події, такі як трансформації, і дозволяє відстежувати зміни версій. Він також може ідентифікувати ідентифікаційну інформацію на рівні стовпця, забезпечуючи конфіденційність даних і відповідність вимогам.
Платформа Aggua для спільного керування даними створена для команд, які використовують Snowflake або BigQuery.
Він пропонує такі розширені функції, як швидка навігація, розгортання/згортання, перегляди вгору/вниз, а також параметри експорту/поширення, що покращує взаємодію з користувачем.
Ключові характеристики
- Інструмент візуалізації походження даних від Aggua дозволяє користувачам швидко відстежувати джерело та застосування даних.
- Aggua має функції для керування метаданими, що дозволяє користувачам створювати та контролювати метадані на багатьох платформах і системах.
- Aggua може відстежувати потоки даних у режимі реального часу, надаючи клієнтам найновішу інформацію про те, як дані передаються між різними платформами та системами.
- Aggua має функції для моніторингу якості даних, що дозволяє користувачам перевіряти точність даних під час проходження різними системами та виявляти будь-які проблеми чи аномалії.
профі
- Aggua може інформувати вас про те, як використовуються дані та звідки вони походять, відстежуючи їх потік на різних платформах і системах.
- Здатність Aggua відстежувати джерело та використання даних може допомогти організаціям у дотриманні правил даних.
- Краща видимість того, де зберігаються дані, як вони використовуються та хто має до них доступ, є одним із способів, за допомогою яких Aggua може допомогти організаціям краще керувати своїми даними.
мінуси
- Aggua може потребувати більше часу для налаштування та належного використання як повноцінного інструменту походження даних, оскільки це вимагає багато часу та зусиль.
- Залежно від цінової домовленості впровадження та обслуговування Aggua може бути надто дорогим для окремих організацій.
- Інтеграція Aggua з уже існуючими платформами та системами може зайняти час і вимагати високого рівня технічних знань.
Ціни
Після безкоштовної пробної версії вам доведеться зв’язатися з їх командою продажів, щоб отримати ціну.
3. Кайло
Kylo — це програмне забезпечення для керування озером даних із відкритим вихідним кодом, розроблене для самостійного прийому та підготовки даних.
Він об’єднує керування метаданими, керування, безпеку та найкращі практики, натхненні досвідом Think Big у проектах великих даних.
Він виділяється своїми п’ятьма ключовими функціями: прийом, підготовка, виявлення, моніторинг і проектування даних.
Він служить платформою озера даних, пропонуючи функції для керування метаданими, управління даними та безпеки даних. Його природа з відкритим кодом робить його кращим вибором для програмістів.
Завдяки зручному керованому інтерфейсу Kylo забезпечує безпроблемний прийом даних.
Він підтримує підготовку даних із можливостями перетворення та використовує Apache Spark для сучасних методів моніторингу.
Kylo дає змогу ефективно створювати канали даних і керувати ними.
Ключові особливості
- Kylo пропонує вам інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для отримання та аналізу значних обсягів даних із різних джерел.
- Він надає візуальний інтерфейс для розробки та запуску конвеєрів ETL, що дозволяє конвертувати та готувати дані для аналізу.
- Це дозволяє розробляти та автоматизувати робочі процеси для керування та обробки даних.
- Він має функції для керування метаданими, що дозволяє користувачам створювати та використовувати інформацію на багатьох платформах і системах.
- Він пропонує розуміння походження даних, дозволяючи користувачам стежити за історією того, де та як дані використовувалися в озері даних.
- Команди можуть працювати разом над діяльністю з керування даними, використовуючи можливості співпраці, надані Kylo.
профі
- Оскільки Kylo є платформою з відкритим кодом, ви можете отримати доступ і змінити кодування відповідно до їхніх вимог.
- Інтуїтивно зрозумілий і зручний дизайн інтерфейсу Kylo спрощує обробку та аналіз величезних обсягів даних.
- Його можна розширити, щоб задовольнити потреби організації та керування великими даними.
- Активна спільнота користувачів і розробників Kylo робить свій внесок у систему та пропонує допомогу.
мінуси
- Kylo — це складна платформа, і для її ефективного використання може знадобитися високий рівень технічних знань.
- Його інтеграція з поточними платформами та системами може бути складною та потребувати високих технічних знань.
- Він підтримує лише кілька конекторів зі сторонніми системами та інструментами, що може обмежити його застосування для певних компаній.
- Незважаючи на процвітаючу базу користувачів, документації Kylo іноді бракує або вона застаріла.
Ціни
Це інструмент із відкритим кодом. Однак для професійних послуг, pРисування змінюється в залежності від конкретних потреб організації.
4. Атлан
Atlan — це сучасний інструмент для визначення ліній даних, призначений для задоволення потреб нетехнічних користувачів.
Він пропонує повний набір функцій, включаючи походження даних, каталогізацію, управління якістю даних і дослідження даних.
Завдяки відкритій архітектурі API Atlan швидко розгортається, забезпечуючи бездоганний досвід керування їхніми даними.
Atlan дозволяє легко знаходити та отримувати доступ до необхідної інформації.
Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс програмного забезпечення ще більше покращує роботу користувача, роблячи навігацію та дослідження легкими.
Він проходить додаткову милю, автоматизуючи передачу даних за допомогою вбудованого бота.
Ця функція економить ваш дорогоцінний час і зусилля, автоматично відстежуючи родовід ресурсів даних.
Крім того, він легко інтегрується з різними сторонніми платформами, включаючи Snowflake, Amazon S3, Amazon Redshift, Azure, Google Cloud, MySQL і Tableau.
Ключові особливості
- Atlan надає централізований каталог даних, щоб ви могли знаходити, розуміти та спільно працювати з даними в усій організації.
- Він пропонує моніторинг походження даних, щоб ви могли дізнатися джерело даних і те, як вони використовуються в компанії.
- Він має функції керування якістю даних, які дозволяють користувачам оцінювати, відстежувати та покращувати якість даних у всій компанії.
- Він пропонує функції, які дозволяють автоматизувати операції, пов’язані з керуванням даними.
- Atlan має функції для керування політикою даних і забезпечення дотримання вами юридичних зобов’язань.
профі
- Простий і зручний інтерфейс інтегровано в Atlan, що спрощує керування даними та співпрацю над ними.
- Його каталог даних великий і адаптований, що дозволяє підприємствам налаштовувати його відповідно до своїх вимог.
- Завдяки функціям керування якістю даних Atlan ви можете покращити якість даних і зменшити кількість помилок.
- Функції автоматизації робочого процесу Atlan допомагають вам прискорити роботу з керування даними та підвищити продуктивність.
- Завдяки інструментам співпраці Atlan команди можуть успішніше співпрацювати над діяльністю з управління даними.
мінуси
- Atlan має обмежені можливості перетворення даних.
- Можливо, вам знадобиться використовувати інструменти сторонніх виробників для розширених функцій візуалізація даних.
- Atlan пропонує обмежені з’єднувачі зі сторонніми системами та технологіями, що може обмежити його застосування до певних організацій.
- Недостатня документація Хоча Atlan має активну базу користувачів, документації іноді бракує або застаріла.
Ціни
Atlan пропонує індивідуальні тарифні плани.
5. Таленд
Talend — це хмарний пакет інструментів, який встановлює стандарт у сфері інтеграції та керування даними.
Цей потужний інструмент пропонує широкий набір функцій, що робить його провідним вибором для організацій, які прагнуть покращити процеси обробки даних.
Однією з його основних характеристик є те, що він слугує інструментом для розподілу даних і пропонує наскрізні переваги для керування даними протягом усього терміну служби.
Дані з різних джерел можна збирати без зусиль, гарантуючи повне охоплення даних.
Крім того, він надає надійні функції керування даними, які дозволяють підприємствам створювати стандарти керування даними, контрольні показники та обмеження.
Це допомагає компаніям забезпечити точність, послідовність і повноту їхніх даних за допомогою застосування суворого контролю якості даних.
Компанії можуть оптимізувати цінність своїх активів даних за допомогою інструменту визначення походження даних Talend.
Ключові особливості
- Talend пропонує інструменти для передачі та трансформації даних між різними платформами та системами.
- Він має функції керування якістю даних, які дозволяють користувачам оцінювати, відстежувати та покращувати якість даних у всій компанії.
- Його функції керування даними дають клієнтам можливість керувати правилами даних і відповідно до юридичних зобов’язань.
- Talend пропонує функції обробки даних у реальному часі, які дозволяють миттєво обробляти та перевіряти дані.
- Він пропонує функції, які дозволяють обробляти та перевіряти значні обсяги даних.
- Talend пропонує функції хмарної інтеграції для керування та поєднання даних на різних хмарних платформах.
профі
- Інтеграція даних на кількох платформах і системах можлива завдяки розширеним можливостям інтеграції даних Talend.
- Функції управління якістю даних Talend підвищують точність і цілісність даних.
- Функції обробки даних Talend у реальному часі допомагають миттєво обробляти та аналізувати дані, підвищуючи продуктивність.
- Його функції хмарної інтеграції дозволяють вам керувати та інтегрувати дані на різних хмарних платформах.
мінуси
- Платформа Talend потенційно може бути складною, і якщо ви новачок, вам може знадобитися складна крива навчання.
- Обмежені можливості перетворення даних Talend можуть змусити вас використовувати сторонні рішення для більш складних перетворень даних.
- Платформа Talend насамперед призначена для технічних користувачів, що може обмежити використання нетехнічними користувачами.
- Він може не повністю задовольняти унікальні вимоги конкретних підприємств через його обмежену здатність до модифікації.
Ціни
Для ціноутворення необхідно зв'язатися з відділом продажів.
6. DataHub
DataHub — це цінний інструмент із відкритим вихідним кодом, який фіксує залежності даних в організації.
Це дає змогу легко відстежувати походження та зв’язки активу даних, а також наступні активи, які покладаються на нього.
Розуміючи походження даних, організації можуть отримати уявлення про те, як дані проходять через їхні системи, і забезпечити точність і надійність своїх даних.
Якщо ви використовуєте джерело прийому даних, яке підтримує вилучення походження, наприклад «Можливість походження таблиці», ви можете автоматично отримувати інформацію про походження.
Просто зверніться до документації, що стосується вашого джерела, щоб отримати детальні інструкції щодо ввімкнення цієї функції.
У випадках, коли ваше джерело не підтримує автоматичне виділення лінії походження, ви можете програмно створити межі лінії походження між сутностями за допомогою API.
Експерти з даних мають гнучкість для додавання або видалення вихідних і низхідних лінійних зв’язків як на екрані «Візуалізація походження», так і на вкладці «Походження» на сторінках об’єктів.
Незалежно від того, чи це набори даних, діаграми, інформаційні панелі чи завдання з даними, ви можете легко редагувати походження вручну, щоб забезпечити точне представлення залежностей даних.
Ключові особливості
- DataHub пропонує функції керування метаданими, які дозволяють користувачам знаходити, збирати та контролювати метадані на різних платформах і системах.
- DataHub має інструменти для відстеження джерел і руху даних всередині організації.
- DataHub має функції керування даними, які дають вам змогу контролювати правила обробки даних і дотримуватися юридичних зобов’язань.
- Ви можете обмінюватися метаданими та працювати над ними в усій організації за допомогою функцій співпраці DataHub.
- DataHub є адаптивним і може бути налаштований відповідно до унікальних вимог організації.
профі
- Оскільки DataHub є платформою з відкритим кодом, будь-хто може використовувати її та змінювати на свій розсуд.
- DataHub пропонує гнучкі функції керування метаданими.
- Ви можете стежити за джерелами та рухом даних всередині організації.
- Ви можете обмінюватися та працювати разом над метаданими в усій організації.
мінуси
- DataHub може бути неповною сумісністю з іншими платформами та технологіями, що іноді потребує використання додаткових інструментів.
- Оскільки DataHub є платформою з відкритим вихідним кодом, він може отримати менше допомоги, ніж пропрієтарні рішення.
- Можливості автоматизації DataHub можуть бути обмежені, що потребує виконання певних операцій людьми.
Ціни
Щоб отримати преміум-функції, вам потрібно зв’язатися з командою.
7. Октопай
Octopai — це потужний інструмент розподілу даних, який забезпечує наскрізну видимість потоків даних у системі даних організації.
Це дозволяє відстежувати перехід даних від точки входу в систему до звітності й аналітики.
Це допомагає забезпечити точність, відповідність і надійність даних.
Octopai чудово справляється зі встановленням лінії на рівні колони.
Користувачі можуть легко відстежувати, як певні стовпці даних перетворюються, агрегуються або об’єднуються в рамках процесу ETL, звіту чи об’єкта бази даних.
Цей перегляд внутрішньої лінії системи допомагає виявити вузькі місця, усунути проблеми та оптимізувати канали даних для підвищення ефективності та якості даних.
Завдяки зручному інтерфейсу та інтуїтивно зрозумілим функціям Octopai спрощує складне завдання розуміння та керування родоводом даних.
Це дає можливість організаціям приймати рішення на основі даних, забезпечувати цілісність даних і вдосконалювати загальну стратегію управління даними.
Ключові особливості
- Octopai дозволяє контролювати джерела організації та рух даних.
- Octopai має інструменти для аналізу ефектів, які дозволяють побачити, як зміни в джерелах даних можуть вплинути на користувачів пізніше.
- Це допомагає вам швидко знаходити та розпізнавати активи даних в організації.
- Його функції для відображення даних дозволяють бачити та розуміти з’єднання даних на багатьох платформах і системах.
- Ви можете обмінюватися та працювати разом над метаданими в усій організації.
профі
- Можливості Octopai для автоматичного відстеження походження даних спрощують відстеження руху даних в організації.
- Ви можете побачити, як зміни в джерелах даних можуть вплинути на події пізніше, зменшуючи ймовірність помилок або грубих помилок.
- Ви можете швидко та легко шукати та ідентифікувати ресурси даних в організації за допомогою функцій виявлення даних Octopai, що підвищує продуктивність.
- Octopai може адаптуватися до унікальних вимог організації та є дуже гнучким.
мінуси
- Відсутність сумісності Octopai з іншими платформами та інструментами може змусити вас використовувати додаткові інструменти для конкретних завдань.
- Порівняно з альтернативами з відкритим вихідним кодом, Octopai є власною платформою, яка може бути дорогою.
- Можливості автоматизації Octopai можуть бути обмежені, що потребує виконання певних дій користувача людиною.
Ціни
Вам потрібно зв’язатися з постачальником для уточнення ціни.
8. дані. світ
дані. світова компанія Explorer Lineage використовує граф знань, щоб зіставляти дані зі знайомими бізнес-термінами, забезпечуючи консолідоване представлення даних у всій організації.
Він використовує контекст із графа знань, щоб надати цінну інформацію про походження даних.
Граф знань діє як надійне джерело правди, пропонуючи повне розуміння важливих ресурсів даних.
Він фіксує та організовує походження даних, дозволяючи командам приймати обґрунтовані рішення та забезпечувати якість даних.
Завдяки можливості надсилати запити до графа знань, Data World Lineage дає можливість компаніям отримати уявлення про потоки даних, перетворення та аналіз впливу.
Ця можливість дозволяє організаціям оптимізувати процеси, виявляти вузькі місця та підтримувати відповідність стандартам керування даними.
Ключові особливості
- Data.World надає вам доступ до великої колекції загальнодоступних наборів даних і дозволяє шукати та знаходити приватні набори даних.
- Ви можете розробити пошуковий каталог активів даних у вашій організації, щоб інші могли легко знаходити та використовувати дані.
- Він надає інструменти для співпраці.World для спільної роботи користувачів над проектами даних, обміну ідеями та подання запитів.
- Контроль доступу, відстеження походження даних і журнали аудиту – це лише деякі інструменти, доступні в Data.World для керування даними.
- Інтеграція: Tableau, Excel, R і Python — це лише деякі інструменти обробки даних, з якими можна інтегрувати Data.World.
профі
- Data.World розроблено так, щоб бути зручним для користувача, що полегшує пошук даних і керування ними.
- Він має велику базу користувачів, активно ділиться даними та працює над проектами разом.
- Він надає варіанти ціноутворення, які можна змінювати відповідно до вимог різних організацій.
- Шифрування даних, обмеження доступу та журнали аудиту – лише деякі з функцій безпеки Data.World.
мінуси
- Корисність Data.World для певних організацій може бути обмеженою, оскільки вона менш настроювана, ніж інші системи керування даними.
- У порівнянні з конкретними іншими рішеннями для керування даними, можливості перетворення даних Data.World можна вважати обмеженими.
- Можливості автоматизації Data.World можуть бути обмежені, що потребує виконання певних операцій людьми.
Ціни
Професійний обліковий запис коштуватиме вам 12 доларів на місяць.
Висновок
Функціонування будь-якої сучасної організації залежить від даних.
А наявність правильних інструментів може вплинути на обробку цих даних.
Я розглянув деякі з найкращих рішень для керування даними, кожне з яких має унікальні переваги та недоліки.
Відповідна платформа може вплинути на керування даними.
Оцінивши кілька можливостей, я вибрав Talend і Atlan, щоб виділитися як два унікальні інструменти, кожен з яких має певні переваги та переваги.
Завдяки здатності керувати складними середовищами даних і автоматизувати процеси, Talend схожий на супергероя систем управління даними.
Це дозволяє заощадити час і гроші, зберігаючи цілісність і послідовність ваших даних.
Talend надає широкий спектр функціональних можливостей, щоб задовольнити вимоги будь-якої організації, будь то профілювання даних, очищення, якість або управління.
Тим часом Atlan служить свого роду об’єднуючою силою для груп даних.
Команди можуть знаходити, упорядковувати та обмінюватися даними завдяки зручному дизайну та надійним функціям, які спрощують співпрацю та керування.
Atlan є фантастичним підходом для організацій, які цінують співпрацю та управління.
залишити коментар