数据发现平台、数据观察平台
源代码
http://www.gitpp.com/datasang/data-platform
开源数据发现和可观测性工具，通过现代用户友好的环境，帮助有效地实现数据发现
项目优势
数据安全与合规
管理标签以防止任何数据滥用
请参阅标签以始终符合数据安全标准
对数据的使用方式和使用者完全透明
数据质量
利用高级 Data Quality Dashboard 深入了解数据集中的数据质量指标、趋势和问题，从而实现主动数据质量管理
通过使用具有 Great Expectations 和 DBT 测试兼容性的 ODD 简化 DQ 流程
将 ODD 与任何自定义 DQ 框架集成
参考数据管理（查找表）- 主数据管理 （MDM） 的一部分
集中管理和存储参考数据，确保货币代码、国家/地区名称和产品类别等关键数据元素的单一事实来源。
轻松将 Lookup Tables 与数据管道和转换集成，从而增强数据扩充和验证流程
通过在所有数据资产中维护准确一致的参考数据，支持数据治理和合规性工作
开源数据发现和可观测性平台是一类旨在帮助数据从业者简化数据管理和监控流程的工具，使他们能够更专注于业务逻辑和数据分析本身。以下是关于这类平台的功能、应用场景的详细介绍：
一、开源数据发现平台
功能
数据目录与索引：提供统一的数据目录和索引服务，帮助用户快速找到所需的数据源和表。
元数据管理：收集和存储数据源的元数据，如数据表结构、字段类型、描述信息等，方便用户进行数据探索和理解。
数据预览与查询：支持数据预览和查询功能，用户可以在不下载数据的情况下快速了解数据内容和结构。
数据血缘分析：提供数据血缘分析功能，帮助用户了解数据的来源、去向和转换过程，确保数据的准确性和一致性。
权限管理：提供细粒度的权限管理功能，确保数据的安全性和合规性。
应用场景
数据湖管理：在大数据环境下，数据湖成为存储和管理海量数据的重要工具。开源数据发现平台可以帮助用户更好地管理和发现数据湖中的数据资源。
数据治理：在数据治理过程中，需要确保数据的可发现性、可理解性和可追溯性。开源数据发现平台可以为此提供有力支持。
数据科学项目：在数据科学项目中，数据发现和探索是重要环节。开源数据发现平台可以帮助数据科学家快速找到所需的数据源，并了解数据结构和内容。
二、开源可观测性平台
功能
监控与告警：实时监控系统的运行状态、性能和稳定性，并在出现异常时及时发出告警通知。
日志管理：集中收集、存储和分析系统的日志信息，以便快速查找和解决问题。
指标分析：提供丰富的指标分析功能，帮助用户了解系统的性能趋势和潜在问题。
链路追踪：对请求的全链路进行跟踪，了解请求在系统中的流转过程，便于排查性能问题。
可视化：提供可视化的界面，将监控数据以直观的图表和报表形式展示给用户。
应用场景
IT运维：在IT运维过程中，需要确保系统的稳定性和可靠性。开源可观测性平台可以帮助运维团队实时监控系统的运行状态，并快速发现和解决问题。
DevOps文化落地：通过提供统一的监控和日志管理工具，促进开发、运维和业务团队之间的沟通与协作，推动DevOps文化在企业内部落地。
业务优化：通过对系统性能数据的分析，提供性能优化建议和容量规划指导，帮助企业合理配置资源，提高系统的效率和稳定性。
三、开源数据发现和可观测性平台对数据从业者的意义
简化数据管理和监控流程：通过提供统一的数据目录、元数据管理、监控告警等功能，简化了数据管理和监控的复杂性，使数据从业者能够更专注于业务逻辑和数据分析本身。
提高数据发现和探索效率：通过提供数据预览、查询和数据血缘分析等功能，帮助用户快速找到所需的数据源并了解数据结构和内容，提高了数据发现和探索的效率。
增强系统稳定性和可靠性：通过实时监控系统的运行状态和性能表现，并及时发现和解决问题，增强了系统的稳定性和可靠性，降低了业务中断的风险。
综上所述，开源数据发现和可观测性平台在数据管理和监控方面发挥着重要作用，能够帮助数据从业者简化工作流程、提高工作效率并确保数据的质量和安全性。
数据发现平台、数据观察平台
源代码
http://www.gitpp.com/datasang/data-platform
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