【数据治理工具】开源数据治理工具：综合指南

总结

开源数据治理工具是帮助您管理数据资产的软件程序。它们提供了一系列功能，如数据分类、元数据管理、数据沿袭跟踪和协作工具。开源数据治理工具通常是免费使用的，并且可以进行修改以满足您的特定需求。

如果你正在寻找一种有效管理数据的方法，开源数据治理工具可能是你需要的解决方案。这些工具提供了一系列功能，可以帮助您对数据资产进行编目、分类和管理。

它们还可以为数据科学家、分析师和数据治理团队提供协作能力。

内容

1. 什么是开源数据治理工具？
2. 为什么要使用开源数据治理工具？
   1. 免费使用
   2. 可自定义
   3. .透明、公开
   4. 社区和支持
3. 流行的开源数据治理工具
   1. 数据中心
   2. Apache Atlas
   3. 阿蒙森
   4. 玛格达
   5. 埃及
   6. TrueDat
4. 4.开源数据治理工具的特点
   1. 数据治理能力
   2. 细粒度访问控制
   3. 元数据实体
   4. 受控数据移动
   5. 数据导出
   6. 参考数据
   7. 数据质量
   8. 工作流程
   9. 轮廓
   10. 影响分析
5. 与其他工具集成
   1. 阿蒙森
   2. 数据中心
   3. Apache Atlas
   4. Magda
   5. 埃及
   6. Truedat
6. 社区和支持
7. 合规能力
   1. 上下文
   2. 可信描述
   3. 直观的细粒度访问控制
   4. 基于角色的访问控制
   5. Neo4j和GraphQL API
   6. 读取权限
   7. 主权法
   8. 阿帕奇游侠
   9. 开放数据门户
   10. CSIRO
8. 摘要：开源数据治理工具
9. 常见问题解答：开源数据治理工具

使用开源数据治理工具，您可以轻松体验数据治理，并确保您的数据安全合规。

一些最流行的开源数据治理工具包括Amundsen、DataHub、Apache Atlas、Magda、open Metadata、Egeria和Truedat。这些工具提供了一系列功能，包括元数据管理、数据编目和协作功能，以帮助您有效地管理数据。

无论您是小企业主还是企业级组织，开源数据治理工具都可以帮助您更有效地管理数据资产。

通过使用这些工具，您可以确保您的数据准确、安全并符合行业标准。因此，如果你正在寻找一种更有效地管理数据的方法，可以考虑探索开源数据治理工具的世界。

什么是开源数据治理工具？

如果你正在寻找一种管理数据并确保其准确性、安全性和隐私的方法，你可能需要考虑开源数据治理工具。这些工具旨在帮助您创建、实施和实施用于管理数据资产的策略和过程。

数据治理是创建和实施用于管理数据资产的策略、过程和标准的过程。它涉及定义数据管理员、数据所有者和数据用户的角色和责任，以及建立数据质量、数据安全和数据隐私的流程。

开源数据治理工具提供了一种自动化和简化这些流程的方法，使您更容易管理数据资产并确保其完整性。

开源数据治理工具是任何人都可以自由使用、修改和分发的软件应用程序。它们通常由对数据治理有共同兴趣的开发人员社区开发和维护。

一些最流行的开源数据治理工具包括：

• Amundsen
• DataHub
• Apache Atlas
• Magda
• Open Metadata
• Egeria
• Truedat

每种工具都有自己的优势和劣势，您需要仔细评估它们，以确定哪种工具适合您的组织。一些工具可能更适合特定行业或数据类型，而其他工具可能更灵活和可定制。

开源数据治理工具可以帮助您确保您的数据资产准确、安全并符合法规要求。它们还可以帮助您简化数据管理流程，使您更容易找到和使用所需的数据。

如果你正在寻找一种改进数据治理实践的方法，开源数据治理工具绝对值得研究。

为什么要使用开源数据治理工具？

如果你正在寻找数据治理解决方案，你可能想知道是选择专有工具还是开源工具。虽然这两种选择都有其优缺点，但开源数据治理工具有许多好处，值得考虑。

免费使用

开源数据治理工具的一个关键优势是它们通常是免费使用的。这可以显著节省成本，尤其是如果你是一家资源有限的小企业或非营利组织。此外，开源工具通常由大型贡献者社区开发，这意味着它们正在不断改进和更新。随着时间的推移，这可以产生一个更加稳健和可靠的解决方案。

可自定义

开源数据治理工具的另一个优点是它们具有高度的可定制性。由于源代码是免费提供的，您可以对其进行修改以满足您的特定需求。如果您有独特的数据治理需求，或者需要将该工具与其他系统集成，这可能特别有用。

透明和开放

开源数据治理工具也往往比专有工具更透明。由于代码是开放的，您可以确切地看到该工具是如何工作的，以及它是如何处理您的数据的。从法规遵从性的角度来看，这一点可能很重要，因为它使您能够确保以符合法规要求的方式处理您的数据。

社区和支持

最后，开源数据治理工具通常有一个强大的用户社区，他们可以提供支持和建议。这可能是一种宝贵的资源，尤其是当您是数据治理的新手或面临特别具有挑战性的问题时。

总体而言，开源数据治理工具比专有工具具有许多优势，包括成本节约、定制、透明度和社区支持。如果你在市场上寻找数据治理解决方案，那么它绝对值得考虑开源选项。

流行的开源数据治理工具

在数据治理方面，开源工具越来越受欢迎。它们为管理整个组织的数据治理提供了一个经济高效的解决方案。以下是一些最流行的开源数据治理工具：

DataHub

DataHub是一个开源的元数据搜索和发现工具，可以与MySQL、Oracle和PostgreSQL等各种数据源集成。这种集成允许跨不同数据源集中查看元数据，从而更容易管理和管理数据。

Image source: Datahub

Apache Atlas

Apache Atlas是一个开源的数据治理和元数据框架。它为管理元数据和数据沿袭提供了一个可扩展的解决方案。

Apache Atlas允许您定义和管理业务词汇表、数据源、数据编目以及角色和职责。它还通过提供管理数据隐私和pii的标准化方法来支持数据安全性和合规性。

Amundsen

Amundsen是Lyft开发的一个数据发现和元数据引擎。它为管理整个组织的元数据和数据沿袭提供了一个解决方案。

Amundsen允许您定义和管理数据源、数据编目和业务词汇表。它还提供了用于预览数据和管理数据沿袭的仪表板。Amundsen旨在与Kubernetes合作，使其易于部署和扩展。

Magda

Magda是一个开源的数据目录平台。它为管理整个组织的数据编目提供了一个解决方案。它允许您定义和管理数据源、数据编目和业务词汇表。

Magda还提供用于预览数据和管理数据沿袭的仪表板。Magda设计用于处理各种数据源，使其易于与现有的数据基础设施集成。

Image source: Magda

Egeria

Egeria是一个开源元数据和治理平台。它为管理整个组织的元数据和数据沿袭提供了一个解决方案。它允许您定义和管理数据源、数据编目和业务词汇表。

Egeria还提供了用于预览数据和管理数据沿袭的仪表板。Egeria设计用于处理各种数据源，使其易于与现有的数据基础设施集成。

Image source: Egeria Project

TrueDat

TrueDat是一个开源的数据治理平台。它为管理整个组织的数据治理提供了一个解决方案。它允许您定义和管理数据源、数据编目和业务词汇表。

TrueDat还通过提供管理数据隐私和pii的标准化方法来支持数据安全性和合规性。TrueDat是BlueTab（现在的IBM）在了解市场作为数据解决方案提供商的需求并发现数据治理领域的差距后创建的。

这些开源数据治理工具为管理整个组织的数据治理提供了一个经济高效的解决方案。它们为管理元数据、数据沿袭、数据编目和业务词汇表提供了一个可扩展的解决方案。他们还通过提供管理数据隐私和pii的标准化方法来支持数据安全和合规性。

开源数据治理工具的特点

开源数据治理工具提供了一系列功能，可帮助组织有效管理其数据资产。这些工具旨在提供数据治理功能、细粒度访问控制、元数据实体、受管理的数据移动、数据导出、参考数据、数据质量、工作流、分析和影响分析。让我们更详细地了解这些功能：

数据治理功能

开源数据治理工具提供了一系列功能来帮助组织管理其数据资产。这些功能包括数据发现、数据分类、数据沿袭、数据编目和数据管理。

有了这些功能，您可以更好地了解您的数据资产，确保数据质量，并遵守数据法规和策略。

细粒度访问控制

开源数据治理工具提供细粒度的访问控制，以帮助您管理数据访问和权限。这些工具支持基于角色的访问控制（RBAC），它允许您定义角色并根据用户的角色为其分配权限。

使用RBAC，可以确保只有授权用户才能访问敏感数据。

元数据实体

开源数据治理工具提供元数据实体，帮助您有效地管理数据资产。这些元数据实体包括数据字典、数据模型和数据沿袭。

有了这些实体，您可以更好地了解您的数据资产，确保数据质量，并遵守数据法规和策略。

受控数据移动

开源数据管理工具提供受管理的数据移动，帮助您有效地管理数据移动。这些工具支持数据移动策略，允许您定义系统之间数据移动的规则。

使用数据移动策略，您可以确保数据的移动安全且符合数据管理法规和策略。

数据导出

开源数据治理工具提供了数据导出功能，可帮助您有效地管理数据导出。这些工具支持数据导出策略，允许您定义数据导出规则。

使用数据导出策略，您可以确保数据导出安全且符合数据法规和策略。

参考数据

开源数据治理工具提供了参考数据功能，可帮助您有效地管理参考数据。这些工具支持参考数据管理，使您能够管理参考数据集并确保它们是最新和准确的。

数据质量

开源数据治理工具提供了数据质量功能，可帮助您有效管理数据质量。这些工具支持数据质量管理，允许您定义数据质量规则并确保数据符合这些规则。

通过数据质量管理，您可以确保您的数据准确可靠。

工作流

开源数据治理工具提供了工作流功能，可帮助您有效地管理数据工作流。这些工具支持工作流管理，允许您定义数据处理的工作流，并确保其正确执行。

通过工作流管理，您可以确保高效、准确地处理您的数据。

分析

开源数据治理工具提供了分析功能，可以帮助您有效地分析数据。这些工具支持数据分析，使您能够分析数据并确定数据质量问题。

通过数据分析，您可以确保您的数据准确可靠。

影响分析

开源数据治理工具提供了影响分析功能，可以帮助您有效地分析数据更改的影响。这些工具支持影响分析，使您能够分析数据更改对系统和流程的影响。

通过影响分析，您可以确保数据更改得到有效管理，不会造成任何问题。

与其他工具集成

使用开源数据治理工具的好处之一是它们能够与技术堆栈中的其他工具集成。这可以带来更精简、更高效的数据治理过程。让我们探讨一些开源数据治理工具如何与其他工具集成的示例：

Amundsen

Amundsen是一个开源数据发现和元数据平台，可以与各种工具集成，如Apache Atlas、Slack和Jupyter笔记本。这种集成允许团队之间更好的协作和沟通，以及更高效的数据发现和探索。

DataHub

DataHub是一个开源的元数据搜索和发现工具，可以与MySQL、Oracle和PostgreSQL等各种数据源集成。这种集成允许跨不同数据源集中查看元数据，从而更容易管理和管理数据。

Apache Atlas

Apache Atlas是一个开源的元数据管理和治理工具，可以与各种基于Hadoop的工具集成，如HDFS、Hive和Ranger。这种集成允许对存储在基于Hadoop的系统中的数据进行更好的元数据管理和治理。

Magda

Magda是一个开源数据目录工具，可以与CKAN、Socrata和AWS S3等各种数据源集成。这种集成允许跨不同数据源集中查看数据，从而更容易发现和访问数据。

Egeria

Egeria是一个开源元数据和治理平台，可以与各种工具集成，如Apache Atlas、IBM InfoSphere和Collibra。这种集成允许跨不同系统和工具进行更好的元数据管理和治理。

Truedat

Truedat是一个开源的数据质量和治理工具，可以与MySQL、Oracle和PostgreSQL等各种数据源集成。这种集成允许跨不同数据源进行更好的数据质量管理和治理。

总体而言，开源数据治理工具提供了各种集成功能，可以增强您的数据治理过程。通过与技术堆栈中的其他工具集成，您可以实现更高效、更精简的数据治理过程。

社区和支持

当谈到开源数据治理工具时，社区和支持是需要考虑的两个基本因素。幸运的是，许多顶级开源数据治理工具都有一个强大的开发人员和用户社区，他们为自己正在进行的开发做出贡献，并为其他用户提供支持。

例如，最受欢迎的开源数据治理工具之一Amundsen拥有一个庞大而活跃的贡献者社区，他们不断改进该工具的特性和功能。该社区还通过论坛、文档和其他资源为其他用户提供支持。

DataHub是另一个开源数据治理工具，拥有强大的贡献者和用户社区。该工具的GitHub存储库有1000多名明星和数十名贡献者，这表明社区的活动和参与度很高。

Apache Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架，是另一个开源工具，拥有庞大而活跃的开发人员和用户社区。该工具的网站包括大量文档、论坛和其他资源，可帮助用户入门并解决他们可能遇到的任何问题。

拥有一个强大的开发人员和用户社区对于开源数据治理工具尤其重要，因为它可以确保该工具随着时间的推移不断得到开发和改进。它还为可能有问题或需要帮助使用该工具的分析师和其他用户提供了宝贵的资源。

总的来说，在评估开源数据治理工具时，重要的是要考虑社区的实力和用户可用的支持水平。通过选择一个具有强大社区和支持网络的工具，您可以确保您能够获得在组织中成功实施和使用该工具所需的资源。

法规遵从性能力

上下文

在数据治理方面，法规遵从性是需要考虑的一个关键方面。合规能力是指数据治理工具确保数据按照相关法律法规进行管理的能力。这包括遵守数据隐私法、安全法规和其他行业特定要求。

受信任的描述

为了确保合规性，准确描述和分类数据非常重要。开源数据治理工具通常提供对数据资产的可信描述，这可以帮助组织识别敏感数据并确保对其进行适当管理。

直观的细粒度访问控制

细粒度的访问控制对于法规遵从性至关重要，因为它们允许组织控制谁可以访问敏感数据。开源数据治理工具通常为管理访问控制提供直观的界面，这可以帮助组织确保数据只能由授权人员访问。

基于角色的访问控制

基于角色的访问控制是另一种重要的合规能力，通常由开源数据治理工具提供。这允许组织定义角色并根据这些角色分配权限，从而确保数据得到适当的访问和管理。

Neo4j和GraphQL API

Neo4j和GraphQL API是两种经常用于数据治理的开源技术。Neo4j是一个图形数据库，可用于存储和管理元数据，而GraphQL API为查询元数据提供了一个灵活的接口。这些技术加在一起可以帮助组织确保数据的管理符合相关法律法规。

读取权限

读取权限是另一项重要的合规功能，通常由开源数据治理工具提供。这使组织能够控制谁可以查看敏感数据，确保只有授权人员才能访问这些数据。

主权法

主权法是另一个重要的合规考虑因素，尤其是对于在多个司法管辖区运营的组织而言。开源数据治理工具通常提供允许组织遵守主权法的功能，例如将数据存储在特定地理位置的能力。

Apache Ranger

Apache Ranger是一个开源数据治理工具，提供细粒度的访问控制和策略管理功能。它经常与其他开源技术（如Apache Atlas）结合使用，以提供全面的数据治理解决方案。

Open Data Portal

开放数据门户是一个开源的数据治理工具，为与外部利益相关者共享数据提供了一个平台。它包括数据编目、数据访问控制和数据共享功能等功能，使其成为需要与合作伙伴或客户共享数据的组织的宝贵工具。

CSIRO

CSIRO是一个开源数据治理工具，提供一系列功能，包括数据编目、数据沿袭跟踪和数据访问控制。对于需要跨多个位置管理大量数据的组织来说，它尤其有用。总之，法规遵从性能力是数据治理的一个关键方面，尤其是对于需要遵守相关法律法规的组织而言。开源数据治理工具通常提供一系列功能来帮助组织确保法规遵从性，包括细粒度访问控制、基于角色的访问控制和策略管理功能。通过利用这些工具，组织可以确保其数据按照相关法律法规进行管理，同时改进其整体数据治理实践。

摘要：开源数据治理工具

如果您正在寻找开源数据治理工具，您可以选择多种方法。这些工具可以帮助您更有效地管理数据，确保数据的准确性、最新性和安全性。

一些最流行的开源数据治理工具包括Amundsen、DataHub、Apache Atlas、Magda、open Metadata、Egeria和Truedat。每种工具都有自己的优势和劣势，因此仔细评估它们以确定哪种工具适合您的需求是很重要的。

Amundsen是那些需要数据发现工具的人的热门选择，该工具可以帮助他们快速轻松地找到所需的信息。对于那些需要数据目录的人来说，DataHub是另一个很好的选择，可以帮助他们跟踪所有数据源。Apache Atlas是一个全面的数据治理工具，可以帮助您管理数据沿袭、元数据等。

Magda是一种数据发现和元数据管理工具，特别适合在大型组织中使用。Open Metadata是另一种元数据管理工具，可以帮助您跟踪所有数据源，而Egeria是一个全面的数据治理平台，可以帮助你在数据的整个生命周期中管理数据。

Truedat是一种更新的数据治理工具，旨在帮助组织更有效地管理数据。它提供了多种功能，包括数据沿袭跟踪、数据质量管理等。

总的来说，无论您的组织规模如何，开源数据治理工具都是更有效地管理数据的好方法。无论您需要数据发现工具、数据目录、元数据管理工具还是全面的数据治理平台，都有很多选项可供选择。花点时间仔细评估你的需求，并选择适合你的工具。

常见问题解答：开源数据治理工具

什么是开源数据治理工具？

开源数据治理工具是帮助组织管理其数据资产的软件程序。它们提供了一系列功能，如数据分类、元数据管理、数据沿袭跟踪和协作工具。

开源数据治理工具通常是免费使用的，并且可以进行修改以满足组织的特定需求。

使用开源数据治理工具有什么好处？

• •成本效益：开源数据治理工具可以免费使用，与专有软件相比，可以为组织节省大量资金。
• •可定制：可以修改开源数据治理工具，以满足组织的特定需求。
• •社区支持：开源软件有一个庞大的开发人员社区，他们为软件做出贡献、修复错误并提供支持。

哪些是流行的开源数据治理工具？

一些最流行的开源数据治理工具包括Amundsen、DataHub、Apache Atlas、Magda、open Metadata、Egeria和Truedat。每种工具都有自己的优势和劣势，因此仔细评估它们以确定哪种工具适合您的需求是很重要的。

我如何为我的组织选择合适的开源数据治理工具？

选择合适的开源数据治理工具取决于组织的具体需求和要求。需要考虑的一些因素包括：

• •功能：寻找具有所需功能的工具，如元数据管理、数据沿袭跟踪和协作工具。
• •社区支持：选择一个由活跃的开发人员社区组成的工具，他们可以提供支持并修复错误。
• •集成：考虑该工具与现有数据基础架构的集成程度